【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于中医证型智能诊断，具体涉及一种银屑病中医证型预测模型的建模方法和预测系统。
技术介绍
1、银屑病是免疫相关的慢性、系统性、炎症性皮肤病，其典型临床表现为鳞屑性红斑或斑块，局限或广泛分布，无传染性，治疗困难，常罹患终身。亚洲人患病率为0.1％～0.3％，因其影响患者的身心健康，降低了生活质量，世界卫生组织将其列为影响人类健康的重要疾病之一，也是皮肤科重点研究与防治的疾病之一。现代医学在传统治疗疗效不佳后，可采用靶向生物制剂治疗，常取得较好疗效，但仍未解决停药复发的问题，且出现疗效降低及不良反应频发等现象。
2、中医中药治疗银屑病疗效得到诸多学者及患者认可，且中医中药具有延长缓解期、价廉效佳等特点，使得银屑病预后得到较大改观，从而提高银屑病患者的生存质量。“辨证施治”是中医药治疗的核心，“证”是指在疾病发展过程中某一阶段或某一类型的多方面病理特性的概括，是治疗的依据，因此，正确地辨证对中医治疗银屑病有着十分重要的意义。但中医辨证是一个十分复杂的过程，“精准辨证”对于初入临床的医生来讲并非易事。因而，解决银屑病中医证型判别问题，提高中医药对银屑病临床诊疗效果，需要开发一种银屑病中医证型预测系统，从而辅助临床医生对银屑病中医证型的诊断，提高临床决策效力。
3、目前，机器学习的方法在医疗诊断中已有较多的应用，针对银屑病的诊断，中国专利技术专利申请“cn202111304808.5一种基于残差网络的银屑病智能诊断系统”提供了一种对银屑病进行智能诊断的系统。然而，中医证型是一个复杂的非线性系统，目前现有的
技术实现思路
1、针对现有技术的缺陷，本专利技术提供一种银屑病中医证型预测模型的建模方法和预测系统，目的在于提供合适的模型结构及输入特征，实现银屑病中医证型的智能预测。
2、一种银屑病中医证型预测模型的建模方法，包括如下步骤：
3、步骤1，基于文献调研和/或既往病例，收集中医四诊信息和对应的中医证型诊断结果信息，进行编码数字化，构建数据样本集；
4、步骤2，基于数据样本集，利用随机森林进行特征降维，选取特征重要性较高的特征构成特征子集；
5、步骤3，对所述特征子集进行归一化预处理，划分训练集和测试集，得到训练数据集；
6、步骤4，采用所述训练数据集训练和预测得到中医证型分类预测模型，所述中医证型分类预测模型的算法为bp神经网络。
7、优选的，步骤1中，所述中医四诊信息包括如下变量中的至少一种：
8、患者的皮损颜色、皮疹形状、鳞屑特点、皮损特点1、皮损特点2、皮肤特点、瘙痒、瘙痒加重影响因素、口干口苦、渴饮情况、冷热情况、情志情况、疲乏倦息、头身困重、头晕、胸闷、胸胁苦满、月经情况、汗出情况、咽部情况、腹胀、纳呆、恶心呕吐、面色、睡眠情况、大便情况、小便情况、舌质润燥、舌质形态、瘀滞情况、舌质颜色、苔质、苔色、浮脉、沉脉、缓脉、数脉、涩脉、滑脉、弦脉、细脉、濡脉、弱脉、代脉或结脉；
9、其中，所述变量可能的取值方式如下：
10、所述皮损颜色可能的取值为：皮损鲜红、皮损淡红或皮损暗红；
11、所述皮疹形状可能的取值为：点滴状皮疹、斑片状皮疹或地图状皮疹；
12、所述鳞屑特点可能的取值为：无明显、鳞屑干燥、鳞屑脱落、鳞屑黏腻、鳞屑附着紧或鳞屑厚；
13、所述皮损特点1可能的取值为：无、皮损发展迅速、皮损经久不衰或皮损中心消退；
14、所述皮损特点2可能的取值为：无、皮损肥厚、皮损灼热或皮损肿胀；
15、所述皮肤特点可能的取值为：无、皮肤干燥、皮肤潮湿或肌肤甲错；
16、所述瘙痒可能的取值为：不明显、阵发瘙痒、持续瘙痒；
17、所述瘙痒加重影响因素可能的取值为：不明显、遇寒加重、遇热加重、雨天加重；
18、所述口干口苦可能的取值为：不明显、口干、口苦或口干口苦；
19、所述渴饮情况可能的取值为：不明显、渴不欲饮、渴喜冷饮或渴喜热饮；
20、所述冷热情况可能的取值为：不明显、畏寒肢冷、恶热喜冷或五心烦热；
21、所述情志情况可能的取值为：无明显、情志抑郁或心烦易怒；
22、所述月经情况可能的取值为：正常/男性、血色暗、夹有血块、延后或色淡量少；
23、所述汗出情况可能的取值为：正常、自汗或盗汗；
24、所述咽部情况可能的取值为：正常、咽部红肿、咽部疼痛或咽干咽燥；
25、所述面色可能的取值为：正常、萎黄、黧黑、满面通红、两颧潮红、淡白或面色青紫；
26、所述睡眠情况可能的取值为：不明显、良好、欠佳或失眠；
27、所述大便情况可能的取值为：正常、秘结、干、稀溏或水样；
28、所述小便情况可能的取值为：正常、黄赤或清长；
29、所述舌质润燥可能的取值为：正常、干燥或水润；
30、所述舌质形态可能的取值为：正常、胖大舌、齿痕舌、瘦小舌、裂纹舌、老舌或嫩舌；
31、所述瘀滞情况可能的取值为：无、瘀斑瘀点、舌下脉络青紫或舌下脉络曲张；
32、所述舌质颜色可能的取值为：淡红、红、绛或紫/暗；
33、所述苔质可能的取值为：薄、厚、腻、滑、少、剥脱或无；
34、所述苔色可能的取值为：无、白、黄、灰或黑；
35、所述疲乏倦息、头身困重、头晕、胸闷、胸胁苦满、腹胀、纳呆、恶心呕吐、浮脉、沉脉、缓脉、数脉、涩脉、滑脉、弦脉、细脉、濡脉、弱脉、代脉和结脉分别可能取值为：是或否。
36、优选的，步骤2中，降维后得到的特征子集中包括如下变量：
37、皮损颜色、细脉、苔色、涩脉、瘀滞情况、数脉、月经情况、滑脉、沉脉、鳞屑特点、头晕、面色、咽部情况、口干口苦、皮疹形状、情志情况、皮肤特点、皮损特点1和舌质润燥。
38、优选的，步骤1中，所述中医证型诊断结果信息为银屑病的证型分类，所述证型分类包括血瘀证、血热证和血燥证。
39、优选的，步骤3中，所述bp神经网络包括输入层、隐含层和输出层，所述输入层的节点数为20，所述隐含层的节点数为10，所述输出层的节点数为3。
40、优选的，所述输入层到隐含层的激活函数选择tanh函数。
41、优选的，所述隐含层到输出层激活函数选择线性函数。
42、优选的，步骤3中，所述bp神经网络的最大迭代步数设置为1000，网络学习率设置为0.01，最小性能梯度设置为10-6。
43、本专利技术还提供一种银屑病中医证型预测系统，包括：
44、输入和预处理模块，用于输入中医四诊信息并将所述中医四诊信息预处理为输入特征；
45、预测本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种银屑病中医证型预测模型的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.按照权利要求1所述的建模方法，其特征在于：步骤1中，所述中医四诊信息包括如下变量中的至少一种：
3.按照权利要求2所述的建模方法，其特征在于：步骤2中，降维后得到的特征子集中包括如下变量：
4.按照权利要求1所述的建模方法，其特征在于：步骤1中，所述中医证型诊断结果信息为银屑病的证型分类，所述证型分类包括血瘀证、血热证和血燥证。
5.按照权利要求1所述的建模方法，其特征在于：步骤3中，所述BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层，所述输入层的节点数为20，所述隐含层的节点数为10，所述输出层的节点数为3。
6.按照权利要求5所述的建模方法，其特征在于：所述输入层到隐含层的激活函数选择tanh函数。
7.按照权利要求5所述的建模方法，其特征在于：所述隐含层到输出层激活函数选择线性函数。
8.按照权利要求1所述的建模方法，其特征在于：步骤3中，所述BP神经网络的最大迭代步数设置为1000，网络学习率设置为0.01，最小性能梯度设置
9.一种银屑病中医证型预测系统，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：其上存储有用于实现权利要求1-8任一项所述建模方法或权利要求9所述银屑病中医证型预测系统的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.一种银屑病中医证型预测模型的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.按照权利要求1所述的建模方法，其特征在于：步骤1中，所述中医四诊信息包括如下变量中的至少一种：
3.按照权利要求2所述的建模方法，其特征在于：步骤2中，降维后得到的特征子集中包括如下变量：
4.按照权利要求1所述的建模方法，其特征在于：步骤1中，所述中医证型诊断结果信息为银屑病的证型分类，所述证型分类包括血瘀证、血热证和血燥证。
5.按照权利要求1所述的建模方法，其特征在于：步骤3中，所述bp神经网络包括输入层、隐含层和输出层，所述输入层的节点数为20，所述隐含层的节点数为10，所述输出...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝平生，罗娜娜，钟晓靓，柏杨，任庆军，阳照新，
申请(专利权)人：成都中医药大学附属医院，
类型：发明
国别省市：
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