[发明专利]一种基于区块链的医疗影像数据人工智能检测方法

权利要求书

1.一种基于区块链的医疗影像数据人工智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：初始化；医疗机构生成公私钥对，并将各自公钥以广播方式告知其他的医疗机构和服务器；

步骤2：明确任务；充分利用各医疗机构的医疗影像数据并形成数据集，训练得到全局模型；对于某一训练任务，由服务器对任务进行定义和细分；

步骤3：分发训练任务；首先为每一个医疗机构生成临时会话密钥；服务器会话密钥和训练任务用各医疗机构的公钥加密后，发送给对应的医疗机构；

步骤4：本地学习；各医疗机构在本地运用目标检测算法训练其模型，并在本地更新参数；

步骤5：上传本地更新参数；各医疗机构将本地更新的参数使用临时会话密钥进行加密，并将加密后的训练参数上传至区块链；

步骤6：更新全局参数；服务器解密区块链中各医疗机构的本地更新参数，并将其聚合形成全局参数；

步骤7：进行辅助诊断；各医疗机构将需要执行的诊断任务通过智能合约发送给服务器，服务器判断后由智能合约对辅助诊断结果的准确性进行预估，当准确性超过阈值时将正确结果返回医疗机构，否则返回FALSE；

步骤8：请求数据；某医疗机构向其他医疗机构请求医疗影像数据，将请求签名发给智能合约，合约验证后将请求转发对应的医疗机构，随后向请求方返回医疗影像数据。

2.如权利要求1所述的一种基于区块链的医疗影像数据人工智能检测方法，其特征在于，步骤2中，对于某一训练任务，服务器对任务进行定义和细分，包括明确学习对象、相关设备、应用类型、训练集格式、训练模型和训练要求。

3.如权利要求1所述的一种基于区块链的医疗影像数据人工智能检测方法，其特征在于，服务器确定训练任务tx_t，tx_t表示第t个任务，并进行任务分发；首先，为每一个医疗机构生成临时会话密钥sk代表临时会话密钥，下标j表示第j家医疗机构，上标tx_t表示第t个任务，K表示一共有K家医疗机构；服务器会话密钥和训练任务用各医疗机构的公钥PK_j加密后，发送给对应的医疗机构；

各医疗机构在本地运用目标检测算法训练其模型，并在本地更新参数data代表训练的参数，下标j为医疗机构编号，上标tx_t为任务编号；

各医疗机构将本地更新的参数使用临时会话密钥进行加密，并将训练参数加密，得到加密后的密文并将上传至区块链；||代表级联，代表对进行哈希运算后的结果；

服务器利用临时会话密钥解密区块链中各医疗机构的本地更新参数，并将其聚合形成全局参数。