[发明专利]基于证素和深度学习的中医智能问诊舌诊综合系统有效

专利信息
申请号: 202011155816.3 申请日: 2020-10-26
公开(公告)号: CN112216383B 公开(公告)日: 2023-02-21
发明(设计)人: 孙钊;吴军;王爱;高希余;樊昭磊;冯德杰;王琪琪;李涛 申请(专利权)人: 山东众阳健康科技集团有限公司
主分类号: G16H50/20 分类号: G16H50/20;G16H50/70;G06F16/36
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 祖之强
地址: 250000 山东省济南市高*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 基于 深度 学习 中医 智能 问诊 综合 系统
【权利要求书】:

1.一种基于证素和深度学习的中医智能问诊舌诊综合系统,其特征在于,包括:

症状分析模块,被配置为:基于症状的证素,根据预设知识图谱,分析患者输入的症状信息;

问诊判定模块,被配置为:基于症状分析的结果,判定是否需要进行问诊;

问诊模块,被配置为:若判定结果为需要进行问诊,则利用证素和深度学习网络模型进行中医问诊,根据患者的回答,得到患者的证候和/或证素;

舌诊判定模块,被配置为:判定是否结合舌诊,如是,则问诊模块的结果进入结合舌诊模块,得到最终证候和/或证素;否则,以问诊模块得到的结果为最终证候和/或证素;

结合舌诊模块,被配置为:当问诊判定模块判定不需要进行问诊或者舌诊判定模块判断需要结合舌诊时,基于证素和深度学习网络模型,综合患者的症状和舌象信息,得到最终证候和/或证素;

所述知识图谱,包括:

第一知识图谱,被配置为:各个症状所对应的证素;

第二知识图谱,被配置为:各个症状所对应的类别;

第三知识图谱,被配置为:针对某证素在每个症状类别中所对应的典型症状;

第四知识图谱,被配置为:各个证候所对应的证素;

第五知识图谱,被配置为:包括复合证候及排名;

第六知识图谱,被配置为:各个舌象所对应的证素;

所述症状分析模块中,包括:

将患者输入的症状描述,转化成第一知识图谱中存储的各种症状,得到第一证素集合;

针对第一证素集合中的每一个症状,在第一知识图谱中,找到每一个症状所对应的病性证素和病位证素,将所有出现的病性证素和病位证素按照在症状中出现的次数和顺序进行排序;

对于病性证素和病位证素,分别选出排序最靠前的多个证素组成第二证素集合;

对第一证素集合所有症状对应的所有病性证素和病位证素,若其没有在第二证素集合中出现,将这些证素组成第三证素集合,并按照在症状中出现的次数和顺序进行排序;

所述问诊判定模块中,判断第二证素集合中的证素能否解释主诉,第二证素集合所包含的证素能够解释某个症状,具体为:

对该症状,若其在第一知识图谱中对应的病性证素集合和病位证素集合,分别与第二证素集合的交集都不为空,则称第二证素集合所包含的证素能解释该症状,此时不再进行问诊,进入舌象判断模块;否则,进入问诊模块进行问诊;

所述问诊模块中,包括:

从第三证素集合中的第一个病性证素开始;

对第三证素集合中的任一个病性证素,找到此病性证素在第一证素集合中所对应的症状,在第二知识图谱中找到症状对应的类别,在第三知识图谱中找到证素在类别中的典型证素集合,询问用户是否出现了典型证素集合中的某个症状;

若用户回答是,则选择此病性证素,将其纳入第二证素集合,若新第二证素集合所包含的证素能解释主诉,停止进行问诊,输出第二证素集合,进入舌象判断模块;

若新第二证素集合所包含的证素不能解释主诉或者用户回答否,对第三证素集合中的下一个证素重新执行上述问诊模块中的步骤;

若针对第三证素集合中的全部证素都进行了上述问诊模块中的步骤,第二证素集合所包含的证素不能解释主诉,进入结合名老中医经验的问诊;

所述结合舌诊模块中,包括:

将患者的舌象描述转化为中医第六知识图谱中存储的各种舌象,得到舌象集合;

问诊模块得到的第二证素集合,包括第一病性证素集合和第一病位证素集合;

针对舌象集合中的每一个舌象,在第六知识图谱中,找到每一个舌象所对应的病性证素和病位证素,得到舌象证素集合,得到第二病性证素集合和第二病位证素集合;

问诊模块得到的第二证素集合与舌象证素集合的交集为第一证素交集,第一病性证素集合和第二病性证素集合的交集为第二证素交集,第一病位证素集合和第二病位证素集合的交集为第三证素交集;

若第二证素交集为空,包括:

通过深度学习网络模型得到多个候选证候,得到候选证候集合,从第一个候选证候开始,对任一个候选证候,进入下一步;

在第四知识图谱中找到此候选证候对应的病性证素集合,进入下一步;

若当前候选证候对应的病性证素集合与第一病性证素集合的交集不是空集,输出当前候选证候;否则,则针对下一个候选证候进行上一步的操作;

若所有的候选证候对应的病性证素集合与第一病性证素集合都没有交集,则以症状推出的证素为主,输出第二证素集合;

或者,

若第二证素交集只含有一个病性证素,包括:

通过深度学习网络模型推断出多个候选证候,得到候选证候集合,从第一个候选证候开始,定义一个空集K,对任一个候选证候,进入下一步;

若K中证候数量不足预设个数,则在第四知识图谱中找到当前候选证候对应的病性证素集合,进入下一步;

若病性证素集合与第二证素交集有交集,则将当前候选证候添加入集合K中,再针对下一个候选证候进行上一步中的操作;若病性证素集合与第二证素交集没有交集,则针对下一候选证候进行上一步中的操作;若当前候选证候已经是候选证候集合中的最后一个证候,进入下一步;

若K中证候数量达到预设值,且若K为空集,输出第一证素交集,若K不是空集,将K中的任一个证候,在第四知识图谱中,找到K中的当前证候所对应的病性证素集合,从K中的第一个证候开始,对每一个证候,进入下一步;

若K中的当前候选证候所对应的病性证素集合与第二证素交集相等,则输出K中的当前候选证候,否则,进入下一步;

对于包含在K中的当前候选证候所对应的病性证素集合但不在第二证素交集中的每一个病性证素,在第三知识图谱中找到这些证素所对应的典型症状,询问用户是否具有这些典型症状的某一个,若对于每一个病性证素的典型症状,用户都回答是,则输出当前证候;否则,若此证候不是K中的最后一个证候,再针对K中的下一个证候进行上一步中的操作,若此证候是K中的最后一个证候,输出第一证素交集;

或者,

若第二证素交集含有至少两个病性证素:

按照第五知识图谱中复合证候的排名,从第一个复合证候开始,对任一个复合证候,得到当前复合证候对应的病性证素集合,进入下一步;

若第二证素交集与当前复合证候对应的病性证素集合相等,输出当前复合证候;若第二证素交集与此复合证候对应的病性证素集合不相等,且第二证素交集是当前复合证候对应的病性证素集合的子集,进行下一步;

对于包含在此复合证候对应的病性证素集合中但不在第二证素交集中的每一个病性证素,在第三知识图谱中找到这些证素所对应的典型症状,询问用户是否出现这些典型症状中的某一个,进入下一步;

若对于每一个病性证素的典型症状,用户都回答是,则输出当前复合证候;否则,再针对下一个复合证候进行上一步中的操作;

若第二证素交集不是此复合证候对应的病性证素集合的子集,针对下一个复合证候,进行第二步中的操作;

若不能输出任何复合证候,则输出第一证素交集。

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