杭州电子科技大学李小冬获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于联邦学习的牙齿疾病分类方法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：CN114841926B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210388126.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于联邦学习的牙齿疾病分类方法是由李小冬;余正生;宫兆喆设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于联邦学习的牙齿疾病分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的牙齿疾病分类方法，一种基于联邦学习的牙齿疾病分类方法，包括以下步骤：S1，获取用户的口腔信息；S2，将口腔牙齿图像传至本地服务器进行预处理；S3，单个本地服务器根据预处理后的口腔牙齿图像集和云端总服务器的模型进行模型训练；S4，将训练完成的模型参数通过数字加密手段传输至云端总服务器；S5，各本地服务器根据云端总服务器数字解密下发的模型参数进行融合并分类。本发明中的方法，分类准确，不需要对数据进行集中处理，口腔信息处于严格保密状态，不涉及隐私问题；且过程中对模型参数进行加密，进一步保证安全性。
本发明授权一种基于联邦学习的牙齿疾病分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的牙齿疾病分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取用户的口腔信息； S2，将口腔牙齿图像传至本地服务器进行预处理； S3，单个本地服务器根据预处理后的口腔牙齿图像集和云端总服务器的模型进行模型训练； S4，将训练完成的模型参数通过数字加密手段传输至云端总服务器； S5，各本地服务器根据云端总服务器数字解密下发的模型参数进行融合并分类；S5包括：S51，云端总服务器经过数字解密下发模型参数； S52，本地服务器结合本地联邦学习模型输出结果和云端总服务器下发的模型参数进行融合比对，根据融合比对结果进行牙齿疾病分类；S52包括：对云端总服务器下发的模型参数进行数据整理，对相应的模型参数随机插入干扰色块，相同干扰色块插入位置由牙齿疾病发生位置决定；本地联邦学习模型输出结果与云端总服务器下发的模型参数进行相似度比对，遍历找出接近的云端总服务器下发的模型参数，根据干扰色块颜色和插入位置确定牙齿疾病类型。
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