一种用于医疗图像分割的个性化异步联邦学习方法

本发明提供一种用于医疗图像分割的个性化异步联邦学习方法，包括以下步骤：对每个客户端进行初始化，并利用本地数据在联邦解码器的指导下对医疗图像分割模型进行本地训练；完成本地训练的客户端将编码器部分和联邦解码器部分发送至服务器；客户端异步地对本地图像分割模型进行本地更新；本地个性化更新；当所有客户端均完成上传后，服务器利用接收到的模型参数和持有的评估数据集计算客户端之间的相关性，通过个性化聚合的方式为每个客户端聚合生成个性化的联邦解码器，并发送回对应客户端；当客户端接收到由服务器发送来的个性化联邦解码器时，则停止本地模型的异步更新，开始下一轮的联邦学习；重复上述步骤直至模型收敛，完成训练。