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龙图腾网恭喜吾征智能技术(北京)有限公司申请的专利一种中医疾病辅助诊断系统、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114512228B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210117741.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种中医疾病辅助诊断系统、设备及存储介质是由李宗博;李平;杜小军;陈伯怀;杜乐设计研发完成，并于2022-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中医疾病辅助诊断系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种中医疾病辅助诊断系统、设备及存储介质，数据获取模块获取用户相关中医病案关联文本信息；实体知识获取模块通过BiLSTM‑CRF模型自动获取关联文本信息中文本内的实体知识；知识图谱模块构建医诊疗知识图谱数据库；中医诊断计算模块计算实体知识和知识图谱中中医疾病症状节点的余弦相似度，得到最相关的中医疾病名称；检查图像识别模块识别同一个用户的生化检查图像单据，输出为标准统一的数据；辩证分型辅助模块将检查图像识别模块输出的数据进行辩证分型预测；疾病分析报告模块根据疾病辩证分型结果生成疾病风险报告与诊疗建议。本发明实现了将西医人体生物特征客观数据与中医疾病精准诊断进行有效结合，发挥西医客观指标数据的辅助作用。

本发明授权一种中医疾病辅助诊断系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种中医疾病辅助诊断系统，其特征在于，所述一种中医疾病辅助诊断系统包括以下模块：数据获取模块：用于获取用户相关中医病案关联文本信息，所述关联文本信息包括用户就诊时，医生记录的望闻问切的病案信息，所述病案信息包括患者自身信息、舌象信息、面色信息、声音信息、脉搏信息以及详细症状描述；实体知识获取模块：用于通过BiLSTM-CRF模型对所述关联文本信息实现文本内的实体知识的自动获取；知识图谱模块：用于构建中医诊疗知识图谱数据库，所述中医诊疗知识图谱包括：中医疾病名称、中医疾病症状、中医疾病简介、药膳、中药方剂、西医疾病名称、中医疾病病案的节点，存储中西医疾病名称、中医疾病与中医症状、中医疾病与基本病案、中医疾病与疾病分型、分型疾病与药膳、分型疾病与方剂的关联关系；中医诊断计算模块：用于对所述实体知识获取模块中的实体知识和所述知识图谱模块中的知识图谱，使用VSM编码表示，计算所述实体知识和知识图谱中中医疾病症状节点的余弦相似度，进而得出用户最相关的中医疾病名称；检查图像识别模块：用于识别用户的生化检查图像单据，输出为标准格式、统一纬度的的文本型及数值型数据；辩证分型辅助模块：用于通过基于卷积神经网络构建多分类模型，将检查图像识别模块输出的数据进行辩证分型预测；疾病分析报告模块：用于根据辩证分型辅助模块计算出的疾病辩证分型结果生成疾病风险报告与诊疗建议；所述检查图像识别模块将生化检查单据图像转化为灰度图，判断灰度图中文本区域中字符排列方向是否为横向，若为横向则对每个单行文本区域图像自动判断前景颜色，得到二值图像；对二值图像进行切分得到字符片段序列；对切分后的单行二值图像进行文本行识别；按检测项目名称，检测值以二元组格式分组，以json格式返回数据；其中图像识别前对于检测值非数值化的异常情况需进行智能处理，升高、降低以符号箭头表示的检测值应进行遮挡变换，切换成“0”“1”表示；所述辩证分型辅助模块定向收集所述中医疾病下各个证型的生物体征数据，进行分型预测，在所述网络模型训练时输入中医疾病下各证型对应的生物体征指标数据，对所述指标数据进行线性函数归一化处理；构建卷积神经网络模型，包括1个输入层、5个卷积层、5个池化层、1个全连接层和1个输出分类层；所述卷积神经网络模型中第一层卷积层卷积核尺寸为5×5，其它卷积层卷积核尺寸为3×3，激活函数采用不饱和非线性函数fx=max0,x；池化层尺寸为1×2，采用最大降采样方法；全连接层的神经元个数为512；输出层使用Softmax分类器，输出得到所述中医疾病下各证型类型的全部概率；随机初始化卷积神经网络模型参数，利用构建的多分类模型对训练样本集数据进行学习训练，样本标签为中医疾病辩证分型；采用交叉熵代价函数，利用Adam方法更新参数优化所述卷积神经网络模型，其中j为输出向量数目；y为目标输出向量；x为实际输出向量；使用优化好的卷积神经网络模型对所述检查图像识别模块返回的同一个用户的json格式数据进行辩证分型预测。

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