福建中医药大学黄彬获国家专利权
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龙图腾网获悉福建中医药大学申请的专利肠炎患者个性化饮食推荐的方法、介质和设备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:CN121393763B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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:202511954438.8,技术领域涉及:G16H20/60;该发明授权肠炎患者个性化饮食推荐的方法、介质和设备是由黄彬;安虹霖;邱伊曼;苏雅萍;李若菲;李梦园;苏姝瑗;方楚晗设计研发完成,并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本肠炎患者个性化饮食推荐的方法、介质和设备在说明书摘要公布了:本发明公开了一种肠炎患者个性化饮食推荐的方法、介质和设备,持续采集饮食图像数据、生理状态时序数据及主观症状反馈数据;通过卷积神经网络对饮食图像进行食材成分解构与烹饪方式识别,生成结构化膳食向量;利用隐马尔可夫模型分析生理状态时序数据,构建个体化生理节律图谱;基于多模态关联挖掘算法建立症状触发条件概率矩阵;根据用户实时生理状态与条件概率矩阵生成探索性饮食方案;通过在线强化学习机制动态更新条件概率矩阵;最终周期性输出个性化饮食禁忌清单与安全探索清单。本发明通过融合时序生理特征与膳食成分的动态关联分析,实现了饮食推荐与个体肠道状态波动的精准匹配,有效提升了饮食干预的个性化和适应性。
本发明授权肠炎患者个性化饮食推荐的方法、介质和设备在权利要求书中公布了:1.一种肠炎患者个性化饮食推荐的方法,其特征在于,包括: 持续采集用户的饮食图像数据、生理状态时序数据及主观症状反馈数据,所述生理状态时序数据至少包括心率变异性参数与睡眠质量参数; 基于所述饮食图像数据通过卷积神经网络进行食材成分解构与烹饪方式识别,生成包含刺激物含量与食物质构特征的结构化膳食向量; 将所述生理状态时序数据输入时序模式分析模块,时序模式分析模块通过隐马尔可夫模型识别用户的肠道稳定期与脆弱期状态切换节点,构建个体化生理节律图谱; 基于所述结构化膳食向量、个体化生理节律图谱及历史症状反馈数据,通过多模态关联挖掘算法建立症状触发条件概率矩阵,所述条件概率矩阵表征不同生理状态下各类膳食成分引发症状的量化风险; 当检测到用户处于肠道稳定期且条件概率矩阵中特定食物的风险估值低于自适应阈值时,生成包含推荐剂量与配伍建议的探索性饮食方案; 根据用户执行探索性饮食方案后的症状反馈数据,通过在线强化学习机制动态更新所述条件概率矩阵,形成个体饮食耐受性的持续进化模型; 基于更新后的条件概率矩阵与实时生理状态数据,周期性地生成个性化饮食禁忌清单与安全探索清单,并通过可视化交互界面向用户输出动态饮食策略; 将所述生理状态时序数据输入时序模式分析模块,时序模式分析模块通过隐马尔可夫模型识别用户的肠道稳定期与脆弱期状态切换节点,构建个体化生理节律图谱,包括: 在时序模式分析模块中对所述生理状态时序数据进行滑动窗口标准化处理,消除个体基线差异与短期波动干扰,提取包括心率变异性频域指标与睡眠结构参数的时序特征向量; 将所述时序特征向量输入预训练的隐马尔可夫模型,通过前向-后向算法计算隐藏状态的转移概率,所述隐藏状态至少包含肠道稳定期与脆弱期两种生理状态,得到隐藏状态序列; 基于维特比解码算法对所述隐藏状态序列进行最优路径回溯,识别生理状态发生切换的关键时间节点及对应的状态持续时间分布; 根据所述状态切换节点与持续时间分布,构建表征用户肠道状态周期性变化规律的个体化生理节律图谱; 以及,在隐马尔可夫模型运行过程中,根据新增的生理状态时序数据通过贝叶斯更新机制动态调整所述隐马尔可夫模型的状态转移概率矩阵; 基于所述结构化膳食向量、个体化生理节律图谱及历史症状反馈数据,通过多模态关联挖掘算法建立症状触发条件概率矩阵,包括: 将所述结构化膳食向量与个体化生理节律图谱进行时间戳对齐,构建包含膳食特征、生理状态与症状反馈的跨模态训练样本集; 对所述跨模态训练样本集进行特征空间映射,通过典型关联分析算法建立膳食刺激特征与生理状态特征在潜在空间中的相关性权重; 基于所述相关性权重,采用条件随机场模型构建膳食成分、生理状态与症状触发之间的概率依赖关系图; 通过最大似然估计求解所述概率依赖关系图中的条件概率分布,生成症状触发条件概率矩阵,所述症状触发条件概率矩阵的行维度表征不同生理状态,列维度表征各类膳食刺激特征; 在所述症状触发条件概率矩阵中引入时间衰减因子,根据历史样本的时间远近动态调整其权重贡献; 通过期望最大化算法对所述症状触发条件概率矩阵进行参数优化,使条件概率预测值与实际症状反馈数据的KL散度最小化。
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