背景冠状动脉(以下简称冠脉)造影是诊断冠心病的金标准,冠脉粥样硬化是冠脉狭窄的病理基础,可根据患者冠脉狭窄的程度和范围将其分为冠脉轻度狭窄患者(狭窄30%)、冠脉临界病变患者(又称中等程度狭窄,狭窄30%～70%)、拟行经皮冠状动脉介入治疗(Percutaneous coronary intervention,PCI)患者和拟行冠状动脉旁路植入术(Coronary artery bypass graft,CABG)患者。既往冠心病证候相关研究主要集中在经冠脉造影确诊的冠心病患者(狭窄≥50%),而针对冠脉轻度狭窄患者、冠脉临界病变患者,以及冠脉三支病变或合并左主干病变的拟行CABG患者证候特点的研究相对较少。冠脉不同狭窄程度预后并不相同,在治疗策略上各有侧重,而根据临床治疗策略进行冠脉狭窄患者的分类更具有指导意义。通过对冠脉轻度狭窄到冠脉重度狭窄中医证候的全程研究,有利于发现冠脉狭窄患者中医发病机制及证候演变规律,进而指导临床用药。目的探讨冠脉不同狭窄程度患者中医证候特点及规律;构建冠脉临界病变患者中医证候分类模型,挖掘对中医证候诊断贡献较大的症状体征,为中医证候量化诊断标准的制定提供备选条目。方法开展多中心横断面调查,纳入从2017年9月1日到2018年12月31日在中国中医科学院广安门医院、首都医科大学附属北京安贞医院、云南省中医院和新乡医学院第一附属医院经冠脉造影证实存在冠脉狭窄的2138例患者。研究前对多中心调查者进行培训,规范量表填写标准以及信息采集标准。采集一般资料(性别、年龄、合并疾病等)、中医四诊信息(症状、体征、舌脉等)和冠脉造影结果。临床数据采用频数分析、方差分析、X2检验等方法进行分析;此外,针对冠脉临界病变患者,采用SPSS Modeler18.0软件中的神经网络算法构建中医证候分类模型,并绘制增益图和收益图对模型准确性进行检验。本研究已得到中国中医科学院广安门医院伦理委员会批准(伦理编号:2017-058-KY-01),并在中国临床试验中心注册(注册号:ChiCTR-ROC-17013221)。结果1冠脉不同狭窄程度患者中医证候特点及规律研究本研究从4家中心共纳入2138例冠脉狭窄患者,其中冠脉轻度狭窄患者181例,冠脉临界病变患者826例,拟行PCI患者986例和拟行CABG患者145例。(1)冠脉狭窄程度与性别、年龄和合并疾病密切相关。①性别分布:女性在冠脉轻度狭窄患者的比例(52.49%)冠脉临界病变患者(43.46%)拟行CABG患者(33.10%)拟行PCI患者(32.66%),而男性在拟行PCI患者的比例(67.34%)拟行CABG患者(66.90%)冠脉临界病变患者(56.54%)冠脉轻度狭窄患者(47.51%)。②年龄分布:4组不同狭窄程度患者在年龄分布上差异有统计学意义(P=0.0000.01),冠脉轻度狭窄患者年龄偏小。③合并疾病:4组不同狭窄程度患者在高血压(P=0.0000.01)、2型糖尿病(P=0.0000.01)和脑梗塞(P=0.0450.05)方面差异有统计学意义,同时随着冠脉病变程度的加重合并2型糖尿病的比例呈现增高的趋势。(2)冠脉狭窄患者中医证候分布存在地域性差异。北京地区血瘀证气虚证气滞证热蕴证痰浊证阴虚证阳虚证寒凝证,河南地区气虚证痰浊证气滞证阴虚证血瘀证阳虚证热蕴证寒凝证,云南地区气虚证血瘀证痰浊证热蕴证阴虚证气滞证阳虚证寒凝证。北京地区气滞证(45.24%)和热蕴证(39.64%)明显高于另外两个地区,河南地区痰浊证明显较高(44.58%),云南地区以气虚证(75.48%)较为突出。(3)冠脉不同狭窄程度患者中医证候呈现一定变化规律。①证候要素特点:冠脉轻度狭窄患者气虚证气滞证血瘀证痰浊证阳虚证阴虚证热蕴证寒凝证;临界病变患者气虚证血瘀证痰浊证气滞证热蕴证阴虚证阳虚证寒凝证;拟行PCI患者气虚证血瘀证气滞证热蕴证痰浊证阴虚证阳虚证寒凝证;拟行CABG患者气虚证=血瘀证痰浊证热蕴证气滞证阴虚证阳虚证寒凝证。4组患者在气滞证(P=0.0000.01)和阳虚证(P=0.020.05)上有显著差异,冠脉轻度狭窄患者气滞证(55.25%)和阳虚证(32.60%)所占比例明显高于另外3组。②证候要素组合规律:4组患者证候要素均以二证组合最多,气虚证+血瘀证最为常见。其中,冠脉轻度狭窄患者气虚、血瘀、气滞和阳虚关系最为密切,常见证型是气虚血瘀、气滞阴虚和气虚等;冠脉临界病变患者气虚、血瘀、痰浊和热蕴关系最为密切,常见证型是气虚血瘀、气虚血瘀痰浊热蕴和气虚血瘀痰浊等;拟行PCI患者气虚、血瘀、气滞和痰浊关系最为密切,常见证型为气虚血瘀、气虚和血瘀等;拟行CABG患者气虚、血瘀、痰浊和热蕴关系最为密切,常见证型为气虚血瘀、气虚痰浊和气虚血瘀痰浊等。(4)以证测机,冠脉狭窄为以“虚”为本,以“痰热瘀滞”为标。冠脉狭窄患者证候要素以气虚(59.68%)和血瘀(56.74%)为主,同时可兼见气滞(40.46%)、痰浊(37.79%)和热蕴(35.41%)等。2基于神经网络算法对冠脉临界病变患者中医证候分类模型的研究本研究从4家中心共纳入了826例经冠脉造影证实的冠脉临界病变患者,通过神经网络算法构建了7种单一证候要素、5种两证候要素组合、2种三证候要素组合和2种四证候要素组合的中医证候分类模型,其模型准确性较高,挖掘出对模型贡献较大的症状体征条目,其结果如下。单一证候要素:①血瘀证:模型准确率90.3%,贡献度排序为口唇紫暗(0.0677)暗红舌(0.0659)紫暗舌(0.0515)。②气虚证:模型准确率84.4%,贡献度排序为乏力(0.1261)气短(0.0581)纳呆(0.0266)。③气滞证:模型准确率92.6%,贡献度排序为心烦易怒(0.1371)太息(0.061)胸胁胀满(0.0299)。④痰浊证:模型准确率为85.1%,贡献度排序为腻苔(0.0743)厚苔(0.0483)肢体困重(0.0413)。⑤热蕴证:模型准确率为89.7%,贡献度排序为黄苔(0.155)》白苔(0.0544)》小便黄(0.0443)。⑥阴虚证:模型准确率为81.8%,贡献度排序为盗汗(0.0513)少苔(0.0411)恶热(0.0272)。⑦阳虚证:模型准确率为96.7%,贡献度排序为畏寒(0.2716)肢冷(0.2127)》腰冷(0.0198)。两证候要素组合:①血瘀证+气虚证:模型准确率为93.4%,贡献度排序为乏力(0.061)暗红舌(0.0388)口唇紫暗(0.0274)舌下络脉青紫(0.0223)。②血瘀证+痰浊证:模型准确率为94.7%,贡献度排序为暗红舌(0.0418)厚苔(0.0375)腻苔(0.037)舌生瘀斑(0.0364)。③气滞证+血瘀证:模型准确率为98.0%,贡献度排序为心烦易怒(0.1623)口唇紫暗(0.0888)太息(0.0523)紫暗舌(0.0269)。④痰浊证+热蕴证:模型准确率为94.6%,贡献度排序为黄苔(0.0903)腻苔(0.0567)白苔(0.0261)大便秘结(0.0258)。⑤气虚证+阴虚证:模型准确率为91.0%,贡献度排序为乏力(0.0643)气短(0.0336)面色红(0.0248)盗汗(0.0226)。多证候要素组合:①血瘀证+痰浊证+气虚证:模型准确率为98.4%,贡献度排序为暗红舌(0.038)乏力(0.0357)腻苔(0.0258)厚苔(0.0249)。②血瘀证+痰浊证+热蕴证:模型准确率为97%,贡献度排序为黄苔(0.0462)腻苔(0.0324)》胸刺痛(0.0236)》大便秘结(0.0219)。③血瘀证+痰浊证+热蕴证+气虚证:模型准确率为98.2%,贡献度排序为腻苔(0.0254)暗红舌(0.0251)黄苔(0.0204)纳呆(0.0204)乏力(0.0194)。④血瘀证+痰浊证+气滞证+气虚证:模型准确率为98.1%,贡献度排序为心烦易怒(0.0532)乏力(0.0351)腻苔(0.029)结代脉(0.0258)数脉(0.0239)口唇紫暗(0.0217)。结论冠脉不同狭窄程度患者呈现出以“虚”为本,以“痰热瘀滞”为标的核心病机,虚证以气虚为主,实证以血疲为要,不同地域间略有不同,不同狭窄程度上也各有侧重,冠脉轻度狭窄患者以气滞证和阳虚证较为突出。此外,神经网络算法对中医证候具有良好的分类性能,可挖掘出对中医证候诊断贡献度较大的症状体征,为冠脉临界病变患者中医证候量化诊断标准的制定提供备选条目,为临床辨证提供参考。
【学位单位】：北京中医药大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R259
【部分图文】：
描述中医诊疗过程中的具体情况，因此在构建冠心病证候诊断模型上，使用深度学习的逡逑方法将很好地解决这一问题。为此笔者根据卷积神经网路原理构建了未来可用于诊断冠逡逑心病血瘀证的卷积神经网络示意图，如图２。逡逑输入Ｗ逦役积』ｇ逦采抒？逦＆枳Ｗ邋尤抒？逡逑图２诊断冠心病血瘀证的卷积神经网络示意图逡逑机器学习中的各种算法在冠心病证候的研宄中应用较为广泛，从前期因子分析／主成逡逑分分析对信息的浓缩，到线性回归、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归、判别分析、决策树、ＳＶＭ、神经网逡逑络和贝叶斯网络对冠心病证候诊断模型的构建，再到聚类分析、关联规则发现冠心病证逡逑候间的相关性，同时随着云计算、大数据时代的到来，集成学习和深度学习为冠心病证逡逑候研究的客观化、标准化提供了新的思路和方法。逡逑２８逡逑
图１患者分布情况逡逑分布情况逡逑脉不同狭窄程度患者的男女比例进行卡方检验，Ｘ２＝３９．５２７，邋Ｐ＝０．０００＜０者间男女比例存在差异，并且通过百分比可以看出，随着冠脉病情的
图２年龄段分布逡逑
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本文编号：2815108
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