研究背景冠心病属于缺血性心脏病的一种,在我国的发病率逐年上升,具有高发病率、高致残率、高死亡率的特点,已对人民群众生命健康构成了严重的威胁。冠心病在中医学中属于“胸痹”、“真心痛”范畴。中医药在诊治胸痹心痛方面一直以来具有独特的优势。中医学通过四诊合参进行辨证论治,即通过“望、闻、问、切”四诊方法从不同角度收集临床信息进行综合分析,以判断疾病的病因、病位、病性、病势并概括为某种性质的证。这种中医独有的诊断方法具有无创、便捷的优势,但由于其主观性较强、缺乏客观诊断标准影响了它的临床应用与推广。因此,如何立足中医、结合现代科学技术实现客观化辨证是目前亟待解决的问题。气虚血瘀证是冠心病的核心证候并贯穿冠心病发生发展始终。本研究将以冠心病气虚血瘀证为例,通过对患者的舌诊、脉诊信息进行特征挖掘并构建冠心病气虚血瘀证客观化中医证候诊断模型,为实现中医辨证的客观化、标准化提供新的思路,从而更好地指导临床,提高临床疗效。研究目的（1）构建冠心病患者常见证型的多诊信息数据库。（2）挖掘冠心病气虚血瘀证患者的脉诊、舌诊客观化数据特征,并构建冠心病气虚血瘀证的客观化证候诊断模型,为冠心病中医临床辨证提供客观依据。研究方法临床数据采集:（1）采用临床调查表收集冠心病患者的基本信息、中医症状、体征及主观舌象、脉象等;（2）采用三探头中医脉诊仪采集受试者左右手寸、关、尺六部脉象信息;（3）采用中医舌面诊设备采集受试者舌象图片数据。数据处理与模型构建:（1）对临床调查表收集的患者性别、年龄、主观舌象、脉象及中医症状、体征等情况进行统计,按照证候量化诊断标准对主观舌象、脉象、临床症状及体征进行赋值并依据证候诊断阈值对冠心病患者的证候类型进行判断。（2）脉诊信息方面,对脉诊数据进行预处理、单个周期划分,并采用多周期最小二乘回归的方法建立脉诊信息特征参数提取模型,提取包括时域参数和频域参数的193个脉诊特征参数。在此基础上采用主成分分析、最小二乘法、套索回归相结合的方法对脉诊数据进行特征挖掘,并建立基于脉诊信息的冠心病气虚血瘀证客观化辨证模型。（3）舌诊图片方面,对舌诊数据进行舌体分割,剔除舌图背景的干扰。应用卷积神经网络BiSeNetv2对冠心病气虚血瘀证患者舌象进行学习并构建该证候识别模型。研究结果冠心病气虚血瘀证脉诊信息客观化研究:基于脉诊信息构建的客观化辨证模型准确率为:气虚证69%-98%;血瘀证68%-91%;气虚血瘀证67%-91%。进一步研究发现:气虚证与非气虚证患者脉诊信息差异主要集中在左寸h1、左寸s1/s2、左关h1、右关h1、右关s1、右关s、右尺能量1、右尺能量4;血瘀证患者和非血瘀证患者脉诊信息差异主要表现在左寸w、左寸h1、左寸s2、左关s1、左关能量5、左关相位7、左尺相位4、左尺相位9、右尺能量12;气虚血瘀证与非气虚血瘀证患者脉诊信息差异主要表现在左寸h1、左寸能量4、左关w、左尺能量5、右尺相位7、右尺能量1。冠心病气虚血瘀证舌诊信息客观化研究:应用卷积神经网络构建的冠心病证候识别模型对气虚证与非气虚证的识别准确率为72%;血瘀证与非血瘀证的识别准确率为74%;气虚血瘀证与非气虚血瘀证的识别准确率为68%。研究结论1、基于脉诊信息构建的客观化辨证模型准确率较高。几种不同分析方法间可相互验证,可为冠心病中医证候的客观化辨识提供参考;模型挖掘出的脉象特征说明气虚证患者多脉力不足、脾肾亏虚;血瘀证患者多肝气郁滞、脉象弦涩;气虚血瘀证患者脉象虚实夹杂,既表现出脉力不足、肾精肾气亏虚,又有脉象弦涩的特征。冠心病三组证型脉诊信息特征共同说明冠心病患者病位在心,主要由于心气不足,对血液的推动力不够,导致血行不畅而引发的心脏疾病。得到的脉象特征可与中医理论观点相印证,可为传统中医理论提供客观依据。2、卷积神经网络对舌诊图片数据有较好的特征学习能力。基于卷积神经网络的客观化证候识别模型分类准确率较高,可为实现中医智能化辅助诊断和远程诊疗提供支持,为新兴学科与传统中医药学的交叉融合提供示范。