基于贝叶斯分类器的脉象自动识别方法
摘要：
传统脉诊依靠医生按压腕部挠动脉脉搏进行脉象识别,具有很强的主观性和模糊性,其准确性与可靠性依赖于医生个人的主观感觉与经验积累,缺乏客观和量化的诊断指标.针对脉象信号复杂性以及脉象特征与脉象类别之间非线性等特点,提出一种基于贝叶斯分类器的脉象自动识别方法,并据此建立脉象定量诊断模型.首先,提取脉象信号的特征参数,创建脉象特征参数-脉象类别数据库,采用少数类合成过采样技术SMOTE结合Tomek links的方法,对数据库进行均衡,使不同的脉象类别具有大致相同的样本;然后基于均衡后的数据库学习贝叶斯网络结构,将得到的马尔可夫毯选择为特征集合并作为贝叶斯分类器的输入,创建脉象信号与类别之间的映射关系模型.通过创建的脉象样本数据库和交叉验证方法,对所提出的方法进行验证.结果表明:所提出的方法可有效识别脉象类型,对于脉位、脉率和脉律的预测准确率都超过90%,是一种有效的脉象定量诊断方法.
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doi：
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关键词：
贝叶斯分类器
脉诊
不平衡数据集
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Keyword：
Bayesian classifier
quantitative pulse diagnosis
class imbalance
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作者：
王慧燕
徐珊
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Author：
WANG Hui-Yan
XU Shan
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作者单位：
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刊名：
中国生物医学工程学报
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Journal：
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年，卷(期)：
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所属期刊栏目：
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基金项目
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在线出版日期：
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