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龙图腾网获悉季华实验室申请的专利基于医疗图像的疾病诊断方法、装置、设备及存储介质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：CN120913825B 。

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：202511447327.8，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于医疗图像的疾病诊断方法、装置、设备及存储介质是由李祯其;胡尧;温志庆设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于医疗图像的疾病诊断方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗诊断技术领域，具体公开了一种基于医疗图像的疾病诊断方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法利用上一通信轮次训练获得的本地诊断模型根据医疗图像进行疾病诊断，本地诊断模型的训练过程包括：服务器端基于高斯分布乘法，根据数据集规模和局部后验分布参数计算全局概率分布的全局后验分布参数，以更新全局诊断模型；医院客户端根据全局后验分布参数初始化本地诊断模型，并基于知识蒸馏损失函数以及全局先验正则化项构建的损失函数进行训练，以确定新的局部后验分布参数；该方法有效整合了全局知识以指导本地训练，增强了本地诊断模型对错误标注数据的鲁棒性，增强了模型对错误标注数据和数据异质性的抵抗能力。

本发明授权基于医疗图像的疾病诊断方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于医疗图像的疾病诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、获取患者的医疗图像； S2、利用上一通信轮次训练获得的本地诊断模型根据所述医疗图像进行疾病诊断，所述本地诊断模型每个通信轮次的训练过程包括： A1、服务器端接收各个医院客户端上传的本地诊断模型的数据集规模和局部后验分布参数； A2、服务器端基于高斯分布乘法，根据所述数据集规模和所述局部后验分布参数计算全局概率分布的全局后验分布参数，以更新全局诊断模型； A3、服务器端将所述全局后验分布参数发送给各个医院客户端; A4、所述医院客户端根据所述全局后验分布参数初始化本地诊断模型，并基于知识蒸馏损失函数以及全局先验正则化项构建的损失函数进行训练，以确定新的局部后验分布参数； 所述全局后验分布参数包括全局概率分布的期望及协方差矩阵，所述局部后验分布参数包括局部概率分布的期望及协方差矩阵，所述根据所述数据集规模和所述局部后验分布参数计算全局概率分布的全局后验分布参数的计算公式包括： ； 其中，μS为所述全局概率分布的期望，K为本地诊断模型的总数，N为所有本地诊断模型的总数据集规模，nk为第k个本地诊断模型的数据集规模，μk为所述局部概率分布的期望，为所述全局概率分布的协方差矩阵，为所述全局概率分布的协方差矩阵的逆矩阵，为所述局部概率分布的协方差矩阵的逆矩阵； 所述损失函数为： ； 其中，Ldt为所述损失函数，α为预设的第一超参数，β为预设的第二超参数，Rgp为所述全局先验正则化项，Lkd为所述知识蒸馏损失函数； 所述知识蒸馏损失函数基于交叉熵损失函数和本地诊断模型和全局诊断模型之间的KL散度构建，满足： ； 其中，为预设的第三超参数，Lce为所述交叉熵损失函数，为所述本地诊断模型和全局诊断模型之间的KL散度，其中，KL·|·表示计算元素间的KL散度，Dk表示第k个本地诊断模型的本地数据集，表示第k个本地诊断模型针对Dk的输出，表示全局诊断模型针对Dk的输出。

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