[发明专利]一种基于均值的识别医疗中的异常案例的方法及装置有效
| 申请号： | 201810681273.5 | 申请日： | 2018-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN110648734B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 金涛;魏志杰;王建民 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G16H10/60 | 分类号： | G16H10/60;G16H50/70 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供基于均值的识别医疗中的异常案例的方法及装置，方法包括：获取特定疾病的案例，根据第一特征向量表示所述案例；获取累加特征向量中的每一个特征对应的第一特征值；根据所述第一特征值确定第一目标案例对应的第一目标案例数量向量；根据所述累加特征向量和所述第一目标案例数量向量，计算第一均值点向量；获取每个案例的第一待识别特征向量，根据所述第一待识别特征向量和所述第一均值点向量计算所述第一待识别特征向量与所述第一均值点向量之间的第一距离值；将大于第一阈值的第一目标距离值对应的第二目标案例作为异常案例。装置执行上述方法。本发明实施例提供的方法及装置，能够准确、简便、低成本地识别医疗中的异常案例。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 均值 识别 医疗 中的 异常 案例 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于均值的识别医疗中的异常案例的方法，其特征在于，包括：/n获取特定疾病的案例，根据第一特征向量表示所述案例；其中，所述第一特征向量是由与所述特定疾病相关的特征组成的；/n将所有案例的第一特征向量累加，以获得累加特征向量；/n获取所述累加特征向量中的每一个特征对应的第一特征值；根据所述第一特征值确定第一目标案例对应的第一目标案例数量向量；/n根据所述累加特征向量和所述第一目标案例数量向量，计算第一均值点向量；/n获取每个案例的第一待识别特征向量，根据所述第一待识别特征向量和所述第一均值点向量计算所述第一待识别特征向量与所述第一均值点向量之间的第一距离值；将大于第一阈值的第一目标距离值对应的第二目标案例作为异常案例。/n
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