[發明專利]一種基于自適應模糊神經網絡的睡眠障礙中醫診治方法

在審

• 申請號: 201910867437.8
• 申請日: 2019-09-12
• 公開（公告）號: CN110623640A
• 公開（公告）日: 2019-12-31
• 發明（設計）人: 胡若;李明;李戍軍;徐虹;王金云;王華嘉;李學日;趙慧民
• 申請（專利權）人: 廣東技術師范大學
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 11350 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 肖平安

本發明涉及一種基于自適應模糊神經網絡的睡眠障礙中醫診治方法，其特征在于包括步驟：一，根據望、聞、問、切的中醫四診法將睡眠障礙的臨床癥狀進行分類，并將睡眠障礙進行證候分類；二，根據中醫醫治原則，將不同的證候推薦不同的方藥；三，構建自適應模糊神經網絡中醫睡眠障礙診斷模型；四，構建睡眠障礙癥藥中醫診治的數學模型；五，將睡眠障礙癥狀以數字的方式輸入到所述中醫診治的數學模型當中，進而輸出方藥的診治結果。本發明不但在診斷中醫睡眠障礙是完全能實現的，而且比起其它診斷模型功能更加強大和有效。

技術領域

本發明涉及一種基于自適應模糊神經網絡的睡眠障礙中醫診治方法。

背景技術

人類文明發展到今天，睡眠問題是一個全世界人民面臨的一個重要而又普遍的難題。如今人工智能已逐步進入醫療領域，在中醫診斷病癥上，目前常用以下兩種智能診斷方法：

1).人工神經網絡診斷方法：ANN具有較強的自學習和聯想功能，對專家知識利用就好，但無法處理和描述模糊信息，不能借助已有的知識經驗去解釋疾病診斷的推理過程和推理結果。

2).基于專家系統：該系統既可處理確定癥狀，又可處理不確定的模糊癥狀，提高了癥狀診斷系統對語言知識的處理能力。缺點是不能自己獲取知識、自學習能力差、無法自動生成規則及調整隸屬函數、知識庫維護困難。

而ANFIS(自適應模糊神經推理系統)是集學習、聯想、識別、信息處理于一體，吸取了上述兩種診斷方法的優勢，又彌補其的不足。目前自適應模糊神經網絡在中醫診斷睡眠障礙中還未見有采用ANFIS來研究中醫睡眠障礙的診治技術。

發明內容

本發明針對現有技術的不足，提供一種基于自適應模糊神經網絡的睡眠障礙中醫診治方法；該方法不但在診斷中醫睡眠障礙是完全能實現的，而且比起其它診斷模型功能更加強大和有效。

為了達到上述目的，本發明一種基于自適應模糊神經網絡的睡眠障礙中醫診治方法，主要包括以下步驟：

第一，根據望、聞、問、切的中醫四診法將睡眠障礙的臨床癥狀進行分類，并將睡眠障礙進行證候分類；

第二，根據中醫醫治原則，將不同的證候推薦不同的方藥；

第三，構建自適應模糊神經網絡中醫睡眠障礙診斷模型；

第四，構建睡眠障礙癥藥中醫診治的數學模型；

最后，將睡眠障礙癥狀以數字的方式輸入到所述中醫診治的數學模型當中，進而輸出方藥的診治結果；

所述第三步中主要包括如下步驟：首先依據中醫學基礎理論和臨床經驗遴選中醫睡眠障礙癥狀，確定睡眠障礙與癥狀的二元模糊關系，并采用Mamdani和T-S推理方法構建模糊推理系統(Fuzzy Inference System)，即FIS；然后利用失眠數據和模糊推理系統構建相應的自適應模糊神經網絡中醫睡眠障礙診斷模型ANFIS。

優選地，所述睡眠障礙的證候分成肝郁化火型、痰熱內擾型、陰虛火旺型和心脾兩虛型。

優選地，所述第三步在構建自適應模糊神經網絡中醫睡眠障礙診斷模型的過程中的語言變量及語言值為高斯和網格劃分法。

經研究發現，選取高斯Membership function得出的訓練結果精度最準確，因此選取高斯Membership function。選取網格劃分法(Grid partition)產生的規則總條數為輸入變量的Membership function個數的乘積，且輸出中醫睡眠障礙證候S的隸屬度函數是離散單個的定值，根據臨床樣本數據，四個輸入語言變量和一個輸出語一言變量的取值都各有不同，依據醫案數據，四個輸入量和一個輸出量的值是不同的。

本發明不但在診斷中醫睡眠障礙是完全能實現的，而且比起其它診斷模型功能更加強大和有效。

附圖說明