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本发明涉及一种面向阿尔兹海默症辅助诊断的个性化联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：组成图像数据集并进行预处理，获得用于辅助诊断的数据集，建立联邦GBDT框架进行联邦训练，在利用联邦GBDT框架完成联邦训练后，每个客户端将结果模型GBDT编织到本地深度森林模型。在阿尔兹海默症的辅助诊断方法中，本发明通过联邦学习和深度森林来实现准确的AD分类任务，用于应对医疗保健领域中的隐私挑战，不损害隐私安全。本发明通过计算分散在不同客户之间的高阶信息而不交换他们的隐私数据，克服了信息隔离的问题，并且本发明使
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116843036 A (43)申请公布日 2023.10.03 (21)申请号 202310738314.0 G06V 10/82 (2022.01)
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