CART算法在病理脉象诊断中的应用研究

"基于分类回归树的病理脉象诊断研究，甘俊杰，王晨升，中国科技论文在线，北京邮电大学自动化学院" 在中医诊断中，脉象是判断疾病的重要依据之一，但由于其本身的模糊性和复杂性，脉象的准确识别一直是挑战。本文由甘俊杰、王晨升和魏伟共同研究，探讨了如何运用分类回归树（CART, Classification and Regression Tree）这一机器学习方法来解决病理脉象的识别问题。他们针对脉象的模糊特性以及中医独特的辨证思维，提出了一种创新的应用CART算法的模型。 该模型建立了一个包含6个评价指标的单脉决策树，这6个评价指标可能是衡量脉象特征的关键因素，如脉搏的频率、强度、节律等。通过对28种不同的脉象特征进行分析，研究人员对CART算法进行了优化，从而减少了训练模型所需的时间。优化后的算法在处理大量脉象数据时能更高效地学习和理解模式。 模型的训练是基于在线数据库进行的，通过对数据库中的数据进行学习，得到了每个评价指标的阈值。这些阈值用于对实际测量的脉象数据进行分类识别。实验结果显示，采用CART算法的识别准确率达到了81%，相比传统的模糊聚类方法，准确率提升了6个百分点。这意味着CART模型在病理脉象识别方面表现出较高的精确度。 此外，CART决策树模型还具有良好的可解释性，这在医疗领域尤为重要，因为医生可以理解模型的决策过程，从而增加对诊断结果的信任。这种直观有效的识别方法为计算机自动识别脉象和辅助疾病诊断提供了新的思路，有助于提升医疗诊断的效率和准确性。 关键词涉及到的技术和领域包括分类回归树、决策树、脉象识别和病理诊断，这些都属于信息技术在医学中的应用，特别是人工智能和数据科学在中医现代化进程中的重要作用。中图分类号分别对应于计算机科学技术（TP181）和医学（R241.1），进一步突显了这篇论文的跨学科性质。 这项研究展示了CART算法在中医脉象诊断中的潜力，为未来中医现代化和智能化的发展提供了理论支持和技术借鉴。