买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东大学齐鲁医院;山东大学申请的专利一种基于联邦学习的多源甲状腺乳头状癌分类系统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：CN115222989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210847265.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于联邦学习的多源甲状腺乳头状癌分类系统是由闵香;曹艳坤;李杰;刘治设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的多源甲状腺乳头状癌分类系统在说明书摘要公布了：本发明涉及甲状腺乳头状癌分类技术领域，公开了一种基于联邦学习的多源甲状腺乳头状癌分类系统，包括中央服务器以及与所述中央服务器连接的若干个本地设备；所述本地设备，用于获取甲状腺超声图像，并采用分类模型对甲状腺超声图像进行分类；所述中央服务器和若干个本地设备之间基于训练集，通过联邦学习，对所述分类模型进行更新；其中，联邦学习过程中的全局模型基于各个本地设备采用的训练集中的数据点数和各个本地设备上传的本地模型进行更新。提高了甲状腺乳头状癌分类的准确度。

本发明授权一种基于联邦学习的多源甲状腺乳头状癌分类系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的多源甲状腺乳头状癌分类系统，其特征是，包括中央服务器以及与所述中央服务器连接的若干个本地设备； 所述本地设备，用于获取甲状腺超声图像，并采用分类模型对甲状腺超声图像进行分类； 所述中央服务器和若干个本地设备之间基于训练集，通过联邦学习，对所述分类模型进行更新；每个本地设备连接若干个工作站； 所述工作站，用于将不同超声设备采集的甲状腺超声图像上传至本地设备； 所述工作站，还用于获取用户录入的甲状腺超声图像，与所述超声设备采集的甲状腺超声图像一起，加入标签后，形成训练集，并上传至本地设备； 其中，联邦学习过程中的全局模型基于各个本地设备采用的训练集中的数据点数和各个本地设备上传的本地模型进行更新； 所述联邦学习的具体步骤为： 每个本地设备对中央服务器发送的全局模型，采用本地训练集优化全局模型，得到本地模型，并上传至中央服务器； 所述采用本地数据集优化全局模型的具体方法为： 基于全局模型的权重，对本地训练集中的数据进行基于多尺度的特征融合后，通过随机梯度下降和最小化损失函数来优化全局模型； 基于多尺度的特征融合步骤如下所示： 第一个卷积层的融合后的特征为 其中，指的是卷积网络基于学到的第m个超声机器采集的超声图像的特征，指的是卷积网络基于学到的第s个工作站采集的超声图像的特征；每个训练批次每个超声设备和工作站分别只输入一张超声图像；n为超声机器的总个数；i为工作站的总个数；不同的超声机器设为m；不同的工作站设为s； 将融合的结果和原来的第一层卷积特征一起送入下一卷积层中；下一卷积层对于第一层收到的特征再次进行特征提取，然后将上一层融合的特征和本层提取到的特征再次融合；依次类推得到高层卷积层提取的特征，以及各个卷积层融合后的特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学齐鲁医院;山东大学，其通讯地址为：250012 山东省济南市历下区文化西路107号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。