评定帕金森病疗效的系统、方法、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种评定帕金森病疗效的系统、方法、电子设备及存储介质。

背景技术

帕金森病是一种常见的老年神经系统退行性疾病，多见于老年人，平均发病年龄为60岁左右，我国65岁以上人群帕金森病的患病率大约是1.7％，帕金森病的发病率和致残率逐渐攀升且找不到确切的病因，通过中药治疗帕金森病的效果非常显著，现有技术无法智能评定帕金森病治疗后的疗效。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种评定帕金森病疗效的系统、方法、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中无法智能评定帕金森病治疗后的疗效的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供一种评定帕金森病疗效的方法，所述方法具体包括：

采集一定数量的帕金森病例样本；

分别提取所述帕金森病例样本的特征信息，并对所述特征信息进行归一化处理；

基于归一化处理后的所述特征信息分别建立中医证候各分型的特征信息标准和对应的指标数据库；

通过Naive Bayes算法基于所述指标数据库和所述特征信息标准构建中医证候疗效评定模型；

将待判定患者治疗前证候特征信息和治疗后证候特征信息分别输入所述中医证候疗效评定模型，得到中医帕金森病的疗效评定结果。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：

进一步地，所述分别提取所述帕金森病例样本的特征信息，并对所述特征信息进行归一化处理，包括；

通过公式1计算所述特征信息的词条权重；

式中，D为一个包含m个文档的文档集合，D

进一步地，所述基于归一化处理后的所述特征信息分别建立中医证候各分型的特征信息标准和对应的指标数据库，包括：

通过公式2计算每个词条的相关度值；

式中，A为在病例分型类别c中词条t出现的文档数；B为在除了病例分类类别c的其他类别中词条t出现的文档数；C为在病例分型类别c中词条t未出现的文档数；N为所有类别中的文档数的总和。

进一步地，所述基于归一化处理后的所述特征信息分别建立中医证候各分型的特征信息标准和对应的指标数据库，还包括：

计算m个病例分型类别中每个词条的相关度值，得到m个相关度值；

取所述m个相关度值的平均值作为每个词条的权值，对词条按照词频从低到高排序，去除只在单个类别出现且词频低于预设词频阈值的词，对剩余词条按照权值从高到低排序，取权值高于预设权值阈值的词作为第二核心特征词。

一种评定帕金森病疗效的系统，包括：

采集模块，用于采集一定数量的帕金森病例样本；

处理模块，用于分别提取所述帕金森病例样本的特征信息，并对所述特征信息进行归一化处理；

第一构建模块，用于基于归一化处理后的所述特征信息分别建立中医证候各分型的特征信息标准和对应的指标数据库；

第二构建模块，用于通过Naive Bayes算法基于所述指标数据库和所述特征信息标准构建中医证候疗效评定模型；

中医证候疗效评定模型，用于将待判定患者治疗前证候特征信息和治疗后证候特征信息分别输入所述中医证候疗效评定模型，得到中医帕金森病的疗效评定结果。

进一步地，所述处理模块还用于：

通过公式1计算所述特征信息的词条权重；

式中，D为一个包含m个文档的文档集合，D

进一步地，所述第一构建模块还用于：

基于归一化处理后的所述特征信息分别建立中医证候各分型的特征信息标准和对应的指标数据库，包括：

通过公式2计算每个词条的相关度值；

式中，A为在病例分型类别c中词条t出现的文档数；B为在除了病例分类类别c的其他类别中词条t出现的文档数；C为在病例分型类别c中词条t未出现的文档数；N为所有类别中的文档数的总和。

进一步地，所述第一构建模块还用于：

计算m个病例分型类别中每个词条的相关度值，得到m个相关度值；

取所述m个相关度值的平均值作为每个词条的权值，对词条按照词频从低到高排序，去除只在单个类别出现且词频低于预设词频阈值的词，对剩余词条按照权值从高到低排序，取权值高于预设权值阈值的词作为第二核心特征词。

一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述方法的步骤。

一种非暂态计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述方法的步骤。

本发明实施例具有如下优点：

本发明中的评定帕金森病疗效的方法，采集一定数量的帕金森病例样本；分别提取所述帕金森病例样本的特征信息，并对所述特征信息进行归一化处理；基于归一化处理后的所述特征信息分别建立中医证候各分型的特征信息标准和对应的指标数据库；通过Naive Bayes算法基于所述指标数据库和所述特征信息标准构建中医证候疗效评定模型；将待判定患者治疗前证候特征信息和治疗后证候特征信息分别输入所述中医证候疗效评定模型，得到中医帕金森病的疗效评定结果；解决了现有技术中无法智能评定帕金森病治疗后的疗效的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1为本发明评定帕金森病疗效的方法的流程图；

图2为本发明评定帕金森病疗效的系统的框图；

图3为本发明提供的电子设备实体结构示意图。

其中附图标记为：

采集模块10，处理模块20，第一构建模块30，第二构建模块40，中医证候疗效评定模型50，电子设备60，处理器601，存储器602，总线603。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例

图1为本发明评定帕金森病疗效的方法实施例流程图，如图1所示，本发明实施例提供的一种评定帕金森病疗效的方法包括以下步骤：

S101，采集一定数量的帕金森病例样本；

具体的，帕金森病(Parkinson's disease，PD)是以运动障碍为主的神经系统退行性病变，以静止性震颤、肌张力增高、随意运动减少和姿势步态异常为主要特征。

比如，帕金森PD阴虚动风证的中医证候包括：(1)主症：①肢体震颤；②五心烦热；③盗汗；(2)次症：动作迟缓，肢体麻木，肢体疼痛，步履不稳，腰膝酸软，烦躁易怒，头晕，耳鸣，口渴，口苦，少寐，小便色黄，便秘；(3)舌象：舌瘦、舌红、少苔、无苔；(4)脉象：脉弦、沉、细、数。

S102，分别提取帕金森病例样本的特征信息，并对特征信息进行归一化处理；

具体的，通过公式1计算所述特征信息的词条权重；

式中，D为一个包含m个文档的文档集合，D

提取所述帕金森病例样本的特征信息(包括主症、次症、舌象、脉象等)，采用TF-IDF函数计算特征信息的词条权重。

S103，基于归一化处理后的特征信息分别建立中医证候各分型的特征信息标准和对应的指标数据库；

具体的，通过公式2计算每个词条的相关度值；

式中，A为在病例分型类别c中词条t出现的文档数；B为在除了病例分类类别c的其他类别中词条t出现的文档数；C为在病例分型类别c中词条t未出现的文档数；N为所有类别中的文档数的总和。

计算m个病例分型类别中每个词条的相关度值，得到m个相关度值；

取所述m个相关度值的平均值作为每个词条的权值，对词条按照词频从低到高排序，去除只在单个类别出现且词频低于预设词频阈值的词，对剩余词条按照权值从高到低排序，取权值高于预设权值阈值的词作为第二核心特征词。

表1

表1为PD中医证候量表及症状计分表。

S104，通过Naive Bayes算法基于指标数据库和特征信息标准构建中医证候疗效评定模型50；

具体的，用于基于Naive Bayes算法和评分标准，构建中医证候疗效评定模型50，即通过〔(治疗前-治疗后积分)×治疗前积分〕×100％(以百分数表示)，得到“显效、有效、无效、加重”等结果。

贝叶斯方法的基本思路是：假定要估计的模型参数是服从一定分布的随机变量，根据经验给出待估参数的先验分布(也称为主观分布)，关于这些先验分布的信息被称为先验信息；然后根据这些先验信息，并与样本信息相结合，应用贝叶斯定理求出待估参数的后验分布；再应用损失函数，得出后验分布的一些特征值，并把它们作为待估参数的估计量。

Naive Bayes算法基本原理：假设d

其中a

因为P(d

其中，P(c

式中，N

对样本d

S105，将待判定患者治疗前证候特征信息和治疗后证候特征信息分别输入中医证候疗效评定模型50，得到中医帕金森病的疗效评定结果。

具体的，比如，PD阳虚血瘀证：(1)主症：①肌肉强直；②动作迟缓；③肢体疼痛；④肢体麻木；⑤畏寒怕冷；(2)次症：表情淡滞，步履不稳，腰膝酸软，固定疼痛，疲乏无力，少气懒言，嗜睡，健忘，情绪抑郁，头晕，自汗，泄泻，食冷不适，纳差；(3)舌象：舌胖大、舌淡白或青紫、舌有瘀点或瘀斑、苔白；(4)脉象：脉涩、沉、结代。依据：具备主症2项，次症3项，结合舌脉，且根据中医证候量表，症状总分≥27分(百分位制，下同)，即可诊断为PD阳虚血瘀证。其中轻证：27～40分；中等程度：41～66分；重证：67分及以上。

图2为本发明评定帕金森病疗效的系统实施例流程图；如图2所示，本发明实施例提供的一种评定帕金森病疗效的系统，包括以下步骤：

采集模块10，用于采集一定数量的帕金森病例样本；

处理模块20，用于分别提取所述帕金森病例样本的特征信息，并对所述特征信息进行归一化处理；

所述处理模块20还用于：

通过公式1计算所述特征信息的词条权重；

式中，D为一个包含m个文档的文档集合，D

第一构建模块30，用于基于归一化处理后的所述特征信息分别建立中医证候各分型的特征信息标准和对应的指标数据库；

所述第一构建模块30还用于：

基于归一化处理后的所述特征信息分别建立中医证候各分型的特征信息标准和对应的指标数据库，包括：

通过公式2计算每个词条的相关度值；

式中，A为在病例分型类别c中词条t出现的文档数；B为在除了病例分类类别c的其他类别中词条t出现的文档数；C为在病例分型类别c中词条t未出现的文档数；N为所有类别中的文档数的总和。

所述第一构建模块30还用于：

计算m个病例分型类别中每个词条的相关度值，得到m个相关度值；

取所述m个相关度值的平均值作为每个词条的权值，对词条按照词频从低到高排序，去除只在单个类别出现且词频低于预设词频阈值的词，对剩余词条按照权值从高到低排序，取权值高于预设权值阈值的词作为第二核心特征词。

第二构建模块40，用于通过Naive Bayes算法基于所述指标数据库和所述特征信息标准构建中医证候疗效评定模型50；

中医证候疗效评定模型50，用于将待判定患者治疗前证候特征信息和治疗后证候特征信息分别输入所述中医证候疗效评定模型50，得到中医帕金森病的疗效评定结果。

本发明中的评定帕金森病疗效的系统，通过采集模块10采集一定数量的帕金森病例样本；通过处理模块20分别提取所述帕金森病例样本的特征信息，并对所述特征信息进行归一化处理；通过第一构建模块30基于归一化处理后的所述特征信息分别建立中医证候各分型的特征信息标准和对应的指标数据库；第二构建模块40通过Naive Bayes算法基于所述指标数据库和所述特征信息标准构建中医证候疗效评定模型50；将待判定患者治疗前证候特征信息和治疗后证候特征信息分别输入所述中医证候疗效评定模型50，得到中医帕金森病的疗效评定结果；解决了现有技术中无法智能评定帕金森病治疗后的疗效的问题。

图3为本发明实施例提供的电子设备实体结构示意图，如图3所示，电子设备60包括：处理器601(processor)、存储器602(memory)和总线603；

其中，处理器601、存储器602通过总线603完成相互间的通信；

处理器601用于调用存储器602中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：采集一定数量的帕金森病例样本；分别提取所述帕金森病例样本的特征信息，并对所述特征信息进行归一化处理；基于归一化处理后的所述特征信息分别建立中医证候各分型的特征信息标准和对应的指标数据库；通过Naive Bayes算法基于所述指标数据库和所述特征信息标准构建中医证候疗效评定模型50；将待判定患者治疗前证候特征信息和治疗后证候特征信息分别输入所述中医证候疗效评定模型50，得到中医帕金森病的疗效评定结果。

本实施例提供一种非暂态计算机可读介质，非暂态计算机可读介质存储计算机指令，计算机指令使计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：采集一定数量的帕金森病例样本；分别提取所述帕金森病例样本的特征信息，并对所述特征信息进行归一化处理；基于归一化处理后的所述特征信息分别建立中医证候各分型的特征信息标准和对应的指标数据库；通过Naive Bayes算法基于所述指标数据库和所述特征信息标准构建中医证候疗效评定模型50；将待判定患者治疗前证候特征信息和治疗后证候特征信息分别输入所述中医证候疗效评定模型50，得到中医帕金森病的疗效评定结果。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。