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基于联邦学习的数字影像安全平台
信息与通信工程学院
Digital medical image security platform based on federated learning
终检评审通过
创新训练
520计算机科学技术
医疗健康
国家级
医疗产业的信息化建设面临着技术层面的难点,基于生物医学的算法或统计研究需要大量的样本,单一数据源很难满足海量的数据需求。同时考虑到医学数据的敏感性,在能够保证数据隐私安全的情况下又能实现数据价值的共享,成为医疗AI行业亟待解决的问题。本产品通过联邦学习,将医疗机构、医院等中心连接起来,在不交换原始数据、保证隐私的情况下实现联合机器学习。面向医疗场景的解决方案,以病种为维度切入,实现一个病种一个产品,打造并建立垂直化的差异特色与竞争力。
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项目负责人
何子腾
2020级 信息与通信工程学院 通信工程(大类招生)
项目成员
于可欣
2020级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机类
江增臻
2020级 网络空间安全学院 网络空间安全(大类)
指导老师
王光宇
信息与通信工程学院 教授
医疗健康
通信网络
生物技术
评审老师
陈文成
信息与通信工程学院 高级工程师
医疗健康
生物技术
华为专项
江微微
信息与通信工程学院 工程师
房产家居
通信网络
董辰
信息与通信工程学院 教授
通信网络
无人机
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