CN109935328A - 一种基于贝叶斯模型的体质辨识方法 - Google Patents

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徐兆红
杨华元
秦晶
张奎
张文秋韵
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Abstract

本发明涉及一种基于贝叶斯模型的体质辨识方法,包括如下步骤:Step1:中医问诊知识图谱的构建;(1)将人体划分为多种体质,并统计人体具有的多种症状;(2)在体质与症状之间构成联系,使每个体质相对应多种症状;Step2:构建贝叶斯模型;,根据判断症状

Description

一种基于贝叶斯模型的体质辨识方法
技术领域
本发明涉及体质辨识领域,具体涉及到利用中医问诊知识图谱,分类并辨识被测者体质的辨识方法。
背景技术
体质现象是人类生命活动的一种重要表现形式,是指人体生命过程中,在先天禀赋和后天获得的基础上所形成的形态结构、生理功能和心理状态方面综合的、相对稳定的固有特质,是人类在生长、发育过程中所形成的与自然、社会环境相适应的人体个性特征。中医体质学以生命个体的人为研究出发点,旨在研究不同体质构成特点、演变规律、影响因素、分类标准,从而应用于指导疾病的预防、诊治、康复与养生。
中医对体质的论述始于西汉时期的《黄帝内经》,中华中医药学会标准中有《中医体质分类、判定方法与判定标准》,把中医体质分成了9类,分别是阳虚质、阴虚质、气虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、特禀质、气郁质、平和质。其中平和质是健康体质,其余8种是亚健康体质。
在《中医体质分类、判定方法与判定标准》中体质辨识是基于量表的方法,存在:体质判定时,需要做62道题,时间太长,体验不好,从而给实际的操作带来了诸多不便。
发明内容
本发明目的是为了克服现有技术的不足而提供一种能够通过贝叶斯模型快速的对人体的体质进行辨识,优化交互时间的基于贝叶斯模型的体质辨识方法。
为达到上述目的,本发明采用的技术方案是:一种基于贝叶斯模型的体质辨识方法,包括如下步骤:
Step1:中医问诊知识图谱的构建;
(1)将人体划分为多种体质,并统计人体具有的多种症状;
(2)在体质与症状之间构成联系,使每个体质相对应多种症状;
Step2:构建贝叶斯模型;
设 S 是病人的集合;设为k种症状组合,其中,n根据具体症状组合中的症状数量而定;为体质组合,其中,s根据体质组合中体质数量而定;
是S中呈现症状组合的病人;是S中体质组合的人的事件;是呈现某些症状并属于体质组合的事件;表示事件发生情况下事件也发生的概率;
若已知为体质组合是的人中是的概率;为体质组合的人的概率;
贝叶斯公式为:
其中,由某区域体质抽查计算获得,用条件概率计算获得;
根据判断症状属于哪类体质的概率。
进一步的,所述由某区域体质抽查计算获得,其方法如下:随机选出每份包含体质组合的体质统计表数份,例如样本总数为N份,对于每一种体质组合的人数为,则
进一步的,所述采用条件概率计算如下:
表示同时发生的概率,对于每一种体质组合,发现同时是的人数为,则我们可以估计:
将所得估计值代入,就可得出条件概率的估计值。
进一步的,所述体质包括如下几种:阳虚质、阴虚质、气虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、特禀质、气郁质、平和质。
进一步的,所述气虚质与疲乏、气短、心慌、头晕、感冒、没精神、声音低弱无力、虚汗相对应;平和质与精力充沛、疲乏、声音低弱无力、情绪低沉、怕冷、环境变化敏感、失眠、健忘相对应。
由于上述技术方案的运用,本发明与现有技术相比具有下列优点:
本发明方案的基于贝叶斯模型的体质辨识方法,其构建了中医问诊知识图谱,并通过构建贝叶斯模型来快速的对人体的体质进行辨识,优化交互时间,便于人们对自己身体状况的了解,能够更好的保护好自己的身体,具有较高的实用性。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明所述的一种基于贝叶斯模型的体质辨识方法,包括如下步骤:Step1:中医问诊知识图谱的构建;
(1)将人体划分为多种体质,并统计人体具有的多种症状;
(2)在体质与症状之间构成联系,使每个体质相对应多种症状;
在构建中医问诊知识图谱时,其构建的理论主要来源于《主要来自《中医体质分类、判定方法与判定标准》的62道题。
Step2:构建贝叶斯模型;
设 S 是病人的集合;设为k种症状组合,其中,n根据具体症状组合中的症状数量而定;为体质组合,其中,s根据体质组合中体质数量而定;
是S中呈现症状组合的病人;是S中体质组合的人的事件;是呈现某些症状并属于体质组合的事件;表示事件发生情况下事件也发生的概率;
若已知为体质组合是的人中是的概率;为体质组合的人的概率;
贝叶斯公式为:
其中,由某区域体质抽查计算获得,用条件概率计算获得;
根据判断症状属于哪类体质的概率。
其中,由某区域体质抽查计算获得,其方法如下:
随机选出每份包含体质组合的体质统计表数份,例如样本总数为N份,对于每一种体质组合的人数为,则
其中,采用条件概率计算如下:
表示同时发生的概率,对于每一种体质组合,发现同时是的人数为,则我们可以估计:
将所得估计值代入,就可得出条件概率的估计值。
作为进一步的优选实施例,所述体质包括如下几种:阳虚质、阴虚质、气虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、特禀质、气郁质、平和质。
作为进一步的优选实施例,所述气虚质,与疲乏、气短、心慌、头晕、感冒、没精神、声音低弱无力、虚汗相对应;平和质与精力充沛、疲乏、声音低弱无力、情绪低沉、怕冷、环境变化敏感、失眠、健忘相对应。
实施例一:
假设有三种体质组合,都与症状组合相关,
根据构建的贝叶斯模型:
因此进行体质辨识时,三种体质组合按权重从大到小的推荐顺序为
以上仅是本发明的具体应用范例,对本发明的保护范围不构成任何限制。凡采用等同变换或者等效替换而形成的技术方案,均落在本发明权利保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于贝叶斯模型的体质辨识方法,其特征在于,包括如下步骤:
Step1:中医问诊知识图谱的构建;
(1)将人体划分为多种体质,并统计人体具有的多种症状;
(2)在体质与症状之间构成联系,使每个体质相对应多种症状;
Step2:构建贝叶斯模型;
设S是病人的集合;设为k种症状组合,其中,n根据具体症状组合中的症状数量而定;为体质组合,其中,s根据体质组合中体质数量而定;
是S中呈现症状组合的病人;是S中体质组合的人的事件;是呈现某些症状并属于体质组合的事件;表示事件发生情况下事件也发生的概率;
若已知为体质组合是的人中是的概率;为体质组合的人的概率;
贝叶斯公式为:
其中,由某区域体质抽查计算获得,用条件概率计算获得;
根据判断症状属于哪类体质的概率。
2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯模型的体质辨识方法,其特征在于:所述由某区域体质抽查计算获得,其方法如下:
随机选出每份包含体质组合的体质统计表数份,如样本总数为N份,对于每一种体质组合的人数为,则
3.根据权利要求1或2所述的基于贝叶斯模型的体质辨识方法,其特征在于:所述采用条件概率计算如下:
表示同时发生的概率,对于每一种体质组合,发现同时是的人数为,则我们可以估计:
将所得估计值代入,就可得出条件概率的估计值。
4.根据权利要求1所述的基于贝叶斯模型的体质辨识方法,其特征在于:所述体质包括如下几种:阳虚质、阴虚质、气虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、特禀质、气郁质、平和质。
5.根据权利要求4所述的基于贝叶斯模型的体质辨识方法,其特征在于:所述气虚质与疲乏、气短、心慌、头晕、感冒、没精神、声音低弱无力、虚汗相对应;平和质与精力充沛、疲乏、声音低弱无力、情绪低沉、怕冷、环境变化敏感、失眠、健忘相对应。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114141380A (zh) * 2021-08-12 2022-03-04 北京好欣晴移动医疗科技有限公司 数据处理和分析方法、装置和系统
CN114360715A (zh) * 2022-01-11 2022-04-15 平安科技(深圳)有限公司 体质辨识方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105956382A (zh) * 2016-04-26 2016-09-21 北京工商大学 基于改进型cart决策树与模糊朴素贝叶斯组合模型的中医体质优化分类方法
KR101830314B1 (ko) * 2017-07-26 2018-02-20 재단법인 구미전자정보기술원 인공지능 기반 베이지안 네트워크를 이용한 췌장암 진단에 필요한 정보제공 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
CN108461151A (zh) * 2017-12-15 2018-08-28 北京大学深圳研究生院 一种知识图谱的逻辑增强方法及装置
CN108565019A (zh) * 2018-04-13 2018-09-21 合肥工业大学 多学科适用的临床检查组合推荐方法及装置
CN109448838A (zh) * 2018-09-28 2019-03-08 小伍健康科技(上海)有限责任公司 一种基于深度神经网络的症状诊断方法及设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105956382A (zh) * 2016-04-26 2016-09-21 北京工商大学 基于改进型cart决策树与模糊朴素贝叶斯组合模型的中医体质优化分类方法
KR101830314B1 (ko) * 2017-07-26 2018-02-20 재단법인 구미전자정보기술원 인공지능 기반 베이지안 네트워크를 이용한 췌장암 진단에 필요한 정보제공 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
CN108461151A (zh) * 2017-12-15 2018-08-28 北京大学深圳研究生院 一种知识图谱的逻辑增强方法及装置
CN108565019A (zh) * 2018-04-13 2018-09-21 合肥工业大学 多学科适用的临床检查组合推荐方法及装置
CN109448838A (zh) * 2018-09-28 2019-03-08 小伍健康科技(上海)有限责任公司 一种基于深度神经网络的症状诊断方法及设备

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
黄冲等: "基于统计分析的中医体质分类研究", 《中国管理科学》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114141380A (zh) * 2021-08-12 2022-03-04 北京好欣晴移动医疗科技有限公司 数据处理和分析方法、装置和系统
CN114360715A (zh) * 2022-01-11 2022-04-15 平安科技(深圳)有限公司 体质辨识方法、装置、电子设备及存储介质

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