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论文旨在发现中医诊治中的多维关联关系.介绍了关联规则算法的基本原理,并将关联规则发现算法引入中医诊治关系数据挖掘中.结合Apriori算法设计了中医治疗中“证-症-方-药”之间关联关系的挖掘模型.设计的模型能从海量数据中挖掘出专家治疗疾病的宝贵经验,为临床诊治和科学研究提供依据. 相似文献
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中药方剂(traditional Chinese medicine formula,TCMF)是中医治疗的一种主要手段。然而一首方剂往往包含多种草药,这其中只有几种草药对治疗特定的病症起重要作用。因此,找出方剂中的核心药物和其配伍规律对研究中药方剂有非常重要的意义。针对该问题,提出了一种基于效用度(effect degree,ED)的核心药物及配伍规律发现方法。该方法包含三个主要步骤,分别是基于药物效用度的核心药物发现算法、基于带药对效用度的点式互信息(pointwise mutual information with herb pair ED,PMIED)的药物组网算法、基于重叠社团的高效药物配伍规律发现算法。通过实验,发现了肺痿方剂的42种核心药物和30种药物配伍,经分析和中医专家确认,42种核心药物对肺痿确有良好疗效,30组药物配伍中有26组符合药物配伍关系且对肺痿有良好疗效。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(5)
根据中医方剂数据的特点,将频繁项集发现算法应用到中医方剂的研究中,挖掘治疗消渴病胃火炽盛症型的方剂中不同药对之间的关联规则以及核心药物组合,提出一种基于带权的无向频繁项集图的挖掘算法。该算法可以快速挖掘频繁k-items(k≥3),并随之快速回溯频繁项集所对应的方剂,从而完成了中医方剂数据特点的快速数据挖掘。通过实验表明,该算法避免产生大量候选项集,提高了中医方剂数据挖掘效率,对完成中医消渴病方剂信息的用药规律分析具有重要意义。 相似文献
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将关联规则发现算法引入到中药配方数据库的数据挖掘中,以求发现方剂中单方之间的关联规则及中药中的药对药组,可以为中药中新药的研制提供重要依据。由于常用的关联规则发现算法:Apriori算法存在多次扫描数据库的缺陷,提出了一种基于矩阵的关联规则发现算法:Apriori_Matrix算法,该算法优化了Apriori算法中集合连接过程多次比较所花费的时间,可极大地提高关联规则挖掘的效率。针对中药数据库中单方的种类有限、配伍规则各不相同、同一种病症对应多种方剂的情况,改进算法有助于缩短新药研制的周期。 相似文献
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《计算机科学与探索》2017,(7):1159-1165
针对传统方剂配伍规律分析方法的不足,提出一种面向复杂网络的新型中药(traditional Chinese medicine,TCM)方剂配伍规律挖掘算法。根据中药方剂特性并结合点式互信息构建TCM网络模型,结合TCM网络的小世界特性提出TCM网络的局部适应度模型,分析TCM网络的特性并挖掘TCM网络中配伍关系紧密、相似度较大的药物群。以4 000余首经典方剂作为实验对象,验证了所提方法具有较好的有效性,与经典LFM(local fitness measure)算法对比,平均模块度值提高了0.05,为中药方剂的配伍规律进行探索及新药研发提供了新思路。 相似文献
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仔猪断奶前后,由于种种原因,极易发生消化不良症,常呈几头或整窝发病。患病仔猪精神不振,食欲减少,同有白色下痢。我们试用郑州化学制药厂附属药厂生产的乳酶生予以治疗,收到良好疗效。此药为活的乳酶肠球菌的干粉制剂,每克含活的乳酸肠球菌1000万个以上。具体疗法为:每头患病仔猪每次按2—4克剂量,混入饲料中饲喂,每日2次,一般两天即可痊愈。由于此药难溶于水,故加入饮水中效果不佳。注意本药不宜与抗菌药物、吸附剂、鞣酸等配伍使用,以免减效。 相似文献
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针对传统平台运行Apriori算法来挖掘中医病案中用药组合规律时,存在着占用内存空间大、计算效率低和PB级数据无法处理等问题,提出基于Hadoop的中医哮喘用药组合关联分析方法。采用Mapreduce分布式计算框架和HBase分布式数据库优化Apriori算法性能:一方面使用Mapreduce计算框架并行处理数据,借助HBase高速读写数据的特性,加速频繁项集的产生;另一方面摒弃传统算法中的自连接产生候选项集方式,对每个节点上的数据,使用循环和递归相结合的方式产生候选集,提高候选集产生的效率。实验结果证明,借助基于Hadoop的中医哮喘用药组合关联分析方法挖掘中医药组合规律,效率更高,能更有效地指导临床实践。 相似文献
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As an important part of traditional medicine, TCM (Traditional Chinese Medicine) has unique and distinct clinical effects in the aspect of disease diagnosis and treatment. Thousands of years of TCM treatment has accumulated abundant clinical data and medical literatures, including valued TCM theories and clinical practice rules. Researchers have conducted various methods such as clustering analysis, association rules and regression analysis to study TCM theory. However, none of them could reflect well the semantic complexity of TCM and systemic characteristics of TCM treatment. This paper conducted a research on the inherent rules of TCM clinic records with a topic model. On the basis of LDA model, weighted mechanism was adopted for each feature word to improve the distinguishing ability and interpretability between the topics. Meanwhile, the modeled topic is taken as the feature for the classification of SVM (Support Vector Machine) to improve the classification accuracy. The topic number of LDA topic model is confirmed by the KL distance and similarity between the topics. After analyzing the relationship between topic model and TCM differentiation and treatment, MULTI-RELATIONSHIP Topics LDA MODEL was proposed on the basis of LDA model and Author-topic model to automatically extract the topic structures between the four parties and explore the relationship of the multiple parties with clinical significance. In the meantime, relevancy between the parties and the feature word weighted mechanism are used to improve the MULTI-RELATIONSHIP Topics LDA MODEL and the classification accuracy of the topics. The experiments showed that analysis of clinical data with topic model can extract TCM treatment rules and provide a novel theoretical method for TCM clinical research. 相似文献
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中药复方数据挖掘研究是将我国丰富的中药信息资源和现代最新信息技术相结合的重要内容,它意味着基于中医理论,利用知识发现技术,对传统中药新药、中医组方理论及规律、中药作用机制、有效成分构效关系等多个方面进行全面、系统的研究。图作为一种经典的数据结构,被广泛用于复杂数据结构分析与建模。文章探讨了图建模技术并实现了中医方剂与图集的转换。 相似文献
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舌诊是中医传统诊断的一个重要方式.本文以模式识别、图像处理和中医舌诊理论为研究基础,结合中医诊断规则,提出舌象的分区训练识别方法,并采用一种新的基于集成学习的AdaBoost算法,构建出一套完整的、符合中医诊断体系规范的舌象分类识别算法.通过实验验证,该方法对中医舌诊分类识别是有效的. 相似文献
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离散二进制粒子群算法(BPSO)在各种离散优化问题中有着诸多优势,但其很容易由于非线性的问题陷入局部最优解,无法得到最佳特征子集。而降噪自编码器可通过多层非线性网络进行映射与重构,对中医药数据有良好的处理效果。因此提出了一种融合降噪自编码器与BPSO的特征组合方法,该方法主要是利用降噪自编码器对特征进行非线性映射形成超完备基,然后在超完备基中通过BPSO进行搜索,从而得到最佳特征子集。分别采用临床糖尿病数据集和UCI数据集进行分析处理,实验结果表明,融合降噪自编码器与BPSO的特征组合方法对中医药临床实验数据有较好的适应性。 相似文献
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中医药数据预处理方法的设计与实现 总被引:6,自引:2,他引:4
中药作为一种天然药物,它由我国传统使用的植物、动物和矿物药及其成药组成,由于中药文化的地区差异使得中药中的不确定性较高,因此将关联规则发现算法应用于原始中药专利数据库发现规则,存在一定的难度。阐述了一套规范原始中医药数据的处理方法,改进了数据质量,使得数据挖掘技术可以在预处理后的中药方剂数据库中成功地发现中药单方之间的配伍规律,为研制中药新药提供决策信息。 相似文献