[发明专利]一种基于卷积神经网络和激光测振的中医诊断方法在审
| 申请号： | 201911213400.X | 申请日： | 2019-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN110752032A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 孙善宝;罗清彩;于玲;马辰 | 申请（专利权）人： | 山东浪潮人工智能研究院有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06N3/04;A61B5/00;A61B5/02 |
| 代理公司： | 37100 济南信达专利事务所有限公司 | 代理人： | 姜明 |
| 地址： | 250100 山东省济南市高新*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络和激光测振的中医诊断方法，属于神经网络在医疗辅助诊断中应用的技术领域。本发明的基于卷积神经网络和激光测振的中医诊断方法通过激光测振装置采集脉象数据，将多次采集的脉象数据输入到卷积神经网络中组成训练数据集，将训练数据集进行切脉网络模型训练，形成切脉神经网络，并得到切脉神经网络模型；被检测者的脉象数据输入到切脉神经网络模型中，形成脉象结果输出。该发明的基于卷积神经网络和激光测振的中医诊断方法更加具有针对性，更加符合受测人群的需求特点，并且使得数据更加准确合理，具有很好的推广应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 脉象数据 中医诊断 激光 神经网络模型 训练数据集 神经网络 采集 脉象 辅助诊断 网络模型 需求特点 输出 检测 人群 医疗 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络和激光测振的中医诊断方法，其特征在于：通过激光测振装置采集脉象数据，将多次采集的脉象数据输入到卷积神经网络中组成训练数据集，将训练数据集进行切脉网络模型训练，形成切脉神经网络，并得到切脉神经网络模型；被检测者的脉象数据输入到切脉神经网络模型中，形成脉象结果输出。/n
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