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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种隐私保护的跨医院疾病数据分析方法，具体如下：步骤1：获取多站点脑影像数据集，步骤2：根据静息态功能连接矩阵构建脑网络，步骤3：利用站点内的对比学习提取每个站点各自的特有特征，步骤4：利用站点间的对比学习提取不同站点的共性特征，步骤5：最小化双通道特征提取器提取的特征的互信息，步骤6：利用提取的特征对样本进行分类，步骤7：构建多站点间的拓扑关系图，步骤8：根据贡献度聚合全局模型，步骤9：服务器将全局模型参数传输至各个站点，替换本地模型参数。该方案有效缓解了联邦学习中跨站点非独立同分布医疗数据对模型分类效果的影响，实现最优聚合，保护了敏感数据，还在跨站点数据的异质性上做了深入优化。
主权项：1.一种隐私保护的跨医院疾病数据分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：获取多站点脑影像数据集，步骤2：根据静息态功能连接矩阵构建脑网络，步骤3：利用站点内的对比学习提取每个站点各自的特有特征，步骤4：利用站点间的对比学习提取不同站点的共性特征，步骤5：最小化双通道特征提取器提取的特征的互信息，步骤6：利用提取的特征对样本进行分类，步骤7：构建多站点间的拓扑关系图，步骤8：根据不同站点的贡献度聚合全局模型，步骤9：服务器将全局模型参数传输至各个站点，替换本地模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种隐私保护的跨医院疾病数据分析方法
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