[发明专利]基于单轮通信深宽联邦学习的病理图像组织分类方法及装置在审
| 申请号： | 202310444425.0 | 申请日： | 2023-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN116580228A | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 刘再毅;韩楚;邓天鹏;韩国强;林佳泰;赵秉超;陆铖;石镇维 | 申请（专利权）人： | 广东省人民医院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/52;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/098 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510080 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于单轮通信深宽联邦学习的病理图像组织分类方法及装置，包括：全局模型的初始化；提取深度学习模型在不同的卷积阶段的多张不同尺度特征图，将多张不同尺度特征图经过特征压缩后将所有深度特征点并联为一个宽度特征向量；基于所述宽度特征向量得到宽度学习模型的宽度增强节点，根据所述宽度特征向量和宽度增强节点进行本地宽度学习模型的训练，宽度学习模型计算输出层的权重参数；本地模型将所述权重参数上传并聚合；利用更新后的全局模型进行病理图像组织分类预测。本发明降低了各用户本地训练压力，简化了模型参数量，且实现了仅需一轮模型聚合就能达到良好分类预测预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通信 联邦 学习 病理 图像 组织 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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