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基于条件随机域的禤国维名老中医医案挖掘分析
引用本文:江启煜,郑美思,李红毅,梁家芬.基于条件随机域的禤国维名老中医医案挖掘分析[J].中国实验方剂学杂志,2017,23(9):208-213.
作者姓名:江启煜  郑美思  李红毅  梁家芬
作者单位:广州中医药大学, 广州 510405,广州中医药大学, 广州 510405,广东省中医院, 广州 510120,广东省中医院, 广州 510120
基金项目:广东省科技计划项目(2014A020221034)
摘    要:目的:基于条件随机域模型对禤国维名老中医临床医案进行挖掘分析。方法:基于条件随机域设计一种新的临床医案文本挖掘信息模型,利用该模型对国医大师禤国维医案进行临床术语信息的自动识别提取,并使用关联规则算法进行数据挖掘分析。结果:基于条件随机域构建的文本信息挖掘模型对不同临床术语类型,不同的病种识别效果良好,其中在不同术语类型的识别中对"中医诊断术语"的F-测度值最高,达到89.87%,在不同病种的识别中对"湿疹"的F-测度值最高,达到83.77%。对其中禤国维名老中医治疗荨麻疹的经验进行挖掘,发现在治法上多采取益气固表、祛风止痒、除湿解毒;常用以治疗的二联药对有黄芪-白术、黄芪-防风、白术-防风等,其中白术-防风的置信度(1.00)和支持度(0.83)最高;常用的三联药物有黄芪-紫苏叶-白术等,常见的药物症状关联有地黄-风团、防风-瘙痒等,其中地黄-风团的置信度(1.00)和支持度(0.97)最高。结论:该研究基于条件随机域构建了一种新的文本挖掘信息模型,该模型有利于高效整理和挖掘名老中医临床医案中的经验与学术思想,对名老中医的学术思想和经验传承具有重要意义。

关 键 词:文本挖掘  条件随机域  关联分析  名老中医
收稿时间:2016/12/6 0:00:00

Text Mining and Analysis of Medical Records from Famous Chinese Medicine Expert XUAN Guo-wei Based on Conditional Random Fields
JIANG Qi-yu,ZHENG Mei-si,LI Hong-yi and LIANG Jia-fen.Text Mining and Analysis of Medical Records from Famous Chinese Medicine Expert XUAN Guo-wei Based on Conditional Random Fields[J].China Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2017,23(9):208-213.
Authors:JIANG Qi-yu  ZHENG Mei-si  LI Hong-yi and LIANG Jia-fen
Institution:Guangzhou University of Chinese Medicine, Guangzhou 510405, China,Guangzhou University of Chinese Medicine, Guangzhou 510405, China,Guangdong Province Hospital of Traditional Chinese Medical, Guangzhou 510120, China and Guangdong Province Hospital of Traditional Chinese Medical, Guangzhou 510120, China
Abstract:
Keywords:text mining  conditional random field  association rules analysis  famous old Chinese medicine experts
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