[发明专利]一种中医证素的辨证方法及装置在审
申请号: | 201710141468.6 | 申请日: | 2017-03-10 |
公开(公告)号: | CN107122583A | 公开(公告)日: | 2017-09-01 |
发明(设计)人: | 李坚强;朱灿杰;颜果开;邓根强 | 申请(专利权)人: | 深圳大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G06K9/62 |
代理公司: | 深圳青年人专利商标代理有限公司44350 | 代理人: | 吴桂华 |
地址: | 518060 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 中医 辨证 方法 装置 | ||
技术领域
本发明属于计算机技术领域,尤其涉及一种中医证素的辨证方法及装置。
背景技术
在中医学中,证是对疾病中机体整体反应的阶段性病理本质的概括,患者的症状、体征,如头痛、目眩、尿黄以及畏寒等,被称为证候,证候的病位和病性被称为证素,证素主要有心、肝、脾等病位和血虚、津亏、血於等病性,中医的辨证即对证候进行分析,以确定证候对应的证素,再将证素组合成证名,例如痰湿证素和血於证素可以组合成痰瘀互结证,痰瘀互结即证名中的一种。
自证素辨证提出以来,不少研究人员以临床数据为基础,通过模糊数学、统计分析和神经网络等方法在证素分类上进行研究,然而由于所用学习方法自身的缺点和局限性,例如难以处理高维数据、需要特征选择、泛化能力弱、缺乏标记关联性,无法得到较好的辨证效率和辨证效果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种中医证素的辨证方法及装置,旨在解决由于现有技术中中医证素辨证方法难以处理高维数据、需要特征选择、泛化能力弱、证素之间缺乏关联性,导致证素辨证的效率和效果不佳的问题。
一方面,本发明提供了一种中医证素的辨证方法,所述方法包括下述步骤:
接收待分类的证候信息,所述证候信息包括多个证候;
通过第一数目个训练好的证候分类器对所述证候信息进行分类,获取所述第一数目个分类结果,以对所述证候信息是否属于预设证素信息中的证素进行初次预测,所述证候分类器为以随机森林为基分类器的分类器链模型;
根据所述第一数目个分类结果和预设的置信度阈值,对所述证候信息是否属于所述证素信息中的证素进行二次预测,并根据所述二次预测的结果,确定所述证候信息所属的所有证素;
根据所述证候信息所属的所有证素,合成并输出所述证候信息对应的证名。
另一方面,本发明提供了一种中医证素的辨证装置,所述装置包括:
证候信息接收模块,用于接收待分类的证候信息,所述证候信息包括的证候;
初次预测模块,用于通过第一数目个训练好的证候分类器对所述证候信息进行分类,获取所述第一数目个分类结果,以对所述证候信息是否属于预设证素信息中的证素进行初次预测,所述证候分类器为以随机森林为基分类器的分类器链模型;
二次预测模块,用于根据所述第一数目个分类结果和预设的置信度阈值,对所述证候信息是否属于所述证素信息中的证素进行二次预测,并根据所述二次预测的结果,确定所述证候信息所属的所有证素;以及
证名合成模块,用于根据所述证候信息所属的所有证素,合成并输出所述证候信息对应的证名。
本发明接收待分类的证候信息,通过第一数目个训练好的证候分类器对证候信息进行分类,获取第一数目个分类结果,以对证候信息是否属于预设证素信息中的证素进行初次预测,根据第一数目个分类结果和预设的置信度阈值,对证候信息是否属于证素信息中的证素进行二次预测,并根据二次预测的结果,确定证候信息所属的所有证素,将所述所有证素合成为证候信息对应的证名,证候分类器为以随机森林为基分类器的分类器链模型,从而通过以随机森林为基分类器的分类器链模型对证候信息进行一次预测、以及后续的二次预测,提高了证素辨证(多标签分类)中高维数据处理能力、泛化能力、证素间的关联性,由于随机森林自身带有特征选择功能,避免在证素辨证过程中对证候进行特征选择,进而有效地提高了证素分辨过程的辨证效率和辨证效果。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的中医证素的辨证方法的实现流程图;
图2是本发明实施例一提供的中医证素的辨证方法中对证候信息是否属于证素信息中的证素进行二次预测的表格;
图3是本发明实施例一提供的中医证素的辨证方法中预设的证名与证素的对应表;
图4是本发明实施例二提供的中医证素的辨证装置的结构示意图;以及
图5是本发明实施例二提供的中医证素的辨证装置的优选结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述:
实施例一:
图1示出了本发明实施例一提供的中医证素的辨证方法的实现流程,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分,详述如下:
在步骤S101中,接收待分类的证候信息。
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