IPFL: Interpretable Federated Learning for Personalized Healthcare - Nijdam, Arthur A.; Aminifar, Amir; Lund University, Faculty of Engineering, LTH, Departments at LTH, Department of Electrical and Information Technology, Lunds universitet, Lunds Tekniska Högskola, Institutioner vid LTH, Institutionen för elektro- och informationsteknik, Originator; Lund University, Faculty of Engineering, LTH, Departments at LTH, Department of Electrical and Information Technology, Secure and Networked Systems, Lunds universitet, Lunds Tekniska Högskola, Institutioner vid LTH, Institutionen för elektro- och informationsteknik, Säkerhets- och nätverkssystem, Originator; Lund University, Profile areas and other strong research environments, Strategic research areas (SRA), ELLIIT: the Linköping-Lund initiative on IT and mobile communication, Lunds universitet, Profilområden och andra starka forskningsmiljöer, Strategiska forskningsområden (SFO), ELLIIT: the Linköping-Lund initiative on IT and mobile communication, Originator; Lund University, Profile areas and other strong research environments, Lund University Profile areas, LU Profile Area: Natural and Artificial Cognition, Lunds universitet, Profilområden och andra starka forskningsmiljöer, Lunds universitets profilområden, LU profilområde: Naturlig och artificiell kognition, Originator; Lund University, Faculty of Engineering, LTH, LTH Profile areas, LTH Profile Area: AI and Digitalization, Lunds universitet, Lunds Tekniska Högskola, LTH profilområden, LTH profilområde: AI och digitalisering, Originator; Lund University, Faculty of Engineering, LTH, LTH Profile areas, LTH Profile Area: Engineering Health, Lunds universitet, Lunds Tekniska Högskola, LTH profilområden, LTH profilområde: Teknik för hälsa, Originator; Lund University, Faculty of Engineering, LTH, LTH Profile areas, LTH Profile Area: Water, Lunds universitet, Lunds Tekniska Högskola, LTH profilområden, LTH profilområde: Vatten, Originator (IEEE Access, 2025)