方剂配伍规律的可视化表示方法与知识发现

方剂配伍规律研究是中医现代化研究的核心问题之一。随着数据挖掘技术的发展和中医信息化的逐渐深入,很多数据挖掘方法已被应用到方剂配伍规律研究领域。基于形式概念分析理论,提出一种偏序结构图分层表示的方剂配伍知识可视化方法。以《张仲景方方族》中小青龙汤类方剂为例,说明知识发现过程。以该类方剂中的方剂与药物、证候与药物为对象和属性分别构建偏序结构图,依据属性特征定义及偏序结构图的层次关系分析方剂配伍规律。结果表明,根据方剂与药物偏序结构图的层次和涵盖支路情况,可以直观地发现小青龙汤类方剂中包含1味核心药五味子;高频药物包括细辛和半夏,其中细辛出现频次为13次,半夏出现频次为10次;常用的药对有8对,药组有3组。从不同簇集角度分析可以发现,小青龙汤类方剂可以聚类为5大簇集,每个簇集的方剂组成、主治功效等具有共性。根据证候与药物偏序结构图可以发现,除小青龙汤证候外,12个证候均是在小青龙汤证候基础上加减变化而成的。可见,偏序结构图可视化表示方法可清晰地反映出方剂与药物、药物与证候之间的配伍群结构。     

基于FP—Growth算法的中药配方数据挖掘

本文探讨了数据挖掘技术在中药方剂配伍研究中的应用,介绍了关联规则的挖掘算法--FP-Growth算法,提出了运用FP-Growth算法从中药方剂中挖掘出相关联的中药的方法.     

基于RIA模式的网络虚拟医院的研究与开发

讨论3种方剂数据挖掘研究的常用方法,认为关联规则在方荆数据挖掘的研究中,其优势体现在提取核心药物及揭示配伍关系;而对应分析优势则在于能以直观形象的二维图展示方证的对应关系及其内在联系;聚类分析能够使大量数据根据其自身特点自动分类,便于理解研究     

方剂数据挖掘研究常用方法探讨

讨论3种方荆数据挖掘研究的常用方法,认为关联规则在方剂数据挖掘的研究中,其优势体现在提取核心药物及揭示配伍关系;而时应分析优势则在于能以直观形象的二维图展示方证的对应关系及其内在联系;聚类分析能够使大量数据根据其自身特点自动分类,便于理解研究     

数据挖掘与乳腺癌诊断的研究进展

数据挖掘是应用一系列技术从大型数据库中提取人们感兴趣的信息和知识,这些知识或信息是隐含的、事先未知而潜在有用的,可表示为概念、规则、规律、模式等形式。本文详尽介绍了数据挖掘技术产生的背景、概念,综述了近年数据挖掘技术在医学中以及辅助诊断乳腺癌的应用情况,并探讨了其在辅助诊断乳腺癌的应用前景、意义以及目前存在的问题。     

模糊数学及其在中医药学中的应用

中医药理论中存在着许多模糊性的现象.如病症诊断、方剂配伍、药材评定等方面.本文先简述模糊数学的概念,然后着重讲述了其在中医药中的应用.     

模糊数学及其在中医药学中的应用

中医药理论中存在着许多模糊性的现象。如病症诊断、方剂配伍、药材评定等方面。本先简述模糊数学的概念，然后着重讲述了其在中医药中的应用。     

伤寒病复方药对配伍规律的关联规则分析

对治疗伤寒痛的中药复方药对配伍的规律进行分析研究.以文献中收录的200个治疗伤寒病的中药复方为分析对象,建立复方特征数据库:以SAS系统中的Enterprise Miner为平台,应用关联规则分析技术,按伤寒六经分类进行伤寒痛复方药对配伍规律的关联模式研究.研究结果显示.所得的六经药对与文献记录的六经主要药对组成基本一致,并且发现了一些治疗伤寒病的中药复方的未知药对.     

基于粗糙集的类方配伍规律研究的决策规则模型

为了挖掘类方配伍与其证候指标之间的相关关系,将粗糙集理论应用于类方配伍规律的研究,建立了类方配伍规律研究的决策规则模型。根据此模型通过属性约简可以得到类方中影响药效的核心药物,通过挖掘有效的决策规则可以分析类方内各药物之间的相互作用,并且可以利用决策规则对药效进行预测。该模型的建立对优化类方配伍及临床实践具有一定的指导意义。     

计算机辅助医学诊断系统的数据挖掘和知识发现研究

计算机辅助诊断系统中 ,使用医学数据库的数据挖掘和知识发现技术具有重要意义和其发展的必然性。文章分析和综合了此类系统研究开发的一般规律及其特殊性 ,并指出了其中一些需要解决的问题和今后的研究发展方向     

数据仓库和数据挖掘在医院管理中的应用

本文介绍了医院数据仓库和数据挖掘的概念,设计了数据仓库建立模型,以及建立数据仓库的具体方法.简单介绍了数据挖掘技术在医院管理中的作用,并结合工作实际详细介绍了数据挖掘在管理和控制药占比中的应用,最后展望了医院数据仓库和数据挖掘技术的发展前景.     

数据挖掘与中医药院校图书馆参考咨询服务

本文简述了数据挖掘技术的产生、发展,并分析了数据挖掘技术在中医药图书馆参考咨询服务工作应用的前景。     

数据挖掘技术在中医药领域的应用

本文概括地介绍了数据挖掘的概念、主要方法、步骤和医学数据挖掘的特殊性、关键技术，以及数据挖掘在中医药领域的应用现状，并提出了在中医药领域应用数据挖掘技术必须充分考虑到中医特色。     

数据挖掘技术在生物医学领域的应用

阐述了数据挖掘技术基本流程及其在生物医学领域的应用前景 ,介绍了近年来国内外研究学者运用数据挖掘技术在 DNA分析、医学影像数据自动分析以及多种生理参数监护数据分析领域的研究趋势和发展方向     

数据挖掘在检验信息系统的应用研究

随着信息系统的发展,堆积了越来越多的数据.在介绍和分析检验科信息系统和数据挖掘的概念基础上,论述了数据挖掘技术在检验科信息中的具体应用.     

血府逐瘀汤拆方对红细胞变形性及全血粘度的影响

血府逐瘀汤是清代王清任创立的活血化瘀主要方剂之一。该方以行气活血立法,广泛应用于临床各科。我们将血府逐瘀汤分为总方组、活血组、调气组三部分,观察其对大白鼠红细胞变形性及全血粘度的影响,以探讨该方的配伍格律及行气与活血的关系。     

数据挖掘技术在生物医学领域的应用

阐述了数据挖掘技术基本流程及其在生物医学领域的应用前景，介绍了近年来国内外研究学运用数据挖掘技术在DNA分析、医学影像数据自动分析以及多种生理参数监护数据分析领域的研究趋势和发展方向。     

健康心理学研究与数据挖掘

本文首先介绍了数据挖掘 ( Data Mining,DM)的基本概念和处理过程 ,然后对数据挖掘这一新兴数据分析技术进行了综述 ,最后对怎样利用 DM进行健康心理学研究作了初步设想。     

图像数据挖掘的模型和技术

目的:介绍图像数据挖掘的模型及核心技术。方法:原始图像不能直接用于图像数据挖掘,必须进行预处理以生成用于高层次挖掘的图像特征库。一个图像挖掘系统应该包括图像的存储、预处理、检索、挖掘和展示等功能。它主要涉及图像数据挖掘模型和图像数据挖掘技术。结果:MultiMediaMiner是以DBMiner系统和C-BIRD系统为基础发展起来的图像数据挖掘系统,它是典型的功能驱动模型。在信息驱动模型中,象素层和对象层主要进行图像处理、对象识别和特征提取,而语义概念层和模式知识层主要进行图像数据挖掘和知识集成,该模型不仅只在图像的高层次进行挖掘,而且还可以扩展此模型以使挖掘能够在每个层次以及不同层次间进行。基于图像的数据挖掘核心技术涉及:图像处理技术,如去噪、对比度增强、图像分割等技术;特征提取和优化技术;分类、规则提取、预测和聚类等。结论:理论上图像数据挖掘是数据挖掘的一个分支,但是由于挖掘对象的复杂性,所以图像数据挖掘不是传统的数据挖掘理论与技术在图像数据上的简单应用和延伸,而是一个具有自己独特研究内容、理论与技术框架的新的研究领域。     

国家发明专利——一种治疗偏瘫的药物简介

本发明专利是一种治疗偏瘫的药物及其制备方法。专利证号为ZL00119343.0,它是由河北医科大学第四医院神经内科刘教授依据西医发病机理和治疗原则及祖国医学现代理论,采用微量元素与中、西药配伍,应用最新工艺和神经电生理学现代新技术研制而成的一种预防和治疗缺血性脑血管病等各种原因所致的偏瘫的中西医结合方剂。