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公开(公告)号:CN115120238A
公开(公告)日:2022-09-30
申请号:CN202210620851.0
申请日:2022-06-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/055 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习多中心首发精神分裂症患者的识别方法、装置及系统,基于多中心个性化联邦学习的客户端‑服务器体系;各客户端采集首发精神分裂症患者与正常人群的脑部T1图像数据,对脑部T1影像数据进行预处理,将预处理后的图像保存在本地联邦学习客户端;构建用于首发精神分裂症识别的3D卷积神经网络模型,保存在联邦学习服务端;各客户端利用各自的数据训练从联邦学习服务端下载的初始模型,并将训练后的模型参数反馈至联邦学习服务端,联邦学习服务端接受反馈后对所述模型进行训练并得到训练好的模型;输入预处理后的待检测的脑部T1图像数据,利用训练好的模型来识别是否为首发精神分裂症患者。