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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于联邦学习的糖尿病性视网膜病变诊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：CN116630353B 。

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：202310660211.7，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权基于联邦学习的糖尿病性视网膜病变诊疗系统是由张荣庆;毛靖鑫设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的糖尿病性视网膜病变诊疗系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于联邦学习的糖尿病性视网膜病变诊疗系统，具有这样的特征，联邦模型采用如下方法获得：步骤S1，对服务端和各个客户端进行初始化；步骤S2，各个客户端与服务端进行通讯连接；步骤S3，对本地数据进行数据预处理；步骤S4，服务端构建联邦全局模型，再将联邦全局模型发送至与该服务端相连的各个客户端；步骤S5，各个客户端分别根据预处理数据迭代训练联邦全局模型，将得到的学习数据发送至服务端；步骤S6，服务端根据所有学习数据更新联邦全局模型，再将更新后的联邦全局模型发送至各个客户端；步骤S7，重复执行步骤S5至步骤S6，直至达到训练完成条件，得到联邦模型。总之，本方法能够提高分割准确率。

本发明授权基于联邦学习的糖尿病性视网膜病变诊疗系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的糖尿病性视网膜病变诊疗系统，包含服务端和多个客户端，各个客户端均包含多个糖尿病性视网膜病变图像数据作为本地数据和一个用于根据病灶类型对待分割糖尿病性视网膜病变图像数据进行分割从而得到预测分割图像的联邦模型，其特征在于，所述联邦模型采用如下方法获得： 步骤S1，对所述服务端和各个所述客户端进行初始化； 步骤S2，各个所述客户端与所述服务端进行通讯连接，直至与所述服务端相连的所述客户端的数量大于阈值； 步骤S3，与所述服务端相连的各个所述客户端分别对所述本地数据进行数据预处理，得到预处理数据； 步骤S4，所述服务端根据自身配置数据构建联邦全局模型，再将所述联邦全局模型发送至与该服务端相连的各个所述客户端； 步骤S5，各个所述客户端分别根据所述预处理数据迭代训练所述联邦全局模型，训练完成后再将得到的学习数据发送至所述服务端； 步骤S6，所述服务端根据带权联邦平均对所有所述学习数据进行聚合，再根据聚合的结果更新所述联邦全局模型，再将更新后的所述联邦全局模型发送至各个所述客户端； 步骤S7，重复执行所述步骤S5至所述步骤S6，直至达到训练完成条件，则训练完成的所述联邦全局模型为所述联邦模型， 其中，在所述步骤S6中，带权联邦平均的表达式为： ， 式中为所述带权联邦平均，为与所述服务端相连的所述客户端的总数量，为第个所述客户端的贡献值，所述贡献值为对应的所述客户端对所述联邦全局模型的影响因子，为第个所述客户端发送给所述服务端的所述学习数据。

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