背景冠狀動脈(以下簡稱冠脈)造影是診斷冠心病的金標準,冠脈粥樣硬化是冠脈狹窄的病理基礎(chǔ),可根據(jù)患者冠脈狹窄的程度和范圍將其分為冠脈輕度狹窄患者(狹窄30%)、冠脈臨界病變患者(又稱中等程度狹窄,狹窄30%～70%)、擬行經(jīng)皮冠狀動脈介入治療(Percutaneous coronary intervention,PCI)患者和擬行冠狀動脈旁路植入術(shù)(Coronary artery bypass graft,CABG)患者。既往冠心病證候相關(guān)研究主要集中在經(jīng)冠脈造影確診的冠心病患者(狹窄≥50%),而針對冠脈輕度狹窄患者、冠脈臨界病變患者,以及冠脈三支病變或合并左主干病變的擬行CABG患者證候特點的研究相對較少。冠脈不同狹窄程度預(yù)后并不相同,在治療策略上各有側(cè)重,而根據(jù)臨床治療策略進行冠脈狹窄患者的分類更具有指導(dǎo)意義。通過對冠脈輕度狹窄到冠脈重度狹窄中醫(yī)證候的全程研究,有利于發(fā)現(xiàn)冠脈狹窄患者中醫(yī)發(fā)病機制及證候演變規(guī)律,進而指導(dǎo)臨床用藥。目的探討冠脈不同狹窄程度患者中醫(yī)證候特點及規(guī)律;構(gòu)建冠脈臨界病變患者中醫(yī)證候分類模型,挖掘?qū)χ嗅t(yī)證候診斷貢獻較大的癥狀體征,為中醫(yī)證候量化診斷標準的制定提供備選條目。方法開展多中心橫斷面調(diào)查,納入從2017年9月1日到2018年12月31日在中國中醫(yī)科學(xué)院廣安門醫(yī)院、首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京安貞醫(yī)院、云南省中醫(yī)院和新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院經(jīng)冠脈造影證實存在冠脈狹窄的2138例患者。研究前對多中心調(diào)查者進行培訓(xùn),規(guī)范量表填寫標準以及信息采集標準。采集一般資料(性別、年齡、合并疾病等)、中醫(yī)四診信息(癥狀、體征、舌脈等)和冠脈造影結(jié)果。臨床數(shù)據(jù)采用頻數(shù)分析、方差分析、X2檢驗等方法進行分析;此外,針對冠脈臨界病變患者,采用SPSS Modeler18.0軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建中醫(yī)證候分類模型,并繪制增益圖和收益圖對模型準確性進行檢驗。本研究已得到中國中醫(yī)科學(xué)院廣安門醫(yī)院倫理委員會批準(倫理編號:2017-058-KY-01),并在中國臨床試驗中心注冊(注冊號:ChiCTR-ROC-17013221)。結(jié)果1冠脈不同狹窄程度患者中醫(yī)證候特點及規(guī)律研究本研究從4家中心共納入2138例冠脈狹窄患者,其中冠脈輕度狹窄患者181例,冠脈臨界病變患者826例,擬行PCI患者986例和擬行CABG患者145例。(1)冠脈狹窄程度與性別、年齡和合并疾病密切相關(guān)。①性別分布:女性在冠脈輕度狹窄患者的比例(52.49%)冠脈臨界病變患者(43.46%)擬行CABG患者(33.10%)擬行PCI患者(32.66%),而男性在擬行PCI患者的比例(67.34%)擬行CABG患者(66.90%)冠脈臨界病變患者(56.54%)冠脈輕度狹窄患者(47.51%)。②年齡分布:4組不同狹窄程度患者在年齡分布上差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P=0.0000.01),冠脈輕度狹窄患者年齡偏小。③合并疾病:4組不同狹窄程度患者在高血壓(P=0.0000.01)、2型糖尿病(P=0.0000.01)和腦梗塞(P=0.0450.05)方面差異有統(tǒng)計學(xué)意義,同時隨著冠脈病變程度的加重合并2型糖尿病的比例呈現(xiàn)增高的趨勢。(2)冠脈狹窄患者中醫(yī)證候分布存在地域性差異。北京地區(qū)血瘀證氣虛證氣滯證熱蘊證痰濁證陰虛證陽虛證寒凝證,河南地區(qū)氣虛證痰濁證氣滯證陰虛證血瘀證陽虛證熱蘊證寒凝證,云南地區(qū)氣虛證血瘀證痰濁證熱蘊證陰虛證氣滯證陽虛證寒凝證。北京地區(qū)氣滯證(45.24%)和熱蘊證(39.64%)明顯高于另外兩個地區(qū),河南地區(qū)痰濁證明顯較高(44.58%),云南地區(qū)以氣虛證(75.48%)較為突出。(3)冠脈不同狹窄程度患者中醫(yī)證候呈現(xiàn)一定變化規(guī)律。①證候要素特點:冠脈輕度狹窄患者氣虛證氣滯證血瘀證痰濁證陽虛證陰虛證熱蘊證寒凝證;臨界病變患者氣虛證血瘀證痰濁證氣滯證熱蘊證陰虛證陽虛證寒凝證;擬行PCI患者氣虛證血瘀證氣滯證熱蘊證痰濁證陰虛證陽虛證寒凝證;擬行CABG患者氣虛證=血瘀證痰濁證熱蘊證氣滯證陰虛證陽虛證寒凝證。4組患者在氣滯證(P=0.0000.01)和陽虛證(P=0.020.05)上有顯著差異,冠脈輕度狹窄患者氣滯證(55.25%)和陽虛證(32.60%)所占比例明顯高于另外3組。②證候要素組合規(guī)律:4組患者證候要素均以二證組合最多,氣虛證+血瘀證最為常見。其中,冠脈輕度狹窄患者氣虛、血瘀、氣滯和陽虛關(guān)系最為密切,常見證型是氣虛血瘀、氣滯陰虛和氣虛等;冠脈臨界病變患者氣虛、血瘀、痰濁和熱蘊關(guān)系最為密切,常見證型是氣虛血瘀、氣虛血瘀痰濁熱蘊和氣虛血瘀痰濁等;擬行PCI患者氣虛、血瘀、氣滯和痰濁關(guān)系最為密切,常見證型為氣虛血瘀、氣虛和血瘀等;擬行CABG患者氣虛、血瘀、痰濁和熱蘊關(guān)系最為密切,常見證型為氣虛血瘀、氣虛痰濁和氣虛血瘀痰濁等。(4)以證測機,冠脈狹窄為以“虛”為本,以“痰熱瘀滯”為標。冠脈狹窄患者證候要素以氣虛(59.68%)和血瘀(56.74%)為主,同時可兼見氣滯(40.46%)、痰濁(37.79%)和熱蘊(35.41%)等。2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對冠脈臨界病變患者中醫(yī)證候分類模型的研究本研究從4家中心共納入了826例經(jīng)冠脈造影證實的冠脈臨界病變患者,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建了7種單一證候要素、5種兩證候要素組合、2種三證候要素組合和2種四證候要素組合的中醫(yī)證候分類模型,其模型準確性較高,挖掘出對模型貢獻較大的癥狀體征條目,其結(jié)果如下。單一證候要素:①血瘀證:模型準確率90.3%,貢獻度排序為口唇紫暗(0.0677)暗紅舌(0.0659)紫暗舌(0.0515)。②氣虛證:模型準確率84.4%,貢獻度排序為乏力(0.1261)氣短(0.0581)納呆(0.0266)。③氣滯證:模型準確率92.6%,貢獻度排序為心煩易怒(0.1371)太息(0.061)胸脅脹滿(0.0299)。④痰濁證:模型準確率為85.1%,貢獻度排序為膩苔(0.0743)厚苔(0.0483)肢體困重(0.0413)。⑤熱蘊證:模型準確率為89.7%,貢獻度排序為黃苔(0.155)》白苔(0.0544)》小便黃(0.0443)。⑥陰虛證:模型準確率為81.8%,貢獻度排序為盜汗(0.0513)少苔(0.0411)惡熱(0.0272)。⑦陽虛證:模型準確率為96.7%,貢獻度排序為畏寒(0.2716)肢冷(0.2127)》腰冷(0.0198)。兩證候要素組合:①血瘀證+氣虛證:模型準確率為93.4%,貢獻度排序為乏力(0.061)暗紅舌(0.0388)口唇紫暗(0.0274)舌下絡(luò)脈青紫(0.0223)。②血瘀證+痰濁證:模型準確率為94.7%,貢獻度排序為暗紅舌(0.0418)厚苔(0.0375)膩苔(0.037)舌生瘀斑(0.0364)。③氣滯證+血瘀證:模型準確率為98.0%,貢獻度排序為心煩易怒(0.1623)口唇紫暗(0.0888)太息(0.0523)紫暗舌(0.0269)。④痰濁證+熱蘊證:模型準確率為94.6%,貢獻度排序為黃苔(0.0903)膩苔(0.0567)白苔(0.0261)大便秘結(jié)(0.0258)。⑤氣虛證+陰虛證:模型準確率為91.0%,貢獻度排序為乏力(0.0643)氣短(0.0336)面色紅(0.0248)盜汗(0.0226)。多證候要素組合:①血瘀證+痰濁證+氣虛證:模型準確率為98.4%,貢獻度排序為暗紅舌(0.038)乏力(0.0357)膩苔(0.0258)厚苔(0.0249)。②血瘀證+痰濁證+熱蘊證:模型準確率為97%,貢獻度排序為黃苔(0.0462)膩苔(0.0324)》胸刺痛(0.0236)》大便秘結(jié)(0.0219)。③血瘀證+痰濁證+熱蘊證+氣虛證:模型準確率為98.2%,貢獻度排序為膩苔(0.0254)暗紅舌(0.0251)黃苔(0.0204)納呆(0.0204)乏力(0.0194)。④血瘀證+痰濁證+氣滯證+氣虛證:模型準確率為98.1%,貢獻度排序為心煩易怒(0.0532)乏力(0.0351)膩苔(0.029)結(jié)代脈(0.0258)數(shù)脈(0.0239)口唇紫暗(0.0217)。結(jié)論冠脈不同狹窄程度患者呈現(xiàn)出以“虛”為本,以“痰熱瘀滯”為標的核心病機,虛證以氣虛為主,實證以血疲為要,不同地域間略有不同,不同狹窄程度上也各有側(cè)重,冠脈輕度狹窄患者以氣滯證和陽虛證較為突出。此外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對中醫(yī)證候具有良好的分類性能,可挖掘出對中醫(yī)證候診斷貢獻度較大的癥狀體征,為冠脈臨界病變患者中醫(yī)證候量化診斷標準的制定提供備選條目,為臨床辨證提供參考。
【學(xué)位單位】：北京中醫(yī)藥大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R259
【部分圖文】：

描述中醫(yī)診療過程中的具體情況，因此在構(gòu)建冠心病證候診斷模型上，使用深度學(xué)習(xí)的逡逑方法將很好地解決這一問題。為此筆者根據(jù)卷積神經(jīng)網(wǎng)路原理構(gòu)建了未來可用于診斷冠逡逑心病血瘀證的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖，如圖２。逡逑輸入Ｗ邐役積』ｇ邐采抒？邐＆枳Ｗ邋尤抒？逡逑圖２診斷冠心病血瘀證的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖逡逑機器學(xué)習(xí)中的各種算法在冠心病證候的研宄中應(yīng)用較為廣泛，從前期因子分析／主成逡逑分分析對信息的濃縮，到線性回歸、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回歸、判別分析、決策樹、ＳＶＭ、神經(jīng)網(wǎng)逡逑絡(luò)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對冠心病證候診斷模型的構(gòu)建，再到聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)冠心病證逡逑候間的相關(guān)性，同時隨著云計算、大數(shù)據(jù)時代的到來，集成學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)為冠心病證逡逑候研究的客觀化、標準化提供了新的思路和方法。逡逑２８逡逑

圖１患者分布情況逡逑分布情況逡逑脈不同狹窄程度患者的男女比例進行卡方檢驗，Ｘ２＝３９．５２７，邋Ｐ＝０．０００＜０者間男女比例存在差異，并且通過百分比可以看出，隨著冠脈病情的

圖２年齡段分布逡逑

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