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申请/专利权人：广州城市理工学院
申请日：2023-12-01
公开（公告）日：2024-01-26
公开（公告）号：CN117457190A
主分类号：G16H50/20
分类号：G16H50/20;A61B5/02;G06F18/10;G06F18/2131;G06N3/084;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.02.13#实质审查的生效;2024.01.26#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的智能诊脉系统及诊脉方法，脉系统包括脉象采集装置和处理器，诊脉方法包括：S1获取脉象数据；S2医生获取患者的脉象并形成带有医生标签的脉象数据，将带有医生标签的脉象数据输入到处理器中；S3去除脉搏波信号的噪音；S4脉搏波信号形成具有数据点的数据txt文件和具有标签的标签txt文件；S5将S4的具有数据点的数据txt文件和具有标签的标签txt文件作为样本加载到处理器中；S6提取样本时序特征和对应的标签，完成训练，生成中医脉诊预测模型。本发明生成中医脉诊预测模型精确度高。
主权项：1.一种基于深度学习的智能诊脉方法，其特征在于：包括以下步骤：S1获取脉象数据；所述脉象数据为同一时间范围内采集到的同步脉搏波信号；S2医生获取患者的脉象并形成带有医生标签的脉象数据，将带有医生标签的脉象数据输入到处理器中；S3去除脉搏波信号的噪音；S4脉搏波信号形成具有数据点的数据txt文件和具有标签的标签txt文件，数据txt文件和标签txt文件中带有对应的编号；S5将S4的具有数据点的数据txt文件和具有标签的标签txt文件作为样本加载到处理器中；S6提取样本时序特征和对应的标签，判断标签是否与医生标签相符合，如不符合，计算损失，反向传递损失并更新网络参数，迭代前面步骤直到达到目标迭代次数，完成训练，生成中医脉诊预测模型；如符合则完成训练，生成中医脉诊预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州城市理工学院 一种基于深度学习的智能诊脉系统及诊脉方法
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