导读:本文包含了体质分类论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:高血压病,中医体质,四气五味,降压西药
体质分类论文文献综述
朱晨[1]（2019）在《体质分类和四气五味理论指导降压药配伍初探》一文中研究指出目前高血压病的治疗多采用联合用药,患者多采用个体用药方案。治疗时尚无规范操作的指导原则,临床用药全凭医师经验,极大增加了患者的用药隐患,因而需要加强对降压西药配伍的研究。随着中医诊疗个体化研究的开展,通过研究高血压病的中医证候要素与处方的对应关系,可有效指导降压西药的配伍。本文主要分析研究中医体质分类、中药四气五味理论及两者结合指导降压西药配伍,旨在明确降压西药的配药原则,为临床高血压病初始选药提供可操作的指导原则。(本文来源于《中国民间疗法》期刊2019年20期）
周浩,张新峰,胡广芹,蔡轶珩,贾懋珅[2]（2019）在《基于双通道网络特征融合的中医体质类型分类初步研究》一文中研究指出目的针对基于舌图像的中医体质类型分类问题分类准确率不高,一般的深度网络对不同类型的体质分类结果差别较大等问题,本文提出了一种双通道网络特征融合的体质类型分类方法,以提高体质类型分类的准确率。方法不同的网络模型对舌图像的分类结果不同,基于SVM的体质类型分类方法通过传统特征提取特征并用SVM进行分类,基于深度网络的体质类型分类通过深度特征进行特征提取并分类,将手工的舌图像特征和深度网络的特征进行融合,来实现舌图像的体质类型分类。本文基于983张舌图像数据集,对气虚质、痰湿质和湿热质叁种体质类型的分类问题进行讨论。结果仿真实验表明,相比传统特征提取与原始深度网络,本文准确率由传统分类方法的54.3%提高到了78.9%。结论本文提出的基于双通道网络特征融合的体质类型分类方法,充分考虑不同特征对分类结果的影响,提出了更符合中医特色的分类方法,对中医辅助辨识、临床、教学和科研具有极其重要的研究意义。(本文来源于《中国中西医结合学会诊断专业委员会第十叁次全国学术研讨会论文集》期刊2019-08-17）
曾勇[3]（2019）在《黄冈地区人群中医体质分类与生活方式相关性研究》一文中研究指出目的:研究黄冈地区人群中医体质分类与其生活方式的相关性。方法:2012年1月-2014年1月选取黄冈地区常住居民5 000例,以"中医体质量表"为模板,基于TZBS(体质辨识)软件应用,对所有研究者进行中医体质分类,并从睡眠作息、体育锻炼、饮食习惯3个方面对患者的生活方式进行调查,把握黄冈地区人群的体质特点。结果:本市黄冈地区人群以平和质为主,病理体质以气虚和阳虚体质为主,睡眠作息不规律与痰湿体质之间存在相关性(P<0.01),体育锻炼的缺乏与气虚体质之间存在相关性(P<0.01),饮食习惯不规律与痰湿、血瘀、气郁体质之间存在相关性(P<0.01)。结论:本次研究明确了黄冈地区人群中医体质分类与其生活方式的相关性,从而为本地区制定中医药健康干预与健康管理策略,以及未来对社区卫生工作重点的制定提供数据支撑。(本文来源于《中国社区医师》期刊2019年21期）
吕庆莉[4]（2019）在《基于信息增益的中医体质多标记分类方法研究》一文中研究指出目的为降低中医体质传统分类方法主观性误差,兼顾兼夹体质,提出基于信息增益的中医体质多标记分类方法。方法采用多标记方法进行中医体质分类。为解决多标记分类方法中不同特征对分类标签的影响不同的问题,通过体质分类数据计算各特征项的信息增益,计算体质分类特征对分类标签的权重,进而通过加权的多标签分类器,得出体质数据多标记分类。结果与传统判别分析法相比,基于信息增益的多标记分类方法在1-错误率(16.33%)、汉明损失(15.44%)、平均准确率(82.61%)方面均有一定优势。结论基于信息增益的多标记分类方法在保证准确率同时可兼顾兼夹体质,实现对体质特征差异性及趋同性的更好描述。(本文来源于《中国中医药信息杂志》期刊2019年06期）
李东遥,李力恒,曹凤鸣[5]（2019）在《中医体质、中医体质分类与判定系统》一文中研究指出本文概要介绍中医体质学说与体质,概述传统体质分型和现代化的体质分型;分析当代中医诊病、中草药优势,了解中医诊病过程,寻找其中可能存在差错的地方,最后分析"中医体质分类与判定"系统的给医生和患者以及其他相关产业带来的好处。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年03期）
李寿邦[6]（2018）在《基于分类规则的大学生体质测试数据挖掘的应用研究——以西安石油大学叁年级学生为例》一文中研究指出对分类分析的概念、决策树的性质进行了分析并给出了ID3算法的实现过程。以西安石油大学为例,采用ID3算法分析并提取了隐藏于"跑动石大"体质测试手机APP平台数据库的大叁学生体质测试原始数据中的分类规则,这些分类规则和数据库中的实际数据高度一致,与学生个体调研的结果高度吻合。这些分类规则的预测结论,对于快速科学地判定学生的体质,有针对性地提出合理的运动训练建议,促进高校体育"课内外一体化"教学模式改革都有重要意义。(本文来源于《西安石油大学学报(自然科学版)》期刊2018年05期）
胡继礼,丁亚涛,阚红星[7]（2018）在《基于机器学习的舌象体质分类》一文中研究指出传统舌诊结果,大多是依靠医者的主观判断,且诊断结果会因外界因素而干扰,往往具有不可重复性。文中以舌象体质为着重点,参考前沿的机器学习神经网络理论,基于Inceptionv3构建舌象体质分类模型,取得了很高的识别率和计算效率,为中医舌诊体质分类客观化提供了良好的思路。(本文来源于《佳木斯大学学报(自然科学版)》期刊2018年05期）
周柏宇,陈柏书,廖瑞芬,陈淑慧[8]（2018）在《中医体质辨识在亚健康分类及健康指导干预中的价值》一文中研究指出目的研究中医体质辨识在亚健康分类及健康指导干预中的价值。方法选取2016年1月~2017年1月在我院体检的亚健康体检患者200例。采用随机数字表法分成观察组和对照组各100例,对照组行西医体检后进行健康指导,观察组西医体检后行中医体质辨识,按照体质类型进行针对性的健康指导,观察比较两组干预前后的亚健康状态和干预效果。结果观察组的治疗总有效率明显高于对照组;观察组亚健康状态评分总分较对照组明显降低,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论将中医体质辨识应用于亚健康患者,有利于根据患者亚健康分类进行针对性健康指导干预,促进患者的亚健康状态恢复,提高干预效果,适合临床推广应用。(本文来源于《现代诊断与治疗》期刊2018年14期）
罗辉,仲格嘉,王琦[9]（2018）在《中医和藏医对体质分类的比较研究》一文中研究指出中医和藏医分别具有独特的体质理论,在各自的临床实践中均有广泛应用,两者对体质的认识具有很多相似之处。本文概述了两者对体质分类方法的历史沿革,分别介绍了目前公认的9种中医体质和7种藏医体质的总体特征,探讨两种体质分类方法的异同,并以中医9种基本体质类型为参照,逐一比较和探讨中藏医各体质类型之间的相关性,以期为促进中医和藏医两种医学在体质领域的交流互鉴,丰富中华民族传统医学的体质学说宝库提供参考。(本文来源于《中国中医基础医学杂志》期刊2018年06期）
吴丽丽,周蓓,陈宇珊,肖钰雯,张怡[10]（2018）在《基于中医九种体质对《养老奉亲书》中食疗方分类情况分析》一文中研究指出依据九种体质各自的定义、基本特征表现及发病倾向的不同,对《养老奉亲书》中食疗方进行分类,并对每种体质食疗方的食物种类、药食两用种类和药物种类进行频次分析,以期能有效指导不同体质类型的老人准确选用食疗方,达到调整身体各方面的生理功能,促进健康和防治疾病的目的。(本文来源于《亚太传统医药》期刊2018年06期）
体质分类论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的针对基于舌图像的中医体质类型分类问题分类准确率不高,一般的深度网络对不同类型的体质分类结果差别较大等问题,本文提出了一种双通道网络特征融合的体质类型分类方法,以提高体质类型分类的准确率。方法不同的网络模型对舌图像的分类结果不同,基于SVM的体质类型分类方法通过传统特征提取特征并用SVM进行分类,基于深度网络的体质类型分类通过深度特征进行特征提取并分类,将手工的舌图像特征和深度网络的特征进行融合,来实现舌图像的体质类型分类。本文基于983张舌图像数据集,对气虚质、痰湿质和湿热质叁种体质类型的分类问题进行讨论。结果仿真实验表明,相比传统特征提取与原始深度网络,本文准确率由传统分类方法的54.3%提高到了78.9%。结论本文提出的基于双通道网络特征融合的体质类型分类方法,充分考虑不同特征对分类结果的影响,提出了更符合中医特色的分类方法,对中医辅助辨识、临床、教学和科研具有极其重要的研究意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
体质分类论文参考文献
[1].朱晨.体质分类和四气五味理论指导降压药配伍初探[J].中国民间疗法.2019
[2].周浩,张新峰,胡广芹,蔡轶珩,贾懋珅.基于双通道网络特征融合的中医体质类型分类初步研究[C].中国中西医结合学会诊断专业委员会第十叁次全国学术研讨会论文集.2019
[3].曾勇.黄冈地区人群中医体质分类与生活方式相关性研究[J].中国社区医师.2019
[4].吕庆莉.基于信息增益的中医体质多标记分类方法研究[J].中国中医药信息杂志.2019
[5].李东遥,李力恒,曹凤鸣.中医体质、中医体质分类与判定系统[J].科学技术创新.2019
[6].李寿邦.基于分类规则的大学生体质测试数据挖掘的应用研究——以西安石油大学叁年级学生为例[J].西安石油大学学报(自然科学版).2018
[7].胡继礼,丁亚涛,阚红星.基于机器学习的舌象体质分类[J].佳木斯大学学报(自然科学版).2018
[8].周柏宇,陈柏书,廖瑞芬,陈淑慧.中医体质辨识在亚健康分类及健康指导干预中的价值[J].现代诊断与治疗.2018
[9].罗辉,仲格嘉,王琦.中医和藏医对体质分类的比较研究[J].中国中医基础医学杂志.2018
[10].吴丽丽,周蓓,陈宇珊,肖钰雯,张怡.基于中医九种体质对《养老奉亲书》中食疗方分类情况分析[J].亚太传统医药.2018