[发明专利]基于复杂系统的中医证候诊断量表制作的方法

权利要求书

1.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。

2.按权利要求1所述的方法，其特征在于，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N×N的矩阵，记为T＝(Δμ′(i，j))，选定一个特定的变量i，在集合Set(i)＝{Δμ′(i，j)，j＝1，2...j≠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∈D(j)且j∈D(i)的变量i和j聚在一起。

3.按权利要求1所述的方法，其特征在于，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。

4.按权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第2)步中权重的具体计算方法如下：系统X＝{X₁，X₂，…，X_p}被有效分划为S_i和研究对象为S_i＝{X₁，X₂，…，X_k}，1≤k＜p，μ(X_i，X_j)表示变量X_i对变量X_j的关联度系数，μ(X_j，X_i)表示变量X_j对变量X_i的关联度系数，1≤i，j≤k，变量X_i对于子系统S_i的贡献度为gi=Σj=1kμ(Xi,Xj)+μ(Xj,Xi)2,j≠i.]]>

5.按权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第3)步a)步骤使用复杂系统计算过程中的敏感性、特异性和准确性，将ROC曲线下面积作为阈值指标。