CN119446482A 一种基于量子联邦学习的医疗辅助诊断方法及电子设备 （南京信息工程大学）

一种基于量子联邦学习的医疗辅助诊断方本发明公开了智慧医疗技术领域的一种基于量子联邦学习的医疗辅助诊断方法及电子设训练周期后将其准确度和最终的模型梯度发送2将所述目标样本输入预训练的量子联邦学习模型中，获取所述获取真实医疗数据集并进行预处理生成样本集，按预构建量子联邦学习模型，所述量子联邦学习在当前训练周期内，根据所述训练样本集对所述本地客户样本集计算每个训练周期后所述本地客户端的所述本地客户端在当前训练周期后将其准确度和最终的模型梯度发送至所述中心服对所述真实医疗数据集中的真实医疗数据采用高斯滤波方法进行所述量子编码层用于对输入样本进行振幅编码获取相应的量子态上的量子所述变分量子层用于通过变分量子线路对所述量子态数据进行演化得到最所述量子测量层用于对所述最终态数据进行测量，将测量结果作为输入样根据所述输入样本的预测疾病类别标签及其真实疾病类别标所述经典优化器根据所述损失函数优化变分量子线路的线路参数将优化后的线路参数代入所述变分量子层实现所述本;3;;iI按顺序每两个所述量子比特之间设置CNOT门，采用环形连接，前一;根据所述损失函数，采用随机梯度下降的方式，利用所述经典;;;4;;所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1_7任一项所述方法的步处理器执行时实现权利要求1_7中任一项所述方5构建量子联邦学习模型，所述量子联邦学习模型包括本地客户端和中心服务器重复执行以下步骤直至达到预设的训练周期，完成所述量子联邦学习模型的训所述本地客户端在当前训练周期后将其准确度和最终的模型梯度发送至所述中6对所述真实医疗数据集中的真实医疗数据采用高斯滤波方法进行所述量子编码层用于对输入样本进行振幅编码获取相应的量子态上的量子态数所述变分量子层用于通过变分量子线路对所述量子态数据进行演化得到最终态根据所述输入样本的预测疾病类别标签及其真实疾病类别标将优化后的线路参数代入所述变分量子层实现所述本;;;iI7;式中，N为输入样本总数，Jmen为第n个输入样本的真实疾病类别标签，;;差项是关于扰动参数E的二阶无穷小量，L(F+e)、L(6-S)为在条件下;式中，Am为第m个本地客户端在本次训练周期后的准确度，M为本地客户端总;;8所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据上述方具体在本实施方式中，采用的真实医疗数据集为BreastCancerWisconsin形态以及结构质地等多个方面。可以通过访问UCI机器学习库获取BreastCancer9对真实医疗数据集中的真实医疗数据采用高斯滤波方法进行变分量子层用于通过变分量子线路对量子态数据进行演化得到根据输入样本的预测疾病类别标签及其真实疾病类别标将优化后的线路参数代入变分量子层实现本;;;iI始态IX)演化到不同的最终态。;;式中，N为输入样本总数，Jmen为第n个输入样本的真实疾病类别标签，;;差项是关于扰动参数e的二阶无穷小量，L(F+e)、L(6-s)为在条件下[0031]训练样本集按独立同步分布、非独立同分布或长尾分布划分为多个训练样本子[0034]高级水平的异构程度具体获取方式是将每个本地客户端与其他本地客户端相同中所占的比例。然后设定某个类别的样本占比远低于其他类别。在每个训练样本子集中，;式中，Am为第m个本地客户端在本次训练周期后的准确度，M为本地客户端总;;[0038]在量子联邦学习模型构建和训练之后，即可以对量子联邦学习模型进行部署使处理器用于根据指令进行操作以执行根据上述方[0044]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特