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基于BP神经网络的冠状动脉临界病变患者证候要素及其常见组合中医辨证诊断模型研究
被引量：
10
1
作者
刘超
高嘉良
+6 位作者
董艳
黄信生
林飞
李易
张振鹏
李军
王阶
《中国中医药信息杂志》
CAS
CSCD
2021年第3期104-110,共7页
目的基于BP神经网络方法,建立冠状动脉临界病变患者证候要素及其常见组合的中医辨证诊断模型。方法采用临床流行病学研究方法,多中心收集814例冠状动脉临界病变患者中医四诊信息,由专家对证候要素及其组合进行判定,采用二进制位标识数据...
目的基于BP神经网络方法,建立冠状动脉临界病变患者证候要素及其常见组合的中医辨证诊断模型。方法采用临床流行病学研究方法,多中心收集814例冠状动脉临界病变患者中医四诊信息,由专家对证候要素及其组合进行判定,采用二进制位标识数据,“有”赋值为“1”,“无”赋值为“0”,建立数据库。基于BP神经网络构建冠状动脉临界病变患者证候要素及其常见组合的中医辨证诊断模型,随机从数据库中抽取70%数据作为训练集以建立模型,30%数据作为验证集用于验证模型准确性,同时计算模型受试者工作特征曲线下面积(AUC)以评估模型优劣。结果建立血瘀、气滞、痰浊、热蕴、气虚、阴虚和阳虚7种证候要素的BP神经网络中医辨证诊断模型,训练集准确率均超过90%,验证集准确率均超过85%,训练集平均准确率为94.51%,验证集平均准确率为88.29%,模型平均AUC为0.953。对5种常见证候要素组合形式气虚+血瘀、气虚+气滞、气滞+血瘀、气虚+阴虚、气虚+血瘀+气滞构建BP神经网络中医辨证诊断模型,训练集准确率均超过98%,验证集准确率均超过90%,训练集平均准确率为99.47%,验证集平均准确率为94.34%,模型平均AUC为0.996。结论通过BP神经网络算法,可形成准确率较高且符合临床实际的证候要素及其常见组合的中医辨证诊断模型,为规范冠状动脉临界病变中医证候诊断标准提供客观依据。
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关键词
BP神经网络
冠状动脉临界病变
证候要素
常见组合
辨证诊断模型
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题名
基于BP神经网络的冠状动脉临界病变患者证候要素及其常见组合中医辨证诊断模型研究
被引量：
10
1
作者
刘超
高嘉良
董艳
黄信生
林飞
李易
张振鹏
李军
王阶
机构
北京中医药大学
中国中医科学院广安门医院
首都医科大学附属安贞医院
新乡医学院第一附属医院
云南省中医院
出处
《中国中医药信息杂志》
CAS
CSCD
2021年第3期104-110,共7页
基金
国家自然科学基金(81673847)
国家中医药管理局国家中医临床研究基地业务建设科研专项(JDZX2015248)
国家中医药管理局中医药传承与创新“百千万”人才工程(岐黄学者)——国家中医药领军人才支持计划项目(2018年)。
文摘
目的基于BP神经网络方法,建立冠状动脉临界病变患者证候要素及其常见组合的中医辨证诊断模型。方法采用临床流行病学研究方法,多中心收集814例冠状动脉临界病变患者中医四诊信息,由专家对证候要素及其组合进行判定,采用二进制位标识数据,“有”赋值为“1”,“无”赋值为“0”,建立数据库。基于BP神经网络构建冠状动脉临界病变患者证候要素及其常见组合的中医辨证诊断模型,随机从数据库中抽取70%数据作为训练集以建立模型,30%数据作为验证集用于验证模型准确性,同时计算模型受试者工作特征曲线下面积(AUC)以评估模型优劣。结果建立血瘀、气滞、痰浊、热蕴、气虚、阴虚和阳虚7种证候要素的BP神经网络中医辨证诊断模型,训练集准确率均超过90%,验证集准确率均超过85%,训练集平均准确率为94.51%,验证集平均准确率为88.29%,模型平均AUC为0.953。对5种常见证候要素组合形式气虚+血瘀、气虚+气滞、气滞+血瘀、气虚+阴虚、气虚+血瘀+气滞构建BP神经网络中医辨证诊断模型,训练集准确率均超过98%,验证集准确率均超过90%,训练集平均准确率为99.47%,验证集平均准确率为94.34%,模型平均AUC为0.996。结论通过BP神经网络算法,可形成准确率较高且符合临床实际的证候要素及其常见组合的中医辨证诊断模型,为规范冠状动脉临界病变中医证候诊断标准提供客观依据。
关键词
BP神经网络
冠状动脉临界病变
证候要素
常见组合
辨证诊断模型
Keywords
BP neural network
borderline coronary lesion
syndrome elements
common combinations
syndrome differentiation and diagnosis model
分类号
R259.41 [医药卫生—中西医结合]
R2-05 [医药卫生—中医学]
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出处
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1
基于BP神经网络的冠状动脉临界病变患者证候要素及其常见组合中医辨证诊断模型研究
刘超
高嘉良
董艳
黄信生
林飞
李易
张振鹏
李军
王阶
《中国中医药信息杂志》
CAS
CSCD
2021
10
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