基于智能计算的2型糖尿病中医证候诊断方法研究

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1、北京中医药大学博士学位论文基于智能计算的2型糖尿病中医证候诊断方法研究姓名：余学庆申请学位级别：博士专业：中医内科学指导教师：李建生20070501英文缩略语7ANNAICIDMFCFLFSFNNCISGAKCNKMOoGTTORTCMWHOartificialneuralnetworkartificialintelligencecOmputationalintelligencediabetesmellitusfuzzycomputingfuzzylogicfuzzysystemfuzzyneuralnetworkscomputationalintel

2、ligencesystemgeneticalgorithmKohonenclusteringnetworkKaiser-Meyer—OlkinmeasureofsamplingadequacyoralglucosetolerancetestoddsratioTraditionalChineseMedicineWorldHealthOrganization人工神经网络人工智能计算智能糖尿病模糊计算模糊逻辑模糊系统模糊神经计算智能系统遗传算法科荷伦聚类神经网络KMO统计量口服葡萄糖耐量试验优势比中医学世界卫生组织中文摘要2型糖尿病是一种严重威胁我国人民生命

3、健康的慢性疾病。据统计，目前我国糖尿病患者的人数已高达2000万人，居世界第二位。中医药在改善糖尿病I晦床症状和提高患者生存质量及防治糖尿病并发症等方面具有很大的优势。但由于目前关于糖尿病的中医证候诊断及疗效评价尚无统一、规范、客观化的标准，使中医药防治糖尿病的I临床疗效缺乏说服力。因此，尽快建立客观、统一、规范化的证候诊断标准是开展中医药防治2型糖尿病研究的重要环节。本课题在中医基本理论指导下，按照病证结合研究模式，基于计算智能方法和技术，应用包括l临床流行病学、医学统计学等方法和技术，开展2型中医证候诊断标准的研究。目的基于计算智能技术和医学统计方

4、法，开展2型糖尿病中医证候诊断标准研究，探索中医证候诊断标准研究中的思路与方法。方法首先，从Internet搜集了Fisher-iriS数据；其次通过计算机检索、收集了1978年～2004年中国生物医学文献数据库和中国学术期刊全文数据库收录的有关糖尿病证候文献资料；通过发放临床调查问卷，对2004年～2006年就诊于河南中医学院第一附属医院等三家医院的符合病例选择标准的门诊及住院的2型糖尿病患者进行临床证候调查。经数据预处理，建立文献研究数据库和临床研究数据库。本研究采用logistic回归分析、聚类分析和探索性因子分析对中医证型的分布规律进行分析和归

5、纳：同时选用人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)、模糊系统(fuzzysystem，FS)技术，开展2型糖尿病证候诊断标准模型建立及应用研究。结果共收集到合格文献233篇，临床调查合格问卷1444份。1基于统计学方法：①文献研究提取T26个糖尿病证候因素。其中，在病位因素中肾、脾、胃、肺等证素出现频率较高，病性因素中则以阴虚、气虚、火热、阳虚和血瘀出现频率较高。临床调查研究中共提取了15个证素。脾在病位因素中出现频率最高，为35．9％，其次为胃、肾、肺；病性因素中则以气虚的频率最高，为54．1％，其次为阴虚、气滞、血瘀

6、。②文献研究中证素的组合形式有七种。主要集中在单证素～三证素组合，三者累计构成比为91．1％。临床研究中证素组合形式有8种。主要集中在两证素～六证素组合，累计构成比为87．5％。③175篇记录症状的文献中共出现了216个症状，多尿出现频率最高(51％)，其次为舌质红、倦怠乏力、口渴多饮、多食易饥、咽干舌燥。临床研究结果显示，77个症状中频率≥50％且症状平均得分超过4分的症状有疲倦、乏力、口渴多饮、心烦、记忆力下降、急躁易怒、视物模糊、身体沉重、因气病重、劳后病重等。④文献分析中将气阴两虚、阴阳两虚、阴虚热盛、血瘀证、燥热滓伤等证选作主要证型，并通过频

7、率描述，logistic回归分析和聚类分析方法对各证型的主、次症进行了筛选。⑤对l临床数据77个症状变量进行探索性因子分析，提取了21个公因子，累积贡献率为60．257％，通过聚类分析将21个公因子最终聚为13类。2基于智能计算的2型糖尿病中医证候诊断方法研究2基于计算智能技术：①基于Fisher-iris数据，动态层稳定后神经元增至9个，获取3个模糊规则，采用测试样本检验，结果正确辨识率为94％。②该模型用于文献数据，动态层稳定后神经元增加至21个，获取了9个模糊规则，采用测试样本检验，结果正确辨识率为80％。最后通过规则转换，筛选出气阴两虚、阴阳两

8、虚、血瘀证、阴虚热盛、肾阴亏虚、肺燥津伤等常见证的症状特征。③该模型用于临床数据，动态层稳定后