冠状动脉不同阻塞程度冠心病患者的中医脉图特征参数分析

目的 基于脉图特征等信息建立冠心病患者冠状动脉不同阻塞程度评估模型,探讨中医脉图特征的临床诊断价值。方法 采用Smart TCM-I型脉象仪采集脉象信息。根据冠状动脉造影检查报告,将531例冠心病及疑似冠心病患者按照冠状动脉不同阻塞程度分为冠状动脉非阻塞组、冠状动脉轻度阻塞组、冠状动脉中/重度阻塞组3组。运用时域分析法和多尺度熵(MSE)分析法提取不同组别脉图的时域特征和多尺度熵特征,并运用非参数检验的方法比较冠状动脉不同阻塞程度患者脉图特征参数的组间差异;基于脉图特征参数,运用随机森林(RF)机器学习算法建立冠状动脉不同阻塞程度评估模型。结果 与冠状动脉非阻塞组相比,冠状动脉轻度阻塞组和冠状动脉中/重度阻塞组脉图时域特征主波峡/主波幅值比(h2/h1)、重博前波/主波幅值比(h3/h1)增大,差异具有统计学意义(P<0.05)。与冠状动脉非阻塞组及冠状动脉轻度阻塞组相比,冠状动脉中/重度阻塞组多尺度熵特征MSE1、MSE2、MSE3、MSE4、MSE5均减小,差异具有统计学意义(P<0.01)。本研究基于531例样本的脉图特征等信息建立了冠状动脉不同阻塞程度评估识别模型,...     

琼海市2007～2008年狂犬病流行病学分析

[目的]分析琼海市狂犬病流行状况.[方法]通过分析2007～2008年狂犬病流行特征,揭示琼海市狂犬病的流行病学状况.[结果]2007～2008 年共发生狂犬病13例,有明显的季节特征,患病多为中老年人,致伤动物多为自家所养.[结论]狂犬病防治必须强调综合防治,尽早制订出台犬类管理规定或条例,暴露前后及时到正规卫生部门接受临床处置并注射人用狂犬疫苗或(和)狂犬病人免疫球蛋白.相关部门应尽快将接种人用狂犬疫苗、狂犬病人免疫球蛋白费用纳入医保或新农合报销范围.     

银杏叶提取物治疗早期糖尿病肾病疗效观察

糖尿病肾病(DN)是糖尿病常见而难治的三大微血管病变之一,其发病率为5%～36%,常进展至终末期肾功能衰竭,是糖尿病患者的主要死因之一.因此,对DN早期诊断并采取有效的干预措施具有重要意义.银杏叶提取物(EGB)是从银杏叶中提取的天然活性物质,临床上多用于心血管病、哮喘等的防治,少见用于DN治疗.笔者通过观察EGB对早期DN患者的疗效,探讨EGB对早期DN的治疗价值.     

基于样本熵和血液动力学参数的中医脉象特征分析与识别

本文提取脉搏波的波速和反射因子作为特征参数来表征中医常见脉象的脉搏波传播和反射特性;考虑到脉搏波信号的非线性,本文提取样本熵来表征中医常见脉象的脉搏波的非线性特征。两类特征相结合对中医平、弦、滑脉进行分类识别,得到较好的效果。     

基于血液动力学原理的中医脉搏波特征提取与识别

作者根据血液动力学原理,分析脉搏波形成的原因,认为中医不同脉象波形的形成与脉搏波的传播和反射特性有关,提出以表征脉搏波传播特性的波速和表征脉搏波反射特性的反射系数作为中医脉象的特征参数,利用支撑向量机对其进行分类识别。对正常人群常见脉象（平脉、弦脉和滑脉）的脉搏波波速和反射系数所作的分析,以及采用径向基核函数的支撑向量机对其所进行的分类,进一步证明血液动力学参数波速和反射系数作为具有生理病理意义的特征参数,能有效区分平、弦、滑脉。这为脉图的识别提供了一个新的思路。     

中医舌诊的客观化研究

千百年来,中医舌诊只能凭医生肉眼观察,靠经验辨证,这不仅影响中医的继承,而且影响中医的提高和发展,因此迫切需要实现中医舌诊的标准化、客观化。随着中医现代化研究的进一步开展,以现代科学技术手段研究舌诊,使其定量化、客观化、标准化,已成为舌诊研究的主要方向。本研究以舌诊的计算机自动识别过程为主线,对舌诊客观化中涉及的舌象采集、舌象分割及舌象特征分析等技术进行了探讨。     

基于极值随机森林的慢性胃炎中医证候分类

大多数机器学习算法能得到较好的分类效果,但模型却无法解释;而随机森林等模型有良好的可解释性,却无法处理中医数据中兼证的情况。本文利用极值随机森林算法对慢性胃炎中医数据进行证候分类研究,其中决策树的叶节点能输出多个标签,通过加权机制综合分量来处理兼证问题。与已有多标记学习算法和C4.5、CART等基于决策树的算法进行比较,实验结果表明,极值随机森林算法无论在6个证型的分类准确率上,还是在多标记评价指标上都具有更好的效果,而且模型中得到的规则基本符合中医理论。     

中医信息系统对多囊卵巢综合征的分型研究

目的 通过评估全数字化分析中医基本症候的准确率,来验证全数字化分析中医基本证候与传统中医理论对于多囊卵巢综合征(polycystic ovary syndrome, PCOS)的分型有较高的一致性,从而可以客观地辅助临床对PCOS的诊疗。方法 收集PCOS病例,数字化记录症状、体征、辨证分型结果;并采用多标记学习法中的多标记k近邻方法(multi-label k-nearest neighbor, ML-kNN)、多标记贝叶斯学习算法(multi-label naive Bayesian, MLNB)法和深度森林算法(multi-grained cascade forest, gcForest),通过计算平均准确率(average precision)、覆盖距离(coverage)、汉明损失(Hamming loss)、首标记错误和排序损失(ranking loss)5个数值来评估全数字化分析中医基本症候的准确率。结果 用ML-kNN、MLNB和gcForest将临床采集的数据建立数学模型,经过计算后得出158例PCOS确诊患者中医临床辨证分型为肾虚、脾虚、肝郁、痰湿和血瘀,其中肾虚无...     

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。     

基于症状/体征群的慢性胃炎常见证候特征选择

目的在慢性胃炎常见中医症状/体征的特征组基础上,对脾胃湿热证、湿浊中阻证、脾胃气虚证、脾胃虚寒证、肝气郁滞证、肝胃郁热证共6种慢性胃炎常见证候进行特征挑选,探讨辨证理论与证候规范化的内涵。方法采用基于特征组的特征选择方法,对82个慢性胃炎症状/体征经近邻传播聚类算法分析后聚成22个症状/体征群,运用特征选择算法对其症状/体征群进行取舍,以分类器的分类准确率作为评价标准,进行慢性胃炎常见证候的症状/体征群选择。结果慢性胃炎症状/体征群选择结果分别为脾胃湿热证8个、湿浊中阻证4个、脾胃气虚证8个、脾胃虚寒证5个、肝气郁滞证5个、肝胃郁热证6个。结论慢性胃炎6种证候所选特征总体上与中医理论基本吻合,部分结果与中医理论有出入,可能与临床证候具有兼挟性、动态性、复杂性有关。