典型文献
基于主成分分析和LS/Lasso回归的气虚质人群脉诊信息特征研究
文献摘要：
目的 分析陕西省气虚体质人群的脉诊信息特征.方法 分别采集2019年3月至2020年4月陕西中医药大学第二附属医院体检者及陕西中医药大学在校学生的中医体质问卷信息和寸、关、尺脉诊信息.根据中医体质问卷信息进行体质分类,筛选出气虚质组与平和质组.将两组脉诊信息通过预处理和基于谐波拟合的特征参数提取,共获取193个特征参数,使用基于无监督学习的主成分分析和有监督学习的LS回归、Lasso回归等分析方法进行分类判决,建立气虚质人群脉诊信息判决模型,并挖掘气虚质人群脉诊信息的时域、频域特征参数.结果 经过资料完整性与脉诊信号质量筛选后,共选取119例研究对象进行建模,包括61例气虚质人群与58例平和质组.所构建的模型判别准确率分别为76％、72％、65％;气虚质组脉数、右寸s、右尺s、右寸s2、右尺s2高于平和质组,左关能量低于平和质组,差异有统计学意义(P＜0.05).结论 气虚质与平和质人群的生理差异在桡动脉脉诊信息的时频域参数中有所体现,且通过脉诊信息数据模型可以较准确地将两类人群进行分类与辨识,在一定程度上为气虚质的辨识提供了客观依据.
文献关键词：
脉诊信息;气虚质;特征参数;分类判决
中图分类号：
作者姓名：
樊西倩;安二匣;宋诗博;王星雅;刘跞;刘佳;汪南玥
作者机构：
陕西中医药大学基础医学院,陕西咸阳712046;中国中医科学院医学实验中心,北京100700
文献出处：
引用格式：
[1]樊西倩;安二匣;宋诗博;王星雅;刘跞;刘佳;汪南玥-.基于主成分分析和LS/Lasso回归的气虚质人群脉诊信息特征研究)[J].中国医药导报,2022(16):21-25
A类：
B类：
LS,Lasso,气虚质,脉诊信息,信息特征,气虚体质,中医药大学,体检者,在校学生,中医体质,质问,尺脉,体质分类,出气,平和质,谐波拟合,特征参数提取,共获,无监督学习,有监督学习,分类判决,频域特征,资料完整,信号质量,共选,s2,异在,桡动脉,脉脉,时频域,频域参数,信息数据,数据模型,客观依据
AB值：
0.266063
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
