中药学习与分析平台设计与实现

结合光学字符识别技术构建基于安卓的中药学习与分析平台,详细阐述平台设计开发与具体实现, 指出该平台有助于中医药相关领域人员学习与研究中药理论与中药药性配伍规律。     

基于复杂网络的名老中医治疗肺癌用药规律研究＊

目的 研究名老中医治疗肺癌的临床病案数据，探索运用复杂网络模型发现病机与中医用药规律。方法 基于1090条包含病机、处方的肺癌病案有效诊疗数据，采用复杂网络分析方法，兼顾方剂和中药属性信息，构建中药带权网络，依据节点重要性挖掘核心病机的核心中药。结果 针对气阴两虚、痰瘀郁肺、癌毒走注、痰瘀郁毒、热毒痰瘀阻肺以及热毒痰瘀互结六个病机，在包含401个中药节点的中药带权网络范围内找出各自对应的核心药物。结论 复杂网络模型可以直观展示病机与药物间的联系，为进一步深化中医对肺癌的理论认识，传承名老中医临床经验提供基础。     

基于复杂网络的名中医诊治肺癌用药规律分析

目的：基于某三甲中医医院名中医治疗肺癌有效病历数据,挖掘肺癌的中医用药规律。方法：利用某三甲中医医院门诊电子病历系统中提取的1175张治疗肺癌有效处方数据,采用复杂网络数据挖掘分析方法,总结分析名中医诊治肺癌的用药规律。结果：肺癌的常见证型为气阴两伤、痰淤热毒、癌毒走注、痰淤郁毒、热毒痰瘀、痰瘀郁毒阻肺;常用中药为北沙参、南沙参、太子参、麦冬、白花蛇舌草、山茨菇、泽漆、仙鹤草等。结论：采用复杂网络算法对名中医治疗肺癌疾病的病历处方数据进行挖掘,分析名中医的用药规律,利用复杂网络的多尺度骨干网络图谱分析临床名中医在肺癌治疗过程中的辨证论治、遣方用药规律,对传承和挖掘名中医治疗肺癌的优秀经验,并指导临床诊疗及用药具有较大的应用价值。     

基于G-Means的中医药可穿戴设备的数据汇聚方法研究＊

目的 主要研究高效的数据汇聚方法，以减少中医药可穿戴设备节点的能量消耗，并延长中医药可穿戴设备网络的生存周期。方法 通过G-Means算法，按照中医可穿戴设备节点的地理位置，将节点划分为多个服从高斯分布的簇集。根据节点的剩余能量与地理位置为所有簇集内可穿戴设备节点分配权重，所计算的权重值为每个簇集选取合适的簇头节点。网络内所有节点数据经簇头节点收集并汇聚至中医医生观测平台。结果 文中的方法在场景1与场景2中所有节点在网络前100轮的平均能耗分别为0.0262 J与0.0555 J，比同类型方法均降低10%以上。文中所提方法在场景1与场景2下首个节点的失效时间为910轮与849轮，比同类型方法均延长10%以上。结论 高效中医药可穿戴设备的数据汇聚方法优化中医药可穿戴设备网络的拓扑结构，提高设备节点的能效性，并延长网络的生存周期。     

基于复杂网络的中药半枝莲系统生物学信息挖掘方法

目的：半枝莲在中医临床上被广泛运用，挖掘其系统生物学信息具有重要意义。方法：本文整合半枝莲天然化合物和基因组学数据，运用Herb-Prince 复杂网络算法挖掘半枝莲潜在关联基因、基因族和KEGG信号通路，并通过文献进行验证。结果：筛选出与半枝莲关联系数较高的Top 100基因、4个基因族和Top 10 KEGG信号通路。结论：相关结果与半枝莲临床和药理研究高度一致，为科研人员从分子水平研究半枝莲药理活性提供决策支持。     

国医大师周仲瑛辨治肺癌的中医药本体构建研究＊

目的 构建国医大师周仲瑛辨治肺癌的中医药本体，实现中医药肺癌领域知识的共享和推理。方法 以国医大师周仲瑛教授辨治肺癌门诊医案为知识源，采用protégé5.5.0工具，以OWL为本体的描述语言，借鉴“七步法”构建国医大师周仲瑛教授辨治肺癌领域本体，实现肺癌中医诊疗知识表示和领域建模。结果 肺癌中医药本体较为全面展示周仲瑛教授病机辨证知识体系，共有类74个，实例206个，对象属性8个，数据属性5个，为从概念层次上掌握周仲瑛教授病机辨治肺癌知识体系奠定基础。结论 本体的构建对肺癌的中医诊疗经验的知识表示、知识共享、未来知识库及知识图谱建设具有一定的参考与应用价值。     

基于射频识别技术的中药饮片行业产品电子代码编码方案研究

统一合理的电子标签编码方案是构建中药饮片物联管控系统的基础。运用EPC编码结构模型,采用EPC96位通用标识符（EPCGID-96）编码方案,充分考虑中药饮片企业在种植、生产、仓储和销售各个环节的应用需求,对代码段合理分配,设计构建了中药饮片行业EPC编码方案,为中药饮片生产质量管控与追溯提供了标签编码基础。     

基于复杂网络分析名老中医治疗肺癌的核心病机及用药规律＊

目的 分析名老中医治疗肺癌的临床医案数据，探索运用复杂网络模型发现核心病机以及病机对应方药规律。方法 针对肺癌临床医案数据，基于关联度和亲密度构建病机带权网络，挖掘出分层病机，并提出核心中药社团划分算法。结果 临床上肺癌患者最常见的主导病机是痰瘀郁肺、气阴两虚和癌毒走注，构成内层核心病机，同时痰瘀郁毒、热毒痰瘀阻肺、热毒痰瘀互结和痰瘀阻肺为外层核心病机，找出了四对高频病机对并挖掘出它们的核心中药社团。结论 利用复杂网络构建病机模型、病机-中药模型，探索病机与中药间的紧密关联，为中医临床辨证治疗肺癌作参考，为更好地传承名老中医临床经验做铺垫。     

基于属性相似度的中药加权网络构建及社团划分方法＊

目的 基于名中医治疗肺癌的临床病案，探索运用复杂网络模型发现中医用药规律，为进一步传承名老中医临床经验提供基础。方法 基于国医堂名老中医治疗肺癌的2666条处方数据，兼顾方剂信息和药物属性信息，依据节点关联度和属性相似度构建中药加权网络，找出核心药物，并进行药物社团划分，最后分析实验结果。结果 中药加权网络包含482个药物节点，4184条边，找出核心药物20味，划分出9个重叠药物社团，模块度为0.318。结论 在临床方剂数据上运用复杂网络模型，可以更直观地展示药物间的联系，基于属性相似度挖掘出药物社团，为中医临床用药提供有力工具。     

基于复杂网络方法的中医药治疗肺癌研究

介绍中医药治疗肺癌的相关研究情况,阐述复杂网络算法及其在中医药领域的相关应用,分析复杂网络算法中的相关基础数据,指出存在的问题并对未来研究方向提出建议。