[发明专利]处理类别不平衡医学图像分类问题的联邦学习方法在审
| 申请号： | 202310970584.4 | 申请日： | 2023-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN116935136A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 岳广辉;魏佩珊;李苑妍;武泓吕;周天薇;汪天富 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06N20/00;G16H30/00 |
| 代理公司： | 北京新科华领知识产权代理事务所(普通合伙) 16115 | 代理人： | 薛妍 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种处理类别不平衡医学图像分类问题的联邦学习方法，包括：服务端初始化全局模型参数#imgabs0#并将所述全局模型参数发送给各个医疗用户端；所述医疗用户端在接收到所述全局模型参数后，将所述全局模型参数导入于医疗用户端本地模型中，利用医疗用户端中存储的私有数据集对所述医疗用户端本地模型进行训练，得到训练完成的本地模型参数；所述医疗用户端将训练完成的本地模型参数发送至所述服务端；所述服务端将各个医疗用户端发出的训练完成的本地模型参数自适应聚合得到新的全局模型参数#imgabs1#用于下一轮的训练。本方法达到了前沿方法的水平，在网络模型预测评估基础上实现了良好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 处理 类别 不平衡 医学 图像 分类 问题 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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