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申请/专利权人：深圳伯德睿捷健康科技有限公司
申请日：2022-06-07
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN115017331B
主分类号：G06F16/36
分类号：G06F16/36;G16H50/30;G06N20/00
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2022.09.23#实质审查的生效;2022.09.06#公开
摘要：本发明公开了一种健康感知与认知方法及装置。其中，该方法包括：基于深度学习对待检测对象进行健康感知，感知出所述待检测对象的各个单项健康状态；基于预先构建的健康知识图谱，综合各个所述单项健康状态进行健康认知，以推理分析得到所述待检测对象的健康状况。本发明解决了健康感知不准确的技术问题。
主权项：1.一种健康感知与认知方法，其特征在于，包括：基于深度学习对待检测对象进行健康感知，感知出所述待检测对象的各个单项健康状态；基于预先构建的健康知识图谱，综合各个所述单项健康状态进行健康认知，以推理分析得到所述待检测对象的健康状况；其中，基于深度学习对待检测对象进行健康感知，感知出所述待检测对象的各个单项健康状态，包括：接收包括所述待检测对象的至少部分部位的图片；基于所述健康知识图谱中的区域划分规则对所述图片进行分割，得到多个分区；针对多个所述分区中的每个所述分区，使用训练好的深度神经网络模型进行特征的推理预测，得到该分区的健康症状结果，以感知出所述待检测对象的各个单项健康状态；其中，针对多个所述分区中的每个所述分区，使用训练好的深度神经网络模型进行特征的推理预测，得到该分区的健康症状结果，包括：根据多个所述分区中的每个分区，从所述健康知识图谱中查找出与该分区关联的特征；基于所查找出的特征，使用所述深度神经网络模型进行该特征的推理预测，确定该分区是否具有该特征，得到该分区的所述健康症状结果；其中，构建所述健康知识图谱包括：抽象出本体表达模型，所述本体表达模型用于以结构化的表达方式抽象地描述非结构化的医学诊断理论文本；基于所述本体表达模型，利用所述医学诊断理论文本构建所述健康知识图谱；其中，抽象出用于医学诊断的本体表达模型包括：抽象出多个实体和多个关系，其中，多个所述实体包括特征、区域、症状、疾病、器官，多个所述关系包括检测出、组成、反射、发生于、推理出；通过多个所述关系，建立多个所述实体之间的联系，以构建所述本体表达模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳伯德睿捷健康科技有限公司 健康感知与认知方法及装置
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