基本信息:
- 专利标题： 一种面向多源异构医疗数据的联邦学习方法及系统
- 申请号：CN202311600749.5 申请日：2023-11-28
- 公开(公告)号：CN117592555A 公开(公告)日：2024-02-23
- 发明人： 冯铭 , 吴学阳 , 徐倩 , 杨强 , 张文泰 , 邓聪聪 , 白学学 , 杨双键
- 申请人： 中国医学科学院北京协和医院
- 申请人地址： 北京市东城区王府井帅府园1号
- 专利权人： 中国医学科学院北京协和医院
- 当前专利权人： 中国医学科学院北京协和医院
- 当前专利权人地址： 北京市东城区王府井帅府园1号
- 代理机构： 北京国林贸知识产权代理有限公司
- 代理人： 赵晓欧; 孔祥玲
- 主分类号： G06N3/098
- IPC分类号： G06N3/098 ; G06N3/094 ; G06F18/25 ; G06N3/0464 ; G06N20/20 ; G06N3/0475 ; G06N3/045 ; G06F18/10 ; G06F21/60
摘要：
本发明公开了一种面向多源异构医疗数据的联邦学习方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤1、数据脱敏与加密；步骤2、数据预处理；步骤3、特征提取；步骤4、特征融合；步骤5、本地模型训练；步骤6、模型参数聚合。所述系统包括访问控制模块、数据处理模块、联邦学习模块、贡献评估模块以及接口模块。本发明能够同时处理多来源、多模态、多类型的医疗数据，通过采用脱敏加密防护技术，确保了数据的安全与隐私保护，对不同特征数据进行权重分配与融合，提高了模型训练的精度，并采用高效安全聚合算法聚合模型参数，进一步保障了数据的安全性。本发明有利于实现医联体内的资源整合，推动多中心医学研究的进展，提高医疗服务质量和效率。
公开/授权文献:
- CN117592555B 一种面向多源异构医疗数据的联邦学习方法及系统 公开/授权日：2024-05-10
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06N | 基于特定计算模型的计算机系统 |
| ------G06N3/00 | 基于生物学模型的计算机系统 |
| --------G06N3/02 | .采用神经网络模型 |
| ----------G06N3/04 | ..体系结构，例如，互连拓扑 |
| ------------G06N3/098 | ...分布式学习，例如：联邦学习 |