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申请/专利权人：中国医学科学院北京协和医院;北京交通大学
摘要：本发明提供一种结合病史和体征信息的头晕眩晕疾病辅助诊断方法及系统，属于基于深度学习的智能医疗辅助诊断设备技术领域，获取患者的病史信息和体征信息；对于病史信息和体征信息中的特征变量，应用CED模型获得数字类型的嵌入，利用自适应梯度提升决策树模型对患者的病史信息和体征信息进行表示学习，得到特定患者的特征重要性表示；根据病史和体征之间的相关性对病史信息和体征信息进行降维；采用预先训练好的集成分类模型结合投票决策，对降维后的病史信息和体征信息进行处理，得到患者的属于头晕或者眩晕的疾病分类。本发明结合通过临床病史和通过检查获得的体征数据对头晕、眩晕亚型进行分类，提高了对头晕、眩晕的亚型分类的精确性。
主权项：1.一种结合病史和体征信息的头晕眩晕疾病辅助诊断方法，其特征在于，包括：获取患者的病史信息和体征信息；对于病史信息和体征信息中的特征变量，应用CED模型获得数字类型的嵌入，利用自适应梯度提升决策树模型对患者的病史信息和体征信息进行表示学习，得到特定患者的特征重要性表示；根据病史和体征之间的相关性对病史信息和体征信息进行降维；采用预先训练好的集成分类模型结合投票决策，对降维后的病史信息和体征信息进行处理，得到患者的属于头晕或者眩晕的疾病分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医学科学院北京协和医院 北京交通大学 结合病史和体征信息的头晕眩晕疾病辅助诊断方法及系统
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