基于人工智能图像识别的中医辅诊方法及系统
技术特征：
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：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能图像识别的中医辅诊方法，其特征在于：基于关联函数分析新患者的综合特征向量隶属病例簇包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能图像识别的中医辅诊方法，其特征在于：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，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能图像识别的中医辅诊方法，其特征在于：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，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能图像识别的中医辅诊方法，其特征在于：应用k-means算法对综合特征向量进行聚类分析，生成多个病例簇，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能图像识别的中医辅诊方法，其特征在于：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，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于人工智能图像识别的中医辅诊方法，其特征在于：依据资源消耗指数以及拟合指数生成维度系数，通过维度系数与系数阈值的对比结果判断是否需要对综合特征向量进行降维处理，基于判断结果生成相应的管理策略，包括以下步骤：
8.基于人工智能图像识别的中医辅诊系统，用于实现权利要求1-7任一项所述的辅诊方法，其特征在于：包括病例簇划分模块、隶属分析模块、匹配推荐模块；
技术总结
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。
技术研发人员：张永财,牛熠,王浩亮
受保护的技术使用者：东莞城市学院
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26
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