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龙图腾网恭喜吾征智能技术(北京)有限公司申请的专利一种高血压中西医辩证分型系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114587274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210200208.2，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种高血压中西医辩证分型系统是由杜登斌;杜小军;杜乐设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高血压中西医辩证分型系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种高血压中西医辩证分型系统，所述系统包括：数据采集模块，用于采集正常生化指标数据集和异常生化指标数据集；中西医结合模块，用于对有高血压疾病患者进行中医分型，得到分型对应的生化指标数据集；数据融合模块，用于采用Apriori算法将正常生化指标数据集、异常生化指标数据集以及分型对应的生化指标数据集融合得到融合数据集合；分型模型构建模块，用于构建LDA主题模型，对LDA主题模型进行参数优化，训练生成中西医辩证分型模型；辩证分型模块，用于获取当前高血压患者的生化指标数据，将其输入至中西医辩证分型模型中进行辩证分型。本发明将西医常规检查数据与中医理论相结合，提高了高血压辩证分型的准确性。

本发明授权一种高血压中西医辩证分型系统在权利要求书中公布了：1.一种高血压中西医辩证分型系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块、中西医结合模块、数据融合模块、分型模型构建模块以及辩证分型模块；数据采集模块，用于采集无高血压疾病人群的正常生化指标数据集和有高血压疾病患者的异常生化指标数据集；中西医结合模块，用于对有高血压疾病患者进行中医分型，根据分型结果进行西医常规检查，得到分型对应的生化指标数据集；数据融合模块，用于采用Apriori算法将正常生化指标数据集、异常生化指标数据集以及分型对应的生化指标数据集融合在一起，得到融合数据集合；分型模型构建模块，用于构建LDA主题模型，对LDA主题模型进行参数优化，将融合数据集合输入至参数优化后的LDA主题模型中进行训练，并将训练好的LDA主题模型作为中西医辩证分型模型；辩证分型模块，用于获取当前高血压患者的生化指标数据，将其输入至中西医辩证分型模型中进行辩证分型，根据辩证分型结果提供专业化的健康管理方案；所述数据采集模块中，采集无高血压疾病人群的正常生化指标数据集和有高血压疾病患者的异常生化指标数据集具体包括：所述正常生化指标数据集和异常生化指标数据集是通过高血压的西医常规检查得到的；高血压的西医常规检查项目包括血液生化、血细胞计数以及尿液分析；所述数据融合模块中，采用Apriori算法将正常生化指标数据集、异常生化指标数据集以及分型对应的生化指标数据集融合在一起，得到融合数据集合具体包括：S101，扫描所有数据集，获取所有数据，生成候选k项集；S102，对候选k项集中的每个项进行计数并计算支持度，确定预设最小支持度，删除候选k项集中支持度小于预设最小支持度的项，得到频繁k项集；S103，若频繁k项集为空，则直接返回频繁k-1项集的集合作为算法结果，算法结束；若频繁k项集不为空，基于频繁k项集，连接生成候选k+1项集，重复步骤S102，直至频繁k项集为空，算法结束，将算法结果作为融合数据集合；所述步骤S102中，确定预设最小支持度包括：确定预设最小支持度的选择方法，选择出若干预设最小支持度，建立综合评分公式，得到每个预设最小支持度的评分值，选择出评分值最高的预设最小支持度；分型模型构建模块中，对LDA主题模型进行参数优化，将融合数据集合输入至优化后的LDA主题模型中进行训练具体包括：S201，构建初始LDA主题模型，通过TF-IDF算法和TextRank算法来提取融合数据集合中的关键词，构成指标数据库，为每一个指标数据随机分配一个主题，所有指标数据的主题称为子主题；S202，对指标数据库进行扫描，采用改进后的吉布斯抽样方法对每个指标数据进行采样，直至收敛，得到最优超参数α和β；S203，将最优超参数代入至LDA主题模型，输入融合数据集合进行重新训练，得到训练好的LDA主题模型，同时得到指标数据-主题矩阵和主题-指标数据矩阵；步骤S201中，通过TF-IDF算法和TextRank算法来提取融合数据集合中的关键词，构成指标数据库具体包括：对融合数据集合中的所有数据按照预设生化指标类别进行划分，得到N个划分集合；基于TF-IDF算法公式计算每一个划分集合在融合数据集合中的第一权重；基于N个划分集合构建网络节点模型，使用TextRank函数获取每个划分集合在所有融合数据集合中的第二权重；按照第一权重从高到低的顺序，选择出前m个权重对应的划分集合，作为关键词的第一候选词集；按照第二权重从高到低的顺序，选择出前m个权重对应的划分集合，作为关键词的第二候选词集；将第一候选词集和第二候选词集中的划分集合进行匹配，对某一划分集合，若既存在于第一候选词集，又存在于第二候选词集，则将该划分集合加入到最终候选集中，将最终候选集作为指标数据库；步骤S202中，采用改进后的吉布斯抽样方法对每个指标数据进行采样具体包括：基于蒙特卡洛采样对原始吉布斯抽样方法进行优化，改进后的吉布斯抽样方法的计算公式为： 其中，表示文本数据中第i个位置的特征词d的主题概率分布，zi表示文本数据中的第i个位置的特征词所对应的主题，表示第m篇文档中第k个主题的特征词的总个数，表示第k个主题中第t个特征词的个数，表示去除下标为i的特征词，特征词的总个数为D，d,j,t＝1,2,…,D，weightj、weightd以及weightt均表示特征词的权重，α和β均为超参数；步骤S203之后还包括：统计指标数据-主题矩阵和主题-指标数据矩阵的频率，将其作为主题强度，对子主题的强度求和平均得到平均主题强度值，计算主题强度与平均主题强度的比值TIP，将TIP与预设阈值进行对比，判断出高血压中西医辩证分型主题类型；所述高血压中西医辩证分型主题类型具体包括：肝火亢盛、痰湿壅盛、阴虚阳亢以及阴阳两虚。

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