买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于知识缓存与个性化联邦学习的诊断预测装置及系统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：CN119943357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510420935.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于知识缓存与个性化联邦学习的诊断预测装置及系统是由朱顺痣;林泽杭;李建敏;杜侠设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识缓存与个性化联邦学习的诊断预测装置及系统在说明书摘要公布了：本发明提供的基于知识缓存与个性化联邦学习的诊断预测装置及系统，涉及模型学习与医学影像诊断领域。本发明通过接收多个客户端上传的医学样本索引信息，构建动态知识缓存；根据医学样本索引信息创建标签到索引、索引到哈希值的索引关系映射表；初始化每个医学样本并建立每个医学样本与R个最相似样本的索引关系映射；接收各客户端上传的类别概率向量及其索引，更新知识缓存；然后更新索引关系映射表，并检索R个最相似样本的知识向量；采用加权平均方法生成综合知识表示；将综合知识表示分发至各客户端进行个性化联邦学习；训练好的各客户端模型用于医学诊断预测。本发明解决了通信成本高、模型结构兼容性差及公共数据集获取困难的问题。

本发明授权基于知识缓存与个性化联邦学习的诊断预测装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识缓存与个性化联邦学习的诊断预测装置，应用于分布式医疗网络的边缘服务器，其特征在于，包括动态知识缓存构建单元、索引关系映射单元、最相似样本映射单元、知识缓存更新单元、知识向量检索单元、综合知识表示生成单元以及个性化学习单元； 其中，所述动态知识缓存构建单元用于接收多个客户端上传的医学样本索引信息，构建动态知识缓存；其中，所述医学样本索引信息包括医学样本的哈希值、索引和标签； 所述索引关系映射单元用于根据所述医学样本索引信息，创建标签到索引、索引到哈希值的索引关系映射表，以将每个标签与对应的索引关联，每个索引与对应的哈希值关联； 所述最相似样本映射单元用于初始化每个医学样本，并建立每个医学样本与R个最相似样本的索引关系映射； 所述知识缓存更新单元用于接收各客户端上传的类别概率向量及其索引，以将客户端的最新推理预测结果更新至知识缓存； 所述知识向量检索单元用于根据更新后的知识缓存更新所述索引关系映射表，并检索每个医学样本的R个最相似样本的知识向量； 所述综合知识表示生成单元用于采用加权平均方法融合所述知识向量生成综合知识表示； 所述个性化学习单元用于将所述综合知识表示分发至各客户端；其中，所述综合知识表示用于触发各客户端的客户端模型基于所述综合知识表示进行分布式医疗网络的个性化联邦学习训练，并基于训练好的客户端模型进行医学诊断预测，输出预测标签； 在建立每个医学样本与R个最相似样本的索引关系映射时， 计算所有医学样本的哈希值间的余弦相似度，并引入时间衰减因子以降低较早上传的医学样本数据的权重，筛选出R个最相似样本，并采用改进的HNSW算法加速检索过程，表达式为： ； 其中，表示第k个客户端第i个影像样本的R个最相似样本；表示两个哈希值、的余弦相似度；k、表示客户端的索引；i、j表示影像样本的索引;表示时间衰减率，用于控制历史数据的影响；t表示当前时间戳；表示第个客户端第j个影像样本的上传时间戳；表示选取相似度最高的前R个样本； 所述类别概率向量由各客户端利用客户端模型对输入的医学样本进行推理预测并经前向传播生成的医学样本对应的预测类别概率；所述类别概率向量的元素数量与类别数一致。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门理工学院，其通讯地址为：361024 福建省厦门市集美区理工路600号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。