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基于深度学习Transformer和迁移学习的声诊体质辨识研究

Research on Sound Diagnosis Constitution Identification Based on Deep Learning Transformer and Transfer Learning

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摘要目的中医体质证型的辨识,在中医"治未病"方面起着重要作用.目前,对于湿热质及平和质的辨识多以问卷形式判定,主观因素影响较大,针对中医湿热质及平和质辨识问题,本文通过语音研究自动化体质辨识任务,为中医体质临床辨识提供辅助.方法基于深度学习Transformer和迁移学习,设计一种纯粹注意力机制模型,用于中医声诊体质辨识.采集了34名受试者的700条语音,对语音数据预处理得到对应梅尔频谱图,并利用基于公共数据集预训练的Transformer模型来提升模型对音频分类的性能.结果实验结果准确率为83.33%,曲线下面积(Area under curve,AUC)为92.16%,灵敏度为80.25%,特异性为87.03%,与使用卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)来构建的深度学习模型相比性能更佳.结论本文湿热质和平和质辨识模型Transformer取得了更优的辨识效果,表明其可提高中医声诊体质识别效率,能够推动体质辨识客观化和智能化发展.

作者门韶洋 ^[1] 陈绿洁 ^[2] 黄晓梅 ^[3] 文晓冰 ^[1] 林传权 ^[4] 张洪来 ^[5] 学术成果认领

作者单位广州中医药大学医学信息工程学院广州 510006 ^[1] 广州中医药大学医学信息工程学院广州 510006;中山大学生物医学工程学院深圳 518107 ^[2] 广州中医药大学针灸康复临床医学院广州 510006 ^[3] 广州中医药大学科技创新中心广州 510006 ^[4] 广州中医药大学医学信息工程学院广州 510006;广州中医药大学中医证候全国重点实验室广州 510006 ^[5]

关键词中医声诊体质辨识深度学习 Transformer Sound diagnosis of TCM Constitution identification Deep learning Transformer

分类号 R-058（医学与其他学科的关系）

栏目名称

中医四诊研究

DOI 10.11842/wst.20240920003

发布时间 2025-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

科技部中医药现代化研究重点专项（2019YFC1710402）国家自然科学基金（T2341009）广东省基础与应用基础研究基金委员会面上项目（2023A1515011316）