基于知识缓存与个性化联邦学习的诊断预测装置及系统

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基于知识缓存与个性化联邦学习的诊断预测装置及系统
申请号:CN202510420935
申请日期:2025-04-07
公开号:CN119943357B
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明提供的基于知识缓存与个性化联邦学习的诊断预测装置及系统,涉及模型学习与医学影像诊断领域。本发明通过接收多个客户端上传的医学样本索引信息,构建动态知识缓存;根据医学样本索引信息创建标签到索引、索引到哈希值的索引关系映射表;初始化每个医学样本并建立每个医学样本与R个最相似样本的索引关系映射;接收各客户端上传的类别概率向量及其索引,更新知识缓存;然后更新索引关系映射表,并检索R个最相似样本的知识向量;采用加权平均方法生成综合知识表示;将综合知识表示分发至各客户端进行个性化联邦学习;训练好的各客户端模型用于医学诊断预测。本发明解决了通信成本高、模型结构兼容性差及公共数据集获取困难的问题。
技术关键词
客户端 样本 索引 医学 预测装置 标签 表达式 影像 差分隐私 患者 服务器 预测类别 数据 哈希算法 诊断预测系统 关系 动态 文本 网络 参数
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