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龙图腾网获悉大连理工大学;深圳市洞见智慧科技有限公司申请的专利一种基于联邦学习与改进池化金字塔的医学图像分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116452806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310421906.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于联邦学习与改进池化金字塔的医学图像分割方法是由郭艳卿;李宇航;姚明;李祎;刘航;王湾湾;付海燕设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习与改进池化金字塔的医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于联邦学习与改进池化金字塔的医学图像分割方法，主要包括：各参与方接收初始化神经网络模型参数，并基于初始化神经网络模型参数作为本地神经网络模型参数；对本地神经网络模型进行训练；各参与方将各自新的本地神经网络模型参数上传至中心服务器，所述中心服务器对各神经网络模型参数进行聚合处理；将聚合网络参数下发至各参与方；各参与方基于当前本地神经网络模型参数判断本地模型是否收敛，如果收敛则参与方保存当前本地神经网络模型参数；各参与方基于收敛的本地神经网络模型进行医学图像分割。通过联邦学习的方式克服隐私泄露的问题，同时基于改进池化金字塔方法，提高医学图像的分割精度。

本发明授权一种基于联邦学习与改进池化金字塔的医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习与改进池化金字塔的医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、由中心服务器下发初始化神经网络模型参数，所述神经网络模型用于进行医学图像分割；所述神经网络模型采用带有改进池化金字塔U-Net网络结构，所述带有改进池化金字塔U-Net网络结构采用对称式的编码器解码器结构，对于编码器层之间的特征图传递使用改进池化金字塔进行连接，同等级的编码器层和解码器层之间通过跳级相连，所述改进池化金字塔应用最大池化和自适应平均池化操作，所述自适应平均池化操作将特征图输出到四种尺度大小，所述最大池化会将特征图在kernel范围内取最大值，将最大池化后输出的特征与自适应平均池化后输出的共五种尺度特征依次经过bilinear插值操作后叠加于原特征图上，从而得到输出特征图； S2、各参与方接收初始化神经网络模型参数，并基于初始化神经网络模型参数作为本地神经网络模型参数； S3、基于本地数据对本地神经网络模型进行训练，并生成新的本地神经网络模型参数； S4、各参与方将各自新的本地神经网络模型参数上传至中心服务器，所述中心服务器对各神经网络模型参数进行聚合处理，生成聚合神经网络模型参数； S5、中心服务器将聚合网络参数下发至各参与方，各参与方利用聚合神经网络模型参数更新本地神经网络模型参数； S6、各参与方基于当前本地神经网络模型参数判断本地模型是否收敛，如果收敛则参与方保存当前本地神经网络模型参数，否则返回S3； S7、各参与方基于收敛的本地神经网络模型进行医学图像分割。

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