基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法技术方案

本发明专利技术涉及医疗临床技术领域，尤其涉及一种基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法。所述方法包括以下步骤：获取患者源影像数据以及用药计划信息数据；基于稀疏表示方法对患者源影像数据进行图像融合处理和患者个性特征分析，得到患者影像个性特征数据；根据用药计划信息数据推理构建药品知识图谱；利用患者影像个性特征数据以及药品知识图谱构建患者用药剂量规划模型；通过迁移学习优化患者用药剂量规划模型的网络超参数，得到患者用药剂量优化模型；利用患者用药剂量优化模型进行模型集成预测和用药决策构建分析，以生成患者用药决策支持系统。本发明专利技术可以大大减轻医生的工作负担，同时能够提供个性化和精确的用药决策。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医疗临床，尤其涉及一种基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法。

技术介绍

1、在日益庞大的药品信息中，医生专业人员需要及时准确地获取药品相关知识，以支持临床用药决策。而传统的用药决策支持方法在面对庞大而复杂的医学影像信息时存在信息整合和推理不足的问题。同时，在医学影像信息整合过程中多尺度变换理论通常被广泛应用，包括基于金字塔、小波变换及多尺度几何变换等方法，其中，基于多尺度的几何变换低频域通常采用平均融合，而高频域通常采用系数极大值方式进行融合，但是对于身体结构、组织、器官在同一区域亮度上存在很大的差异，由于图像的绝大部分的能量保存在低频域中，采用平均的方式会导致融合图像细节丢失，影响融合的结果，从而影响用药的剂量。

技术实现思路

1、基于此，本专利技术有必要提供一种基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：获取患者源影像本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法，其特征在于，步骤S14包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法，其特征在于，步骤S141中的频域噪声分布计算公式具体为：

5.根据权利要求3所述的基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法，其特征在于，步骤S143包括以下...

【技术特征摘要】

1.一种基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法，其特征在于，步骤s14包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法，其特征在于，步骤s141中的频域噪声分布计算公式具体为：

5.根据权利要求3所述的基于药品知识图谱推理的用药决策支持系统的构建方法，其特征在于，步骤s143包括以下步骤：

6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜冠群，
申请(专利权)人：山东卓业医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：