[发明专利]基于联邦学习的心血管疾病辅助诊断模型及训练方法在审
| 申请号： | 202110432117.7 | 申请日： | 2021-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN113133768A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 汤人杰;罗军舟;金嘉晖 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | A61B5/35 | 分类号： | A61B5/35;A61B5/346 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 薛雨妍 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于联邦学习的心血管疾病辅助诊断模型及训练方法，包括以下步骤：S1、通过便携式设备联邦模型对便携式设备的心电数据和特征训练，生成便携式设备全局模型；S2、通过联邦学习客户端采集心电数据、提取心电特征和建立EcgNet局部模型；S3、通过联邦学习系统完成EcgNet全局模型训练，并融合便携式全局模型参数，生成最终模型。本发明中，通过对三甲医院的丰富的心电数据和心电特征的联邦训练得到EcgNet全局模型，不需要对数据集中处理，医疗数据处于严格保密状态，不涉及隐私问题，上传至医疗云服务中心的EcgNet全局模型，可提供区域内基层医疗机构下载使用，提升了医联体内其他医疗节点模型的推断水平。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 心血管疾病 辅助 诊断 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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