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摘 要:本发明公开了一种基于SEV‑SDG‑CNN的电子病历智能诊断方法,包括:挖掘医疗领域词汇来构建浅层语义词汇词典;基于浅层语义词汇生成文本语料中每一个词的浅层语义向量表达SEV;利用浅层语义词汇词典计算每一条语料的浅层语义预判模式SDG;将SEV和SDG融入传统CNN分类模型构建中,即在特征表达层将SEV与词嵌入向量进行拼接,在模式输出层将SDG和CNN判别模式进行融合,从而实现改进的SEV‑SDG‑CNN分类模型。本发明应用在电子病历疾病诊断中,能充分提取专业性极强、知识密度极高的电子病历所蕴含的大量丰富语义信息,并得益于CNN能从大数据中自动挖掘特征的优势,使得电子病历智能诊断方法具有较高的性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910284998.5 | 专利名称: | 基于SEV-SDG-CNN的电子病历智能诊断方法 |
申请日: | 2019-04-10 | 申请/专利权人 | 华侨大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 福建省泉州市丰泽区城东城华北路269号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16H10/60搜分类 电子 诊断 SE C 智能诊断搜索 |
公开/公告日: | 2022-07-01 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110060749B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/07/01 | 授权 | |
2019/08/20 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G16H 10/60 专利申请号: 201910284998.5 申请日: 2019.04.10 |
2019/07/26 | 公开 |