中醫(yī)有效藥-癥關(guān)系的研究.pdf

1、中醫(yī)學(xué)具有悠久的歷史,是我國(guó)獨(dú)特的醫(yī)學(xué)和臨床診療方法。同時(shí),中醫(yī)也是一門臨床醫(yī)學(xué),從臨床中累積經(jīng)驗(yàn),形成理性認(rèn)識(shí)并回歸臨床,是中醫(yī)學(xué)術(shù)發(fā)展的基本模式。在長(zhǎng)期臨床過(guò)程形成的中藥處方及其加減配伍規(guī)律是獲得有效處方和診療技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)。因此,從長(zhǎng)期積累的知識(shí)中找到共同的和真正有效的中藥處方,有助于疾病的治療和中醫(yī)的發(fā)展。當(dāng)有大量的臨床數(shù)據(jù)即中藥處方數(shù)據(jù)及加減配伍規(guī)律時(shí),我們希望通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)找出真正有療效的重要的藥-癥子模塊。
　　

2、 本文中我們提出BTMDR算法,通過(guò)該算法可以從大量的藥物癥狀的數(shù)據(jù)中,找到藥物癥狀相關(guān)度比較高的子模塊,然后對(duì)子模塊進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)子模塊中真正有效的藥物癥狀關(guān)系。
　　 中醫(yī)有效藥癥關(guān)系發(fā)現(xiàn)算法主要有兩個(gè)核心部分組成:Biclustering算法,MDR算法。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括:
　　 (1)對(duì)異質(zhì)聚類(Biclustering)進(jìn)行研究,利用cHawk算法實(shí)現(xiàn)藥物和癥狀的子模塊的提取。實(shí)驗(yàn)研究表明,應(yīng)用異質(zhì)聚類算

3、法能夠很好的得到藥物和癥狀相關(guān)度比較高的子模塊。
　　 (2)對(duì)MDR算法進(jìn)行研究,利用開(kāi)源MDR軟件對(duì)Biclustering算法得到的結(jié)果屬性利用交叉驗(yàn)證進(jìn)行分類分析,發(fā)現(xiàn)和評(píng)價(jià)有效的藥-癥模塊。
　　 (3)BTMDR算法的實(shí)現(xiàn),研究實(shí)現(xiàn)了結(jié)合Biclustering和MDR算法的BTMDR方法,該方法能夠很好的分析獲得有效的藥.癥關(guān)系模塊,在失眠癥和不孕癥中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)分析中進(jìn)行了測(cè)試和臨床解釋,能夠得到有意義的分