基于BP神经网络和支持向量机的荨麻疹证候分类探讨

从知网、万方、维普等数据库中收集临床中医治疗荨麻疹有效的案例资料,基于BP神经网络和支持向量机模型探讨构建荨麻疹证候分类模型,并比较分析两种证候分类模型的精确度。结果显示,BP神经网络证候分类模型测试的准确率为83.13%,支持向量机证候分类模型测试准确率为92.3%,支持向量机证候分类模型的精确度高于BP神经网络证候分类模型。提示利用BP神经网络与支持向量机分类器进行荨麻疹证候分类均可取得较好的结果。但因本研究尚处在理论模型探讨阶段,故其准确度仍需更大的样本量及智能优化算法等以进一步提高。     

基于集成神经网络的类风湿关节炎中医证候分类研究

目的 针对基于AI技术的类风湿关节炎（RA）中医证候多标签分类中存在标签关联性差、泛化性能低等问题,提出构建一种集成神经网络模型来实现RA中医证候分类,并探究其中的特征重要性和风险因素,为RA的诊断和治疗提供参考。方法 本文提出一种集成神经网络模型实现RA中医证候分类。该模型采用一种基于多层神经网络的基分类器提取临床RA多标签样本的深层特征,增强RA特征区分度,根据协方差理论衡量标签相关性,调节分类器链的输入空间,减少RA错误信息传播和冗余度,采用集成学习方法减小分类器链中不合理标签序列对RA特征分类的影响。结果 该模型在10折交叉验证性能参数中表现出优秀的性能,其中汉明损失、1-错误率、准确率和F1值分别为0.0036、0.0248、97.52%、99.18%。与其他常用多标签分类器相比,该模型的性能更为优秀具有更好的分类性能。此外,本文分析了RA中医证候特征重要性,并挖掘了潜在的风险因素。结论 基于集成神经网络模型的RA中医证候分类器具有较高的分类精度和效率,对于RA的临床诊断和治疗具有重要参考价值。     

老年溃疡性结肠炎中医证候特征的因子分析

目的因子分析老年溃疡性结肠炎的证候分类及分布规律,为该病的中医辨证分型客观化提供依据。方法采集206例老年溃疡性结肠炎患者的四诊信息,运用因子分析对35项变量进行分析。结果因子分析结果显示老年溃疡性结肠炎基本中医证候为6类,所占比例大小依次为脾胃气虚证26.70%(55/206)、大肠湿热证25.24%(52/206)、脾肾阳虚证21.36%(44/206)、肝郁脾虚证12.14%(25/206)、阴虚肠燥证8.74%(18/206)、血瘀肠络证5.83%(12/206)。结论老年溃疡性结肠炎基本中医证候有6类,以气虚证、湿热证为最常见。     

溃疡性结肠炎常见中医证候及证候要素的现代文献研究

目的 探讨溃疡性结肠炎常见中医证候和证候要素的分布特点.方法 通过检索文献,选取1979年-2007年有关溃疡性结肠炎中医辨证的文献,建立数据库,进行统计分析.结果 从纳入分析的文献中共获取443个证候类型,规范为93个,出现频率大于5%的证候依次为:脾肾阳虚、湿热、肝郁脾虚、脾胃虚弱、气滞血瘀.提取证候要素共计28个,其中病位类11个,频率大于1%的依次为脾、肾、肝、胃、肠;病性类17个,频率大于1%的依次为气虚、湿、热、阳虚、气滞、血瘀、寒、阴虚、血虚.结论 目前溃疡性结肠炎临床辨证分型复杂多样,而证候要素相对简约,从构成证候的要素入手进行该疾病常见证候的研究,可起到执简驭繁的作用.     

基于改进的BP神经网络的糖尿病肾病中医证候非线性建模研究

目的建立基于人工神经网络的糖尿病肾病(DN)证候诊断模型。方法基于MATLAB 7.0环境,采用改进的共轭梯度(trainscg)学习算法,建立DN证候三层前向BP网络模型,并用3倍交叉法验证该模型的诊断价值。结果DN证候神经网络模型预测DN证候的平均单证特异性为81.32%,平均单证准确率为96.25%,平均诊断准确率为92.21%。结论DN证候BP神经网络模型具有很好的诊断、预测能力,人工神经网络技术是中医证候非线性建模的可行性方法。     

溃疡性结肠炎中医证候研究进展

从中医证候分布规律、体质、病情严重程度、肠镜结果、细胞因子、microRNA、肠道菌群、用药规律等方面综述溃疡性结肠炎中医证候研究进展。溃疡性结肠炎的证候要素主要涉及湿热、寒湿、风寒、气滞、气虚、阳虚、阴虚、血瘀,痰湿质、湿热质和阴虚质者更为易感,在轻中度患者中脾虚湿蕴证较为常见。内镜下分型为Ⅰ型者以实证为主,多为大肠湿热证;而Ⅲ型患者以虚证为主或虚中夹实,多为脾虚湿热证。microRNA表达、细胞因子水平、肠道菌群与中医证候具有一定的相关性。在用药方面,临床多注重选用清热、利湿、益气、健脾之品。积极探索溃疡性结肠炎患者的中医证候规律,优化诊断标准,对提高诊疗效率具有重要意义。     

溃疡性结肠炎大肠湿热证研究现状与思考

大肠湿热证是溃疡性结肠炎(UC)的核心证候。梳理总结了近年来有关溃疡性结肠炎中医证候特点、大肠湿热证症状特点以及相关生物学基础的研究现状,证实了大肠湿热证是溃疡性结肠炎最常见的中医证候,但现有证候诊断标准条目仍以主观为主,客观理化指标、证候生物学基础研究缺乏有效整合,尚未发现特异性证候标志物。今后需进一步加强多学科联合,注重病-证-症相结合,寻找溃疡性结肠炎大肠湿热证特异性诊断性标志物,建立涵盖主观、客观的病证结合诊断标准,完善中医证候科学理论体系。     

偏最小二乘法在肝炎后肝硬化中医证候分类建模中的应用

目的：探讨偏最小二乘法（partial least-squares,PLS）在肝炎后肝硬化中医证候分类模型建立中的应用及临床价值。方法：拟定中医四诊等生物信息采集基本要求,用临床流行病学调查方法,采集278例肝炎后肝硬化患者症状、体征、舌象、脉象及临床实验室指标等生物信息;采用逐步回归方法筛选各证候相关指标,设证候类型为因变量矩阵,相关临床信息为自变量矩阵,所有变量均经列最大化处理后导入PLS程序中进行计算,采用留一法（Leave-One-Out,LOO）完成建模和样本的预测。结果：逐步回归建立的5个证候类型回归方程的决定系数R2均在0.7以上;在此基础上,基于PLS建立的肝炎后肝硬化中医证候判识模型对肝郁脾虚、肝肾阴虚、脾肾阳虚、湿热内蕴和瘀热蕴结等主证候的预测准确率分别为73.02%、68.71%、92.45%、84.17%和68.71%。结论：PLS法能提高中医临床生物信息的利用度,在中医复杂证候建模的研究中有一定的推广应用价值。     

基于Levenberg-Marquardt算法的胃脘痛BP神经网络辨证模型研究

目的:本文提出了一种基于Levenberg-Marquardt算法的用于胃脘痛的BP神经网络辨证模型,用于提高胃脘痛智能辨证的准确率。方法:以"中医数字化诊疗平台"的门诊临床电子病历数据作为数据集,采用Matlab作为模型仿真平台,运用Levenberg-Marquardt算法构建了胃脘痛中医智能辨证的双隐含层BP神经网络模型。结果:实验结果显示,网络模型预测"肝胃不和"和"胃阳虚"的证型准确率和诊断准确率非常高,都在95%以上。结论:该智能辨证模型能有效利用BP神经网络的自主学习能力,充分逼近中医辨证的真实面貌,表现出优秀的辨证预测能力。而且,每天在"中医数字化诊疗平台"中都有新的中医临床真实数据上传,若利用这些数据完善该智能辨证模型,有望推动中医智能辨证在中医临床辅助诊断中大规模应用。     

大鼠溃疡性结肠炎中医证候动物模型研究进展

目前,溃疡性结肠炎动物模型研究相对成熟,模型复制方法较多,主要有化学法、免疫法、复合法、基因模型、细菌感染模型。而溃疡性结肠炎的中医证候动物模型主要有脾肾阳虚证、肝郁脾虚证、脾虚湿困证、寒热错杂证模型,其复制方法多以“病证结合”为基础。这些病证结合模型存在较多问题,如部分动物模型研究过于集中,评价指标缺乏客观性及科学性,模型可重复性不强。因此,总结探索溃疡性结肠炎的中医证候模型复制方法,对探究中医药治疗溃疡性结肠炎的机制具有重要意义。     

溃疡性结肠炎中医证候及其生物标记物研究进展

溃疡性结肠炎(ulcerative colitis,UC)在中医上隶属于"泄泻""肠浒""痢疾"等多个范畴.中医将其分属为多个证候类型,每个证候类型各有其证候特点、规律.辨证论治是中医对溃疡性结肠炎病情的实时把控,是提高溃疡性结肠炎疗效的关键所在.生物标记物是个体对内外界刺激所作出的生物学介质的改变.生物学介质与溃疡性...     

基于支持向量机和人工神经网络的心血管疾病中医证候分类识别研究

目的探讨心血管疾病的中医证候分类识别方法,为中医证候的规范化研究提供一定的方法和依据。方法利用统一的中医问诊采集量表,采集临床心血管疾病的病例;然后根据信息的有、无分别赋值为1、0,建立心血管疾病的中医临床信息数据库。基于支持向量机(径向基函数与多项式函数2种算法)和人工神经网络(ACON与OCON 2种结构的网络)对心血管疾病的中医临床信息和证候类别之间的关系进行分析,建立模型,观察其证候预测的准确性。结果经过比较,对于心气虚、心阳虚、心阴虚、痰浊、气滞、血瘀等心血管疾病常见中医证型,OCON网络的识别准确率最高,均在60%以上,其中心气虚和心阳虚证分别高达92.4%、82.9%。结论支持向量机和人工神经网络能为心血管疾病的临床中医证候识别提供一定的客观依据,其中OCON结构网络具有较高的识别准确率。     

基于决策树方法的慢性乙型肝炎中医证候分类

目的：探索与慢性乙型肝炎典型证候相关的中医症状、体征及西医理化指标的组合。方法：以555例肝胆湿热证与肝郁脾虚证的慢性乙型肝炎患者的证候学调查信息和理化指标为研究对象,采用特征属性筛选与C5．0决策树算法等数据挖掘技术,构建慢性乙型肝炎肝胆湿热证与肝郁脾虚证的信息分类模型。结果：通过建立肝胆湿热证与肝郁脾虚证的信息分类模型,筛选出了与肝胆湿热和肝郁脾虚分类相关的7项重要属性及8条分类规则．并获得了96．94％的分类准确率。结论：与其他分类方法相比,基于C5．0决策树算法与特征属性筛选的慢性乙型肝炎中医证候分类方法较为理想,可行性较好。     

中医证候研究中的分类算法方法学研究

中医证的研究一直是中医药现代化研究的关键之一,其核心是证候分类和诊断标准的研究,数据挖掘中的分类算法已经大量应用于中医证候的分类研究。本文评述了数据挖掘中分类算法在中医证候研究中的应用,对其中主要算法的特点、适用条件和范围进行综合分析,认为应该根据不同的研究目的,选择适当的分类算法。粗糙集和聚类分析不需要先验知识,适合进行探索性的研究;模糊集理论、神经网络和决策树需要先验知识,适合应用于分类目标比较明确的证候诊断标准研究;模糊集理论更适合与其他分类算法结合应用,产生模糊聚类、模糊神经网络、模糊粗糙集和模糊决策树等更适合中医证候分类研究的算法。在具体的辨证分类研究中,我们需要根据所研究的疾病和证型分类特点选择合适的分类算法及其组合,同时建议应该在集成多学科理论与技术的基础上进行创新,建立符合中医证候特点的分类算法。     

精神分裂症中医证候要素诊断量表初步研究

目的 建立精神分裂症中医证候要素诊断量表,促进精神分裂症中医证候标准化研究。方法 制定精神分裂症中医证候要素调查表,收集302例精神分裂症患者的四诊信息,对中医四诊信息进行频数分析,保留出现频率>10%的四诊信息条目,利用因子分析提取中医证候要素和四诊信息条目,运用二项Logistic回归方法进行进一步的条目筛选和确定条目权重系数,不同四诊信息权重系数不同,对302例患者进行重新打分,以专家辨证所得的证候要素为状态变量（Y）,以重新打分所获得的证候要素分值作为检测变量（X）进行受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线分析,确定各证候要素的诊断阈值。结果 精神分裂症中医证候要素诊断量表包含病位类证候要素6项,分别为：火热、气虚、气滞/气郁、阴虚、血瘀和阳虚,病位类的证候要素4项,分别为：心、肝、脾、胆,每一证候要素诊断量表的总分为100分,诊断域值为60分。结论 精神分裂症中医证候要素诊断量表的研制将促进精神分裂症中医证候标准化工作的开展。     

基于高分辨率卷积神经网络的皮肤常见肿瘤智能诊断模型构建

目的 探究高分辨率卷积神经网络(HRNetW32)模型在皮肤常见肿瘤临床诊断中的应用。方法 基于高分辨率特征提取皮肤常见肿瘤智能诊断模型,利用HRNetW32模型,实现统一输入皮肤常见肿瘤皮肤镜图像,自动预测皮肤常见肿瘤类型的诊断结果;同时将构建的模型与VGG16、VGG19、ResNet34等常见卷积神经网络模型进行对比分析。结果 HRNetW32模型在训练集和验证集准确率分别为99.72%和95.00%,损失函数值分别为0.15和0.21,表明所构建的模型能准确高效地提取皮肤常见肿瘤皮肤镜图像的高维特征。同时HRNetW32模型表现出了优于VGG16、VGG19、ResNet34模型的精确率、召回率、Micro F1分数、灵敏度、特异度、真正率和假正率。结论 HRNetW32模型可用于常见皮肤肿瘤筛检,且诊断准确率较高,具有较高临床诊断价值。     

溃疡性结肠炎中医临床信息采集表的制订及评价

目的:制订用于证候研究的溃疡性结肠炎中医临床信息采集表,并对其评分者信度进行评价。方法:采用由两名经过培训的医师分别对同一名患者进行信息采集的评分者信度分析法,对全国8个中心连续就诊的门诊或住院患者进行信息采集并填表,应用Spearman相关系数(r值)评价两名医师对每个症状评分的相关性。结果:在评定的54个症状中,r值大于0.8(包括0.8)者51个,占94.4%,小于0.8者3个,占5.6%;以上结果在双侧检验水准下,相关系数均P<0.05。结论:证候研究用溃疡性结肠炎中医临床信息采集表具有较好的信度;通过对该方法的评价可为该表的进一步完善提供依据。     

证候名称及分类研究的回顾与假设的提出

辨证论治是中医临床医学的精髓 ,然而证候相关名称与分类亟待规范。我国证候研究起始于5 0年代 ,80年代又展开了中医证候规范化的研究工作。但至今证候分类、证候的命名、证候的诊断均尚未统一。根本原因在于中医的证候诊断系统是一个非线性的复杂巨系统。通过对此前已经进行的证候研究的大量文献学调研 ,吸收“中风病证候诊断标准”课题组的工作经验 ,提出如下假设 :将证候进行降维升阶的分解处理 ,根据“外感六淫”、“内生五气”、“气相关”、“血相关”、“阴阳相关”、“其他”等 6类提取出适当的证候因素共 2 9个 ,并对这些证候因素的诊断进行规范 ,然后将这些规范了的证候因素交给使用者 ,由他们在临床使用时进行自由的交叉组合。希望能以此为证候研究提供一种新方法。     

海南地区多囊卵巢综合征患者中医证候的临床分析

目的探讨海南地区多囊卵巢综合征（PCOS）患者的中医证候分布特征,为PCOS的病机探索及证候的规范研究提供临床依据。方法将120例PCOS患者按中医证候分为肾系证、肝系证、脾系证及血瘀证,并与山东地区PCOS患者的中医证候分布进行比较。结果海南地区PCOS患者最常见的证候依次为：肾系证（61.7%）、肝系证（17.5%）、血瘀证（13.3%）及脾系证（7.5%）,其中以肾虚血瘀为最常见证候。与山东地区PCOS患者中医证候分布比较有显著差异。结论南北不同区域PCOS患者中医证候分布有差异。海南地区PCOS患者的证候分布以肾虚血瘀型最常见,是该地区PCOS发生的重要病机。     

815例不稳定型心绞痛中医证候的因子分析

目的：探讨不稳定型心绞痛（unstable angina,UA）中医证候规律,并初步建立证候诊断标准。方法：多中心前瞻性收集815例经冠状动脉造影证实的UA患者,采用因子分析对其四诊信息进行中医证候非线性降维研究。结果：在提取的5个公因子中,F1为心肾阴虚,F2为心脾两虚,F3为痰瘀互阻,F4为气虚血瘀,F5为阳虚寒凝。其中以F4气虚血瘀所占比例最大,并且初步建立了各个证候的诊断条件。结论：气虚血瘀是UA的核心病机。因子分析能够帮助进行中医证候的分类研究和初步建立证候诊断标准。