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摘要：本发明公开了基于人工智能图像识别的中医辅诊方法及系统，涉及中医辅诊技术领域，对数据库的综合特征向量进行聚类分析，将数据库中的电子病历分为多个病例簇，基于病历数据以及图像数据构建新患者的综合特征向量，基于关联函数分析新患者的综合特征向量隶属病例簇，并计算新患者的综合特征向量与隶属病例簇中所有综合特征向量的匹配得分，依据匹配得分进行新患者病情匹配，并根据病情匹配结果为新患者生成病情模式、诊断和治疗方案，将病情模式、诊断和治疗方案向医生展示。辅诊系统依据关联函数将新患者的电子病历与病例簇中的电子病历进行匹配，根据匹配结果生成病情模式推荐给医生，提高医生对患者病情诊断效率和诊断效果。
主权项：1.基于人工智能图像识别的中医辅诊方法，其特征在于：所述辅诊方法包括以下步骤：辅诊系统获取医院数据库中的电子病历数据以及图像数据，对电子病历数据以及图像数据进行预处理，基于自然语言处理算法从电子病历文本中提出病历特征，使用深度学习模型从图像数据中提取图像特征；将病历特征和图像特征组合，构建综合特征向量，表示每个病历的特征，使用K-means算法对综合特征向量进行聚类分析，将数据库中的电子病历分为多个病例簇，记录病例簇信息；获取新患者的病历数据以及图像数据，并基于病历数据以及图像数据构建新患者的综合特征向量，基于关联函数分析新患者的综合特征向量隶属病例簇，并计算新患者的综合特征向量与隶属病例簇中所有综合特征向量的匹配得分，依据匹配得分进行新患者病情匹配，并根据病情匹配结果为新患者生成病情模式、诊断和治疗方案，将病情模式、诊断和治疗方案向医生展示。
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百度查询： 东莞城市学院 基于人工智能图像识别的中医辅诊方法及系统
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