典型文献
基于卷积神经网络的溃疡性结肠炎证候预测模型研究
文献摘要：
目的:基于卷积神经网络建立溃疡性结肠炎证候预测模型,为研究该病种中医临床诊治提供依据.方法:收集北京中医药大学东方医院临床诊断为"溃疡性结肠炎"的9186例患者的电子病历,利用卷积神经网络和循环神经网络分别构建基于刻下症的证候分类模型,然后利用该模型对测试集进行6种证型诊断分类预测,同时验证其准确性.结果:卷积神经网络的证型预测准确率为88％、召回率为88％,F1值为0.88,循环神经网络的准确率和召回率均为86％,F1值为0.86.结论:卷积神经网络在进行分类预测方面的表现要略优于循环神经网络,而且从时间成本来看具有更好的实用性.该模型不仅为中医临床治疗溃疡性结肠炎辨证规律的研究提供了有益的参考,也是中医治疗溃疡性结肠炎辅助决策系统构建的关键环节.
文献关键词：
溃疡性结肠炎;卷积神经网络;证候预测
中图分类号：
作者姓名：
朱玲;郑婉婷;张竹绿;田少磊;李敬华
作者机构：
100700 北京,中国中医科学院中医药信息研究所
文献出处：
引用格式：
[1]朱玲;郑婉婷;张竹绿;田少磊;李敬华-.基于卷积神经网络的溃疡性结肠炎证候预测模型研究)[J].中国数字医学,2022(04):49-55
A类：
证候预测
B类：
溃疡性结肠炎,病种,临床诊治,北京中医药大学,医院临床,电子病历,循环神经网络,刻下,证候分类,分类模型,测试集,证型,诊断分类,分类预测,预测准确率,召回率,要略,时间成本,中医临床治疗,辨证规律,中医治疗,辅助决策系统,系统构建
AB值：
0.217448
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