基于决策树及神经网络的高血压病阴阳两虚证诊断模型的研究

摘要

目的:基于决策树及神经网络的方法,建立高血压病阴阳两虚证的诊断模型。方法:从古今医案及临床病例中收集高血压病病例,对所收集资料中患者的中医四诊信息进行归一化处理,并建立证候要素数据库,运用CHAID、CRT、QUEST及C5.0决策树算法和神经网络的方法提取高血压病阴阳两虚证的诊断规律,建立诊断模型。结果:采用CHAID、CRT、QUEST及C5.0决策树算法建立高血压病阴阳两虚证诊断模型,准确率分别为93.1%、91.5%、91.5%、96.03%,其中C5.0算法的诊断模型更优于其他3种;采用多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)、径向基函数(RBF,Radical Basis Function)建立高血压病阴阳两虚证诊断模型,前者训练样本正确百分比为95.9%,测试样本正确百分比为93.9%;后者训练样本正确百分比为99.2%,测试样本正确百分比为96.3%,径向基函数神经网络的诊断模型更优于多层感知器神经网络。结论:通过联合应用决策树及神经网络两种方法可见,腰膝酸软在高血压病阴阳两虚证的临床诊断中起决定性作用,同时结合中医四诊信息,可形成比较符合高血压病阴阳两虚证的诊断判别模型模式,为规范高血压病阴阳两虚证诊断标准提供依据。