[发明专利]基于神经网络算法的中医智能诊断辅助系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络算法的中医智能辅助系统及方法，基于神经网络算法的中医智能辅助系统，所述系统包括：诊断信息收集转换模块：用于收集病人主诉的诊断相关的症状信息，并切割成描述性的症状语；症状匹配模块：用于转换为标准化的症状集；症状权重计算模块：用于计算出各式症状的鉴别权重值；诊断病性病位向量模块：用于计算出诊断病性病位向量；症型诊断模块：用于得到该诊断的主要症型；处方推荐模块：用于根据症型推荐处方。本发明通过存储在数据库中的主诉症状语中医病症的关联强度，通过一系列的分析方法能够快速确定病人的可能中医症型，然后根据中医症型症状快速推荐出治疗处方，方便医生更加准确地进行诊断，可靠性更高。

主权项

1.一种基于神经网络算法的中医智能辅助系统，其特征在于：所述系统包括：诊断信息收集转换模块：用于收集病人主诉的诊断相关的症状信息，并根据症状信息执行自然语言切词，将症状信息切割成描述性的症状语；症状匹配模块：用于利用神经网络算法将诊断信息收集转换模块得到的症状语与症状语库进行匹配，并转换为标准化的症状集；症状权重计算模块：用于根据症状匹配模块得到的症状集与数据库中存储的症状症型映像计算出各式症状的鉴别权重值；诊断病性病位向量模块：用于根据各式症状的鉴别权重值与诊断时的病性病位通过神经网络算法计算出诊断病性病位向量；症型诊断模块：用于根据数据库中保存的中医症型与标准症状的权重值同症状权重计算模块得到的格式整个的鉴别权重值进行统合计算，并按照各症型中的权重总和进行排名，得到该诊断的主要症型；处方推荐模块：用于通过主要症型找出相对应的所有处方，再从数据库中查找得到该处方的病性病位向量，然后将该处方的病性病位向量与诊断病性病位向量模块中得到的诊断病性病位向量进行相似度匹配，最后将匹配度最高的处方作为推荐。