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公开(公告)号：CN118585857A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410621753.8
申请日：2024-05-20
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图联邦对比表示学习的医疗数据分析分类方法、系统及介质，所述方法在图联邦学习开始时，每个拥有临床数据的医疗机构和服务器分配相同的初始模型；每个医疗机构利用持有的图结构数据在本地通过对比学习方法进行模型训练；医疗机构将本地模型参数发送给中央聚合服务器，服务器负责聚合所有参与方的模型参数并将聚合后的参数发送回医疗机构；重复本地训练、参数聚合和融合步骤，通过多轮迭代，不断改进数据分析分类模型参数，以适应多个参与训练的医疗机构的数据特征；另外将通过简化的基于图联邦对比表示学习方法学习到的节点的嵌入表示输入到机器学习分类器中，进行节点分类，建立更加全面和准确的疾病分类器。
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