【摘 要】
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目的:构建基于多种信息处理方法的中医证候模型,为肠癌治疗及结直肠肛门外科管理提供参考.方法:选择2019年7月～2021年7月在医院接受过治疗的80例肠癌患者为研究对象.在建模患者的信息时,采用的软件是BP神经网络、SVM支持向量机、随机森林等.结果:患者的5种证型主要是脾虚气滞、脾肾阳虚、肾精亏虚、湿热蕴结、气血两虚,部分患者为无证可辨.在BP神经网络建模识别证型中,脾虚气滞、脾肾阳虚、肾精亏虚、湿热蕴结、气血两虚的准确率分别是42.5％、32.4％、85.7％、70％、73.2％.在SVM支持向量机识
【机 构】
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浙江中医药大学 浙江杭州 310053
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目的:构建基于多种信息处理方法的中医证候模型,为肠癌治疗及结直肠肛门外科管理提供参考.方法:选择2019年7月～2021年7月在医院接受过治疗的80例肠癌患者为研究对象.在建模患者的信息时,采用的软件是BP神经网络、SVM支持向量机、随机森林等.结果:患者的5种证型主要是脾虚气滞、脾肾阳虚、肾精亏虚、湿热蕴结、气血两虚,部分患者为无证可辨.在BP神经网络建模识别证型中,脾虚气滞、脾肾阳虚、肾精亏虚、湿热蕴结、气血两虚的准确率分别是42.5％、32.4％、85.7％、70％、73.2％.在SVM支持向量机识别证型中,脾虚气滞、脾肾阳虚、肾精亏虚、湿热蕴结、气血两虚的准确率分别是62.8％、72.9％、82.1％、86％、96.3％.在随机森林识别证型中,脾虚气滞、脾肾阳虚、肾精亏虚、湿热蕴结、气血两虚的准确率分别是65.1％、83.3％、92.3％、97.7％、96.3％.结论:BP神经网络识别准确率较低,不尽人意.SVM支持向量机识别准确率比BP神经网络高,但是在识别脾虚气滞和脾肾阳虚上的错误率还是很高.所以,在三种模型中,随机森林识别准确率最高,适用度最高,是最合适的中医证候模型.
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