中醫(yī)有效藥-癥關系的研究.pdf

1、中醫(yī)學具有悠久的歷史,是我國獨特的醫(yī)學和臨床診療方法。同時,中醫(yī)也是一門臨床醫(yī)學,從臨床中累積經(jīng)驗,形成理性認識并回歸臨床,是中醫(yī)學術發(fā)展的基本模式。在長期臨床過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的基礎知識。因此,從長期積累的知識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,我們希望通過數(shù)據(jù)挖掘技術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,找到藥物癥狀相關度比較高的子模塊,然后對子模塊進行分析,發(fā)現(xiàn)子模塊中真正有效的藥物癥狀關系。
　　 中醫(yī)有效藥癥關系發(fā)現(xiàn)算法主要有兩個核心部分組成:Biclustering算法,MDR算法。本文的主要研究內(nèi)容包括:
　　 (1)對異質聚類(Biclustering)進行研究,利用cHawk算法實現(xiàn)藥物和癥狀的子模塊的提取。實驗研究表明,應用異質聚類算

3、法能夠很好的得到藥物和癥狀相關度比較高的子模塊。
　　 (2)對MDR算法進行研究,利用開源MDR軟件對Biclustering算法得到的結果屬性利用交叉驗證進行分類分析,發(fā)現(xiàn)和評價有效的藥-癥模塊。
　　 (3)BTMDR算法的實現(xiàn),研究實現(xiàn)了結合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.癥關系模塊,在失眠癥和不孕癥中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)分析中進行了測試和臨床解釋,能夠得到有意義的分