公开(公告)号：CN118629632A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410764544.9

申请日：2024-06-14

Applicant: 南昌大学

Inventor： 庞孟 ,  徐后炜 ,  周崟涛 ,  张蓉 ,  黄伟 ,  李正宇

IPC: G16H50/20 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/098 ,  G16H50/70 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于联邦学习模型的帕金森疾病智能评估方法与系统，从三个角度测量客户端贡献，并受启发于经典博弈合作中的贡献计算方式Shapley Value，大大简化了客户端贡献估计的复杂度，在保护隐私的同时，激励多个医疗机构协同训练帕金森疾病诊断模型。本发明一种基于联邦学习模型的帕金森疾病智能评估方法与系统，从梯度下降速率、梯度多样性、数据多样性三个维度估计各个医疗机构的贡献，并在中心服务器聚合模型时，使用此贡献对各个客户端模型加权得到中心模型，实现公平，增加了医疗机构参与训练的意愿，激励各个医疗机构进行联合学习，得到一个更好的帕金森疾病分类模型。