一种基于联邦学习的病理检测诊断方法及系统

本发明公开了一种基于联邦学习的病理检测诊断方法及系统，属于病理诊断领域，训练方法包括：获取处理得到第一图像数据和第二图像数据，进行特征提取获取形态特征向量和基因特征向量，进行数据加密，输入联邦学习模型，通过交叉注意力机制使形态特征向量和基因特征向量对应，更新联邦学习模型的梯度；对联邦学习模型判断是否满足评估标准，若是，将联邦学习模型用于病理检测中；通过接收不同模态的病理数据进行分析，协同构建联邦学习模型，可以实现跨机构多模态数据的分析，实现病理形态特征和基因特征的关联诊断，突破传统病理诊断系统的单一维度局限，提升诊断精准度与效率。