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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于联邦学习的医学图像分割模型构建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：CN116486087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310500954.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于联邦学习的医学图像分割模型构建方法是由杨宝瑶;詹伟德;王健豪设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的医学图像分割模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的医学图像分割模型构建方法及系统，方法包括以下步骤：S1，在客户端中设置个性化分割模型和通用性分割模型并初始化；S2，采用本地数据学习个性化编码器的逆网络作为重构器；S3，重构出带有全局信息的本土化重构数据，并利用该数据更新上述两个模型；S4，将各个客户端的通用性编码器和本地分割器上传服务器，在服务器中聚合得到全局编码器和全局分割器；S5，服务器广播全局编码器和全局分割器到各个客户端，并将全局编码器和全局分割器的参数赋值给通用性编码器以及本地分割器；S6，重复步骤S2到S5，直到上述两个模型性能稳定。本发明方法在获得与个性化联邦学习方法相当的个性化性能的同时，大大提升了泛化性能。

本发明授权基于联邦学习的医学图像分割模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的医学图像分割模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，在每个客户端中设置个性化分割模型和通用性分割模型，并初始化； S2，在各个客户端中采用本地数据学习个性化编码器的逆网络作为重构器； S3，在各个客户端中，将所述重构器拼接在通用性编码器后，重构出带有全局信息的本土化重构数据，并采用循环模型蒸馏模块，利用所述本土化重构数据更新所述个性化分割模型与所述通用性分割模型； S4，将各个客户端的通用性编码器和本地分割器上传服务器，在服务器中聚合得到全局编码器和全局分割器； S5，服务器广播所述全局编码器和所述全局分割器到各个客户端，并将所述全局编码器和所述全局分割器的参数赋值给通用性编码器以及本地分割器； S6，重复所述步骤S2到S5，直到所述个性化分割模型和所述通用性分割模型性能稳定； 所述循环模型蒸馏模块首先通过通用性编码器和重构器，在客户端k中将全局信息进行本土化重构，再利用重构数据蒸馏优化个性化分割模型和通用性分割模型。

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