一种PSD中医证候量化诊断模型构建方法

摘要

本发明提供一种PSD中医证候量化诊断模型构建方法，涉及医疗技术领域。该PSD中医证候量化诊断模型构建方法，包括以下步骤：S1.PSD不同病程下证候要素和靶位的提取；S2.分析PSD中医证候要素及靶位的演变进展机制；S3.基于病证结合的病‑证‑症三者的关联；S4.建立统一、客观的PSD中医证候量化诊断模型。通过对PSD三个病程阶段下的证候要素和靶位进行提取，然后根据各个病程阶段主要的证候要素和靶位进行分析，阐明PSD中医证候的演变进展机制，进而结合中西医症状诊断指标将病‑证‑症三者的关联进一步明确，最终建立起统一、客观的PSD中医证候量化诊断模型，这样就可以为医生在对PSD中医证候进行诊断时提供更准确的依据，减少误诊的几率，值得大力推广。

说明书

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，具体为一种PSD中医证候量化诊断模型构建方法。

背景技术

中风一旦发生，经过及时、规范的救治，很多人可以回归社会、回归家庭，但一部分人，非但不能回归社会、回归家庭，其死亡率、致残率和复发率还明显高于其他人，给家人带来的困扰也更大，这可能就是“中风后抑郁”，中风后抑郁，医学名称“卒中后抑郁(post-stroke depression，简称PSD)”，是指发生于中风后，表现为一系列抑郁症状和相应躯体症状的综合征，是中风后常见且可治疗的并发症之一，如未及时发现和治疗，将影响中风患者神经功能的恢复和回归社会的能力。

目前医生在对PSD中医证候进行诊断时，多是通过培训等专业学习，以及多年的个人治病经验进行判断，但是因为每隔医生对病症的知识掌握毕竟是有限的，即使是专业医生也会存在经验上的不足，这样就很容易产生误判。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种PSD中医证候量化诊断模型构建方法，解决了医生在对PSD中医证候进行诊断时易产生误诊的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种PSD中医证候量化诊断模型构建方法，包括以下步骤：

S1.PSD不同病程下证候要素和靶位的提取

a.参照2016年美国卒中协会(ASA)医疗专业人员科学声明最新诊断标准和抑郁测评的严重程度，将PSD划分为三个病程阶段：轻度抑郁症状群、中度抑郁症状群、重度抑郁症状群；

b.采集临床病例数据，将临床数据中的四诊信息纳入分析，运用因子分析对PSD不同病程下的证候要素和靶位进行提取，对各群分别进行主成份分析，根据碎石图和特征根的值提取出有意义的公因子，根据各公因子中的症状指标进行证候要素的归类，并明确其靶位；

S2.分析PSD中医证候要素及靶位的演变进展机制

根据PSD不同病程阶段每一群体中各公因子对变异解释的贡献度大小，提取出PSD每一病程阶段的主要证候要素类型和靶位，根据各病程阶段主要的证候要素和靶位，分析疾病由轻到重的过程中证候要素和器官靶位的演变过程，阐明中医证候的演变进展机制；

S3.基于病证结合的病-证-症三者的关联

a.以中医证候类型为依据，将研究样本不同病程的三个群体按证候类型分类；

b.在特定病程和明确的证候下，分析PSD的西医诊断指标和中医症状的关系，进而阐释病程阶段、证候类型和中医症状、西医诊断指标之间的关联，明确不同病程阶段的主要证候类别；

S4.建立统一、客观的PSD中医证候量化诊断模型

根据病证结合的PSD中西医关联指标，确定主要PSD证型以及特定证候下的主要中医症状，并结合BP人工神经网络运算原理建立PSD中医证候量化诊断模型，BP人工神经网络诊断模型的构建步骤主要包括模型建立和模型检验两部分，为提高诊断模型的准确性和拟合度，根据随机数字表将收集的病例按照4：1的比例随机抽取生成训练组和测试组，其中训练组用以建立BP人工神经网络诊断模型，测试组用以回代检验。

优选的，所述中医证候类型包括有肝气郁结型、气郁化火型、痰淤蒙窍型、心脾两虚型、阴虚火旺型。

优选的，所述BP人工神经网络诊断模型的建立包括：在使用训练组数据构建BP人工神经网络模型时，将训练组按照7：2的比例随机分为训练数据和校验数据，确定PSD中医证候量化诊断模型的输入层和输出层变量及神经元结点个数，尝试建立隐单元数5～15的诊断模型，通过试验法并结合ROC曲线下面积来筛选最优模型。

优选的，所述BP人工神经网络诊断模型的检验包括：采用测试组数据对初步建立的BP人工神经网络诊断模型做进一步的检测和评价，对PSD的证候类型做出诊断。

(三)有益效果

本发明提供了一种PSD中医证候量化诊断模型构建方法。具备以下有益效果：

本发明通过对PSD三个病程阶段下的证候要素和靶位进行提取，然后根据各个病程阶段主要的证候要素和靶位进行分析，阐明PSD中医证候的演变进展机制，进而结合中西医症状诊断指标将病-证-症三者的关联进一步明确，最终建立起统一、客观的PSD中医证候量化诊断模型，并且通过模型内的自检验，可以进一步保证模型的准确性，这样就可以为医生在对PSD中医证候进行诊断时提供更准确的依据，从而提高诊断的准确性，减少误诊的几率，值得大力推广。

附图说明

图1为本发明的PSD中医证候量化诊断模型构建过程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例：

如图1所示，本发明实施例提供一种PSD中医证候量化诊断模型构建方法，包括以下步骤：

S1.PSD不同病程下证候要素和靶位的提取

a.参照2016年美国卒中协会(ASA)医疗专业人员科学声明最新诊断标准和抑郁测评的严重程度，将PSD划分为三个病程阶段：轻度抑郁症状群、中度抑郁症状群、重度抑郁症状群；

b.采集临床病例数据，将临床数据中的四诊信息纳入分析，运用因子分析对PSD不同病程下的证候要素和靶位进行提取，对各群分别进行主成份分析，根据碎石图和特征根的值提取出有意义的公因子，根据各公因子中的症状指标进行证候要素的归类，并明确其靶位；

S2.分析PSD中医证候要素及靶位的演变进展机制

根据PSD不同病程阶段每一群体中各公因子对变异解释的贡献度大小，提取出PSD每一病程阶段的主要证候要素类型和靶位，根据各病程阶段主要的证候要素和靶位，分析疾病由轻到重的过程中证候要素和器官靶位的演变过程，阐明中医证候的演变进展机制；

S3.基于病证结合的病-证-症三者的关联

a.以中医证候类型为依据，将研究样本不同病程的三个群体按证候类型分类；

b.在特定病程和明确的证候下，分析PSD的西医诊断指标和中医症状的关系，进而阐释病程阶段、证候类型和中医症状、西医诊断指标之间的关联，明确不同病程阶段的主要证候类别；

S4.建立统一、客观的PSD中医证候量化诊断模型

根据病证结合的PSD中西医关联指标，确定主要PSD证型以及特定证候下的主要中医症状，并结合BP人工神经网络运算原理建立PSD中医证候量化诊断模型，BP人工神经网络诊断模型的构建步骤主要包括模型建立和模型检验两部分，为提高诊断模型的准确性和拟合度，根据随机数字表将收集的病例按照4：1的比例随机抽取生成训练组和测试组，其中训练组用以建立BP人工神经网络诊断模型，测试组用以回代检验。

中医证候类型包括有肝气郁结型、气郁化火型、痰淤蒙窍型、心脾两虚型、阴虚火旺型。

BP人工神经网络诊断模型的建立包括：在使用训练组数据构建BP人工神经网络模型时，将训练组按照7：2的比例随机分为训练数据和校验数据，确定PSD中医证候量化诊断模型的输入层和输出层变量及神经元结点个数，尝试建立隐单元数5～15的诊断模型，通过试验法并结合ROC曲线下面积来筛选最优模型。

BP人工神经网络诊断模型的检验包括：采用测试组数据对初步建立的BP人工神经网络诊断模型做进一步的检测和评价，对PSD的证候类型做出诊断。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。