[發明專利]中醫數據的多標簽分析技術在審
| 申請號： | 202010541835.3 | 申請日： | 2020-06-15 |
| 公開（公告）號： | CN111613299A | 公開（公告）日： | 2020-09-01 |
| 發明（設計）人： | 王勇;王瑞;孟璽 | 申請（專利權）人： | 山東搜搜中醫信息科技有限公司 |
| 主分類號： | G16H30/00 | 分類號： | G16H30/00;G16H50/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中政聯科專利代理事務所(普通合伙) 11489 | 代理人： | 沈蒙 |
| 地址： | 250000 山東省濟南市歷下*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 中醫 數據 標簽 分析 技術 | ||
1.中醫數據的多標簽分析技術，其特征在于，包括以下具體步驟：
S1、收集中醫圖像數據信息，得到樣本數據集A；
S2、對樣本數據集A中的每個樣本圖像進行處理，得到多組圖像樣本B；
S3、將樣本數據集A中每個樣本圖像標注的病例標簽進行多標簽處理，每個樣本圖像均映射相同數量的標簽，得到多標簽訓練樣本集C；
S4、將多組圖像樣本B作為多輸出卷積神經網絡的輸入，將多標簽訓練樣本集C作為輸出，對卷積神經網絡進行訓練，得到卷積神經網絡病例模型；
S5、在卷積神經網絡病例模型中根據樣本數據集A中的每個樣本圖像與多標簽訓練樣本集C的對應關系，構建樣本圖像與標簽組的視覺相似鄰引索；
S6、將獲取的待分析中醫圖像數據信息輸入卷積神經網絡病例模型，獲得對應待分析中醫圖像數據信息的病例數據。
2.根據權利要求1所述的中醫數據的多標簽分析技術，其特征在于，卷積神經網絡為采用任意的網絡結構。
3.根據權利要求1所述的中醫數據的多標簽分析技術，其特征在于，S1中的中醫圖像數據信息為已經進行病例分析確診后的影像數據。
4.根據權利要求1所述的中醫數據的多標簽分析技術，其特征在于，S5中構建樣本圖像與標簽組的視覺相似鄰引索的方法包括以下具體步驟：
S51、基于樣本數據集A中的每個樣本圖像與多標簽訓練樣本集C的對應關系，構建高維特征向量；
S52、通過基于樣本圖像和基于量化相結合的方式為高維特征向量建立距離度量的視覺語義相似最近鄰引索。
5.根據權利要求1所述的中醫數據的多標簽分析技術，其特征在于，S4中卷積神經網絡病例模型獲得的具體步驟包括：
S41、利用多標簽訓練樣本集C，為每個標簽構建一個二分類模型；
S42、將多組圖像樣本B作為多輸出卷積神經網絡的輸入，將多標簽訓練樣本集C作為輸出；
S43、利用卷積神經網絡模型的真實輸出與期望輸出的交叉損失函數作為網絡訓練的目標函數，對卷積神經網絡進行訓練，得到卷積神經網絡病例模型。
6.根據權利要求1所述的中醫數據的多標簽分析技術，其特征在于，S2中對每個樣本圖像中能表現病例特征的區域進行切割，以得到多組圖像樣本B。
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