用于训练机器学习算法和维护患者隐私的联邦学习系统

摘要

本公开提供一种用于在数字病理学中使用联邦学习分类器的方法，所述方法包括通过集中式服务器将全局模型分发给多个客户端装置。所述客户端装置使用样本的多个图像和对应注释来进一步训练所述全局模型，以生成至少一个进一步训练的模型。所述客户端装置向所述集中式服务器提供进一步训练的模型，所述集中式服务器将所述进一步训练的模型与所述全局模型聚合以生成更新的全局模型。然后将所述更新的全局模型分发给所述多个客户端装置。