【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学影像处理，更具体地说，涉及一种应用于医学影像分析的基于异构网络的加速分布式方差缩减优化方法。
技术介绍
1、随着现代医学影像技术的飞速发展,医学影像数据呈现出爆炸式增长的态势。如何高效、准确地处理和分析海量的医学影像数据,已经成为医学诊断领域亟待解决的关键问题之一。特别是在异构网络环境下,数据的异质性和分布式存储给医学影像分析带来了更大的挑战。
2、传统的医学影像处理算法,如基于梯度下降的优化方法,在处理大规模数据集时常常面临收敛速度慢、精度不高等问题。这主要是由于以下几个原因:1.数据的非独立同分布性:医学影像数据往往来源于不同的医院、不同的成像设备,其分布和特征差异较大,违背了机器学习中的独立同分布假设,给模型训练和优化带来困难。2.通信开销和延迟:在分布式环境中,节点间的数据交换和参数同步需要消耗大量的通信资源,同时也引入了额外的延迟,降低了算法的执行效率。3.数据隐私和安全:医学数据属于敏感的个人隐私,在分布式处理过程中如何保护数据安全也是一大挑战。4.算法的可解释性:医学诊断需要算法具有较强的可解...
【技术保护点】
1.一种应用于医学影像分析的基于异构网络的加速分布式方差缩减优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S1包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，S2包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S3包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，S3包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，S5包括如下步骤：
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该程序被处理器执行时实现如权利要...
【技术特征摘要】
1.一种应用于医学影像分析的基于异构网络的加速分布式方差缩减优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s1包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，s2包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s3包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，s3包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，s5包...
【专利技术属性】
技术研发人员：马子龙，华亮，田野，汪凌，蒋雨卉，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：
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