基于RBF神经网络的体检指标与中医体质关联性研究

Research on the Correlation Between Physical Examination Indexes and TCM Constitutions Using the RBF Neural Network

二维码有效期 120s

摘要目的采用RBF神经网络技术,构建体检指标与中医体质关联模型,研究二者关联性.方法对采集的650例体检者体检指标和中医体质类型原始数据进行数据清理、分类、整理,形成有效数据,并将其分为学习组和测试组.运用RBF神经网络技术和学习组有效样本,构建体检指标与中医体质关联模型,再运用测试组有效样本测试关联模型的正确率和误差.结果在所选取的样本中,血脂指标?中医体质关联模型最高正确率为80％;肾功指标?中医体质关联模型最高正确率为100％;血常规(男)指标?中医体质关联模型最高正确率为100％;血常规(女)指标?中医体质关联模型最高正确率为88.8％;尿常规指标?中医体质关联模型最高正确率为84.1％;输血全套体检指标?中医体质关联模型最高正确率为100％.结论对本论文所选取的样本,证明体检指标与中医体质有较强的关联性,将该关联模型用于中医体质辨识具有一定的可行性.

作者罗悦 ^[1] 刘玉楠 ^[1] 林冰 ^[2] 温川飙 ^[1] 学术成果认领

作者单位成都中医药大学医学信息工程学院,四川成都 611137,中国 ^[1] 成都中医药大学附属医院,四川成都 610075,中国 ^[2]

关键词中医体质体检指标关联模型 RBF神经网络 TCM constitution Physical examination index Correlation model RBF neural network

主题词体质(Body Constitution)神经网(Nerve Net)性(Sex)研究(Research)学习(Learning)

DOI 10.1016/j.dcmed.2020.03.002

发布时间 2020-04-10

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