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龍圖騰網恭喜大連理工大學申請的專利一種基于聯邦學習與注意力機制的醫學圖像分割方法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：CN116245886B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202310116822.5，技術領域涉及：G06T7/10；該發明授權一種基于聯邦學習與注意力機制的醫學圖像分割方法是由郭艷卿;李宇航;李祎;劉航;付海燕設計研發完成，并于2023-02-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于聯邦學習與注意力機制的醫學圖像分割方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于聯邦學習與注意力機制的醫學圖像分割方法，包括：S1、中心服務器將初始全局模型發送至各所述本地服務器；S2、本地服務器基于自有醫學圖像數據對接收的初始模型進行訓練，并將訓練后的生成的局部模型參數上傳至中心服務器；S3、中心服務器基于各局部模型參數進行模型聚合優化生成全局模型；S4、反復執行步驟S2?S3，直至全局模型的損失函數值和訓練輪數達到預設條件則終止訓練；S5、中心服務器將全局模型參數反饋至各本地服務器，基于更新后的局部模型進行醫學圖像分割。使各方得到學習了所有用戶數據集的全局模型，有效提升深度學習模型的泛化能力，提高醫學圖像的分割精度。

本發明授權一種基于聯邦學習與注意力機制的醫學圖像分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于聯邦學習與注意力機制的醫學圖像分割方法，應用于分布式圖像處理系統，所述分布式圖像處理系統包括中心服務器以及若干個持有不同本地數據的本地服務器，其特征在于，所述方法包括以下步驟：S1、中心服務器將初始全局模型發送至各所述本地服務器；所述初始全局模型為AttentionU-Net模型，包括具有五層路徑的編碼器和具有五層路徑的解碼器；S2、本地服務器基于自有醫學圖像數據對接收的初始模型進行訓練，并將訓練后的生成的局部模型參數上傳至中心服務器；各局部模型在解碼器階段將聯邦交融信息層特征圖放置到局部模型對應解碼器結構進行迭代學習，所述聯邦交融信息層特征圖根據以下方式獲取：在全局模型的具有五層路徑的解碼器中，每層路徑在進行上采樣操作的同時，與同層編碼器傳送過來的特征圖進行concat操作，從而生成聯邦交融信息層特征圖；S3、中心服務器基于各局部模型參數進行模型聚合優化生成全局模型，所述模型聚合優化包括將所有局部模型各網絡層級的模型參數進行加權平均；S4、反復執行步驟S2-S3，直至全局模型的損失函數值和訓練輪數達到預設條件則終止訓練；S5、中心服務器將全局模型參數反饋至各本地服務器，各本地服務器利用全局模型參數替代局部模型參數，從而更新局部模型，并基于更新后的局部模型進行醫學圖像分割。

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大連理工大學，其通訊地址為：116024 遼寧省大連市高新園區凌工路2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”。