目的 基于脉图特征等信息建立冠心病患者冠状动脉不同阻塞程度评估模型,探讨中医脉图特征的临床诊断价值.方法 采用Smart TCM-I型脉象仪采集脉象信息.根据冠状动脉造影检查报告,将531例冠心病及疑似冠心病患者按照冠状动脉不同阻塞程度分为冠状动脉非阻塞组、冠状动脉轻度阻塞组、冠状动脉中/重度阻塞组3组.运用时域分析法和多尺度熵(MSE)分析法提取不同组别脉图的时域特征和多尺度熵特征,并运用非参数检验的方法比较冠状动脉不同阻塞程度患者脉图特征参数的组间差异;基于脉图特征参数,运用随机森林(RF)机器学习算法建立冠状动脉不同阻塞程度评估模型.结果 与冠状动脉非阻塞组相比,冠状动脉轻度阻塞组和冠状动脉中/重度阻塞组脉图时域特征主波峡/主波幅值比(h2/h1)、重博前波/主波幅值比(h3/h1)增大,差异具有统计学意义(P<0.05).与冠状动脉非阻塞组及冠状动脉轻度阻塞组相比,冠状动脉中/重度阻塞组多尺度熵特征MSE1、MSE2、MSE3、MSE4、MSE5均减小,差异具有统计学意义(P<0.01).本研究基于531例样本的脉图特征等信息建立了冠状动脉不同阻塞程度评估识别模型,当脉图时域特征和多尺度熵特征全部参与建模时,模型平均准确率最高(86.79％).结论 脉图检测技术对于冠状动脉危险事件的评估具有潜在的应用价值.

冠心病;冠状动脉阻塞;脉诊;时域分析;多尺度熵分析;机器学习

刘璐;张春柯;颜建军;郭睿;王忆勤;燕海霞;张叶青

甘州区人民医院 张掖734000;上海中医药大学基础医学院;上海市健康辨识与评估重点实验室;华东理工大学机械与动力工程学院;上海市中医医院心内科

北京中医药大学学报

[1]刘璐;张春柯;颜建军;郭睿;王忆勤;燕海霞;张叶青-.冠状动脉不同阻塞程度冠心病患者的中医脉图特征参数分析)[J].北京中医药大学学报,2022(08):835-841

MSE1,MSE2,MSE3,MSE4,MSE5

冠心病患者,脉图,参数分析,临床诊断价值,Smart,TCM,脉象,冠状动脉造影检查,检查报告,冠状动脉非阻塞,时域分析法,组别,时域特征,熵特征,非参数检验,方法比较,RF,机器学习算法,主波,波幅,幅值比,h2,h1,h3,及冠,评估识别,识别模型,模型平均,平均准确率,冠状动脉阻塞,脉诊,多尺度熵分析

0.210197