机器学习在针灸研究领域的应用现状与展望

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机器学习在针灸研究领域的应用现状与展望

述评 | 更新时间：2023-05-10

- 机器学习在针灸研究领域的应用现状与展望
- Progress and prospect of machine learning in research of acupuncture and moxibustion
- 中国针灸 2020年40卷第12期页码：1383-1386
- 作者机构：
  
  1. 成都中医药大学针灸推拿学院
  2. 成都中医药大学针灸脑科学研究中心
  3. 成都中医药大学针灸与时间生物学四川省重点实验室
  4. 成都中医药大学附属医院放射科
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金优秀青年基金项目：81622052;国家自然科学基金面上项目：81973960;四川省科技计划项目：2020JDRC0105
- DOI：10.13703/j.0255-2930.20191026-0002
  中图分类号：
- 纸质出版：2020
- 稿件说明：
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尹涛, 何昭璇, 孙睿睿, 等. 机器学习在针灸研究领域的应用现状与展望[J]. 中国针灸, 2020,40(12):1383-1386.

Progress and prospect of machine learning in research of acupuncture and moxibustion[J]. Chinese Acupuncture and Moxibustion, 2020, 40(12): 1383-1386.
尹涛, 何昭璇, 孙睿睿, 等. 机器学习在针灸研究领域的应用现状与展望[J]. 中国针灸, 2020,40(12):1383-1386. DOI： 10.13703/j.0255-2930.20191026-0002.

Progress and prospect of machine learning in research of acupuncture and moxibustion[J]. Chinese Acupuncture and Moxibustion, 2020, 40(12): 1383-1386. DOI： 10.13703/j.0255-2930.20191026-0002.

摘要

从针灸处方及适应证挖掘、针刺疗效预测及其影响因素评价、穴位特异性及针刺手法研究3个方面对机器学习在针灸研究领域的应用现状进行梳理

并对当前研究存在的问题以及未来研究趋势进行讨论与展望。认为今后的研究应当根据研究目的及数据特征

选择合适的机器学习算法构建模型;重视特征设计和特征选择

并做好特征清洗工作;重视样本数据采集

通过建立针灸数据共享平台和规范数据采集流程

以提高数据质量。

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