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申请/专利权人：中国电子技术标准化研究院((工业和信息化部电子工业标准化研究院)(工业和信息化部电子第四研究院));桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了基于联邦学习隐私保护的结肠息肉语义分割深度学习方法，具体涉及联邦学习的隐私保护和医疗语义分割领域，包括以下步骤：S1、将Kvasir‑SEG数据集和CVC‑ClinicDB数据集进行数据预处理，然后将数据集中的真实图像进行one‑hot编码；S2、构建联邦学习框架，初始化随机加密算法池，随机选取客户端数量，分别部署客户端和服务器端模型；S3、将原始图片加载进Dataloader，设置超参数，并送入客户端模型学习；本发明为医疗图像处理领域深度学习和隐私保护的发展提供了新的思路，并且经过验证，采用联邦学习隐私保护的模型的实际效果可以达到原始模型的准确率，并且可以做到更好的隐私保护。
主权项：1.基于联邦学习隐私保护的结肠息肉语义分割深度学习方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将Kvasir-SEG数据集和CVC-ClinicDB数据集进行数据预处理，然后将数据集中的真实图像进行one-hot编码；S2、构建联邦学习框架，初始化随机加密算法池，随机选取客户端数量，分别部署客户端和服务器端模型；S3、将原始图片加载进Dataloader，设置超参数，并送入客户端模型学习；S4、将客户端参数进行差分隐私和同态加密，客户端信息使用Hash编码进行加密，将客户端参数，客户端信息送入服务器端；S5、服务器端接收参数并进行参数聚合，聚合完成后再次进行加密，下发至客户端；S6、客户端接收下发的参数信息，达到目标迭代效果停止迭代，否则继续迭代；S7、客户端进行结肠息肉分割推理预测并可视化结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子技术标准化研究院((工业和信息化部电子工业标准化研究院)(工业和信息化部电子第四研究院)) 桂林电子科技大学 基于联邦学习隐私保护的结肠息肉语义分割深度学习方法
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