基于MLP神经网络算法的中医肥胖体质分类模型研究

目的:基于MLP神经网络算法,构建超重和肥胖人群的中医肥胖体质分类模型,以辅助中医肥胖干预及诊疗。方法:从2016—2018年江苏某省级综合性医院体质调理门诊数据库中,筛选出2911个样本数据作为数据集,利用MLP神经网络算法建立中医肥胖体质分类模型,并验证模型的准确率。结果:根据超重肥胖人群的体检指标,对肥胖的类型进行中医体质分类,建立的中医肥胖体质分类模型,分类准确率达到90%以上。结论:MLP神经网络算法建立的中医肥胖体质分类模型,可为肥胖症的中医药防治提供辅助诊断和治疗。

基于复杂网络分析《承淡安伤寒论新注》穴-症关系

针对《承淡安伤寒论新注》有关针灸学的注解内容,提取穴位名称、主治病症等信息,基于复杂网络分析《承淡安伤寒论新注》穴-症关系,为使用复杂网络技术促进针灸现代化提供思路和方法。共纳入201条针灸处方,涉及112个腧穴,腧穴出现总频次为880次,形成42034个穴位配伍对。就网络指标而言,与基于相同数学方法建模研究的《经络腧穴学》《针灸大成》《针灸甲乙经》3部综合性针灸专著形成的复杂网络相比,《承淡安伤寒论新注》的模型具备更加典型的"小世界效应",表现为网络密度(6.762)更高,平均路径长度(1.064)更短,而这或与此书中舌脉等症状元素增加了穴位间的联系有关。节点指标中,对佩奇排名等拓扑学指标的分析则体现了以大椎为代表的穴位在针灸治疗外感病时具备更高的配伍价值,进一步论证了特征向量中心度指导智能化穴位配伍的临床价值。