论刘家瑛教授对针灸治疗中风的认识

刘家瑛教授从事中医针灸的临床、科研与教学工作40余年,治学严谨,医术精湛,学验颇丰,擅长临床治疗神经内科系统疾病,尤其是对针灸治疗中风病有自己的独到见解。该文主要总结其对中风病因病机认识及针灸介入、选穴、手法等经验。     

针刺动物实验研究中穴位与效应的关系网络分析

目的探索针刺动物实验研究结果中隐含的穴位与效应的关系。方法检索中国知网、万方数据资源库和中国生物医学文献数据库中关于针刺疗法的动物实验研究文献,提取纳入文献中的相关信息,包括针刺穴位和相应的效应数据即功能评分建立数据库,分别统计功能评分和针刺穴位的频次及二者的共现频次,并对其共现情况进行网络图分析。结果共计纳入文献1635篇,涉及针刺穴位223个,相关功能评分指标164项。出现频次前5位的功能评分指标分别为记忆障碍(417)、学习障碍(399)、疼痛(332)、神经病学表现(263)、神经行为学表现(183),出现频次前5位的针刺穴位分别为百会(580)、足三里(495)、大椎(236)、三阴交(166)、肾俞(153)。对针刺穴位和功能评分进行列间统计,获得两者的相互共现频次,构建二者共现关系网络图,其中功能评分结点度前3位分别为记忆障碍(84)、学习障碍(81)、神经病学表现(79),针刺穴位结点度前3位分别为足三里(81)、百会(51)、三阴交(48)。结论穴位的实验效应与其理论上的基本功效有相通之处,且同一性质的功能指标相关穴位基本一致,不同性质的功能指标相关穴位差异较大。     

亚健康基础数据及其管理的共性技术研究

<正>"亚健康基础数据库及其数据管理共性技术的研究"是国家科技部"十一五"科技支撑计划中医"治未病"及亚健康中医干预研究项目的一项课题,现将部分研究结果报道如下。1对"亚健康基础数据"和"数据管理共性技术"概念的理解1.1关于亚健康基础数据数据,或称资料,是构成信息和知识的原始材料,数据涉及事物的存在形式,也是关于事件的一组离散的、客观的事实描述[1]。在计算机科学中,数据是指所有能输入到计算机并被     

第八届亚细安中医药学术大会印尼临床部分论文概述

目前,印尼全国的传统医疗工作者约有28万,印尼应用传统医药的人数由过去的20.5%升至31.7%,民间对传统疗法的信任度在逐渐增加。     

云计算平台服务模式在中医药信息资源服务中的应用

目的:探讨当前中医药信息资源服务的现状以及云计算对中医药信息服务的影响。方法:综合了当前的云计算技术,分析了中医药信息资源服务在云平台可以从中医药资源云服务、中医药数据挖掘云服务、中医药健康管理云服务三个方面建设。结果:总结了云计算环境下的服务模式、管理模式和中医药信息资源服务的几种方式,促进中医药信息资源服务的发展。结论:中医药信息资源服务借助云计算平台服务模式可以统一提供信息集成服务,提高中医药信息的服务质量和服务效率。     

基于数据挖掘的中医治疗糖尿病肾病用药规律分析

目的探讨中医治疗糖尿病肾病的用药特点与规律,为临床用药提供借鉴。方法检索中国生物医学文献数据库(CBM)、中国知识资源总库(CNKI)、中国学术期刊数据库(万方数据)、中文科技期刊数据库(维普网)、中国中医药期刊文献数据库自建库至2017年收载的中医药治疗糖尿病肾病临床研究文献,经筛选后建立数据库,运用频数统计、关联规则等方法,分析药物功效分布及配伍规律。结果共纳入文献2884篇,涉及中药495味,高频药物有黄芪、丹参、山药、茯苓、山萸肉、地黄等,按频次排序前50位主要为补虚药、活血化瘀药、清热药、利水渗湿药等11类,补虚药以补气药和补阴药为主,常用药物组合为黄芪-丹参、黄芪-山药-丹参,常用方剂为六味地黄丸。结论中医治疗糖尿病肾病以补气滋阴、活血化瘀为主,可为临床辨治糖尿病肾病提供参考。     

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。     

谈拓展中医药古籍图像的深度研究

中医古籍图像是中医药文献资源重要的组成部分,有着很高的学术价值、文物价值及史料价值。近年来,基于国内外中医药知识需求服务工作的不断深入开展,我们在中医古籍图像利用与保护方面做了有益的尝试,挖掘、整合、获取、拓展古人长时间积累的经验,力争使其发挥出最大学术效用和社会效用。1古籍图像的现状分析中医古籍文献是中国的宝贵财富,由于其承载着独特的医学理论体系和丰富的实践经验以及中医学历史,大多数图书馆对于中医古籍文献还是处于"以藏     

概率潜在语义分析（PLSA）在中药新药处方发现中的应用

目的:使用概率潜在语义分析(PLSA)算法研究中药配伍方案,为中药处方发现提供新途径。方法:基于丰富的中医药文献数据,从临床治疗缺血性心脑血管疾病的方剂出发,使用PLSA算法,筛选出治疗缺血性心脑血管疾病的新药候选方,并从药理学的角度对候选方进行分析,最后结合专家智慧在候选方的基础上给出具有开发潜力的新药处方。结果:筛选出治疗该病的中药核心组合,并证明了PLSA算法用于中药处方发现具有一定的可靠性和稳定性。同时专家从计算机筛选出的处方中选出有开发前景的两首方。结论:PLSA算法在治疗缺血性心脑血管疾病中药处方发现中有着广阔的应用前景。