【摘 要】
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针对高血压临床诊疗过程中的案例数据进行处理与分析,提出基于案例推理的高血压辅助诊疗方法。对高血压复杂的案例数据进行整理分析,提取案例中的关键症状作为特征属性构成案
【机 构】
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北京邮电大学软件学院,北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室,空军总医院特诊科
【基金项目】
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科技部科技基础性工作专项(2015FY111700-06)
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针对高血压临床诊疗过程中的案例数据进行处理与分析,提出基于案例推理的高血压辅助诊疗方法。对高血压复杂的案例数据进行整理分析,提取案例中的关键症状作为特征属性构成案例模版,对高血压案例的症状进行创新特征表达,并提出一种快速案例推理的检索方法。根据病理原理以及数据分析提出采用内省学习方法,不断学习案例症状属性的权重,实现更高效、更准确的案例匹配。辅助诊疗方法提高了案例推理的准确率与高效性,有助于提高高血压辅助诊疗的自动化水平。
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