技術特征：

1.基于人工智能圖像識別的中醫(yī)輔診方法，其特征在于：所述輔診方法包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的基于人工智能圖像識別的中醫(yī)輔診方法，其特征在于：基于關聯函數分析新患者的綜合特征向量隸屬病例簇包括以下步驟：

3.根據權利要求2所述的基于人工智能圖像識別的中醫(yī)輔診方法，其特征在于：計算新患者的綜合特征向量與隸屬病例簇中所有綜合特征向量的匹配得分，依據匹配得分進行新患者病情匹配，包括以下步驟：

4.根據權利要求3所述的基于人工智能圖像識別的中醫(yī)輔診方法，其特征在于：使用k-means算法對綜合特征向量進行聚類分析，將數據庫中的電子病歷分為多個病例簇，記錄病例簇信息，包括以下步驟：

5.根據權利要求4所述的基于人工智能圖像識別的中醫(yī)輔診方法，其特征在于：應用k-means算法對綜合特征向量進行聚類分析，生成多個病例簇，包括以下步驟：

6.根據權利要求5所述的基于人工智能圖像識別的中醫(yī)輔診方法，其特征在于：將病歷特征和圖像特征組合，構建綜合特征向量，表示每個病歷的特征，包括以下步驟：

7.根據權利要求6所述的基于人工智能圖像識別的中醫(yī)輔診方法，其特征在于：依據資源消耗指數以及擬合指數生成維度系數，通過維度系數與系數閾值的對比結果判斷是否需要對綜合特征向量進行降維處理，基于判斷結果生成相應的管理策略，包括以下步驟：

8.基于人工智能圖像識別的中醫(yī)輔診系統，用于實現權利要求1-7任一項所述的輔診方法，其特征在于：包括病例簇劃分模塊、隸屬分析模塊、匹配推薦模塊；

技術總結
本發(fā)明公開了基于人工智能圖像識別的中醫(yī)輔診方法及系統，涉及中醫(yī)輔診技術領域，對數據庫的綜合特征向量進行聚類分析，將數據庫中的電子病歷分為多個病例簇，基于病歷數據以及圖像數據構建新患者的綜合特征向量，基于關聯函數分析新患者的綜合特征向量隸屬病例簇，并計算新患者的綜合特征向量與隸屬病例簇中所有綜合特征向量的匹配得分，依據匹配得分進行新患者病情匹配，并根據病情匹配結果為新患者生成病情模式、診斷和治療方案，將病情模式、診斷和治療方案向醫(yī)生展示。輔診系統依據關聯函數將新患者的電子病歷與病例簇中的電子病歷進行匹配，根據匹配結果生成病情模式推薦給醫(yī)生，提高醫(yī)生對患者病情診斷效率和診斷效果。

技術研發(fā)人員：張永財,牛熠,王浩亮
受保護的技術使用者：東莞城市學院
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/11/26

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網址: 基于人工智能圖像識別的中醫(yī)輔診方法及系統 http://m.u1s5d6.cn/newsview1530929.html