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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基于水印嵌入的医疗系统联邦学习方法与医疗系统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：CN119724457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411750631.5，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种基于水印嵌入的医疗系统联邦学习方法与医疗系统是由杨晓东;孙嘉壕;陈益强设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于水印嵌入的医疗系统联邦学习方法与医疗系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于水印嵌入的医疗系统联邦学习方法，本发明的技术方案通过对医疗系统中各个客户端进行预设轮次的第一阶段训练以获得每个客户端的水印深度并基于每个客户端的水印深度评估每个客户端对水印任务的适配能力，基于每个客户端的水印深度重新配置自身的主任务与水印任务的比重并依此调整自身预设的损失函数，最后基于每个客户端调整后的损失函数对进行多轮联邦训练以使每个客户端获得一个嵌入水印的医疗任务模型，较现有水印嵌入技术，本发明通过医疗系统模型中的中心服务器与客户端协作实现水印嵌入，同时，基于每个客户端的水印任务适配能力调整每个客户端的水印任务与主任务的比重，提高水印任务性能的同时确保主任务的精度。

本发明授权一种基于水印嵌入的医疗系统联邦学习方法与医疗系统在权利要求书中公布了：1.一种基于水印嵌入的医疗系统联邦学习方法，所述医疗系统包括多个医疗单位和一个医疗中心，其中，每个医疗单位为一个客户端，医疗中心配置有中心服务器，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、根据客户端的医疗数据类型进行水印设计以获得水印任务数据集，水印任务数据集包括多个水印样本，所有水印样本配置有相同的水印标签； 步骤S2、获取每个客户端的初始医疗任务模型、主任务医疗数据集，所述主任务医疗数据集包含多个配置有疾病标签的主任务数据样本，将主任务医疗数据集与水印任务数据集组合以得到每个客户端的训练集； 步骤S3、进行第一阶段训练，包括使每个客户端根据各自的训练集与预设的损失函数以及预设的主任务和水印任务的初始比重对自身的初始模型进行预设次数的训练，并通过如下步骤计算每个客户端的水印深度： 步骤S31、按照如下方式确定每个客户端模型的中间层输出的熵： 其中，表示客户端的中间层输出的熵，表示客户端的主任务医疗数据集中疾病 标签类型的总数，表示客户端的训练集中的第种疾病标签对应的概率，、依次表示 客户端的训练集中的第种疾病标签与第种疾病标签对应的预测分数； 步骤S32、基于步骤S31中确定的每个客户端模型的中间层输出的熵按照如下方式计算每个客户端的水印深度： 其中，WDS表示客户端的水印深度，表示客户端模型的中间层输出中的最大预测分 数，表示客户端模型的中间层输出中的第二大的预测分数，表示客户端模型的中 间层输出的熵； 步骤S4、使每个客户端基于自身的水印深度重新配置其主任务和水印任务的比重并基于配置后的比重调整其预设的损失函数，其中，水印深度越深的客户端中水印任务比重越高； 步骤S5、进行第二阶段训练，基于每个客户端调整后的损失函数进行多轮联邦训练以使每个客户端获得一个医疗任务模型。

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