[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 | ||
中醫數據的多標簽分析技術,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;S2、對樣本數據集中的每個樣本圖像進行處理得到多組圖像樣本;S3、將樣本數據集中每個樣本圖像標注的病例標簽進行多標簽處理,得到多標簽訓練樣本集;S4、通過多組圖像樣本和多標簽訓練樣本集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。本發明能提高對中吸醫影像數據診斷的效率。
技術領域
本發明涉及醫療數據分析技術領域,尤其涉及中醫數據的多標簽分析技術。
背景技術
中西醫結合將傳統的中醫中藥知識和方法與西醫西藥的知識和方法結合起來,在提高臨床療效的基礎上,闡明機理進而獲得新的醫學認識的一種途徑。中西醫結合是中華人民共和國建立后政府長期實行的方針。中西醫結合是中、西醫學的交叉領域,也是中國醫療衛生事業的一項工作方針。中西醫結合發軔于臨床實踐,以后逐漸演進為有明確發展目標和獨特方法論的學術體系;在中西醫結合科室對患者進行就診時,醫生往往需要對病人的影像信息進行分析和判斷,從而對患者的病情進行斷定,最終根據患者的病情制定治療方案,但是對病人的影像信息進行分析和判斷,往往需要長久的經驗積累,才能做到準確的判定,在對病人的病情分析過程中仍需要花費大量的時間,大大降低對患者的治療效率,為此;本申請中提出中醫數據的多標簽分析技術。
發明內容
(一)發明目的
為解決背景技術中存在的技術問題,本發明提出中醫數據的多標簽分析技術,本發明能提高對中吸醫影像數據診斷的效率。
(二)技術方案
為解決上述問題,本發明提供了中醫數據的多標簽分析技術,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。
優選的,卷積神經網絡為采用任意的網絡結構。
優選的,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。
優選的,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。
優選的,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;
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