买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种医疗数据分类模型的联邦构建方法、分类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：CN119150092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411171767.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种医疗数据分类模型的联邦构建方法、分类方法是由陈益强;孙睿哲;杨晓东;于汉超设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医疗数据分类模型的联邦构建方法、分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种医疗数据分类模型的联邦构建方法，用于联合多个有标签客户端和多个无标签客户端构建医疗数据分类模型，其中，有标签客户端指示该客户端上的数据集包括多个医疗数据及其对应的疾病标签，无标签客户端指示该客户端上的数据集仅包括多个医疗数据，所述方法包括：联邦客户端聚类步骤用于将数据分布相似的各个客户端聚类到一个子联邦集合中；联邦半监督自训练步骤用于对每个子联邦集合中的客户端进行排序，并以排序结果对无标签客户端进行打标签处理以使每个无标签客户端的所有医疗数据均被赋予目标伪标签；联邦客户端训练步骤用于基于所有有标签客户端和所有被赋予目标伪标签的无标签客户端执行多轮联邦训练得到医疗数据分类模型。

本发明授权一种医疗数据分类模型的联邦构建方法、分类方法在权利要求书中公布了：1.一种医疗数据分类模型的联邦构建方法，用于联合多个有标签客户端和多个无标签客户端构建医疗数据分类模型，其中，有标签客户端指示该客户端上的数据集包括多个医疗数据及其对应的疾病标签，无标签客户端指示该客户端上的数据集仅包括多个医疗数据，其特征在于，所述方法包括： 联邦客户端聚类步骤： 基于所有有标签客户端进行多轮联邦训练得到第一全局分类模型，采用第一全局分类模型为每个无标签客户端进行第一轮打标签处理以使每个无标签客户端上的所有医疗数据均被赋予初始伪标签； 基于所有有标签客户端和所有被赋予初始伪标签的无标签客户端，按照预设的聚类规则对无标签客户端和有标签客户端进行聚类处理得到多个子联邦集合，其中，每个子联邦集合中包含多个客户端，且每个子联邦集合中最多包含一个有标签客户端； 联邦半监督自训练步骤： 按照预设的排序规则对包含有标签客户端的每个子联邦集合中的所有客户端进行距离度排序，并根据距离度排序结果按照预设的方式为包含有标签客户端的每个子联邦集合中的每一个无标签客户端进行第二轮打标签处理，以使包含有标签客户端的每个子联邦集合中的每一个无标签客户端的所有医疗数据均被赋予目标伪标签； 基于所有有标签客户端和被赋予目标伪标签的无标签客户端执行多轮联邦训练得到第二全局分类模型，并采用第二全局分类模型为仅包含无标签客户端的每个子联邦集合中的每一个无标签客户端进行第三轮打标签处理，以使仅包含无标签客户端的每个子联邦集合中的每一个无标签客户端的所有医疗数据均被赋予目标伪标签； 联邦客户端训练步骤： 基于所有有标签客户端和所有被赋予目标伪标签的无标签客户端，按照预设的训练规则执行多轮联邦训练得到医疗数据分类模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院计算技术研究所，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村科学院南路6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。