文献类型：期刊文章

作　　者：张阳[1] 凌娜[1] 张国华[1] 陈旭[1] 任楚岚[2]

ZHANG Yang;LING Na;ZHANG Guohua;CHEN Xu;REN Chulan(Affiliated Hospital of Liaoning University of Traditional Chinese Medicine,Shenyang 110032,Liaoning,China;Shenyang University of Chemical Technology,Shenyang 110142,Liaoning,China)

机构地区：[1]辽宁中医药大学附属医院,辽宁沈阳110032 [2]沈阳化工大学计算机科学与技术学院,辽宁沈阳110142

出　　处：《辽宁中医药大学学报》

基　　金：辽宁省科技厅面上项目(2015020372);辽宁省科技厅博士启动基金项目(201601204)

年　　份：2019

卷　　号：21

期　　号：5

起止页码：13-16

语　　种：中文

收录情况：CAB、CAS、IC、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：目的:应用深度学习技术分析多囊卵巢综合征(PCOS)患者不同中医辨证分型与生活方式,情志因素、生化指标等之间的联系。方法:采集PCOS患者临床指标数据资料,将数据进行归一化处理,采用实验的方法进行PCOS的DBN模型的网络结构构建,并不断地修正。选取其中350例临床资料作为训练集,建立多囊卵巢患者中医临床辨证分型与相关临床指标关联训练模型,选取178例作为测试集。结果:应用此模型分析识别多囊卵巢综合征中医分型的总准确率为87.07%,其中肝郁型准确率为81.58%,其中肾虚型准确率为82.5%,其中痰湿型准确率为92.42%,血瘀型准确率为88.24%。结论:不同证型的PCOS患者,相关临床指标有所差异,肝郁型及肾虚型PCOS患者临床以月经失调及生殖功能异常为主要表现,痰湿型和血瘀型PCOS患者发生代谢异常的风险增加。

关 键 词：深度学习  多囊卵巢综合征 辨证分型 临床指标  

分 类 号：R711.75]