[发明专利]基于知识图谱的皮肤病特征分析系统

摘要

本发明涉及一种基于知识图谱的皮肤病特征分析系统，包括以卷积神经网络为内核的“望”单元、以循环神经网络为内核的“闻”与“问”单元、汇总各类信息的数据库及知识图谱单元，其中，数据库及知识图谱单元包括资料库，标准数据库，皮肤病知识图谱，其中资料库储存电子病历，医学文献，医学指南，医学规则，治疗信息和病理图片；资料库里存储的资料标准化后汇入标准数据库，标准数据库为“望”单元的卷积神经网络提供皮肤病标准图库训练集，为“闻”与“问”单元提供皮肤病专业名词训练集，通过对标准数据库的知识抽取，构建皮肤病知识图谱。

主权项

1.一种基于知识图谱的皮肤病特征分析系统，包括以卷积神经网络为内核的“望”单元、以循环神经网络为内核的“闻”与“问”单元、汇总各类信息的数据库及知识图谱单元，其中，数据库及知识图谱单元包括资料库，标准数据库，皮肤病知识图谱，其中资料库储存电子病历，医学文献，医学指南，医学规则，治疗信息和病理图片；资料库里存储的资料标准化后汇入标准数据库，标准数据库为“望”单元的卷积神经网络提供皮肤病标准图库训练集，为“闻”与“问”单元提供皮肤病专业名词训练集，通过对标准数据库的知识抽取，构建皮肤病知识图谱；“望”单元包括皮肤病标准图库训练集，卷积神经网络模块，向量模型集合，图像分类器，皮肤病患图像采集模块，其中皮肤病标准图库训练集由标准数据库提供，包括收集到的皮损图及皮肤镜下状态图，图像经过权威医生的诊断及标注后储存至标准数据库内，皮肤病标准图库训练集用于训练卷积神经网络模块，之后提取特征向量构建向量模型组成向量模型集合，运用映射关系对图像分类器进行标记；将皮肤病患图像采集模块中的样本输入训练完成的卷积神经网络中，图像分类器将具有相同标签的病患图像样本的特征向量采样后对应到一个输出结果上，每个输出结果对应该病名称的标签，以此确定皮肤病图像信息标签；最后将这些信息汇入数据库与知识图谱单元；“闻”与“问”单元包括皮肤病专业名词训练集，循环神经网络，向量模型网络，文字分类器，患者病情叙述模块，自然语言处理模块，主诉管理模块，提问管理模块，智能问诊模块，其中皮肤病专业名词训练集由标准数据库提供，包括收集到的与皮肤病主诉有关的各类专业名词术语；皮肤病专业名词训练集用于训练循环神经网络模块，之后提取特征向量构建向量模型组成向量模型集合，运用映射关系对文字分类器进行标记；患者病情叙述模块对患者的叙述进行语音识别，转化为文字信息后输入自然语言处理模块进行关键词提取，将关键词输入循环神经网络中，输出结果交由主诉管理模块判断信息是否完善；主诉管理模块由知识图谱的框架提供词库，其中包括起病情况与患病时间，主要症状的特征，伴随症状，健康情况；如果收集到的关键词缺少以上信息，则将缺少的部分反馈给提问管理模块，提问管理模块由知识图谱框架监督并规范，将汇总的问题输入到智能问诊模块并向患者提问；直至主诉信息完整，最后输出主诉名词标签并汇入数据库与知识图谱单元。