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龍圖騰網獲悉廈門理工學院申請的專利基于知識緩存與個性化聯邦學習的診斷預測裝置及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119943357B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510420935.3，技術領域涉及：G16H50/20；該發明授權基于知識緩存與個性化聯邦學習的診斷預測裝置及系統是由朱順痣;林澤杭;李建敏;杜俠設計研發完成，并于2025-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于知識緩存與個性化聯邦學習的診斷預測裝置及系統在說明書摘要公布了：本發明提供的基于知識緩存與個性化聯邦學習的診斷預測裝置及系統，涉及模型學習與醫學影像診斷領域。本發明通過接收多個客戶端上傳的醫學樣本索引信息，構建動態知識緩存；根據醫學樣本索引信息創建標簽到索引、索引到哈希值的索引關系映射表；初始化每個醫學樣本并建立每個醫學樣本與R個最相似樣本的索引關系映射；接收各客戶端上傳的類別概率向量及其索引，更新知識緩存；然后更新索引關系映射表，并檢索R個最相似樣本的知識向量；采用加權平均方法生成綜合知識表示；將綜合知識表示分發至各客戶端進行個性化聯邦學習；訓練好的各客戶端模型用于醫學診斷預測。本發明解決了通信成本高、模型結構兼容性差及公共數據集獲取困難的問題。

本發明授權基于知識緩存與個性化聯邦學習的診斷預測裝置及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于知識緩存與個性化聯邦學習的診斷預測裝置，應用于分布式醫療網絡的邊緣服務器，其特征在于，包括動態知識緩存構建單元、索引關系映射單元、最相似樣本映射單元、知識緩存更新單元、知識向量檢索單元、綜合知識表示生成單元以及個性化學習單元； 其中，所述動態知識緩存構建單元用于接收多個客戶端上傳的醫學樣本索引信息，構建動態知識緩存；其中，所述醫學樣本索引信息包括醫學樣本的哈希值、索引和標簽； 所述索引關系映射單元用于根據所述醫學樣本索引信息，創建標簽到索引、索引到哈希值的索引關系映射表，以將每個標簽與對應的索引關聯，每個索引與對應的哈希值關聯； 所述最相似樣本映射單元用于初始化每個醫學樣本，并建立每個醫學樣本與R個最相似樣本的索引關系映射； 所述知識緩存更新單元用于接收各客戶端上傳的類別概率向量及其索引，以將客戶端的最新推理預測結果更新至知識緩存； 所述知識向量檢索單元用于根據更新后的知識緩存更新所述索引關系映射表，并檢索每個醫學樣本的R個最相似樣本的知識向量； 所述綜合知識表示生成單元用于采用加權平均方法融合所述知識向量生成綜合知識表示； 所述個性化學習單元用于將所述綜合知識表示分發至各客戶端；其中，所述綜合知識表示用于觸發各客戶端的客戶端模型基于所述綜合知識表示進行分布式醫療網絡的個性化聯邦學習訓練，并基于訓練好的客戶端模型進行醫學診斷預測，輸出預測標簽； 在建立每個醫學樣本與R個最相似樣本的索引關系映射時， 計算所有醫學樣本的哈希值間的余弦相似度，并引入時間衰減因子以降低較早上傳的醫學樣本數據的權重，篩選出R個最相似樣本，并采用改進的HNSW算法加速檢索過程，表達式為： ； 其中，表示第k個客戶端第i個影像樣本的R個最相似樣本；表示兩個哈希值、的余弦相似度；k、表示客戶端的索引；i、j表示影像樣本的索引;表示時間衰減率，用于控制歷史數據的影響；t表示當前時間戳；表示第個客戶端第j個影像樣本的上傳時間戳；表示選取相似度最高的前R個樣本； 所述類別概率向量由各客戶端利用客戶端模型對輸入的醫學樣本進行推理預測并經前向傳播生成的醫學樣本對應的預測類別概率；所述類別概率向量的元素數量與類別數一致。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廈門理工學院，其通訊地址為：361024 福建省廈門市集美區理工路600號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。