发明专利已授权

一种基于相似度和图神经网络的中药症状关联预测方法

📄 申请号：CN202510640100.9 📄 发布日：2026/06/30

著录项目信息

申请日

2025-05-19

公开号

CN120183704B

公开日

2025-11-04

申请人

湖南师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16H50_30

IPC 分类号

G16H50_30 , G06F18_213 , G06F18_22 ,

技术画像

所属领域

神经网络人工智能算法医学信息学知识图谱神经网络

应用场景

中医辅助诊断, 中药研发, 个性化治疗, 健康管理

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摘要

本发明提出一种基于相似度和图神经网络的中药症状关联预测方法。方法从中医知识库提取中药“味、性、归经、升降沉浮”等多维特征与症状“外感病因、内感病因、气血津液、脏腑”等特征，构建量化表达体系。通过计算各一级特征相似度，构建中药和症状的三维相似度向量矩阵，并与中药‑症状关联矩阵融合，形成GNN输入图结构。在GNN中，利用消息传递机制实现中药与症状节点间特征交互，经三轮迭代更新节点嵌入，结合双线解码器输出关联评分矩阵。针对数据不平衡问题，采用加权交叉熵损失函数优化模型，自动生成关联阈值，实现精准预测。该方法有效挖掘中药与症状深层关联，为中医药现代化研究提供数据驱动的预测工具。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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