基于數(shù)據(jù)挖掘的Ⅱ型糖尿病證侯診斷標準模型建立及應用的研究.pdf

1、目的：以2型糖尿病證候診斷標準模型建立及應用的研究為切入點，探求證候診斷標準建立的方法。 方法：首先從Internet搜集了Fisher—iris數(shù)據(jù)；其次，通過計算機文獻檢索式檢索，收集了從1984年～2005年間的中國生物醫(yī)學文獻光盤數(shù)據(jù)庫及中國學術期刊全文數(shù)據(jù)庫等文獻資料；通過發(fā)放臨床調(diào)查表，對2003～2006年來自河南中醫(yī)學院一附院等三家醫(yī)院的符合病例選擇標準的門診及住院的2型糖尿病患者進行臨床調(diào)查。經(jīng)數(shù)據(jù)預處理，建立

2、文獻數(shù)據(jù)庫和臨床數(shù)據(jù)庫。選取人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Network，ANN）、模糊系統(tǒng)（fuzzy system，F(xiàn)S），開展2型糖尿病證候診斷標準模型建立及應用的研究。用MATLAB6．5編程。 本論文采用動態(tài)科荷倫網(wǎng)絡，它的輸出結果能反映輸入樣本的圖形分布特征，在聯(lián)結權的調(diào)整中，使權的分布與輸入樣本的概率密度分布相似，在此基礎上，通過增加動態(tài)神經(jīng)元形成一種動態(tài)自適應神經(jīng)網(wǎng)絡。待動態(tài)層神經(jīng)元穩(wěn)定后，把

3、輸入層與動態(tài)層間的權值轉換為模糊推理系統(tǒng)相應規(guī)則的屬性隸屬函數(shù)中心，通過與神經(jīng)網(wǎng)絡辨識率比較，不斷調(diào)整模糊規(guī)則及相應的函數(shù)參數(shù)，最終獲得最優(yōu)模糊規(guī)則。模型通過Fisher—iris數(shù)據(jù)檢驗其可靠性，基于臨床數(shù)據(jù)挖掘結果，參考文獻數(shù)據(jù)挖掘結果，依據(jù)中醫(yī)基礎理論，獲得2型糖尿病常見證候診斷標準，并通過測試數(shù)據(jù)檢驗其合理性。 結果：基于Fisher—iris數(shù)據(jù)，動態(tài)層穩(wěn)定后神經(jīng)元增至9個，獲取3個模糊規(guī)則，采用測試樣本檢驗，結果辨識

4、率為94％。該模型用于文獻數(shù)據(jù)，動態(tài)層穩(wěn)定后神經(jīng)元增加至22個，獲取9個模糊規(guī)則，采用測試樣本檢驗，結果辨識率為86％?；谂R床數(shù)據(jù)的結果是動態(tài)層穩(wěn)定后神經(jīng)元增加至118個，獲取的模糊規(guī)則數(shù)為24個，對臨床數(shù)據(jù)測試樣本的辨識率為74％。通過規(guī)則轉換，主次癥的篩選，根據(jù)常見證候判別設定及中醫(yī)證候辯證標準，明確6個證型及其對應的主、次癥，6個證型分別為氣陰兩虛證、血瘀證、肺燥津傷證、胃熱熾盛證、濕熱中阻證、腎陰虧虛證。 2型糖尿病常

5、見證候診斷標準為：1）氣陰兩虛證：主癥：倦怠乏力，舌質紅，心悸，薄苔。次癥：口渴多飲、脈細數(shù)、自汗、少苔、失眠多夢、五心煩熱、口干舌燥、便于、氣短、盜汗。2）腎陰虧虛證：主癥；尿頻尿多、紅舌、腰膝酸軟、糜泔脂膏。次癥：少苔、脈細數(shù)、手足心熱、口渴、耳鳴耳聾、口干舌燥、失眠多夢。3）血瘀證：主癥：瘀斑舌、面色晦暗、脈弦、狄暗舌。次癥：舌質暗紅、肢體麻木、肢體疼痛。4）肺燥滓傷證：主癥：口渴多飲、紅舌、咽干、口干舌燥、舌苔黃、尿多尿頻。次癥

6、：薄苔、多食易饑。4）胃熱熾盛證：主癥：多食易饑、舌苔黃、便干、口渴多飲、紅舌。次癥：身熱、急躁易怒、心悸、小便量多。5）濕熱中阻證：主癥：胃脘脹滿、膩苔、舌苔黃、腹部脹滿、身體困重。次癥：舌質紅、耳鳴耳聾、口苦、口渴多飲、口粘膩、口干舌燥。 結論：通過Fisher—iris數(shù)據(jù)檢驗模型，表明該方法所獲取的模糊分類規(guī)則以較高的精度反映了學習樣本集中存在的規(guī)律性，說明了模型的可靠性。通過比較基于文獻數(shù)據(jù)模型挖掘結果，與基于臨床數(shù)據(jù)