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龍圖騰網獲悉杭州涿溪腦與智能研究所申請的專利一種醫學影像分析用的參與度自適應聯邦學習方法、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：CN117291276B 。

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：202211064799.1，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權一種醫學影像分析用的參與度自適應聯邦學習方法、系統是由何宇巍;徐楓;郭雨晨設計研發完成，并于2022-09-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種醫學影像分析用的參與度自適應聯邦學習方法、系統在說明書摘要公布了：一種醫學影像分析用的參與度自適應聯邦學習方法、系統，屬于醫學影像處理技術領域。方法應用于中心服務器，方法包括：步驟S01，向多個醫療機構端發送分析模型的模型參數，醫療機構端對模型參數進行本地更新；步驟S02，接收醫療機構端本地更新后回傳的梯度，并結合各機構參與度將更新為：步驟S03，將時的分析模型的損失函數構建為函數，并對該函數求導計算的梯度值；之后利用更新，更新后的參與度為；步驟S04，基于更新后的參與度，將更新為：步驟S05，向多個醫療機構端發送，重復上述步驟S01~S05，直至分析模型的損失函數收斂。系統基于上述方法實現。本發明通過動態調整各機構在模型訓練過程中的參與度，來解決數據異構性問題，進而提升最終影像分析效果。

本發明授權一種醫學影像分析用的參與度自適應聯邦學習方法、系統在權利要求書中公布了：1.一種醫學影像分析用的參與度自適應聯邦學習方法，應用于中心服務器，其特征在于，方法包括： 步驟S01，向多個醫療機構端發送分析模型的模型參數，以供醫療機構端對模型參數進行本地更新； 步驟S02，接收多個醫療機構端在模型參數更新后回傳的梯度，并對分析模型的模型參數按如下公式進行首次更新： 其中，K是參與訓練的醫療機構端數量，是來自醫療機構端k的梯度，η是學習速率，是一個標量，用于控制該醫療機構端此輪訓練的參與度； 步驟S03，將模型參數為時的分析模型的損失函數構建為可導的函數，并對該函數求導計算的梯度值；之后利用更新，以獲得更新后的參與度；所述步驟S03包括： 步驟S31，將測試數據集輸入模型參數為的分析模型內，并構建該分析模型的損失函數； 步驟S32，設定上述損失函數為可導的函數，記作； 步驟S33，根據公式，計算獲得的梯度值； 步驟S34，對進行歸一化處理后，對進行更新，獲得； 步驟S04，基于更新后的參與度，對分析模型的模型參數按如下公式進行再次更新： ； 步驟S05，向多個醫療機構端發送分析模型再次更新后的模型參數，重復上述步驟S01~S05，直至所述分析模型的損失函數收斂。

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杭州涿溪腦與智能研究所，其通訊地址為：311100 浙江省杭州市余杭區倉興街1390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”。