CN112927809A - 一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，本发明涉及医疗诊断技术领域，包括以下步骤：S1、特征输入：诊断用户将自身的所需诊断的特征进行描述，同时对词法进行拆组处理工作；S2、词组导入工作：导入舌象、脉象等自动识别数据；S3、匹配计数工作：空集计数＝0.5；否定子集，词汇匹配阳性元素计数＝0，阴性元素计数＝1；其他子集、词汇匹配阳性元素计数＝1，阴性元素计数＝0；行话计算：∑俗话子集阳性元素计数‑1，计算结果>0为阳性；S4、得出病症分数。该数学模型将用户输入的通俗病症，翻译成中医行话，对其进行计算分析，分数为正，得出有效的辨证结果，根据分数高低进行展示，分数越高，匹配程度越高，辨证更准确。
Description
技术领域
本发明涉及医疗诊断技术领域，具体为一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型。
背景技术
舌为心之苗，脾之外候，苔由胃气所生。脏腑通过经脉与舌相联中医诊断疾病的重要客系，手少阴之别系舌本，足少阴之脉挟舌本，足厥阴之脉络舌本，足太阴之脉连舌本，散舌下，故脏腑病变，可在舌质和舌苔上反映出来，舌诊主要诊察舌质和舌苔的形态、色泽、润燥等，以此判断疾病的性质、病势的浅深、气血的盛衰、津液的盈亏及脏腑的虚实等。
现有的中医辨证论治模型，多半采取人工智能，机器学习的手段进性操作，局限性在于：
1.传统中医信息化程度较低，缺乏海量数据作为智能化基础。
2.中医对智能技术的接受程度相对较低，需要较多市场教育。
3.证候标准化的缺乏，导致深度学习算法训练难度较大。
4.中医诊疗模式依赖经验与感觉，难以建立标准化数据采集流程。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，将用户输入的通俗病症，翻译成中医行话，对其进行计算分析，分数为正，即得出有效的辨证结果，根据分数高低给用户进行展示，分数越高，匹配程度越高，辨证更准确，解决了以上现状的弊端的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，包括以下步骤：
S1、特征输入：诊断用户将自身的所需诊断的特征进行描述，同时对词法进行拆组处理工作；
S2、词组导入工作：导入舌象、脉象等自动识别数据；
S3、匹配计数工作：空集计数＝0.5；
否定子集，词汇匹配阳性元素计数＝0，阴性元素计数＝1；
其他子集、词汇匹配阳性元素计数＝1，阴性元素计数＝0；
行化计算：∑俗话子集阳性元素计数-1，计算结果>0为阳性；
S4、得出病症分数：根据病证分数，再进行辨证结果的筛选展示，得分为证，即为有效辩证，按分数高低，即匹配程度高低，给用户进行辨证结果展示。
优选的，所述步骤S1中可将甲乙丙丁词组依次拆分为甲、甲乙、甲丙、甲丁、甲乙丙、甲乙丁、甲丙丁、甲乙丙丁。
优选的，所述步骤S3中计算词公式为[∏必有子集阳性元素计数×ζ^(1)+0.5×ζ^(-1)]×[∏否定子集阳性元素计数×ζ^(-1)+0.5×ζ^(1)]×[∑(特征子集阳性元素计数×ζ^(2)+常见子集阳性元素计数×ζ^(0)+一般子集阳性元素计数×ζ^(-2)]/[ζ^(3)]-1。
优选的，所述计算结果>0则确定为阳性，元素包含为阳性，不包含为阴性，集合内容为空则为空集，所述ζ为常数。
优选的，所述步骤S4中病证分数＝[∏必有子集阳性元素计数×ζ^(1)+0.5×ζ^(-1)]×[∏否定子集阳性元素计数×ζ^(-1)+0.5×ζ^(1)]×[∑(特征子集阳性元素计数×ζ^(2)+常见子集阳性元素计数×ζ^(0)+一般子集阳性元素计数×ζ^(-2)]/[ζ^(3)]-1≥0及格，按得分高低列出,所述ζ＝为常数。
优选的，此数学模型包括以下词汇：匹配词、拆组词、导入词、计算词、系统词、行化和匹配，所述匹配词指拆组词、导入词、计算词，所述拆组词指对用户填写的描述语句按一定规则进行拆分组合产生的词汇，所述导入词指导入自动识别舌象、脉象、手诊、面诊等数据产生的词汇。
优选的，所述计算词指按照公式计算，计算结果为正数产生的词汇，所述系统词指系统数据库录入词汇，按性质分为症状、证素、证名、病名、病症、方剂、食疗、成药，按影响因子分为俗话、必有、否定、特征、常见、一般。
优选的，所述行化指对拆组词属于俗话的进行专业词汇转化，所述匹配指匹配词集合与系统词集合进行集合运算，所述匹配词集合包括拆组词、导入词、计算词，所述系统词集合包括必有子集、否定子集、特征子集、常见子集、一般子集。
有益效果
本发明提供了一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型。与现有技术相比具备以下有益效果：
1、该用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，通过步骤S1、特征输入，诊断用户将自身的所需诊断的特征进行描述，同时对词法进行拆组处理工作；S2、词组导入工作，导入舌象、脉象等自动识别数据；S3、匹配计数工作：空集计数＝0.5；否定子集，词汇匹配阳性元素计数＝0，阴性元素计数＝1；其他子集、词汇匹配阳性元素计数＝1，阴性元素计数＝0；行化计算：∑俗话子集阳性元素计数-1，计算结果>0为阳性；S4、得出病症分数：根据病证分数，再进行辨证结果的筛选展示，得分为证，即为有效辩证，按分数高低，即匹配程度高低，基于一个数学模型，将用户输入的通俗病症，翻译成中医行话，对其进行计算分析，分数为正，即得出有效的辨证结果，根据分数高低给用户进行展示，分数越高，匹配程度越高，辨证更准确。
2、该用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，通过步骤S4中，按得分高低列出，ζ为常数，根据病证分数，再进行辨证结果的筛选展示，得分为证，即为有效辩证，按分数高低，即匹配程度高低，给用户进行辨证结果展示。
附图说明
图1为本发明模型方法流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，包括以下步骤：
S1、特征输入：诊断用户将自身的所需诊断的特征进行描述，同时对词法进行拆组处理工作；
S2、词组导入工作：导入舌象、脉象等自动识别数据；
S3、匹配计数工作：空集计数＝0.5；
否定子集，词汇匹配阳性元素计数＝0，阴性元素计数＝1；
其他子集、词汇匹配阳性元素计数＝1，阴性元素计数＝0；
行化计算：∑俗话子集阳性元素计数-1，计算结果>0为阳性；
计算词公式为[∏必有子集阳性元素计数×ζ^(1)+0.5×ζ^(-1)]×[∏否定子集阳性元素计数×ζ^(-1)+0.5×ζ^(1)]×[∑(特征子集阳性元素计数×ζ^(2)+常见子集阳性元素计数×ζ^(0)+一般子集阳性元素计数×ζ^(-2)]/[ζ^(3)]-1；
S4、得出病症分数：病证分数＝[∏必有子集阳性元素计数×ζ^(1)+0.5×ζ^(-1)]×[∏否定子集阳性元素计数×ζ^(-1)+0.5×ζ^(1)]×[∑(特征子集阳性元素计数×ζ^(2)+常见子集阳性元素计数×ζ^(0)+一般子集阳性元素计数×ζ^(-2)]/[ζ^(3)]-1≥0及格，按得分高低列出,ζ＝为常数，按得分高低列出，ζ为常数，根据病证分数，再进行辨证结果的筛选展示，得分为证，即为有效辩证，按分数高低，即匹配程度高低，给用户进行辨证结果展示。
进一步的，步骤S1中可将甲乙丙丁词组依次拆分为甲、甲乙、甲丙、甲丁、甲乙丙、甲乙丁、甲丙丁、甲乙丙丁。
进一步的，计算结果>0则确定为阳性，元素包含为阳性，不包含为阴性，集合内容为空则为空集，ζ为常数。
进一步的，此数学模型包括以下词汇：匹配词、拆组词、导入词、计算词、系统词、行化和匹配，匹配词指拆组词、导入词、计算词，拆组词指对用户填写的描述语句按一定规则进行拆分组合产生的词汇，导入词指导入自动识别舌象、脉象、手诊、面诊等数据产生的词汇。
进一步的，计算词指按照公式计算，计算结果为正数产生的词汇，系统词指系统数据库录入词汇，按性质分为症状、证素、证名、病名、病症、方剂、食疗、成药，按影响因子分为俗话、必有、否定、特征、常见、一般。
进一步的，行化指对拆组词属于俗话的进行专业词汇转化，匹配指匹配词集合与系统词集合进行集合运算，匹配词集合包括拆组词、导入词、计算词，系统词集合包括必有子集、否定子集、特征子集、常见子集、一般子集。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，其特征在于，包括以下步骤：
S1、特征输入：诊断用户将自身的所需诊断的特征进行描述，同时对词法进行拆组处理工作；
S2、词组导入工作：导入舌象、脉象等自动识别数据；
S3、匹配计数工作：空集计数＝0.5；
否定子集，词汇匹配阳性元素计数＝0，阴性元素计数＝1；
其他子集、词汇匹配阳性元素计数＝1，阴性元素计数＝0；
行话计算：∑俗话子集阳性元素计数-1，计算结果>0为阳性；
S4、得出病症分数：根据病证分数，再进行辨证结果的筛选展示，得分为证，即为有效辩证，按分数高低，即匹配程度高低，给用户进行辨证结果展示。
2.根据权利要求1所述的一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，其特征在于：所述步骤S1中可将甲乙丙丁词组依次拆分为甲、甲乙、甲丙、甲丁、甲乙丙、甲乙丁、甲丙丁、甲乙丙丁。
3.根据权利要求1所述的一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，其特征在于：所述步骤S3中计算词公式为[∏必有子集阳性元素计数×ζ^(1)+0.5×ζ^(-1)]×[∏否定子集阳性元素计数×ζ^(-1)+0.5×ζ^(1)]×[∑(特征子集阳性元素计数×ζ^(2)+常见子集阳性元素计数×ζ^(0)+一般子集阳性元素计数×ζ^(-2)]/[ζ^(3)]-1。
4.根据权利要求3所述的一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，其特征在于：所述计算结果>0则确定为阳性，元素包含为阳性，不包含为阴性，集合内容为空则为空集，所述ζ为常数。
5.根据权利要求1所述的一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，其特征在于：所述步骤S4中病证分数＝[∏必有子集阳性元素计数×ζ^(1)+0.5×ζ^(-1)]×[∏否定子集阳性元素计数×ζ^(-1)+0.5×ζ^(1)]×[∑(特征子集阳性元素计数×ζ^(2)+常见子集阳性元素计数×ζ^(0)+一般子集阳性元素计数×ζ^(-2)]/[ζ^(3)]-1≥0及格，按得分高低列出,所述ζ＝为常数。
6.根据权利要求1所述的一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，其特征在于，此数学模型包括以下词汇：匹配词、拆组词、导入词、计算词、系统词、行化和匹配，所述匹配词指拆组词、导入词、计算词，所述拆组词指对用户填写的描述语句按一定规则进行拆分组合产生的词汇，所述导入词指导入自动识别舌象、脉象、手诊、面诊等数据产生的词汇。
7.根据权利要求6所述的一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，其特征在于：所述计算词指按照公式计算，计算结果为正数产生的词汇，所述系统词指系统数据库录入词汇，按性质分为症状、证素、证名、病名、病症、方剂、食疗、成药，按影响因子分为俗话、必有、否定、特征、常见、一般。
8.根据权利要求6所述的一种用于舌头诊断App的辨证论治数学模型，其特征在于：所述行化指对拆组词属于俗话的进行专业词汇转化，所述匹配指匹配词集合与系统词集合进行集合运算，所述匹配词集合包括拆组词、导入词、计算词，所述系统词集合包括必有子集、否定子集、特征子集、常见子集、一般子集。
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