[发明专利]多中心基于联邦学习的脑肿瘤预后生存期预测方法及系统在审
| 申请号： | 202110813710.6 | 申请日： | 2021-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN113571203A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 于泽宽;耿道颖;项睿;刘晓;李郁欣;陈卫强;李强;尹波;张军;杜鹏 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属华山医院 |
| 主分类号： | G16H70/60 | 分类号： | G16H70/60;G16H30/00;G16H50/70;G16H10/60;G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200040 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种多中心基于联邦学习的脑肿瘤预后生存期预测方法及系统，利用多中心的多模态脑肿瘤影像及其组学信息，患者临床病历信息等多尺度信息进行脑肿瘤预后生存期预测，提出了一种基于主动学习与强化学习的多中心联邦学习机制。本发明通过各中心分布式存储的患者电子病历信息联合影像组学特征与深度学习特征建立全面的脑肿瘤预后生存期分类模型，在保证患者图像数据隐私的基础上实现可靠的、准确度更高的脑肿瘤预后生存期预测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 中心 基于 联邦 学习 肿瘤 预后 生存 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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