一种结合深度卷积网络和图神经网络的中医证候诊断和健康评价方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010853821.5
IPC分类号：G16H50/30;G16H30/20;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-08-17
申请人：
杭州泉脉科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种结合深度卷积网络和图神经网络的中医证候诊断和健康评价方法
申请号	CN202010853821.5	申请日期	2020-08-17
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-22	公开/公告号	CN113012811A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16H50/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G16 特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H 医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H50/00 专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病〔2018.01〕 G16H50/30 用于计算健康指数；个人健康风险评估〔2018.01〕	IPC分类号	G;1;6;H;5;0;/;3;0;;;G;1;6;H;3;0;/;2;0;;;G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	杭州泉脉科技有限公司	申请人地址	浙江省杭州市上城区紫金观巷26号科创中心502 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	杭州泉脉科技有限公司	当前权利人	杭州泉脉科技有限公司
发明人	不公告发明人
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明涉及中医智能健康诊断，基于深度学习技术，结合深度卷积神经网络和图神经网络完成中医证候诊断和健康情况评价。该发明利用大量的数据训练学习，基于使用者的面象、舌象和问诊信息，做出证候的诊断和健康分数预测。首先通过共享的特征提取网络提取面象、舌象的特征，然后对每一个证候和健康分数设置单独的特征提取器，从而专注于某一特定特征。进一步的，分析证候之间的相关性，利用图卷积网络提取这种相关性，然后对证候预测概率进行进一步的调整。结合新设计的损失函数，综合考虑分数和证候之间、不同证候之间的平衡问题，训练模型直到收敛，最终获得完整的智能中医证候诊断和健康评价模型。

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