【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机图形处理，尤其涉及一种多中心医学影像人工智能辅助分析方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、结构磁共振成像(smri)是一种基于磁共振成像技术的影像学方法，用于获取高分辨率、高对比度的脑结构图像。smri数据提供了对大脑不同区域的解剖结构、脑组织的密度和体积信息，为神经科学、临床神经学和认知研究等领域提供了重要的生物学信息。这种成像技术使用磁共振仪器生成图像，通过测量水分子在磁场中的反应来揭示组织的结构。由于大脑的不同区域有不同的组织构成，smri能够提供对灰质、白质和脑脊液等结构的详细展示。
2、近年来，随着医学影像技术的飞速发展，mri(磁共振成像)成为评估大脑结构和功能的重要工具。深度学习方法因其能够自动提取、学习和表征复杂数据的内在规律和模式，得到了较传统方法更优的图像分析效果。然而，对于大规模的多中心医院医疗数据研究，特别是跨机构之间的数据分享和协作，始终面临隐私和数据安全的问题。
3、在传统机器学习框架中，通常需要集中所有数据到一个中央服务器进行模型训练。然而，在许多现实场景中，尤...
【技术保护点】
1.一种多中心医学影像人工智能辅助分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多中心医学影像人工智能辅助分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的多中心医学影像人工智能辅助分析方法，其特征在于，在所述通过参与方的本地MRI图像数据集对所述第一模型进行训练这一步骤前，还包括对所述本地MRI图像数据集进行预处理，其中预处理包括标准化、图像分割及数据切分中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的多中心医学影像人工智能辅助分析方法，其特征在于，所述通过参与方的本地MRI图像数据集对所述第一模型进行训练，得到第二
【技术特征摘要】
1.一种多中心医学影像人工智能辅助分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多中心医学影像人工智能辅助分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的多中心医学影像人工智能辅助分析方法，其特征在于，在所述通过参与方的本地mri图像数据集对所述第一模型进行训练这一步骤前，还包括对所述本地mri图像数据集进行预处理，其中预处理包括标准化、图像分割及数据切分中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的多中心医学影像人工智能辅助分析方法，其特征在于，所述通过参与方的本地mri图像数据集对所述第一模型进行训练，得到第二模型参数，包括：
5.根据权利要求1所述的多中心医学影像人工智能...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘珂，何昆仑，赵亚威，徐洪丽，王凯，姜明明，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院，
类型：发明
国别省市：
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