导读:本文包含了中医诊断模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:决策树,KL距离,非平衡数据集,慢性阻塞性肺病
中医诊断模型论文文献综述
苏翀,任曈,王国品,殷杰[1]（2019）在《利用决策树建立慢性阻塞性肺病中医诊断模型》一文中研究指出慢性阻塞性肺病主要表现为呼吸困难,严重影响了患者的生存质量。肺活量测定法是目前的主要诊断方法。为了构建和谐医患关系,减少过度检查,从中医诊断的角度,根据已收集的病例资料,利用基于KL距离的决策树建立诊断模型,可实现对患者的初步筛查。实验以F-Measure、G-Mean、ROC曲线下面积以及精度召回率曲线下面积作为评价指标,将提出的决策树分别与ID3、C4.5以及CART比较。结果表明,提出的决策树较传统决策树取得了更好的预测效果,对应的评价指标分别达到了0.92、0.894、0.907以及0.9。最后,当应用于临床时,以临床上常用的AUROC作为评价指标,提出的决策树模型达到了0.823,取得了预期效果。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年03期）
辛飞祥[2]（2016）在《基于视觉感知融合的中医诊断分析模型研究》一文中研究指出中医诊断的辨证论治以望、闻、问、切四诊并用为依据,而望诊就是通过观察病人的神、色、形、态等体外诊察信息来获取病人的视觉感知特征。为了克服传统望诊依赖于医师主观诊断的局限性,并有效解决中医望诊现代化研究中面临的可复用性问题。本课题的研究从望诊的客观化入手,利用标准化视觉感知采集设备,在合作医院采集了舌象、面部及舌下静脉叁类视觉感知图像,并利用数字图像处理技术进行了量化处理,提取出基于统计特征与病理特征的7种诊断特征用于分析研究,诊断特征包括舌象的颜色特征,舌象的几何特征,舌象的纹理特征,面部的颜色特征,面部的纹理特征,舌下静脉的颜色特征,舌下静脉的几何特征。基于大规模视觉感知特征,本课题重点研究了诊察数据、量化特征和疾病的复杂关联关系。本课题利用模式识别方法,通过对不同健康状态下的被诊察者提取的多种感知特征进行融合分析,探索了隐藏于多种诊断特征背后的规则和规律,为辅助临床诊断提供了有力支持。本课题主要涉及的诊断融合策略有特征级融合与决策级融合两种。特征级融合通过对某种疾病相互独立的多个子特征的分析,寻找出该疾病相对于健康状态下表现性较强的一组特征,并利用典型关联分析理论将其融合成一个新的特征,进而通过分析这个新特征来做出最终的诊断判读。同时,本课题也使用了基于核化的典型关联分析来融合一组诊断特征,以便进一步分析诊察特征间的关系。决策级融合通过对多特征、多分类器的局部识别结果的相辅相成,将这些局部识别结果在一定数学模型的基础上进行融合以获得模式样本的最终输出结果,进而提高整个识别系统的性能。本课题针对不同的分类器输出,将基于贝叶斯理论的融合方法引入到多诊断特征分析中,并使用基于表决规则的融合方法与其做性能对比;随后通过对SRC与SVM两个分类器的性能分析,提出了一种基于SRC与SVM的联合分类器,用以改善单分类器的识别结果。最终的健康与疾病二分类的实验结果表明,不同的融合方法对于视觉感知特征的诊断分析来说,都能发挥出一定的作用,这表明感知融合计算对于中医望诊的现代化研究有着重要的意义。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2016-12-01）
余菲,金雷[3]（2016）在《五音分解法可作为中医诊断设备的新数学模型》一文中研究指出随着电子、计算机和信息技术水平的发展,近年来医疗诊疗设备有了较大的发展。但是由于缺乏基于中医理论的信息处理数学模型,中医诊疗设备还是停留在理疗康复、磁疗、电疗等领域,中医诊断设备发展缓慢。根据《黄帝内经》记载,人体五脏和自然界一样发五音,文章利用数学工具,提出了一套对任何一种周期性的时域声音信号均适用的五音频率分解方法的数学模型,可以用于人体生理信号的五音分解,为中医诊断设备提供了一种基于中医理论的信号分析处理的有效数学模型。(本文来源于《中华中医药杂志》期刊2016年09期）
唐继云,李东芳,侯芳芳,胡亚,徐佳男[4]（2016）在《应用Logistic回归和ROC曲线探讨胃癌脾胃气虚证中医诊断模型》一文中研究指出目的:应用Logistic回归和ROC曲线建立胃癌脾胃气虚证中医诊断模型。方法:收集346例胃癌患者中医四诊信息,进行证素辨证,将胃癌患者分为脾胃气虚证及非脾胃气虚证两类,探讨脾胃气虚证与常见临床症状及临床分期、红细胞计数、血红蛋白浓度、血清白蛋白、血清总蛋白浓度相关性,建立脾胃气虚证Logistic回归模型,并运用ROC曲线进行评价分析。结果:胃癌脾胃气虚证患者临床分期晚于非脾胃气虚证患者,红细胞计数、血红蛋白浓度、血清白蛋白、血清总蛋白浓度低于非脾胃气虚证患者,脾胃气虚证诊断模型:P=1/[1+exp(0.182×总蛋白浓度(g/L)-1.003×TNM分期-2.172×胃隐痛-2.846×食后腹胀-3.169×进食无味-4.822×倦怠乏力-2.281×神疲-1.630×脉细-3.669×脉缓-6.977×淡白舌)],预测函数模型整体ROC曲线下面积为0.994,灵敏度98.8%,特异度98.3%,模型检验一致率为98.6%,预测函数模型吻合率高。结论:应用Logistic回归和ROC曲线所建立的胃癌脾胃气虚证中医诊断模型,吻合率高,对于提高临床脾胃气虚证辨证准确性具有一定的参考价值。(本文来源于《中医药导报》期刊2016年12期）
师建平,赵敏,张锁[5]（2014）在《Seminar教学法、案例教学法在《中医诊断学》课堂教学中模型的构建》一文中研究指出Seminar教学法与案例教学法是当前国外流行的大学学科教学改革的主要运用方法[1]。试将这两种方法同时引入《中医诊断学》的教学,建构一种全新的课堂教学模型。以期改变传统的"传授--接受"单向教学模式,激发学生学习兴趣,牢固掌握基础知识,提高实践技能,同时也提高了教学质量,真正促进课程教学中的教学相长。(本文来源于《内蒙古医科大学学报》期刊2014年S1期）
车立娟,马利庄[6]（2013）在《中医诊断模型构建中的两种常用数据挖掘分类技术》一文中研究指出决策树和神经网络是经典的数据挖掘分类技术,介绍这两种常用分类技术及其在中医诊断模型构建中的应用,分析总结了算法的优势与不足,以期为研究者在选择算法时提供依据。(本文来源于《数理医药学杂志》期刊2013年05期）
王志康[7]（2009）在《回归自然的认知策略——中医诊断的模型化推理及其方法论启示》一文中研究指出众所周知,中国传统医学和现代医学在诊断的方法论上存在极大的差别。但长久以来,人们对中医诊断的认识一直比较模糊。"基于模型推理"的概念使我们对中医诊断的推理过程具有了新的和比较清楚的认识。事实上,一个有效的中医诊断相当于一组复杂的假说推论。利用可直观转换的模型系统;基于模型选择模型、锁定假说;颠倒地使用叁段论第一式(AAA),是本文从中医诊断的考察中获得的关于解决假说推论中溯因难题的重要启示。对中医诊断的研究将有助于了解直观模型在人类认识过程中的作用,并推进回归自然的认知研究新策略。(本文来源于《自然辩证法通讯》期刊2009年03期）
王志康[8]（2008）在《中医诊断的模型化推理》一文中研究指出众所周知,实践表明,中西和西医都是有效的诊断方式,然而,两者在方法论上存在着重大的差别。其差别之一是:西医建立在逻辑分析的基础上,即,西医成形于基本逻辑推理规则已被整理完成之后并与之相伴而发展起来的。西医的思维更趋向于使用已被确认的、由教育而得到的逻辑推理方式。而中医成形于近代实验科学前,那时,逻辑推理规则包括一些重要数学规律均未成为人们自觉思维的工具。因此中医诊断就更可能接近人类思想所天然具有的自然方式。这种推论如果成立,那么就使我们对认知回归自然的研究有了一个着实的切入点。(本文来源于《全国中医学方法论研讨会论文集》期刊2008-11-01）
张昌林,苏小英[9]（2008）在《基于小波系数的双变量模型中医诊断图像处理方法》一文中研究指出中医四诊即望、闻、问、切,是中医用于诊断疾病的四个基本方法,它们是中医正确辨证和有效治疗的前提。对中医诊断图像进行去噪可以提高医学图像的信息利用率,小波变换是目前最新的时频分析工具,是医学图像去噪的强有力处理工具。提出了一种基于层内和层间相关性的双变量模型小波收缩图像处理方法。实验证明,该图像处理方法能有效去除中医诊断图像中的噪声。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2008年01期）
谢国明[10]（2005）在《基于粗集理论的中医诊断模型的建立》一文中研究指出建立了一个中医诊断模型,该模型是一个基于粗集理论的中医诊断专家系统,系统模型模拟中医专家诊断的过程。开发出的中医专家系统软件诊断正确率高,可作为医生诊断的辅助工具。(本文来源于《数理医药学杂志》期刊2005年04期）
中医诊断模型论文开题报告
（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：
中医诊断的辨证论治以望、闻、问、切四诊并用为依据,而望诊就是通过观察病人的神、色、形、态等体外诊察信息来获取病人的视觉感知特征。为了克服传统望诊依赖于医师主观诊断的局限性,并有效解决中医望诊现代化研究中面临的可复用性问题。本课题的研究从望诊的客观化入手,利用标准化视觉感知采集设备,在合作医院采集了舌象、面部及舌下静脉叁类视觉感知图像,并利用数字图像处理技术进行了量化处理,提取出基于统计特征与病理特征的7种诊断特征用于分析研究,诊断特征包括舌象的颜色特征,舌象的几何特征,舌象的纹理特征,面部的颜色特征,面部的纹理特征,舌下静脉的颜色特征,舌下静脉的几何特征。基于大规模视觉感知特征,本课题重点研究了诊察数据、量化特征和疾病的复杂关联关系。本课题利用模式识别方法,通过对不同健康状态下的被诊察者提取的多种感知特征进行融合分析,探索了隐藏于多种诊断特征背后的规则和规律,为辅助临床诊断提供了有力支持。本课题主要涉及的诊断融合策略有特征级融合与决策级融合两种。特征级融合通过对某种疾病相互独立的多个子特征的分析,寻找出该疾病相对于健康状态下表现性较强的一组特征,并利用典型关联分析理论将其融合成一个新的特征,进而通过分析这个新特征来做出最终的诊断判读。同时,本课题也使用了基于核化的典型关联分析来融合一组诊断特征,以便进一步分析诊察特征间的关系。决策级融合通过对多特征、多分类器的局部识别结果的相辅相成,将这些局部识别结果在一定数学模型的基础上进行融合以获得模式样本的最终输出结果,进而提高整个识别系统的性能。本课题针对不同的分类器输出,将基于贝叶斯理论的融合方法引入到多诊断特征分析中,并使用基于表决规则的融合方法与其做性能对比;随后通过对SRC与SVM两个分类器的性能分析,提出了一种基于SRC与SVM的联合分类器,用以改善单分类器的识别结果。最终的健康与疾病二分类的实验结果表明,不同的融合方法对于视觉感知特征的诊断分析来说,都能发挥出一定的作用,这表明感知融合计算对于中医望诊的现代化研究有着重要的意义。
（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。
中医诊断模型论文参考文献
[1].苏翀,任曈,王国品,殷杰.利用决策树建立慢性阻塞性肺病中医诊断模型[J].计算机工程与应用.2019
[2].辛飞祥.基于视觉感知融合的中医诊断分析模型研究[D].哈尔滨工业大学.2016
[3].余菲,金雷.五音分解法可作为中医诊断设备的新数学模型[J].中华中医药杂志.2016
[4].唐继云,李东芳,侯芳芳,胡亚,徐佳男.应用Logistic回归和ROC曲线探讨胃癌脾胃气虚证中医诊断模型[J].中医药导报.2016
[5].师建平,赵敏,张锁.Seminar教学法、案例教学法在《中医诊断学》课堂教学中模型的构建[J].内蒙古医科大学学报.2014
[6].车立娟,马利庄.中医诊断模型构建中的两种常用数据挖掘分类技术[J].数理医药学杂志.2013
[7].王志康.回归自然的认知策略——中医诊断的模型化推理及其方法论启示[J].自然辩证法通讯.2009
[8].王志康.中医诊断的模型化推理[C].全国中医学方法论研讨会论文集.2008
[9].张昌林,苏小英.基于小波系数的双变量模型中医诊断图像处理方法[J].计算机应用与软件.2008
[10].谢国明.基于粗集理论的中医诊断模型的建立[J].数理医药学杂志.2005