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龙图腾网获悉东华大学申请的专利面向阿尔兹海默症辅助诊断的个性化联邦学习方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116843036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310738314.0，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权面向阿尔兹海默症辅助诊断的个性化联邦学习方法是由钱辰;熊慧;李继云;刘迎设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向阿尔兹海默症辅助诊断的个性化联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向阿尔兹海默症辅助诊断的个性化联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：组成图像数据集并进行预处理，获得用于辅助诊断的数据集，建立联邦GBDT框架进行联邦训练，在利用联邦GBDT框架完成联邦训练后，每个客户端将结果模型GBDT编织到本地深度森林模型。在阿尔兹海默症的辅助诊断方法中，本发明通过联邦学习和深度森林来实现准确的AD分类任务，用于应对医疗保健领域中的隐私挑战，不损害隐私安全。本发明通过计算分散在不同客户之间的高阶信息而不交换他们的隐私数据，克服了信息隔离的问题，并且本发明使分布式客户端能够在不共享其训练数据的情况下协作地训练共享模型。

本发明授权面向阿尔兹海默症辅助诊断的个性化联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向阿尔兹海默症辅助诊断的个性化联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获得受试者的1.5TT1加权结构的核磁共振sMRI影像数据组成图像数据集； 步骤2、对图像数据集进行预处理； 步骤3、基于经过预处理的图像数据集生成用于辅助诊断的数据集，包括以下步骤： 将经过所述预处理单元处理的图像数据集送入3DUnet-CBAM模型中进行训练，由3DUnet-CBAM模型提取海马体部分之后使用IBASPM以神经解剖学的方式标记图像的体素，并进一步自动计算体积，最终生成用于辅助诊断的数据集； 步骤4、建立联邦GBDT框架进行联邦训练： 通过联邦GBDT框架使分布式客户端能够在不共享其利用步骤3生成的本地数据集的情况下协作地训练一个全局模型；该联邦GBDT框架有两个参与者，分别是中央服务器和客户端，其中，每个客户端通过防止任何其他参与方访问其本地的私有数据来保护其安全，客户端的本地模型选择GBDT模型进行局部训练；在每次训练迭代中，中央服务器将GBDT模型广播给每个客户端，然后每个客户端使用其本地数据集训练自己的GBDT模型，并将梯度上传到中央服务器，最后服务器聚集梯度以训练全局模型； 步骤5、在利用联邦GBDT框架完成联邦训练后，每个客户端将结果模型GBDT编织到本地深度森林模型，采用GBDT代替决策树来构建个性化模型，个性化模型将客户机的私有数据作为输入，然后用多粒度扫描提取和处理输入的原始特征以生成特征向量，并进一步发送到级联森林以完成分类任务。

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