【摘 要】
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目的:慢性胃炎发病率居各种胃病之首。中医辨证治疗在缓解其临床症状，改善腺体萎缩及逆转肠化有着显著的临床疗效。但临床的证候信息是一个高维、高阶、非线性的开放复杂系统，
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目的:慢性胃炎发病率居各种胃病之首。中医辨证治疗在缓解其临床症状，改善腺体萎缩及逆转肠化有着显著的临床疗效。但临床的证候信息是一个高维、高阶、非线性的开放复杂系统，传统的线性方法不能很好地处理这种复杂的非线性问题。本研究以非线性复杂适应系统科学原理和方法为指导，筛选证候诊断的关键症状和体征（主症），并应用最新的模式识别方法构建慢性胃炎常见证候的诊断模型，为慢性胃炎中医证候诊断的客观化研究提供新的思路和方法。 方法:本研究综合运用多种数理统计学（因子分析、Logistic回归）和数据挖掘方法（包括随机森林、谱聚类和模块度结合、互信息和粗糙集结合等方法）分别对临床慢性胃炎常见的6种病性证候要素进行主症的特征选择，并基于多标记学习算法，运用挑选的主症构建慢性胃炎中医常见证候要素的辨证模型。 结果:(1)运用中医脾（胃）系问诊信息采集系统实现对慢性胃炎患者中医四诊信息的规范化采集，构建了2680例样本的数据库，为慢性胃炎疾病的临床研究提供了规范化采集和数据管理工具;(2)选取数据库中919例慢性胃炎患者的病例，挑选慢性胃炎患者临床常见6种病性证候要素的主症集合，包括:热证、寒证、气虚证、阳虚证、气滞证和湿证的主症集合;(3)运用多标记学习算法构建6种常见证候要素的分类模型，并进行模型评价，验证分类准确率。得到热证分类准确率为81.4％，寒证分类准确率为87.4％，气虚证分类准确率为77.4％，阳虚证分类准确率为88.0％，气滞证分类准确率为76.9％，湿证分类准确率为86.0％。结论:综合运用多种数据挖掘方法和统计学方法，挑选出慢性胃炎临床常见证候要素的主症集合，建立了符合中医诊断信息特点的数据挖掘方法和主症的提取方法;并在主症选择的基础上，运用多标记学习技术构建的证候诊断模型具有较好的分类准确率，为慢性胃炎中医证候诊断的规范化及客观化研究提供有益借鉴，也为开发具有自主知识产权的慢性胃炎自动辅助诊断系统提供科研积累。
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