摘要
本发明公开了一种基于区块链和联邦学习的糖网识别系统,包括:数据采集模块,用于采集眼底图像数据以及相关的医疗数据;联邦学习模块,与所述数据采集模块连接,该模块包括多个参与方节点,各参与方节点基于本地数据进行模型训练;区块链模块,与所述联邦学习模块相连,用于存储联邦学习过程中的模型参数、训练数据摘要、数据访问记录关键信息;糖网识别模块,接收联邦学习模块训练好的全局糖网识别模型;结果输出与反馈模块,与所述糖网识别模块连接。本发明通过联邦学习整合数据协同训练模型,提高糖网识别准确率,减少误诊漏诊,区块链保障数据安全可信,创新公式助力优化,系统应用广泛,利于临床、远程医疗,提升糖网诊断服务质量。
技术关键词
识别系统
数据采集模块
节点
图像
数据访问控制
模型更新
数据更新频率
识别模块
实用拜占庭容错算法
加密技术
参数
社区卫生服务中心
分布式存储方式
优化用户界面
概率估计方法
卷积神经网络算法
医疗数据安全
系统为您推荐了相关专利信息
剩余使用寿命预测
生成样本数据
检测管道内壁
深度学习算法
参数
双向长短期记忆网络
线性规划模型
实时监测数据
历史运行数据
节点
行人检索方法
行人重识别模型
图像
视频行人
阶段