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公开(公告)号:CN115510242A
公开(公告)日:2022-12-23
申请号:CN202211217451.1
申请日:2022-10-04
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/126 , G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H50/70
Abstract: 本发明涉及一种中医文本实体关系联合抽取方法,属于医疗信息语言处理领域,所述方法应用了预训练语言模型、字词融合编码方式、图卷积等利用中医词典等融合中医知识,进行中医领域的信息抽取。以中医医案描述文本为研究对象,在于发现文本中主要中医实体及其关系,提出融合中医领域知识的中医医案实体关系抽取方法,使信息简洁明了,为中医领域知识图谱的构建提供基础,对构建中医信息化的建设具有重大的意义。
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公开(公告)号:CN116680412A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310690324.1
申请日:2023-06-12
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F18/25 , G06F18/214 , G16H20/90 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于知识图谱的中医处方推荐方法,应用了知识图嵌入模型、多头注意力机制、图卷积等将图谱特征与推荐系统相结合,综合考虑患者情况,进行中医处方推荐,以中医医案描述文本为研究对象,融合中医知识图谱信息,吸取名老中医的临床对症下药经验,充分综合考虑药性、功效、病情和患者的体质等多个个性化因素,在于依据中医的整体论原则及辨证论治的思想,根据患者的不同症状和病情归纳证候选择不同的药材组合,提出融合知识图谱的中医处方推荐方法,考虑个人体征及症状和药物之间的复杂关系,结合每个处方具体分析局部规律,为医生和患者推荐更可靠的处方药材,为中医临床诊疗提供辅助决策支持。
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公开(公告)号:CN113989563A
公开(公告)日:2022-01-28
申请号:CN202111273511.7
申请日:2021-10-29
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H20/90
Abstract: 一种多尺度多标签融合的中医舌像分类方法,涉及计算机视觉技术领域,将深度学习的理论知识应用于舌象特征分类中,该方法利用特征金字塔网络将高层的语义信息和低层的细节特征进行融合,形成较大分辨率的特征图,对处理后的舌象特征进行标注并提取标签的关联性,获得分类结果。本发明有益效果:本发明将深度学习的理论知识应用于舌象特征分类中,该方法通过对特征金字塔网络中的多尺度特征进行提取融合以增加特征的分辨率和多样性,并进行多标签分类,从而提高舌象分类的准确性和鲁棒性。
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