AugNormNet：一种面向跨中心数据异质性与样本规模不平衡的多中心学习框架

刘坤¹，张陈晨¹，李美瑶¹，李文淅¹，王悦竹¹，刘博²，刘卫朋¹

（1. 河北工业大学 人工智能与数据科学学院，天津 300401；2. 梅西大学 数学与计算科学学院，新西兰奥克兰 0745）

摘要：深度学习已成为医学图像分析与计算机辅助诊断领域中不可或缺的技术。在实际应用场景中，单一医疗机构可获取的标注样本数量通常有限，因此在模型训练阶段往往需要整合来自多个中心的数据。然而，由于多中心数据呈现出非同分布特性，多中心学习的性能往往难以充分发挥，其根本原因主要包括两个方面：一是跨中心数据异质性，二是中心级样本规模不平衡。针对上述问题，本文提出了一种新的多中心学习框架 AugNormNet。该框架设计了一种中心特异的批量通道归一化模块，在批维度与通道维度上执行自适应归一化操作，从而在对齐跨中心特征分布的同时，保留必要的中心特异信息。此外，本文进一步设计了一种特征级对比增强损失函数，该损失执行语义方向特征增强和对比学习，用于提升小规模中心样本在特征空间中的多样性，以及有效缓解模型对样本量较大中心的偏置。在来自不同临床中心的四个公开可用的 COVID-19 CT 数据集上进行评估，所提出的方法比最先进的多中心学习方法在绝对准确率上分别提高了 2.42、1.88、0.85 和 1.41 个百分点。所有配对 t 检验的 p 值均小于 0.05，证实了统计学意义。实验结果表明：所提出的方法在所有中心都能持续获得更高的分类准确率，而全面的消融研究和深入分析进一步验证了每个组件的有效性，突显了其在实际多中心医学图像分类中的实用性。

关键词：多中心学习，数据异构性，归一化技术，特征级数据增强

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Cite this article

Liu, K., Zhang, C., Li, M. et al. AugNormNet: A Novel Multi-Site Learning Framework for Addressing Cross-Site Data Heterogeneity and Volume Imbalance. J. Shanghai Jiaotong Univ. (Sci.) (2026). https://doi.org/10.1007/s12204-026-2930-0

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