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# 1.绪论
## 1.1项目背景
中医诊断的核心内容是辨证,其指导着中医临床的治疗方法、处方用药。在我国长达数千年的中医实践中,历代医家提出了三焦辨证、六经辨证、八纲辨证、脏腑辨证和卫气营血辨证等多种辨证方法,这些方法彼此重叠、相互补充、共同发展并指导着中医临床实践。但是,临床上病情千变万化,证型异同难辨,辨证方法越来越多,辨证思维却越发混乱,这给临床辨证带来极大困惑[1]。怎样从海量的临床实践中找到辨证的规律和原理,从而为病症证的规范化提供依据和参考,这已成为当下中医辨证的研究重点和发展方向。
随着信息化在中医领域的发展以及电子病历的广泛应用,数据化的病历资料为中医辨证的临床实践经验挖掘提供了数据基础。中国中医科学院的刘保延研究员认为“只要能够将真实世界的临床实践的诊疗信息快捷、准确、全面的数据化,形成前所未有的大数据,才可能使中医辨证论治个体诊疗正常实施中所蕴含的各种创新得以科学地展现[2]”。
本设计正是顺应“以数据为导向”的中医临床科研发展趋势,以中医藏象辨证理论为中医理论指导,以机器学习领域广泛应用、表现优良的深度学习和集成学习理论为方法基础,以面向对象思想、MVC模式为开发规范,设计和实现中医藏象辨证量化诊断系统,为大数据时代中医辨证研究提供方法探索和实践参考。
## 1.2目的与意义
从学科发展的角度讲,本设计尝试利用集成学习、深度学习等机器学习算法从中医临床数据中挖掘常见证型的量化诊断规律,形成“以数据为支撑”、“以算法为驱动”的辨证量化诊断体系,为大数据时代中医辨证研究提供参考。
从临床实践的角度讲,本设计尝试利用Bootstrap.js,JqueryUI.js、Echarts.js等组件开发用户友好的中医藏象辨证量化诊断系统,支持医案的傻瓜式录入、诊断结果的直观式展示以及算法模型一键式评估,能够提高临床实践中医案录入、医案清洗、量化诊断和算法评估等操作的易用性和可用性。
从个人提升的角度讲,通过本设计的探索实践,可以学习到中医藏象辨证理论,理解机器学习算法实现与优化原理,掌握Web开发技术,熟悉各种开源组件,提高独立开发能力和整体专业水平,为进一步的科研或工作打下理论与实践基础。
## 1.3任务概述
### 1.3.1设计目标
对深度学习、集成学习等算法进行深入研究,探索利用相关算法开展中医辨证的创新研究与应用,利用相关算法实现临床数据采集、量化诊断和可视化结果展示。具体功能如下:
a) 在藏象辨证体系指导下,利用算法实现中医智能诊断,即从临床信息到中医证型的计算;
b) 利用算法对中医医案进行分析,从准确率、召回率、F1值等比较模型优劣;
c) 设计智能辨证程序,将算法集成到程序中,实现输入“症状信息”得“辨证结果”;
d) 设计两种用户交互模式,包括单个病人智能辨证和批量数据导入后的智能辨证;数据导入支持采用文本、Excel、表单和数据库等常用格式;相关结果存储到数据库中,用于历史记录的查询;
e) 历史辨证数据的可视化结果展示,包括症状体征的分布、证型的分布等,采用图表展示。
### 1.3.2算法要求
为实现中医藏象辨证量化诊断系统对算法的封装集成,考虑用户交互体验以及灵活的算法选择和扩展,算法应达到以下要求:
a) 算法性能表现良好,具有合理的时间复杂度和空间复杂度,在8G内存的个人服务器上能够在合理的响应时间内返回算法结果,避免用户过长时间等待,降低用户体验;
b) 算法准确率应具有一定的参考价值,至少应保证是随机猜测的平均准确率10倍以上,即假设有n种分类结果,在大量随机猜测条件下期望准确率应为,则算法的准确率至少应保证在以上,说明算法具有一定参考价值,值得进一步研究和提升;
c) 算法应该灵活、可扩展,即仅限定必要的模型参数和默认参数,向系统用户开放一定的调参功能,让用户选择最优的模型参数以及评估指标。
### 1.3.3平台特点
a) 从UI设计角度来说,界面风格简洁,布局美观。采用上导航栏、左菜单栏、右下功能区的区块布局,块内采用单一色调,配以提示性Logo,风格统一,简洁美观,使用户操作一目了然,轻松上手,不存在任何使用障碍;
b) 从功能使用角度来说,支持文本、表格、表单、数据库等多种方式录入医案,兼容性强;能够实现实时智能输入提示,减少用户操作,提高录入效率;支持维护用户字典,定义常用输入选项,可扩展性强;
c) 从用户体验角度来说,诊断及算法评估功能采用柱状图、折线图、饼状图、雷达图、关系网络图等图表形式展示,数据结果直观化,降低用户理解负担和专业水平要求,即便没有专业统计分析知识的一般用户也能理解本系统分析结果。
# 2.相关技术简介
## 2.1相关算法
### 2.1.1 AdaBoost
AdaBoost算法是集成学习技术中Boosting元算法框架的最成功的代表,被称为数据挖掘十大算法之一[3]。它能够将准确度仅比随机猜测准确度高一点的弱学习器增强为准确度高很多的强学习器,其几乎可以使用在目前所有流行的机器学习算法上来进一步加强原算法的准确度。
该算法的核心思想是针对同一批训练样本,使用多个相同或不同的弱分类器进行学习与评估,不同的是其采用不同的线性组合顺序,前一个分类器评估得到错分的样本会被加大权值,使得下一个分类器聚焦于之前被分错的样本,使其能够有针对性地增强对具有特定特征的样本的分类能力,进而使弱分类器全体组合而成的强学习器对全体样本表现出更可靠的分类能力。
### 2.1.2随机森林
随机森林算法是集成学习技术中Bagging元算法框架的最成功代表,其弱分类器采用同为数据挖掘十大算法的决策树,其能够明显提高作为弱学习器的决策树的分类能力。
决策树的思想本质实际上就是寻找最有效的划分方法将目标变量足够地分开,使得相同类别的样本聚集,不同类别的样本分开,不同的决策树区别在于划分依据,ID3使用信息增益,C4.5使用信息增益率,CART使用基尼系数[4]。其大体的建树思路如下图1所示:
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详情介绍:https://www.yuque.com/sxbn/ks/100010952 本系统采用 B/S 架构,使用 Python 语言进行后端开发,HTML、JavaScript、CSS 进行前端开发。系统分为五个功能模块,即数据采集模块、Web 交互模块、数据处理模块、数据存储模块以及数据展示模块: a) 数据采集模块,用于收集用户门诊信息,支持单项表单录入或语音输入,以及批量文件导入。 b) Web 交互模块,即负责与用户进行交互,同时协调后端组件进行工作,系统基于 Python 强大的 Django 框架进行开发,采用 MVC 的软件设计模式; c) 数据处理模块,即负责算法模型对数据的处理,利用 Sklearn 包的 AdaBoost、随机森林等算法进行集成学习,利用 Tensorflow 框架进行深度学习,对输入的症状、体征信息进行量化诊断并返回准确率、召回率等指标; d) 数据存储模块,本系统采用 MySQL 数据库; e) 数据展示模块,负责向用户直观地展示历史诊断结果,系统采用 Echarts.js 和 D3.js 脚本进行作图。
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100010952-基于Python+MySQL实现(Web)中医藏象辨证量化诊断系统.zip (79个子文件)
quantitative_diagnosis_system
程序
app
utils.py 2KB
__init__.py 1KB
MySQLconnect.py 4KB
algo
__init__.py 1024B
clean_data.py 10KB
adaboost.py 3KB
data
sym.txt 32KB
syn.txt 906B
test.xlsx 9KB
test.txt 191B
pul.txt 221B
data.xlsx 813KB
ton.txt 444B
cnn.py 7KB
unfinished
__init__.py 1024B
community_detection.py 441B
random_forest.py 2KB
SpectralClistering.py 3KB
models.py 23KB
handlers.py 7KB
views.py 8KB
templates
table
train_table.html 1KB
syndrome_table.html 1KB
diagnose_table.html 2KB
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tongue_table.html 1KB
clean_table.html 2KB
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login.html 3KB
index.html 18KB
graph.gexf 31KB
content
tongue_content.html 12KB
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diagnose_content.html 8KB
symptom_content.html 12KB
pulse_content.html 12KB
algorithm_content.html 5KB
input_content.html 15KB
syndrome_content.html 12KB
display_content.html 2KB
train_content.html 14KB
route.py 3KB
manage.py 426B
requirements.txt 231B
.gitignore 36B
static
js
bootstrap.js 68KB
toastr.js 17KB
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jquery.js 252KB
dataTool.min.js 4KB
img
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icon_llscxt_dl_bg.png 285KB
logo.jpg 40KB
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code_test.png 23KB
css
style.css 8KB
toastr.css 8KB
layui.css 5KB
main.css 46KB
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bootstrap.css 143KB
main.css.map 50KB
qds.css 2KB
fonts
Linearicons-Free.eot 55KB
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config.py 223B
LICENSE 1KB
文档
毕业论文.docx 2.2MB
开题报告.docx 574KB
开题报告.pptx 2.3MB
毕业答辩.pptx 2.66MB
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资源评论
- weixin_434708192023-07-03mysql数据库文件呢?
- maning_0052023-07-13非常有用的资源,可以直接使用,对我很有用,果断支持!
- dongfeng_tx2023-03-13资源内容详细全面,与描述一致,对我很有用,有一定的使用价值。
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