基于數(shù)據(jù)挖掘的中醫(yī)醫(yī)案分析系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘作為一門在海量數(shù)據(jù)中獲取知識的技術，已被越來越多地擴展到不同領域的應用中，在中醫(yī)藥領域應用數(shù)據(jù)挖掘技術是一個有著廣闊前景而又充滿挑戰(zhàn)性的研究方向。但是，截至目前，對名老中醫(yī)的學術思想和臨證經驗的研究，尚停留于整理、歸納階段，帶有一定的主觀成份。本課題的主要目的是依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術，通過收集治療典型病例的眾多醫(yī)案，從大量有噪聲、不完整甚至是不一致的數(shù)據(jù)中，挖掘出典型病例的用藥規(guī)律，為中醫(yī)臨床治療、中醫(yī)藥教學及中成藥的研制提供參考。

2、 本文的主要研究工作如下：1、深入分析和探討了一些典型的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如AIS算法、Apriori算法、FP-Growth算法、DLG算法等。同時，提出了Apriori算法的一種改進算法——基于數(shù)組的挖掘關聯(lián)規(guī)則的DRA算法，并將該算法與經典的Apriori算法的運行效率進行了分析比較，該算法只需要掃描數(shù)據(jù)庫一遍，不需要產生候選集，運行效率有了較大提高。 2、在windowsXP平臺上VisualBASIC6.0的環(huán)境

3、下，采用Apriori算法和DRA算法，開發(fā)了基于數(shù)據(jù)挖掘的中醫(yī)醫(yī)案分析系統(tǒng)。 3、基于原始數(shù)據(jù)的可靠性、準確性和完整性方面的考慮，本研究以自2004年7月-2005年10月在山東中醫(yī)藥大學附屬醫(yī)院心血管門診收集丁書文教授醫(yī)案2262份為醫(yī)案來源，以高血壓病和冠心病為例，采用Apriori算法和DRA算法進行頻繁項集的搜索，所得醫(yī)案模型幾乎完全符合丁教授在治療高血壓病時常用的鉤藤方和在治療冠心病時常用的黃芪方。 本課題借