[发明专利]一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型

说明书

本发明公开了一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，本发明涉及医疗诊断技术领域，包括以下步骤：S1、特征输入：诊断用户将自身的所需诊断的特征进行描述，同时对词法进行拆组处理工作；S2、词组导入工作：导入舌象、脉象等自动识别数据；S3、匹配计数工作：空集计数＝0.5；否定子集，词汇匹配阳性元素计数＝0，阴性元素计数＝1；其他子集、词汇匹配阳性元素计数＝1，阴性元素计数＝0；行话计算：∑俗话子集阳性元素计数‑1，计算结果0为阳性；S4、得出病症分数。该数学模型将用户输入的通俗病症，翻译成中医行话，对其进行计算分析，分数为正，得出有效的辨证结果，根据分数高低进行展示，分数越高，匹配程度越高，辨证更准确。

技术领域

本发明涉及医疗诊断技术领域，具体为一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型。

背景技术

舌为心之苗，脾之外候，苔由胃气所生。脏腑通过经脉与舌相联中医诊断疾病的重要客系，手少阴之别系舌本，足少阴之脉挟舌本，足厥阴之脉络舌本，足太阴之脉连舌本，散舌下，故脏腑病变，可在舌质和舌苔上反映出来，舌诊主要诊察舌质和舌苔的形态、色泽、润燥等，以此判断疾病的性质、病势的浅深、气血的盛衰、津液的盈亏及脏腑的虚实等。

现有的中医辨证论治模型，多半采取人工智能，机器学习的手段进性操作，局限性在于：

1.传统中医信息化程度较低，缺乏海量数据作为智能化基础。

2.中医对智能技术的接受程度相对较低，需要较多市场教育。

3.证候标准化的缺乏，导致深度学习算法训练难度较大。

4.中医诊疗模式依赖经验与感觉，难以建立标准化数据采集流程。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，将用户输入的通俗病症，翻译成中医行话，对其进行计算分析，分数为正，即得出有效的辨证结果，根据分数高低给用户进行展示，分数越高，匹配程度越高，辨证更准确，解决了以上现状的弊端的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，包括以下步骤：

S1、特征输入：诊断用户将自身的所需诊断的特征进行描述，同时对词法进行拆组处理工作；

S2、词组导入工作：导入舌象、脉象等自动识别数据；

S3、匹配计数工作：空集计数＝0.5；

否定子集，词汇匹配阳性元素计数＝0，阴性元素计数＝1；

其他子集、词汇匹配阳性元素计数＝1，阴性元素计数＝0；

行化计算：∑俗话子集阳性元素计数-1，计算结果0为阳性；

S4、得出病症分数：根据病证分数，再进行辨证结果的筛选展示，得分为证，即为有效辩证，按分数高低，即匹配程度高低，给用户进行辨证结果展示。

优选的，所述步骤S1中可将甲乙丙丁词组依次拆分为甲、甲乙、甲丙、甲丁、甲乙丙、甲乙丁、甲丙丁、甲乙丙丁。

优选的，所述步骤S3中计算词公式为[∏必有子集阳性元素计数×ζ^(1)+0.5×ζ^(-1)]×[∏否定子集阳性元素计数×ζ^(-1)+0.5×ζ^(1)]×[∑(特征子集阳性元素计数×ζ^(2)+常见子集阳性元素计数×ζ^(0)+一般子集阳性元素计数×ζ^(-2)]/[ζ^(3)]-1。

优选的，所述计算结果0则确定为阳性，元素包含为阳性，不包含为阴性，集合内容为空则为空集，所述ζ为常数。