期刊简介
本刊是全国生物医学工程工作人才沟通学术思想、交流学术经验的园地。报道有创造性的最新科研论文和研究简讯。包括学科有：人工器官和生物医用材料，生物效应，生物信息与控制；生物力学；生物医学仪器；中医工程；临床工程等。读者对象是国内外生物医学工程学工作者、医务工作者以及其他从事自然科学研究和有关工程技术人员。
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首页>中国生物医学工程学报杂志
- 杂志名称：中国生物医学工程学报杂志
- 主管单位：中国科学技术协会
- 主办单位：中国生物医学工程学会
- 国际刊号：0258-8021
- 国内刊号：11-2057/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国期刊全文数据库(CJFD)期刊收录：医学文摘, 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 文摘与引文数据库, 国家图书馆馆藏, 维普收录(中), 上海图书馆馆藏, SA 科学文摘(英), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), CA 化学文摘(美), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 知网收录(中)
基于贝叶斯分类器的脉象自动识别方法
王慧燕；徐珊
关键词：贝叶斯分类器, 脉诊, 不平衡数据集
摘要：传统脉诊依靠医生按压腕部挠动脉脉搏进行脉象识别,具有很强的主观性和模糊性,其准确性与可靠性依赖于医生个人的主观感觉与经验积累,缺乏客观和量化的诊断指标.针对脉象信号复杂性以及脉象特征与脉象类别之间非线性等特点,提出一种基于贝叶斯分类器的脉象自动识别方法,并据此建立脉象定量诊断模型.首先,提取脉象信号的特征参数,创建脉象特征参数-脉象类别数据库,采用少数类合成过采样技术SMOTE结合Tomek links的方法,对数据库进行均衡,使不同的脉象类别具有大致相同的样本;然后基于均衡后的数据库学习贝叶斯网络结构,将得到的马尔可夫毯选择为特征集合并作为贝叶斯分类器的输入,创建脉象信号与类别之间的映射关系模型.通过创建的脉象样本数据库和交叉验证方法,对所提出的方法进行验证.结果表明:所提出的方法可有效识别脉象类型,对于脉位、脉率和脉律的预测准确率都超过90%,是一种有效的脉象定量诊断方法.
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