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基于机器学习的阴阳二十五人手诊体质辨识模型探索
1
作者
张晓维
娄彦梅
+8 位作者
周炜翔
王豪
陈琪
张晓雨
赵晨
胡爽
胡孔法
商洪才
徐雪
《南京中医药大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期1323-1330,共8页
目的结合机器学习的手诊图像分析,探索阴阳二十五人体质辨识模型的构建,以期丰富体质辨识特征输入。方法基于阴阳二十五人理论,采用自主研发的手诊采集设备,对542名心血管科就诊患者的手部图像进行标准化采集。通过Mediapipe手掌关键点...
目的结合机器学习的手诊图像分析,探索阴阳二十五人体质辨识模型的构建,以期丰富体质辨识特征输入。方法基于阴阳二十五人理论,采用自主研发的手诊采集设备,对542名心血管科就诊患者的手部图像进行标准化采集。通过Mediapipe手掌关键点算法提取手部关键点,利用几何学分割手掌区域,得出不同部位的长度和色域特征,并由具有资质的医师根据电子病历确定患者的阴阳二十五型体质,对比随机森林、逻辑回归、Xgboost算法和LightGBM,对患者进行体质辨识。结果成功构建了基于手部特征的中医体质辨识模型,能够辨识包括金木、金火、金水、金土、木火、木水、木土、水火、水土和火土在内的十种基础体质类型。在样本均衡化处理后,随机森林模型在体质辨识中表现最佳,准确率达到了0.69,这一结果显著优于其他模型。结论基于手部特征的中医手诊体质辨识模型能够实现中医五行人体质辨识,但是由于仅使用中医望诊之一的手诊数据,准确率有待提升。相较于传统的体质量表更加具有客观性,具有便捷、高度稳定、一致性强的特点。未来可与面诊、全身躯体望诊等进行多模态融合,促进中医体质辨识技术的精准性、智能化和多维度评估能力。
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关键词
手诊
阴阳二十五人
中医体质辨识
深度学习
机器学习
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职称材料
高血压与胆石症风险的关联性研究
2
作者
于文倩
谢林君
+10 位作者
李诗懿
娄彦梅
江果恒
李鸿钰
颜子彤
白轩
罗菁
张弛
李光灿
单雪峰
王新
《临床肝胆病杂志》
CAS
北大核心
2024年第6期1215-1225,共11页
目的通过开展一项全国多中心研究及一项系统综述和Meta分析,全面研究高血压与胆石症(GSD)患病风险的关联性。方法研究分为3个阶段:第1阶段,于2015—2020年在成都、天津、北京和重庆地区共4个中心招募参与健康检查的研究对象。使用多因素...
目的通过开展一项全国多中心研究及一项系统综述和Meta分析,全面研究高血压与胆石症(GSD)患病风险的关联性。方法研究分为3个阶段:第1阶段,于2015—2020年在成都、天津、北京和重庆地区共4个中心招募参与健康检查的研究对象。使用多因素Logistic回归分析研究不同中心高血压与GSD患病风险的相关性;第2阶段,系统检索Embase、PubMed、万方、维普和中国知网数据库中2021年5月之前发表的相关研究文献,并通过Meta分析以进一步验证这种关联性;第3阶段,采用随机效应模型对多中心横断面研究结果与既往文献结果进行合并分析。结果横断面研究共招募633948例受试者,GSD的患病率为7.844%。多因素Logistic回归分析显示,高血压与GSD患病风险呈正相关(P<0.05)。亚组分析结果显示高血压与GSD的关联在性别、年龄和胆结石亚型中无明显差异。系统综述和Meta分析最终纳入了80篇文献,结果表明每升高10 mmHg的舒张压和收缩压,GSD风险分别增加1.022倍和1.014倍。结论高血压显著增加GSD的患病风险,本研究结果将为探讨GSD的病因学和识别高危人群提供基础。
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关键词
胆石症
高血压
横断面研究
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职称材料
题名
基于机器学习的阴阳二十五人手诊体质辨识模型探索
1
作者
张晓维
娄彦梅
周炜翔
王豪
陈琪
张晓雨
赵晨
胡爽
胡孔法
商洪才
徐雪
机构
湖南中医药大学中西医结合学院
北京小汤山医院健康管理中心
武汉科技大学医学部
中国中医科学院中医临床基础医学研究所
南京中医药大学人工智能与信息技术学院
北京
中医药大学中医内科学教育部重点实验室
北京
中医药大学东方
医院
出处
《南京中医药大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期1323-1330,共8页
基金
2022年国家重点研发计划项目(2022YFC3502300、2022YFC3502302)
中央高校基本科研业务费专项资金(2024-JYB-KYPT-01)。
文摘
目的结合机器学习的手诊图像分析,探索阴阳二十五人体质辨识模型的构建,以期丰富体质辨识特征输入。方法基于阴阳二十五人理论,采用自主研发的手诊采集设备,对542名心血管科就诊患者的手部图像进行标准化采集。通过Mediapipe手掌关键点算法提取手部关键点,利用几何学分割手掌区域,得出不同部位的长度和色域特征,并由具有资质的医师根据电子病历确定患者的阴阳二十五型体质,对比随机森林、逻辑回归、Xgboost算法和LightGBM,对患者进行体质辨识。结果成功构建了基于手部特征的中医体质辨识模型,能够辨识包括金木、金火、金水、金土、木火、木水、木土、水火、水土和火土在内的十种基础体质类型。在样本均衡化处理后,随机森林模型在体质辨识中表现最佳,准确率达到了0.69,这一结果显著优于其他模型。结论基于手部特征的中医手诊体质辨识模型能够实现中医五行人体质辨识,但是由于仅使用中医望诊之一的手诊数据,准确率有待提升。相较于传统的体质量表更加具有客观性,具有便捷、高度稳定、一致性强的特点。未来可与面诊、全身躯体望诊等进行多模态融合,促进中医体质辨识技术的精准性、智能化和多维度评估能力。
关键词
手诊
阴阳二十五人
中医体质辨识
深度学习
机器学习
Keywords
hand diagnosis
twenty-five people of yin and yang
TCM constitution identification
deep learning
machine learning
分类号
R2-03 [医药卫生—中医学]
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职称材料
题名
高血压与胆石症风险的关联性研究
2
作者
于文倩
谢林君
李诗懿
娄彦梅
江果恒
李鸿钰
颜子彤
白轩
罗菁
张弛
李光灿
单雪峰
王新
机构
四川大学华西公共卫生学院/华西第四
医院
流行病与卫生统计学系
北京小汤山医院健康管理中心
哈尔滨医科大学公共卫生学院
成都中医药大学公共卫生学院
天津医科大学肿瘤
医院
预防医学部
重庆市开州区人民
医院
药剂科
重庆市璧
山
区人民
医院
药剂科
出处
《临床肝胆病杂志》
CAS
北大核心
2024年第6期1215-1225,共11页
基金
国家自然科学基金(81903398)
中央高校基本科研基金(YJ2021112)
+2 种基金
四川省医学会医学科研青年创新课题(Q21016)
四川天府峨眉计划青年人才项目(川峨眉第1841号)
四川省科学技术厅杰出青年科学基金(2023NSFSC1927)。
文摘
目的通过开展一项全国多中心研究及一项系统综述和Meta分析,全面研究高血压与胆石症(GSD)患病风险的关联性。方法研究分为3个阶段:第1阶段,于2015—2020年在成都、天津、北京和重庆地区共4个中心招募参与健康检查的研究对象。使用多因素Logistic回归分析研究不同中心高血压与GSD患病风险的相关性;第2阶段,系统检索Embase、PubMed、万方、维普和中国知网数据库中2021年5月之前发表的相关研究文献,并通过Meta分析以进一步验证这种关联性;第3阶段,采用随机效应模型对多中心横断面研究结果与既往文献结果进行合并分析。结果横断面研究共招募633948例受试者,GSD的患病率为7.844%。多因素Logistic回归分析显示,高血压与GSD患病风险呈正相关(P<0.05)。亚组分析结果显示高血压与GSD的关联在性别、年龄和胆结石亚型中无明显差异。系统综述和Meta分析最终纳入了80篇文献,结果表明每升高10 mmHg的舒张压和收缩压,GSD风险分别增加1.022倍和1.014倍。结论高血压显著增加GSD的患病风险,本研究结果将为探讨GSD的病因学和识别高危人群提供基础。
关键词
胆石症
高血压
横断面研究
Keywords
Cholelithiasis
Hypertension
Cross-Sectional Studies
分类号
R544.1 [医药卫生—心血管疾病]
R575.62 [医药卫生—消化系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的阴阳二十五人手诊体质辨识模型探索
张晓维
娄彦梅
周炜翔
王豪
陈琪
张晓雨
赵晨
胡爽
胡孔法
商洪才
徐雪
《南京中医药大学学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
高血压与胆石症风险的关联性研究
于文倩
谢林君
李诗懿
娄彦梅
江果恒
李鸿钰
颜子彤
白轩
罗菁
张弛
李光灿
单雪峰
王新
《临床肝胆病杂志》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
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