文献类型：期刊文章

作　　者：宫文浩[1] 兰天莹[2] 莫清莲[1] 杨燕[3] 戴启刚[4] 陈莎莎[1] 唐子西[1] 刘悠江[5] 艾军[1]

Gong Wenhao;Lan Tianying;Mo Qinglian;Yang Yan;Dai Qigang;Chen Shasha;Tang Zixi;LiuYongjiang;Ai Jun(Faculty of Basic Medicine,Guangxi University of Chinese Medicine,Nanning,530020,China;Zhuang Medical College,Guangxi University of Chinese Medicine,Nanning,530020,China;Department of Traditional Chinese Medicine,Beijing Children's Hospital,Capital Medical University,Beijing,100045,China;Department of Pediatrics,Affiliated Hospital of Nanjing University of Chinese Medicine,Nanjing,210023,China;People's Hospital of Yongning District,Nanning City,Nanning,530200,China)

机构地区：[1]广西中医药大学基础医学院,南宁530200 [2]广西中医药大学壮医药学院,南宁530200 [3]首都医科大学附属北京儿童医院,北京100045 [4]南京中医药大学附属医院,南京210023 [5]南宁市邕宁区人民医院,南宁530200

出　　处：《世界科学技术-中医药现代化》

基　　金：国家自然科学基金委员会地区科学基金项目(81660761):基于数据挖掘技术和Delphi法的小儿肺炎郁热辨证研究,负责人:艾军;广西自然科学基金委员会重点项目(2018GXNSFDA281008):基于临床循证和代谢组学的卫气营血辨证理论的证候基础研究,负责人:艾军;2018年广西一流学科建设项目重点课题(2018XK002):病毒性肺炎痰热闭肺证蛋白质组学研究,负责人:艾军;广西一流学科建设开放课题(2019XK002):甲型H1N1流感风热犯卫证、热毒袭肺证的蛋白质组学研究,负责人:艾军

年　　份：2020

卷　　号：22

期　　号：7

起止页码：2548-2555

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的基于决策树和人工神经网络方法,建立小儿肺炎痰热闭肺证诊断模型。方法以大样本、多中心小儿肺炎痰热闭肺证病例作为数据源,运用CRT、CHAID、QUEST、C5.0决策树和多层感知器(MLP)、径向基函数(RBF)的神经网络方法建立小儿肺炎痰热闭肺证诊断模型,并结合中医理论分析模型的诊断规则。结果采用CRT、CHAID、QUEST、C5.0算法决策树建立的小儿肺炎痰热闭肺证的诊断模型,准确率为83.1%、91.0%、89.5%、93.2%。其中采用C5.0算法的决策树模型优于前3种。采用MLP、RBF算法的神经网络方法建立小儿肺炎痰热闭肺证诊断模型,准确率为92.1%和90.8%,其中采用MLP的神经网络更优于采用RBF算法的神经网络。结论运用决策树和神经网络方法,可以建立小儿肺炎痰热闭肺证诊断模型。其中痰多粘稠、痰色黄、脉滑、咳嗽、指纹紫滞为诊断中的决定要素。"痰"、"热"为痰热闭肺证的证候病机。本研究为小儿肺炎临床辨证论治提供客观依据,有力促进中医标准化进程。

关 键 词：小儿肺炎 决策树 人工神经网络 诊断模型  

分 类 号：R272]