[发明专利]基于深度学习的分析食物营养成分的慢性病风险预测方法在审
| 申请号： | 201910729329.4 | 申请日： | 2019-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN110689963A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 刘昱;李时杰 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70;G16H20/60;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所 | 代理人： | 李素兰 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的分析食物营养成分的慢性病风险预测方法，步骤1、记录饮食摄入数据以及有关用户的不同患病情况做标记；步骤2、将步骤1中获得的饮食摄入数据转化为分析所需要的26种营养成分数据，并且将营养成分数据与患病情况形成标签；步骤3、重复上述步骤，获得大量用户的有关26种营养成分数据与患病情况对应的标签；步骤4、对得到的标签使用残差分析剔除对患病无影响或影响不大的营养成分，从而形成新的标签；步骤5、利用Keras平台搭建一个含有隐藏层的神经网络，将大量标签放入神经网络之中，经过训练得到营养成分对慢性病的风险预测结果。本发明能够提醒用户饮食对慢性病的直面影响，有效及时修改饮食计划，保障身心健康。 | ||
| 搜索关键词： | 标签 成分数据 慢性病 风险预测 神经网络 饮食摄入 残差分析 平台搭建 身心健康 食物营养 数据转化 提醒用户 饮食计划 隐藏层 放入 直面 剔除 分析 饮食 重复 记录 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的分析食物营养成分的慢性病风险预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：/n步骤1、用户记录日常饮食的饮食摄入信息以及患病情况，对有关用户的不同患病情况分别做不同的标记；/n步骤2、通过食材营养数据库、菜肴营养数据库两个数据库，将步骤1中获得的饮食摄入数据转化为分析所需要的26种营养成分数据，并且将转化得到的营养成分数据与用户的患病情况做一一对应形成标签；/n步骤3、重复上述步骤，获得多组用户的有关26种营养成分数据与患病情况对应的标签；/n步骤4、对得到的标签使用残差分析的方法，剔除对患病无影响或影响不大的营养成分，从而形成新的标签；/n步骤5、利用Keras平台搭建一个含有隐藏层的神经网络，含有一个输入层、两个隐藏层、一个输出层的26-52-52-2神经元结构；输入为26种营养成分为26维，所以输入层设置26个神经元；2个隐藏层神经元个数分别设置为输入层的2倍为52个神经元，输出层设置为2个神经元；/n将大量标签放入神经网络之中，经过多次训练，得到营养成分对慢性病的风险预测结果。/n
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- 本发明适用于数据挖掘技术领域，提供了一种挖掘癌症关键生物标记物的方法及装置，所述方法包括：获取至少一个癌症患者样本；将所有癌症患者样本作为粒子群中的粒子，对粒子群的各个粒子进行初始化；根据贝叶斯分类模型、粒子群中各个粒子的生物标志物数据及对应的实际生存时间，对各个粒子的速度及位置进行更新；重复粒子更新过程，直至达到预设截止条件，输出所述粒子群当前的全局极值点，并将粒子群当前的全局极值点中选择的生物标志物作为预测生存时间的关键生物标志物。本申请能够从巨量生物标记物数据集合中挖掘出关键的生物标记物组合，有效减少无用或冗余的癌症生物标志物数据，进而提高癌症患者生存期的预测精度。
- 一种基于中文医疗主诉分析的临床数据组分类方法-201910814991.X
- 曹梦莉;王国超 - 山东健康医疗大数据有限公司
- 2019-08-30 - 2019-11-29 - G16H50/70
- 本发明特别涉及一种基于中文医疗主诉分析的临床数据组分类方法。该基于中文医疗主诉分析的临床数据组分类方法，使用机器学习算法对各种临床检验检查数据和医生录入的主诉项组成的数据组进行分析挖掘，获取数据组所隐含的信息和知识；根据医院信息系统提供的数据源进行分析处理，得到数据组的数据分类；将数据组存入临床数据中心相关知识库对应的数据类别即可。该基于中文医疗主诉分析的临床数据组分类方法，通过使用机器学习相关算法建立数据模型，对各种临床检验检查数据和医生录入的主诉项组成的数据组进行分析挖掘，实现了对数据组的精准分类，不仅能够大大提高医生的工作效率，还对构建院内小型、微型临床数据中心具有重要意义。
- 一种中文电子病历信息抽取的方法-201910815041.9
- 曹梦莉;王国超 - 山东健康医疗大数据有限公司
- 2019-08-30 - 2019-11-29 - G16H50/70
- 本发明特别涉及一种中文电子病历信息抽取的方法。该中文电子病历信息抽取的方法，通过获取数据源，并在抽取数据时进行数据映射，对数据进行解析、清洗、匹配和转换的，将不同医院不同电子病历厂商非结构化病历数据变成可用于查询、统计及分析的结构化病历数据，并将抽取结果批量入库。该中文电子病历信息抽取的方法，不仅能够促进各医疗机构之间的数据整合及互联互通，加快建设和完善以居民电子健康档案、电子病历、电子处方等为核心的基础数据库，还便于利用电子病历中的临床数据进行医疗数据分析，挖掘健康医疗大数据中的价值信息。
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