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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于带噪声的异构CXR图像的影像分析模型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：CN116452495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310202630.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于带噪声的异构CXR图像的影像分析模型联邦学习方法是由易畅言;丁梦清;李娟设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于带噪声的异构CXR图像的影像分析模型联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于带噪声的异构CXR图像的影像分析模型联邦学习方法，通过该方法所实现的联邦学习框架集成参与者选择模块和支付模块，参与者选择模块设计以区分拥有低噪声、高代表性分布的数据的参与者，而支付模块则是根据每个参与者的贡献激励，在本发明所述的方法中，对于贡献的评价是基于广泛应用于联盟博弈的Shapley值法。与现有技术相比，本发明所述的方法不需要重复训练模型，大大减少了时间和计算资源的消耗，同时获得了不错的全局模型性能。

本发明授权基于带噪声的异构CXR图像的影像分析模型联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于带噪声的异构CXR图像的影像分析模型联邦学习方法，其特征在于：所述方法根据参与者贡献的不同来制定节点的参与顺序，并且在一次联邦学习过程中实现所有参与节点的计算，所述方法包括基于CXR图像建立用于医学影像分析模型，且包括如下步骤： 1计算Pn的性能贡献价值PCV，并确定该影像分析模型的价值模型υ·，价值模型的表达式如下： υ·＝α*Sensi+1-α*Speci. 其中，Sensi表示敏感性，Speci表示特异性，α是一个常数系数，在[0,1]以内，υ·表示PNi在一轮联邦学习、一个排列中带来的价值； 2衡量对医学影像分析模型的边际Sensi贡献时，其中MissedDR的定义如下： MissedDRn＝1-Sensin， 其中，TP代表疾病患者被正确分析的数量，FN表示疾病患者被错误分析的数量； 3针对价值模型，定义υ·＝MissedDRn，则PNn对全局模型的边际MissedDR贡献计算如下： υz∪n-υz＝MissedDRz∪n-MissedDRz ＝1-Sensiz∪n-1-Sensiz ＝Sensiz-Sensiz∪n； 4在衡量所述医学影像分析模型的边际Speci贡献，其中MisDR的定义如下： MisDRn＝1-Specin， 其中，TN代表健康者被正确诊断的人数，FP代表健康者被错误诊断的人数，υz∪n代表PNn的敏感性值，因此υz∪n-υz是PNn对全局模型的边际特异性贡献，当差异越大，PNn对全局模型的Speci改进的贡献就越大； 5针对价值模型，再次定义υ·＝MisDRn，则表示PNn对全局模型的边际MisDR贡献的计算如下： υz∪n-υz＝MisDRz∪n-MisDRz ＝1-Speciz∪n-1-Speciz ＝Speciz-Speciz∪n， 如果PNn使得MisDR下降，则带有PNn的Speci，即Speciz∪n高，那么上式差值为负，且差值的绝对值越大，表示Speci贡献越高； 6定义医学影像分析模型的性能贡献值PCV，其表达式如下： PCVn＝λ*PCVn+μ*Snv， 其中，在WNr中，Snv表示类似下式的Shapley值，Shapley值是评价贡献的指标，WNr表示在r-th轮中选中的节点； 7定义结合的定义，Shapley值定义为： 其中，表示PNs的集合，vz∪i表示包含PNi的游戏值，vz表示不包含PNi的游戏值； 上式类似于PNi通过平均的所有可能排列对游戏的期望边际贡献； |z|！表示在z∪i中，以i为最后一个的可能排列数，i最后加入联盟z∪i的概率为 8制定报酬计算方案，具体为是将节点集记为WN，当运行r-th轮联邦学习时，总预算B，WNi得到的报酬如下： 在 设表示第r轮中PNi给全局模型带来的模型性能改善，是第r轮中所有PNs给全局模型带来的模型性能改善的总和； 9在r-th联邦学习轮中，中心节点将全局模型的权重参数ωr发送给所有PNs，然后PNs用私有的本地数据Sn更新模型，通过运行SGD得到局部参数即PNn将计算出基于下降梯度的损失函数ln·和学习率η； 对此，医学影像分析模型更新如下： 10PNs将发送给中心节点，中心节点只使用PNn在验证数据集Dv上发送的参数，计算每个PN的PCV，表示为PCVn； 最后选择参与下一轮的节点集记为WinnerNodesWNs，然后从WNs到每个i，中心节点按如下方式聚合模型参数，表达式如下：

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