[发明专利]一种基于DF的新冠肺炎联邦学习检测方法在审
| 申请号： | 202011082180.4 | 申请日： | 2020-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN112216401A | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 王志鹏;张卫山;周韬 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G16H50/80 | 分类号： | G16H50/80;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于DF(Dynamic Fusion)的新冠肺炎联邦学习检测方法。由于X‑Ray和肺部CT图像对于新冠肺炎的诊断具有重要意义，而联邦学习可以在保护数据隐私的前提下进行机器学习建模，因此设计了一种使用联邦学习针对图像数据对新冠肺炎进行诊断的方法，可以对不同医院的数据进行综合运用建立基于深度学习的检测模型。为了降低联邦学习中的通信消耗，利用DF(Dynamic Fusion)对等待上传的模型进行筛选，针对每次客户节点训练的本地模型在测试集上的准确率决定该模型是否上传融合，并通过评估各个客户节点的计算能力设置Waiting Time来有效解决中心节点等待问题。该发明能够针对肺部图像数据对于新冠肺炎进行准确诊断，并有效的降低通讯损耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 df 肺炎 联邦 学习 检测 方法 | ||
【主权项】：
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