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龙图腾网获悉合肥海吉亚智能科技有限公司申请的专利一种基于联邦学习的病理检测诊断方法及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：CN120544942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511047349.5，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于联邦学习的病理检测诊断方法及系统是由袁道桥;章恒靖设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的病理检测诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的病理检测诊断方法及系统，属于病理诊断领域，训练方法包括：获取处理得到第一图像数据和第二图像数据，进行特征提取获取形态特征向量和基因特征向量，进行数据加密，输入联邦学习模型，通过交叉注意力机制使形态特征向量和基因特征向量对应，更新联邦学习模型的梯度；对联邦学习模型判断是否满足评估标准，若是，将联邦学习模型用于病理检测中；通过接收不同模态的病理数据进行分析，协同构建联邦学习模型，可以实现跨机构多模态数据的分析，实现病理形态特征和基因特征的关联诊断，突破传统病理诊断系统的单一维度局限，提升诊断精准度与效率。

本发明授权一种基于联邦学习的病理检测诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习模型的训练方法，其特征在于，包括： S1、获取处理得到带标记的第一图像数据和第二图像数据，其中，所述第一图像数据由第一医院数据采集端处理后得到，所述第二图像数据由第二医院数据采集端得到； S2、对所述第一图像数据进行特征提取获取形态特征向量，对所述第二图像数据进行特征提取获取基因特征向量，对所述形态特征向量和所述基因特征向量进行数据加密； S3、将加密的所述形态特征向量和所述基因特征向量输入联邦学习模型，所述联邦学习模型采用两个并联的Transformer深度学习模型，其中一个处理第一图像数据的形态特征向量，另一个处理第二图像数据的基因特征向量，交叉注意力机制建立在Transformer深度学习模型的中间层，通过交叉注意力机制使所述形态特征向量和所述基因特征向量对应，通过分类头输出，更新所述联邦学习模型的梯度，进行联邦学习训练； S4、对所述联邦学习模型判断是否满足评估标准，若是，将满足所述评估标准的所述联邦学习模型用于病理检测中，结束训练；若否，重新获取所述第一图像数据和所述第二图像数据，返回步骤S2。

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