基于复杂系统的中医证候诊断量表制作的方法技术方案

本发明专利技术涉及复杂系统科学和医学量表制作领域的一种复杂系统理论体系建立中医证候诊断量表的新方法。包括步骤：基于复杂系统的量表条目池确定，条目赋权，阈值确定。本发明专利技术的方法仅利用流行病学调查数据，方法主要操作在二维数据空间上，算法简单有效，量表制作结果准确，在医学临床诊断学、临床疗效评价、以及心理测量学等量表应用领域具有重要的应用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及复杂系统学和医学应用领域，特别涉及一种复杂系统的量表制作方 法。所得结果主要用于医学临床诊断学、临床疗效评价、以及心理测量学等应用领域。
技术介绍
量表是由若干问题或评分条目组成的标准化测定表格。量表的作用和编制目的在 于力图科学和精确地测量一些较抽象的或综合性较强的概念。现代的科学研究已经远远超 越了具象的自然科学领域，扩展到社会、群体或是个体的复杂行为或神经心理状态中。许多 概念是抽象、复杂而无法精确测量的，只能对通过测量这些状态的某些表征或者研究对象 的主观感受来间接的评价，这时量表就成为了最常用的和最可行的工具，并在各种研究领 域中被广泛应用。建立证候的量化诊断量表，首先必须要确定其包含的诊断所需基本要素。这些基 本要素包括望、闻、问、切得到的四诊信息，病人自身的体征和病史等信息，甚至包括实验室 检测的理化指标信息。根据确定证候诊断基本要素过程中利用的数据信息范围的不同，从 大的方面可以分为有监督分析和无监督分析两大类。有监督分析需要有用作参照的初始辩 证标准，一般是临床医生的经验辩证信息。而无监督分析只从病人身上的症状体征等数据 信息出发提取证候要素，而不利用任何临床医生的经验辩证信息。多元统计分析方法中用 以有监督分析确定证候诊断基本要素的方法主要有回归分析和判别分析等，这些方法首先 需要依据专家或医生的判断确定所研究的证候归属，建立最佳判别函数和回归方程，有循 环论证的嫌疑，并不适用于建立客观有效的证候诊断标准。多元统计方法中用以无监督分 析确定证候诊断基本要素的方法主要有聚类分析、因子分析等。聚类分析不能实现同一个 症状信息在不同证候中出现，因子分析要求的因子之间相互独立与中医证候与证候之间、 证候与症状之间存在广泛联系的特点不相符合。这些局限性在一定程度上限制了多元统计 分析方法在确定证候诊断基本要素上的应用。在确定了证候诊断的基本要素之后，就应当考虑临床上不同相关因素对于证候诊 断作用的差异性，并赋予相应不同的贡献分值。这个过程量化了相关因素所起的作用，是研 究证候量化诊断标准建立的关键问题。目前很多数理统计的方法在确定相关要素贡献分值 上都得到了不同程度的应用。简单频数法是基于诊断对象各指标频数大小推算指标权重的 方法，它对数据分析没有严格要求。条件概率法根据指标出现频率计算各相关要素的条件 概率并按其对各因素赋分，以某一症状的相对指数值反应症状的实际权重。Logistic回归 分析根据各变量比数比值即OR值的大小来评价变量对证候的贡献大小。逐步线性回归根 据各指标的标准偏回归系数及偏回归平方和计算其对证候的贡献值。结构方程模型分析将 其中的通径系数作为症状对证候的权重系数。这些方法在一定程度上丰富了数理统计赋分 方法的内容，但也都不同程度上存在着不能全面刻画变量间相互关系的问题。在确定了证候诊断的基本要素及其对证候的贡献分值之后，必须确定每个证候诊 断对应的阈值，只有这样证候的诊断标准才算初步建立。确定证候诊断阈值，就是指的各相关要素的贡献分值达到某个数值范围即可诊断为该证候。利用阈值来诊断证候可以最大程 度上避免主观因素，也为证候诊断标准的推广应用奠定基础。目前用以确定证候诊断阈值 的研究方法仍处在探索阶段。最大似然判别法将所研究的证候与非所研究的证候的两类指 数分别累加，二者的差值即为所研究证型的相对指数值，而所研究证候中各项相关因素具 备时的得分相加须大于该分值诊断才能成立，最接近该分值的整数值即为诊断阈值。判别 分析法通过建立各证候的判别函数，将各症状分值代入计算，将病例归入函数值最大的一 类，或计算每一例的后验概率，将各病例归入后验概率最大的一类。参考值估计法则是根据 病人诊断计分分布确定阈值，其基本原理是把症状权重回代，计算每个对象证候总分并对 其分布类型进行正态性检验，总分服从正态分布时以单侧下限作为该证候的诊断阈值，总 分分布为非正态性分布时，采用百分位数法的第5百分位数作为诊断阈值(95%参考值范 围)。最佳临界值法假设临床医生的辩证结果完全正确，它通过调整界值，以与临床医生辩 证结果准确性最高的临界值作为诊断的阈值。为了解决上述中医证候的量表制作方法中存在的条目池确定、赋权和阈值的计算 不够准确的问题，我国启动了一些科研项目来用于研究新的量表制作方法。本专利技术就得 到了以下项目的资助国家重大新药创制项目(2009ZX09502-018)，财政部公益行业专项 (200807007)和国家自然科学基金(30902020)。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种，以解决 上述中医证候的量表制作方法中存在的条目池确定、赋权和阈值的计算不够准确的问题。本专利技术提供的包括下列步骤1)基于复杂系统的量表条目池确定，包括两个子步骤复杂系统熵聚类和相同属 性条目组合的合并；a)复杂系统熵聚类针对数据中的自变量数据，使用自组织的复杂系统上聚类技 术，将自变量进行聚类，并自动确定类的个数；b)相同属性条目组合的合并对于各个类，进行有监督回代，并根据因变量判断 其属性，对于属性相同的类，进行条目组合的合并；2)条目赋权，包括2个子步骤基于复杂系统不对称互信息计算条目之间相关性、 不对称互信息折算成整数的分子；a)相同属性内根据不对称互信息原来计算条目之间的关联性，提取出条目对之间 的双向关联性；b)根据双向关联性得到各个条目的权重，根据权重折算成各个属性下各个条目的 整数分数，便于实际应用；3)阈值确定，包括两个子步骤计算出特异性，敏感性和准确性、使用准确性曲线 确定阈值；a)根据每个条目的分数，回代至原始数据，根据属性结果，算出特异性，敏感性和 准确性；b)把设定的阈值从0变化至最高分，根据特异性，敏感性和准确性的最高值对于 的分数即确定为阈值。4下面进一步描述各步骤中可以选用的较佳操作方法。所述第1)步a)步骤中，复杂系统熵聚类方法基于改进的互信息刻画变量之间的 相关性，在此基础上提出聚类方法，之后把类回代到原始数据中对无监督聚类方法进行验 证以得到最优的类数目和参数，所述改进的互信息基于Shannon熵的互信息，强相关症状 之间与相反症状之间用阳性出现率来区分开，所述阳性出现率是指两个变量同时都为0的 概率；算出两两变量之间的改进的互信息，形成一个NXN的矩阵，记为T= (Δ μ ‘ (i， j))，选定一个特定的变量i，在集合Set (i) = {Δ μ ‘ (i，j)，j = 1，2... j乒i...N}中 取出值最大的前Z (1 ^ Z ^ N-1)个变量，形成一个有Z个元素的集合，记作D(i)，将满足 i e D(J)且j e D(i)的变量i和j聚在一起。所述第1)步b)步骤中所述有监督回代是把各个类回代到四诊信息变量中，然后 参考因变量的数据判断类的敏感性，敏感性越大，类就越符合临床。所述第2)步中权重的具体计算方法如下系统X = (X1,X2, -,XpI被有效分划为Si和5；，研究对象为Si = (X1,X2,…，Xk}，1彡k < P，μ (Xi5Xj)表示变量Xi对变量Xj的关 联度系数，μ (Xj, Xi)表示变量&对变量Xi的关联度系数，1 < i, j ^ k，变量Xi对于子系 统Si的贡献度为艮 所述第3)本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于复杂系统的中医证候诊断量表制作的方法，其特征在于，包括下列步骤：１）基于复杂系统的量表条目池确定，包括两个子步骤：复杂系统熵聚类和相同属性条目组合的合并；ａ）复杂系统熵聚类：针对数据中的自变量数据，使用自组织的复杂系统上聚类技术，将自变量进行聚类，并自动确定类的个数；ｂ）相同属性条目组合的合并：对于各个类，进行有监督回代，并根据因变量判断其属性，对于属性相同的类，进行条目组合的合并；２）条目赋权，包括２个子步骤：基于复杂系统不对称互信息计算条目之间相关性、不对称互信息折算成整数的分子；ａ）相同属性内根据不对称互信息原来计算条目之间的关联性，提取出条目对之间的双向关联性；ｂ）根据双向关联性得到各个条目的权重，根据权重折算成各个属性下各个条目的整数分数，便于实际应用；３）阈值确定，包括两个子步骤：计算出特异性，敏感性和准确性、使用准确性曲线确定阈值；ａ）根据每个条目的分数，回代至原始数据，根据属性结果，算出特异性，敏感性和准确性；ｂ）把设定的阈值从０变化至最高分，根据特异性，敏感性和准确性的最高值对于的分数即确定为阈值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，赵慧辉，陈建新，
申请(专利权)人：王伟，赵慧辉，陈建新，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]