中文摘要 | 第1-14页 |
Abstract | 第14-16页 |
第一章 文献综述及理论研究 | 第16-36页 |
1 血瘀证症状体征文献研究 | 第16-22页 |
·血瘀证症状体征指标预选 | 第16-20页 |
·古典症状体征与血瘀证诊断标准比较 | 第20-21页 |
·血瘀证症状体征指标的规范化 | 第21-22页 |
2 病位分类血瘀证症状体征文献研究 | 第22-27页 |
·不同病位血瘀证文献研究 | 第22-26页 |
·不同病位血瘀证比较研究 | 第26页 |
·病位分类血瘀证与总体血瘀证比较研究 | 第26页 |
·总结 | 第26-27页 |
3 血瘀证客观指标研究进展 | 第27-31页 |
·理化指标与血瘀证的相关性研究 | 第27-30页 |
·结语 | 第30-31页 |
4 中医证候层次探析 | 第31-36页 |
·中医古代对证候层次的认识 | 第31-32页 |
·中医证候分层 | 第32-33页 |
·证候层次的科学内涵与哲理探析 | 第33-36页 |
第二章 不同病位血瘀证临床资料及专家调查问卷 | 第36-44页 |
1 临床资料 | 第36-38页 |
·临床调查表的编制 | 第36页 |
·诊断标准 | 第36页 |
·纳入及排除标准 | 第36-37页 |
·临床资料 | 第37-38页 |
2 专家调查问卷 | 第38-44页 |
·选择的专家 | 第38页 |
·调查结果 | 第38-41页 |
·讨论 | 第41-44页 |
第三章 基于隐结构模型的不同病位血瘀证症状体征聚类 | 第44-50页 |
1 关于隐结构模型 | 第44页 |
·隐结构模型简介 | 第44页 |
·多层隐类模型 | 第44页 |
2 基于隐结构模型的血瘀证症状体征多维聚类 | 第44-50页 |
·临床资料 | 第44-45页 |
·方法 | 第45页 |
·结果 | 第45-48页 |
·讨论 | 第48-50页 |
第四章 不同病位血瘀证量化诊断研究 | 第50-66页 |
1 总体血瘀证量化诊断标准的制定 | 第50-58页 |
·一般资料 | 第50页 |
·方法 | 第50-54页 |
·结果 | 第54-55页 |
·量化诊断标准检验 | 第55-56页 |
·讨论 | 第56-58页 |
2 不同病位血瘀证诊断标准的建立 | 第58-66页 |
·临床资料 | 第58-59页 |
·五种疾病量化诊断标准的制定方法 | 第59-63页 |
·结果 | 第63-64页 |
·讨论 | 第64-66页 |
第五章 信息熵的关联度在血瘀证研究中的应用 | 第66-74页 |
1 信息熵的理论概述 | 第66-68页 |
·熵理论在生命科学的研究现状 | 第66页 |
·信息熵的概念和公式 | 第66-68页 |
·信息熵的关联度区别于其他统计方法的优势 | 第68页 |
2 基于信息熵的血瘀证及不同疾病的症状体征提取 | 第68-74页 |
·资料来源 | 第68-69页 |
·方法:信息熵的关联度系数法 | 第69-70页 |
·结果 | 第70-71页 |
·讨论 | 第71-74页 |
第六章 随机神经网络在血瘀证研究中的应用 | 第74-82页 |
1 神经网络简述 | 第74-76页 |
·神经网络及其功能 | 第74页 |
·关于随机神经网络 | 第74-75页 |
·神经网络在医学方面的研究现状 | 第75-76页 |
2 基于随机神经网络的血瘀证及不同疾病症状体征提取 | 第76-82页 |
·资料的选择 | 第76页 |
·方法:基于随机神经网络的症状体征提取 | 第76-78页 |
·结果 | 第78-79页 |
·讨论 | 第79-82页 |
第七章 基于复杂算法的血瘀证候亚型研究 | 第82-88页 |
1 临床资料 | 第82页 |
2 基于信息熵的关联度对血瘀证候亚型的研究 | 第82-85页 |
·信息熵的关联度系数法 | 第83页 |
·基于信息熵的不同血瘀亚型症状体征提取 | 第83-84页 |
·信息熵的关联度对血瘀证理化检查的提取 | 第84-85页 |
3 基于对应分析的不同病位血瘀证与亚型的关系 | 第85-86页 |
4 讨论 | 第86-88页 |
第八章 不同地域血瘀证比较研究 | 第88-106页 |
1 地理环境与疾病 | 第88-90页 |
·地理环境与所致疾病 | 第88页 |
·地理环境与体质 | 第88-89页 |
·地理环境与寿命 | 第89页 |
·地理环境与医学流派 | 第89-90页 |
2 不同地域血瘀证比较研究 | 第90-106页 |
·资料的选择 | 第90-91页 |
·不同地域血瘀证症状体征的提取 | 第91-92页 |
·不同地域血瘀证的客观指标比较 | 第92-97页 |
·讨论 | 第97-106页 |
致谢 | 第106-107页 |
个人简历 | 第107-108页 |