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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明提供基于联邦客户端定制适配器的图像解剖分割方法及系统，方法包括：对医学基础模型，进行适配器学习adapterlearning，在适配器模块插入全局‑本地解耦器GLD，得到客户端自适应适配器；对客户端自适应适配器中的卷积层，进行通道贡献量化操作，获取各通道贡献分数，以作为医学基础模型的参数生成分数；设置客户端定制联邦学习算法，在联邦学习范式下，利用客户端定制联邦更新算法，根据各通道贡献分数，对客户端进行联邦更新操作，以获取适用个性化模型；模型训练与测试。本发明解决了分布式医疗数据孤岛客户异质性显著，导致医学数据的类别不平衡，所学习的全局折衷模型与每个客户端的个体最优性偏离较大，以及稳定性低、收敛缓慢的技术问题。
主权项：1.基于联邦客户端定制适配器的图像解剖分割方法，其特征在于，所述方法包括：S1、对医学基础模型，进行适配器学习adapterlearning，以完成参数高效微调PEFT操作，在所述医学基础模型的适配器模块，插入全局-本地解耦器GLD，得到客户端自适应适配器，以适应联邦学习范式；S2、对所述客户端自适应适配器中的卷积层，进行通道贡献量化操作，获取各通道贡献分数，以作为所述医学基础模型的参数生成分数；S3、设置客户端定制联邦学习算法，在所述联邦学习范式下，利用所述客户端定制联邦更新算法，根据所述各通道贡献分数，对客户端进行联邦更新操作，以获取适用个性化模型；S4、对所述适用个性化模型，进行训练、测试，根据预置医学图像，利用所述适用个性化模型处理得到各结构分割掩码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于联邦客户端定制适配器的图像解剖分割方法及系统
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