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专利号: 2020101582791
申请人: 西南交通大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于症状特征的疾病知识图谱检索方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、对输入文本进行预处理,得到规范文本;

S2、对规范文本提取症状特征;

S3、在图谱中检索与符合症状特征的疾病节点;

S4、计算全部疾病节点与症状特征的相关度;

S5、对全部疾病节点进行分类,按相关度降序,得到检索结果。

2.根据权利要求1所述的基于症状特征的疾病知识图谱检索方法,其特征在于,所述步骤S1具体为:

A1、将图谱中所有症状节点的“别名”属性值在文本中进行完全字符串匹配,将匹配得到的症状别名替换成该别名同一症状实体下的“标准名称”属性值;

A2、采用字符识别算法将文本中的汉字数字进行识别,转换为阿拉伯数字。

3.根据权利要求1所述的基于症状特征的疾病知识图谱检索方法,其特征在于,所述步骤S2包括以下步骤:

S21、对规范文本提取时间点,将规范文本拆分为有关段、无关段和各时间段;

S22、将时间段中的有关症状与时间点进行绑定,得到有关症状特征;

S23、将有关症状特征与无关症状特征进行合并,得到文本中的完整症状特征。

4.根据权利要求1所述的基于症状特征的疾病知识图谱检索方法,其特征在于,所述步骤S4中相关度的计算公式为:

其中,Rd,s为疾病节点d与症状特征的相关度,si为症状节点集合S=[s1,s2,…,si,…,sn]的元素,d为疾病节点,n为疾病节点对应的所有症状数,L(d,si)为疾病节点d,症状节点si的症状类型,所述症状类型包括:典型症状、常见症状、一般症状和罕见症状,四个症状类型具有固定分值:W典型症状、W常见症状、W一般症状和W罕见症状;Rd,s=典型症状分值和+常见症状分值和+一般症状分值和+罕见症状分值和。

5.根据权利要求4所述的基于症状特征的疾病知识图谱检索方法,其特征在于,所述典型症状分值和、常见症状分值和、一般症状分值和罕见症状分值和满足如下约束:MAX(典型症状分值和)>MAX(常见症状分值和)>MAX(一般症状分值和)>MAX(罕见症状分值和)。

6.根据权利要求1所述的基于症状特征的疾病知识图谱检索方法,其特征在于,所述步骤S5具体为:将全部疾病节点根据医学领域特征进行分类,得到各科室、各类型疾病,并按相关度作降序排列,生成多维检索结果。