中医病机语义关系的本体表达方法学研究

从国家标准《中医临床诊疗术语·疾病部分》病机描述部分中提取病机语义单元,以资源描述框架三元组的形式表述,从中获得语义关系,最终汇总成中医病机基本语义关系集合。在此基础上,从语义学角度深入分析中医病机语义关系特点、属性和模式类犁,通过引入“运算框架”结构,突破了本体构建常用工具Protege对语义关系的表述限制,解决了值域缺省即一元语义关系的本体无法表达的问题,克服了表达中医丰富多样的语义关系的技术障碍。     

基于“病脉证并治”诊疗思维的《伤寒论》知识图谱构建与应用＊

目的 基于“病脉证并治”诊疗思维模式设计、构建《伤寒论》知识图谱，梳理古籍文字的逻辑关系并可视化展示，深入挖掘隐性知识，充分利用潜在价值。方法 首先探讨知识图谱的基础理论与构建技术；其次采用人工标引的方法提取《伤寒论》中语义实体，梳理语义关系，利用Python处理所形成的逻辑数据，并基于Neo4j构建知识图谱，将古籍条文以“病脉证并治”的形式储存和展示。结果 知识图谱的模式层定义了病证、证候表现、脉象等12种语义类型，形成13种语义关系及其约束规则；数据层从《伤寒论》中共提取3731个节点和5416条连边；构建出具有中医诊疗逻辑的知识图谱，可形成病-证、方-证、方-药等关系网络，实现逻辑推理和智能问答应用。结论 改进了以往中医药知识图谱结构欠缺逻辑的不足，为《伤寒论》服务于中医临床、科研与教学等工作提供新思路和新方法，此即未来中医古籍知识可视化、中医药知识服务智能化以及方药推荐、临床决策支持系统的雏形。     

基于语义关系和本体诠释学方法的中医药膳术语标准化研究

目的运用语义关系和本体诠释学的研究方法对中医药膳术语进行标准化研究。方法通过搜集历代食疗、药膳的重要著作与专著、教材及数据库相关中医药膳文献,从中提取所有原始中医药膳词语,遵循术语命名原则确立中医药膳术语词条,以中医药膳术语词条为研究对象,运用语言学和本体诠释学研究方法,建立中医术语语义间关系,反复修改完善最终形成稳定的语义关系及规范表述。同时以语义关系与二级编码的术语为基础数据,借助本体构建软件,形成可视化的中医药膳术语体系图,以此体系为内涵解读依据,语义关系及二级编码后的术语为表述形式,对中医药膳术语进行解读并形成规范表达。结果根据扎根理论的研究方法,经过数次反馈及修改完善后,最终形成中医药膳术语释义语料库。     

中医药学语言系统中语义类型的语境分析

目的:主题词表是可扩充的动态性叙词表,文献中的主题词标引具有很好的语义环境。因此,文章尝试从主题词集合的角度对中医药学语言系统(TCMLS)中的语义类型进行扩展研究。方法:对3515篇有关"腧穴"临床文献进行主题词的语义类型提取,采用聚类分析将语义类型聚成4个分类,组成一个大语境模板。结果:实验结果证明采用聚类分析得到的语义类型的语境模板,比较符合临床文献实际。该方法对TCMLS语义类型的加工和检索具有提示作用,是一个值得尝试的研究工作。     

基于距离聚类结合伪BIC准则研究中医临床核心处方的筛选方法

目的:该研究基于中医整体观和辨证论治的特点,采用距离聚类、距离聚类结合伪清零指令(BIC)准则2种方法模拟医生临床诊疗过程,挖掘某一临床医生治疗特定病证的核心处方。方法:该研究认为中医临床处方可分为治疗主证的核心处方和治疗兼证的随证加减用药部分。利用医院信息系统(HIS)导出治疗特定疾病病历资料,采用距离聚类、距离聚类结合伪BIC准则2种方法,对北京中医药大学东直门医院王俊宏教授治疗注意缺陷多动障碍(ADHD)气阴两虚型103首处方进行研究分析,寻找药味数量与药味使用人群比例两者关系的最优平衡折点,而筛选核心处方。结果:以距离聚类结合伪BIC准则形成的核心处方筛选方法,筛选出由石菖蒲、山楂、枸杞子、醋鸡内金、太子参等15味药组成的test4为核心处方,经中医理论分析和王俊宏教授确认符合中医治疗ADHD的理法方药特点。结论:以距离聚类结合伪BIC准则方法可有效整理、筛选中医临床核心处方,而且相比于目前核心处方筛选方法,具有符合医生临证处方过程的特点,以期该方法为传承名老中医学术经验及中药新药开发提供一定的支持。     

中医临床术语研究现状与系统构建方法探讨

在本文中,主要分析了目前中医临床术语规范化、系统化研究现状,以及前期构建的“中医临床术语集”存在分类结构不完善、概念间关系不清等问题,难以发挥支持中医临床的作用。探讨解决现有问题的系统构建方法：在前期工作基础上,采用领域本体构建方法,构建符合ISO规范中医药语义网络的顶层本体;并从语义关系中归纳出“类型间语义”,通过类间约束规范概念间关系的构建。     

基于不同数据类型的隐结构模型在中医研究中的应用与进展＊

隐结构模型是一种特殊的聚类分析方法，可对临床收集的无监督数据进行多维聚类划分，能直观地显示出数据间的关系、揭示数据间的隐藏规律，近年来在中医研究中应用广泛，其研究结果为中医临床辨证论治提供了客观的依据。但因其分析过程复杂，对样本数据要求严谨，在一定程度上限制了其在中医研究中的应用。本文从既往的研究结果入手，基于不同数据类型对隐结构模型在中医研究中的成果进行分类总结，着重论述了隐结构模型对不同类型数据的研究内容和适用性，以及隐结构模型联合其他数据分析方法的应用，并对其中存在的问题进行总结与思考，为隐结构模型对不同类型数据的分析应用以及中医量化研究提供思路和借鉴。     

几种数据挖掘方法用于中医证候分析的对比研究

目的探讨不同无监督数据分析方法分析中医证候的效果差异。方法基于临床采集的肝炎肝硬化患者中医症状数据,比较层次聚类、因子分析、复杂网络、K-means方法从症状和患者角度分析中医症状数据、挖掘其潜在规律、根据医学知识对数据分类及归纳得到证候的差异。结果从症状角度分析,层次聚类基于症状变量之间的距离关系进行聚类,能反映近似的症状从而推导出证候;因子分析用降维寻求少数潜在变量来综合反映原始指标的大部分信息,能反映出证候的主要症状。但这2种方法都无法将一症状同时归纳到多个证候,不适合临床实际中某症状属于多种证候的情况。复杂网络通过症状及症状的关系构建网络,较适合于对某种确定证候所涉及的症状进行分析,但不太适合对证候的推导与辨证。从患者角度分析,层次聚类和K-means对患者人群聚类后,可把相似的患者聚为一类,但不能同时从多个侧面进行聚类,即无法体现一个患者同时具有多种证候,不适合实际临床中的多种证候兼夹情况;对比专家组经验并分析频次发现,二者聚类结果一般。结论使用常规数据挖掘方法分析中医数据,在挖掘从症状到证候的关系时,单个方法能完成单一角度分析,但无法同时满足症状属于多种证候、患者具有多种证候的兼夹情况等多角度分析,需要改进或尝试采用新的方法研究从症状到证候的数据挖掘问题。     

基于古籍胸痹病机的知识图谱研究

目的:基于中医辨证论治理论架构,从中医古籍文本中提取胸痹证治知识元、语义、关系等,构建本体化的胸痹证治知识库,分析胸痹的证治规律,并以图片的形式展示胸痹辨证论治知识图谱,为直观理解胸痹心痛辨证论治的基本理论和指导胸痹的临床治疗提供借鉴。方法:选择胸痹研究中引用较多的20部中医古籍为研究对象,对文献进行知识元标记、入库以及语义提取和关联分析,构建胸痹中医辨证论治知识图谱。结果:从古籍中摘录胸痹相关文本364条,其中有关胸痹的证治知识内容186条,方剂知识内容164条,其他14条;病因频数统计分析结果显示胸痹常见的病因有饮食不当、寒邪、风邪、劳倦体虚、热邪、气滞痰凝、情志失调、瘀血内阻、气虚以及虫毒感染;病机关联分析显示寒气乘心、肾阳虚、水饮停心、瘀血痹阻心胸等联系密切。结论:研究构建的胸痹中医辨证论治知识图谱直观反映了胸痹的辨证与治疗的各种关系,有利于理解中医古籍对胸痹的证治知识。知识图谱作为一种直观、多维的知识展示方式,适用于中医古籍知识的整理,该研究方法对中医古籍的整理具有方法学的借鉴意义。     

双向聚类方法的文献计量分析

目的：拓展双向聚类方法在中医药领域数据分析中的应用,使数据分析研究人员掌握双向聚类方法的研究动态和潜在应用价值。方法：本文通过描述统计分析方法和文献同引网络分析方法等方法来研究双向聚类方法的发展趋势、热点研究领域和未来的发展方向。结果：双向聚类方法的研究热点主要集中在算法研究、生物信息学数据分析、信息检索和文本挖掘等方面。结论：结合双向聚类方法与中医药数据分析的特点,双向聚类方法能用来识别具有类似症状群的患者人群的特征,探索症状分类与患者特征的关系,探索药物配伍特点、实现精细化治疗,探索量效关系、实现动态和科学合理用药,探索组学研究与中医症候、中医治疗方案的关系等研究中。     

冠心病症状分析指导中医辨证分型客观化

目的探讨冠心病患者不同临床症状与不同中医证型之间的联系。方法选择2000年3月—2002年10月住院的冠心病胸痹心痛患者620例,根据四诊信息、体检指标、实验室指标与中医辨证分型关系初步分析,之后对阳性指标进行下一阶段的多因素分析,通过聚类、对应、因子及结构方程等分析方法,探索各个指标与本病中医证型间的相互联系。结果得到五大主证即心血瘀阻证、心气虚弱证、痰浊内阻证、心气阴虚证、心肾阴虚证,具有鉴别诊断意义的四诊信息及心肾阴虚证和心气阴虚证之间存在着演变关系。结论中医诊断冠心病的辨证分型标准的研究可建立在临床流行病学症状调查及统计分析的基础上,同时结合专家意见,建立中医证候诊断参考条件,得出正确、合理的中医胸痹的辨证分型,使得冠心病中医辨证分型更加客观化。     

基于中医疾病相关语义关系的正则表达式及知识抽取研究

目的：目前已有的知识抽取方法虽然多面向英文,但中文医学文献的数量也正在迅速增长,而且中医古籍文献中也有很多有价值的知识需要获取。基于此,本文以疾病“崩漏”为例,以正则表达式为规则,试图抽取中医古籍中疾病相关的知识,以构建中医疾病知识的语义框架。方法：建立崩漏相关的等同关系、因果关系、治疗关系的正则表达式,进而建立以正则表达式为规则的知识抽取及可视化平台。结果：实现对崩漏相关知识框架的抽取与表达,通过人工抽取和计算机知识平台抽取方式构建中医疾病语义框架,并在此基础上完成中医疾病相关的知识框架描述。结论：研究发现,以正则表达式为规则的知识抽取可视化平台,可以实现对崩漏相关知识框架的抽取与表达,并为中医疾病知识的逻辑化描述与未来的抽取及应用提供了方法,为实现中医疾病相关的知识框架描述奠定基础,可单一地基于正则表达式的信息抽取方式难以达到很好的召回率,如果在正则表达规则的基础上考虑篇章结构,同时整合机器学习与语义标注的混合信息抽取方法可能进一步提高抽取的效能。     

中医临床语义关系的实践验证探讨

文章从3 000例真实的医院病历以及书籍中的门诊病例中抽取显式语义关系,验证医学语言系统UMLS和SNOMED语义关系在真实病历中的覆盖度,从实践的角度抽取、完善中医临床业务流程中所涉及到的语义关系。     

基于近邻传播聚类方法的慢性胃炎症状群分布特征研究

目的：本研究旨在挖掘慢性胃炎（Chronic Gastritis,GC）常见中医证候（体征）的特征组合,分析发病特征,以此探讨中医证候的客观化研究。方法：对临床调查获取的919例慢性胃炎数据,运用互信息构建各症状（体征）的相似矩阵,采用近邻传播聚类（Affinity Propagation Clustering,APC）算法对88个慢性胃炎症状（体征）进行最优聚类。结果：88个慢性胃炎症状（体征）经APC算法分析后,最终被聚成22类症状群,且大部分症状聚类可以解释为某个相关的中医证素,能较完整的体现中医临床慢性胃炎证素分布规律及特点。结论：APC算法获取的慢性胃炎中医症状（体征）聚类可为疾病的发病特征分析提供依据,与中医理论有较高的一致性,这提示APC算法可用于中医证候的客观化研究。     

基于聚类分析的径向基神经网络用于证候诊断的研究

目的:优化中医证候诊断模型,为中医证候诊断标准的研究提供可行性方法.方法:提出用于中医证候诊断的径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络,利用聚类分析确定RBF神经网络隐层的参数,运用最小二乘确定RBF神经网络输出层的参数.结果:通过模型检验,证候诊断模型判准率比BP网络模型判准率高;证候诊断模型训练速度比BP网络模型快.结论:基于聚类分析的RBF神经网络用于中医证候诊断的研究是可行的和有效的.     

基于无尺度网络分析方法对胃癌中医治疗用药规律的初步研究

目的：研究胃癌中医药治疗的用药规律。方法：通过胃癌结构化临床信息采集系统,采集了2008~2011 年广安门医院肿瘤科的胃癌住院病例111 例,运用无尺度网络方法,从中药的功效、种类、配伍关系等方面,探讨胃癌中医治疗用药规律。结果：通过对111 例胃癌住院病例的分析总结,发现治疗胃癌多采用扶正为主的方剂,以六君子汤使用最多,组方时补虚药居于首位,且以补气药为主,其次清热药、利水渗湿、活血化瘀药、消食药、理气药。治疗胃癌的核心处方用药为茯苓、党参、黄芪、陈皮、枳壳、蜂房等,中医治法及辨证用药随治疗阶段和病程阶段而有所变化。结论：无尺度网络分析方法对分析胃癌中医治疗的用药规律有一定意义。     

基于CiteSpace的医药语料库文献计量学分析＊

目的 总结医药语料库发展趋势和研究热点，为中医及民族医命名实体识别和语义标注相关研究提供指导。方法 从中国知网、重庆维普、万方和Web Of Science数据库中检索近20年与医药语料库相关的文献。借助CiteSpace等软件对各年份发文量、发文国家（地区）、发文机构、作者、文献被引量、文献共被引和关键词进行分析。结果 筛选纳入中文文献462篇，英文文献122篇。中英文文献发文量均呈上升趋势；英文文献发文量最多的机构是法国科学研究中心；中文文献发文最多的机构是北京中医药大学。结论 目前中文文献研究主题集中在医学英语语料库建设，以及少量用于电子病历命名实体识别方面的语料库研究；英文文献研究主题集中在医药信息标注和命名实体识别工具开发。