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摘要：本公开涉及影像分割领域和深度学习领域，提供一种影像分割模型的训练方法、影像分割方法及系统，该训练方法包括：将从服务器接收的第一病灶数据集与本地的第二病灶数据集融合，得到病灶影像数据集；基于病灶影像数据集和原始影像数据集，生成训练数据集；基于训练数据集，对影像分割模型进行训练，得到局部模型；将局部模型发送到服务器，以使服务器能够基于来自各客户端的局部模型生成全局模型；从服务器接收全局模型，作为训练好的影像分割模型。本公开可以解决缺乏足够的数据支撑而不利于提高模型的性能的问题，能在保障各客户端之间的数据私密和安全的前提下得到具有更广泛病灶信息的训练数据，提高影像分割模型的泛化能力。

主权项：1.一种影像分割模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法执行于客户端，其中，所述训练方法包括：将从服务器接收的第一病灶数据集与本地的第二病灶数据集融合，得到病灶影像数据集，其中，所述第一病灶数据集包括所述服务器从除当前客户端之外的其他客户端接收的第一病灶特征数据，所述第二病灶数据集包括与所述第一病灶特征数据表征不同病灶特征的第二病灶特征数据；基于所述病灶影像数据集和原始影像数据集，生成训练数据集，其中，所述原始影像数据集基于捕获的具有病灶的生理组织的影像数据得到，所述训练数据集包括嵌入有病灶的生理组织的影像数据，所述训练数据集通过将所述病灶影像数据集中的病灶数据嵌入到所述原始影像数据集的影像数据中生成，其中，所述原始影像数据集中的影像数据为计算机断层扫描影像数据；基于所述训练数据集，对所述影像分割模型进行训练，得到局部模型；将所述局部模型发送到所述服务器，以使所述服务器能够基于来自各客户端的局部模型生成全局模型；从所述服务器接收所述全局模型，作为训练好的影像分割模型，其中，通过以下方式得到所述第二病灶数据集：从所述原始影像数据集的原始影像数据中，通过定位标注所述原始影像数据中的病灶位置，将病灶所在区域分割出来作为病灶区域，得到病灶分割数据集，其中，所述病灶分割数据集中的数据不包括所述原始影像数据中除了病灶区域之外的生理组织的信息；对所述病灶分割数据集进行特征分解，得到所述第二病灶数据集和第三病灶数据集，其中，所述第三病灶数据集包括所述第一病灶特征数据。

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百度查询： 中国科学院自动化研究所 影像分割模型的训练方法、影像分割方法及系统