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申请/专利权人：山西云岫科技股份有限公司
申请日：2024-03-06
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118051849A
主分类号：G06F18/2431
分类号：G06F18/2431;G06F18/214;G06F17/16;G06N3/0464;G06F18/2134
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明属于深度学习技术领域，具体涉及一种基于云边协同数据安全共享的多站点功能磁共振分类方法，结合了中心化分类方法与去中心化方法的优点，既能够有效的去除多站点功能磁共振数据集存在的数据异质性问题从而提高模型分类性能，又能保证敏感的医疗数据保存在本地或加密上传至云端，降低医疗数据隐私的泄漏风险；引入GASTA策略与CFCS策略，有效去除多站点的异质性问题并且降低了数据非独立同分布情况对各客户端模型的影响。本发明能够应用于多种多站点功能磁共振数据集分类，具有良好的泛化性与可推广性。
主权项：1.基于云边协同数据安全共享的多站点功能磁共振分类方法，其特征在于，包括下列步骤：S1、选择不同的公开多站点功能磁共振数据集，并构建功能连接矩阵；S2、利用深度学习技术构建包含一个云端协调中心与多个本地客户端的分类框架，其中多站点功能磁共振数据集的每一个站点对应一个客户端；S3、利用自动编码器将功能连接矩阵转化为被试特征向量，后将每个客户端的全部被试特征向量进行平均，得到客户端特征向量，作为客户端标签；S4、将客户端的有限功能连接矩阵与客户端标签上传至云端协调中心；S5、云端协调中心利用客户端上传的数据进行对抗训练，客户端利用本地的功能连接进行分类训练；S6、经过数轮训练云端协调中心将云端模型与各客户端分类模型聚合为全局模型；S7、云端与各个本地客户端利用全局模型重复S5至S7直至模型收敛；S8、利用最后一轮迭代中聚合的全局模型进行功能磁共振分类测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西云岫科技股份有限公司 基于云边协同数据安全共享的多站点功能磁共振分类方法
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