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发明专利
已授权
一种基于迁移联邦学习的医疗疾病分析方法
📄 申请号:CN202011107453.6
📄 发布日:2026/08/04
著录项目信息
申请日
2020-10-15
公开号
CN112420187A
公开日
2021-02-26
申请人
南京邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G16H50_20
IPC 分类号
G16H50_20
,
G16H10_60
,
G06F21_60
,
G06F21_62
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
人工智能算法
人工智能算法
医疗数据分析
联邦学习
应用场景
医疗诊断, 疾病预测, 医学影像分析, 健康管理, 临床决策支持
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摘要
本发明公开了一种基于迁移联邦学习的医疗疾病分析方法。属于医疗领域和迁移联邦学习领域;具体步骤:获取疾病特征和标签数据并将数据上传至本地服务器、本地服务器随机将无误的数据等比例的加密上传到云端、得到权重系数以及标签识别准确率、云端将初始训练模型迁移到本地服务器、本地服务器上传训练模型参数给云端,再由云端分配给模型权重系数、本地服务器结合标签识别准确率进行融合学习。本发明根据获取数据不平衡问题对模型的影响,通过对概率分布分析来对标签识别准确度进行修正,根据异常数据问题对模型的影响,提出了加密数据共享,通过对异常数据处理对各参与方或计算结点的加权系数进行修改,保证联邦学习预测的准确性。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
面向居家场景的老人异常行为检测方法
当前第 / 件
基于微表情分析的抑郁症识别系统
同领域国内专利 · IPC: (G16H50_20)
G16H50_00
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G16H50_80
覆盖
6
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📋 交易方式:
委托待转让
📌 交易状态:
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📋 项目申报:
未申报
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