【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于联邦学习领域，更为具体地讲，涉及一种基于样本重要性与梯度关联性的老年痴呆症联邦学习方法。
技术介绍
1、老年痴呆症是一种影响老年群体认知功能的常见神经退行性疾病。随着全球老龄化的加剧，老年痴呆症的患病率逐年上升，给社会和家庭带来了沉重的经济和情感负担。早期诊断和干预是减缓疾病进展的重要手段。当前，核磁共振成像被广泛用于老年痴呆症的诊断，通过机器学习和深度学习技术对核磁共振图像进行自动分析，可以有效提高早期诊断的准确性。然而，训练一个高精度的深度学习模型通常需要大规模的标注数据，而这些数据往往分散在不同医疗机构，受限于隐私保护和安全性要求，难以共享。
2、联邦学习作为一种分布式学习框架，能够在不共享原始数据的前提下，允许各个机构通过联合训练来构建一个全局模型，从而保护数据隐私。然而，在联邦学习中，各终端的本地数据分布往往存在较大差异，这导致全局模型在各终端上的表现可能不一致，难以适应每个终端的特定数据分布。此外，因边界样本有限，模型容易出现过拟合问题，尤其是在小样本量和不平衡数据的情况下，进一步影响模型的泛化能力。
3、本专利技术针对以上问题，提出了一种基于样本重要性与梯度关联性的老年痴呆症联邦学习方法。在本方法中，首先对样本的重要性进行划分，将样本分为重要样本和边界样本，其中重要样本包含一般性知识，适用于全局模型的训练，而边界样本则对决策边界有更大影响。通过联邦学习，重要样本在服务端进行联合训练，从而生成一个融合各终端一般性知识的全局模型。该全局模型能够通过后续的微调，迅速适应各终端不同的样
4、为了进一步提升模型的稳定性并解决过拟合问题，本专利技术引入了基于梯度相关性的联合微调方法。在微调过程中，通过分析各终端梯度方向的相关性，将具有相似梯度方向的终端进行联合训练。由于这些终端的数据分布较为相似，联合微调能够缓解过拟合风险，并提升模型的整体精度与收敛速度。该方法不仅能够提高模型的泛化能力，还能确保模型在不同终端上的一致性和稳定性，从而更好地支持老年痴呆症的早期诊断。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于样本重要性与梯度关联性的联邦学习方法，以实现对老年痴呆症的快速准确分析。
2、为实现上述专利技术目的，本专利技术基于样本重要性与梯度关联性的老年痴呆症联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
3、(1)、收集未患有老年痴呆症和患有老年痴呆症的核磁共振成像扫描结果作为模型训练的数据集，并通过编码器得到对应的编码表示；
4、(2)、对每个终端，使用各自的本地数据训练保存在终端的原型网络，然后计算样本离老年痴呆的原型和非老年痴呆的原型之间的距离，比如bregman散度中的平方欧氏距离或余弦距离等等，按照距离将样本划分成三种类型：重要样本(离一个原型较近且离另一个原型较远的点)、边界样本(离两个原型距离相似的点)和边缘样本(离两个原型都很远的点)；
5、(3)、各终端通过联邦学习方式共享重要样本，联合训练出一个具有广泛适应性的全局原型网络，训练完成后，将优化后的全局原型网络下发至各终端，用于初始化终端的后续微调阶段；
6、(4)、在终端上，利用从服务端接收到的全局原型网络，使用加权的重要样本和边界样本进行微调。在微调过程中，对边界样本的梯度变化赋予较大的权重，而对重要样本的梯度变化则赋予较小的权重。随后，通过主成分分析计算微调过程中梯度的主要方向，并进一步计算不同终端之间梯度的相关性。根据梯度的相似性，选择具有相似梯度的终端进行联合微调，缓解边界样本不足带来的过拟合问题；
7、本专利技术的目的是这样实现的。
8、本专利技术基于样本重要性与梯度关联性的老年痴呆症联邦学习方法，通过对样本重要性进行划分，将样本大致分为三类：对决策边界有较大影响的边界样本，较易分类、包含一般知识的重要样本，以及可能是噪声的边缘样本。各终端通过联邦学习，基于重要样本联合训练，生成一个融合了各终端重要样本的一般性知识的服务端模型。该全局模型具有泛化能力，并通过微调，能够迅速适应各终端不同的数据分布，从而有效解决各终端数据分布差异带来的模型适应性问题。
9、为了进一步缓解模型因边界样本不足而导致的过拟合问题，本专利技术引入了基于梯度相关性的联合微调方法。在微调过程中，计算不同终端间梯度的相似性，并将具有相似梯度方向的终端联合训练。这种方式能够利用分布相似的终端共同优化，从而减少过拟合风险，并在确保模型稳定性的同时，提高整体精度。
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1.一种基于样本重要性与梯度关联性的老年痴呆症联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的老年痴呆症检测方法，其特征在于，步骤(3)和步骤(4)中，所述的基于样本重要性的全局原型网络联合训练和基于梯度关联性的终端模型微调，其中划分样本重要性的方法为：
【技术特征摘要】
1.一种基于样本重要性与梯度关联性的老年痴呆症联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的老年痴呆症检测方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵俊明，林枫扬，杨勤丽，
申请(专利权)人：电子科技大学深圳高等研究院，
类型：发明
国别省市：
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