基于深度学习技术的穴位热敏化客观化研究

目的:膝关节骨性关节炎治疗中,穴位热敏化是穴位效应和灸疗疗效最大化发挥的关键,但穴位热敏化客观阈值小,受检测设备精度局限而难以识别,是膝骨关节炎穴位热敏化、客观化研究的关键难点之一。该研究旨在促进穴位热敏化治疗膝关节骨性关节炎的客观化。方法:通过人工神经网络深度学习技术模仿高年资针灸师对膝关节骨性关节炎穴位热敏化的综合认知策略,提取穴位热敏化分层特征的深度学习算法,开展算法训练和策略权重研究,建立高效的膝关节骨性关节炎穴位热敏化识别策略权重估值网络。结果:基于深度学习的膝关节骨性关节炎的策略权重算法,可以提升现有设备条件下15%左右的穴位热敏化识别率。结论:基于深度学习技术的穴位热敏化客观化研究,明确了膝骨性关节炎穴位热敏化的客观指标及标准化描述,能高效地为科研和临床提供穴位热敏化的客观化判断依据。