中医"四诊合参"是一个多源信息的获取、处理和整合的过程。为了有效地解决中医辨证的可计算问题,获得与临床较为符合得病证结论,有必要借助于信息融合技术开本项目是在国家"十一五"支撑计划子课题基础上的继续和发展,将以心系疾病为切入点,完善中医四诊信息的规划化采集方法,改进研发的四诊采集系统,收集中医心系临床病例的四诊信息,建立基于临床流调和专家论证的中医四诊信息数据库;采用目前新型的人工智能新技术,特别是软计算技术、数据挖掘技术、先进图像处理技术等,深入研究中医"望、闻、问、切"四诊的信息处理方法及其关键技术,建立有效地特征提取方法;基于信息融合技术研究四诊信息辨证模型,实现中医智能化辨证;对四诊信息融合进行初步应用,通过分析治疗前后四诊信息参数变化,探讨以四诊信息为基础的中医疗效评价方法。该项目的研究对加速中医在现代化和中医药走向世界起到重要作用,对中医药诊疗标准的客观化、现代化具有重要意义。
collection and analysis of diagnostic information;combination of the four diagnostic methods;nformation fusion technology;artificial intelligence;
本课题在前期研究的基础上,以心系疾病为切入点,在完善中医四诊信息规范化采集的前提下,运用自行研制的四诊仪器,同步采集“望、闻、问、切”四个诊法的信息,收集中医心系疾病患者2010例的四诊信息,对原中医四诊特征信息数据库进行了扩充。通过对舌面检测系统的软硬件设备进一步改善,深入研究了舌质和苔质的特征提取与识别方法、面部光泽的特征提取与识别方法、声音信息的特征提取与识别方法以及脉诊信息的特征提取与识别方法。上述研究为中医心系四诊信息融合方法的研究奠定了基础。 本课题基于临床流调和专家论证的中医四诊信息数据库,分别应用人工神经网络、支持向量机、多标记等方法建立了中医心系四诊信息辨证模型,并对模型 的性能进行了比较,发现本课题组提出的基于标记相关特征的多标记算法建立的中医四诊融合模型具有较好的识别性能。该模型针对每个证型通过最大互信息来选择特征参数,这些特征参数能够涵盖中医“望闻问切”四诊特征,与中医理论基本吻合,验证了四诊信息融合的可行性和科学性。同时体现出四诊中每个诊法在辨证中均有其重要作用,而且不同诊法所获取的信息对不同证型的判别重要性各不相同,算法模型 “四诊合参”才可以达到最好的诊断效果。 最后,本课题观察与分析了100例心系病例治疗前后四诊信息的变化以及证型的变化,客观有效地反映患者治疗前后病情病势等的变化情况,为中医诊断客观化服务于临床诊断和疗效评价提供确凿的依据。