[发明专利]基于联邦学习的多任务混合监督医疗图像分割方法及系统有效
| 申请号： | 202211099106.2 | 申请日： | 2022-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN115187783B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 李劲松;赵艳霞;胡佩君;黄超;田雨 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/52;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京志霖恒远知识产权代理有限公司 11435 | 代理人： | 戴莉 |
| 地址： | 311121 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的多任务混合监督医疗图像分割方法及系统，包括：基于各种弱监督数据以及完全监督和未标记数据的数据采集模块；基于联邦学习的第一阶段多任务网络模型模块，基于第二阶段伪标签生成模块，基于第二阶段动态样本选择模块，基于不同阶段的联邦模型动态更新模块。本发明打破了单一标签类型的限制，提出一种基于联邦学习的多任务混合模型架构，通过检测任务辅助医学图像分割任务联合各方数据进行协同建模，确保患者隐私的基础上，打破各方的数据孤岛，不仅充分地挖掘多机构数据的潜能和深层价值，而且充分利用任务之间的关系进而挖掘有效的上下文特征，实现不同层次特征之间的信息互补，进而提高模型的准确性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 任务 混合 监督 医疗 图像 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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