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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于无数据知识蒸馏联邦学习的多中心图像识别方法和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：CN116548969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310528589.1，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于无数据知识蒸馏联邦学习的多中心图像识别方法和介质是由王建新;吴帆;沈成超设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无数据知识蒸馏联邦学习的多中心图像识别方法和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无数据知识蒸馏联邦学习的多中心图像识别方法和介质，每个成像中心对应一个客户端，所有客户端共享一个服务器端；各客户端利用训练好的本地自闭症识别模型，根据本地成像中心图像对应的特征向量，输出自闭症识别结果；其中各客户端训练好的本地自闭症识别模型，其学习训练方法为：一方面利用本地图像数据库学习训练自闭症识别模型，另一方面利用无数据知识蒸馏的方式，通过共享服务器端从其他客户端学习自闭症分类知识，迁移到本地的自闭症识别模型，同时保留本地自闭症识别模型中利用本地图像数据库学习到的个性知识。本发明可以消除联邦蒸馏方法对真实数据集的依赖，并有效提升多中心自闭症分类的准确率。

本发明授权基于无数据知识蒸馏联邦学习的多中心图像识别方法和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于无数据知识蒸馏联邦学习的多中心图像识别方法，其特征在于，每个成像中心对应一个客户端，所有客户端共享一个服务器端；各客户端利用训练好的本地自闭症识别模型，根据本地成像中心图像对应的特征向量，输出自闭症识别结果；其中各客户端训练好的本地自闭症识别模型，其学习训练方法为：一方面利用本地图像数据库学习训练自闭症识别模型，另一方面利用无数据知识蒸馏的方式，通过共享服务器端从其他客户端学习自闭症分类知识，迁移到本地的自闭症识别模型，同时保留本地自闭症识别模型中利用本地图像数据库学习到的个性知识； 所述利用无数据知识蒸馏的方式，通过共享服务端从其他客户端学习自闭症分类知识，迁移到本地的自闭症识别模型，同时保留本地自闭症识别模型中利用本地图像数据库学习到的个性知识，具体为： 步骤1，各客户端将当前迭代训练好的本地自闭症识别模型的参数和标签上传至服务器端； 步骤2，服务器端根据所有客户端上传的标签统计数据所得分布信息训练生成器模型，并使用生成器模型生成特征向量数据集，记为增强数据集；然后基于各客户端的识别模型参数对增强数据集进行自闭症识别，对所有识别得到的识别结果计算平均逻辑值； 步骤3，各客户端从服务器端下载平均逻辑值和生成器模型； 步骤4，各客户端在增强数据集上，根据服务器端所得的平均逻辑值和本地模型输出逻辑值进行知识蒸馏，根据蒸馏损失优化本地自闭症识别模型的参数； 步骤5，各客户端利用本地图像数据库对应的特征向量集，对步骤4优化得到的自闭症识别模型参数，进行再次优化，然后将模型参数上传至服务器端； 步骤6，服务器端将所有客户端上传的模型参数进行加权平均，更新服务器端的自闭症识别模型中除归一化层之外的参数； 步骤7，各客户端将服务器端的自闭症识别模型下载到本地，并更新本地自闭症识别模型中除归一化层之外的参数； 步骤8，更新服务器端模型的参数。

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