[发明专利]一种基于半监督联邦学习的脑影像分类方法及终端设备有效
| 申请号： | 202110780755.8 | 申请日： | 2021-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN113688862B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 雷柏英;梁恩民;刘勇;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;G06V10/82;G06T7/00;G06N3/0895;G06N3/098;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 徐凯凯 |
| 地址： | 518061 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半监督联邦学习的脑影像分类方法及终端设备，方法包括步骤：服务端将经过初始化处理的全局模型发送给每个中心的客户端；每个中心的客户端采用各自的脑灰质图像对接收到的全局模型进行训练，在经过预定次数的迭代之后得到训练模型，并将所述训练模型回传给服务端；服务端对各客户端回传的训练模型进行整合得到新全局模型，并将所述新全局模型发送给每个客户端再次进行训练，重复所述训练、整合步骤，直至整合得到的终全局模型收敛；将待测sMRI脑影像数据输入到所述终全局模型中，输出脑影像分类结果。本发明提供的方法在防止数据泄露和保护患者隐私的同时，还提升了sMRI脑影像分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 联邦 学习 影像 分类 方法 终端设备 | ||
【主权项】：
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