【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，尤其涉及一种个性化联邦学习的医学图像分类方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、随着医学影像技术的飞速发展，医学图像已成为疾病诊断和治疗过程中不可或缺的一部分。然而，由于医学图像的复杂性和多样性，传统的图像处理技术在准确性和效率上存在限制。近年来，随着人工智能的快速进步，基于深度学习的医学图像分类方法显著提高了医学图像分类的准确性和效率，但这些方法常常受限于数据隐私和安全问题，尤其是当涉及到敏感的医疗信息时。
2、个性化联邦学习(personalized federated learning，pfl)作为一种新兴的机器学习范式，为解决这一难题提供了新的解决方案。它允许多个机构合作训练共享模型，同时无需交换或共享他们的数据。这种方法特别适用于医学图像分类，因为它不仅保证了数据的隐私性和安全性，而且能够利用来自不同来源的大量数据，从而提高模型的泛化能力和准确度。在医学图像分类领域，联邦学习能够整合不同医院、诊所和研究机构的数据，促进跨机构的合作。然而，实现有效的个性化联邦学习系统面临诸多挑战：1)本地模型...
【技术保护点】
1.一种个性化联邦学习的医学图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的个性化联邦学习的医学图像分类方法，其特征在于，若干个医疗机构使用其私有数据进行训练，并且使用类间可分离性损失作为损失函数监督训练得到若干个本地模型的过程包括：
3.根据权利要求2所述的个性化联邦学习的医学图像分类方法，其特征在于，所述类间可分离性损失的表达式为：
4.根据权利要求1所述的个性化联邦学习的医学图像分类方法，其特征在于，将微调后的每个所述本地模型均解耦为通用组件和适应所述私有数据集的个性化组件，将所有的所述通用组件进行聚合更新，...
【技术特征摘要】
1.一种个性化联邦学习的医学图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的个性化联邦学习的医学图像分类方法，其特征在于，若干个医疗机构使用其私有数据进行训练，并且使用类间可分离性损失作为损失函数监督训练得到若干个本地模型的过程包括：
3.根据权利要求2所述的个性化联邦学习的医学图像分类方法，其特征在于，所述类间可分离性损失的表达式为：
4.根据权利要求1所述的个性化联邦学习的医学图像分类方法，其特征在于，将微调后的每个所述本地模型均解耦为通用组件和适应所述私有数据集的个性化组件，将所有的所述通用组件进行聚合更新，获取新的通用组件的过程包括：
5.根据权利要求4所述的个性化联邦学习的医学图像分类方法，其...
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