国家自然科学基金(60672141)
- 作品数：17 被引量：189H指数：9
- 相关作者：任廷革孙燕刘晓峰张帆肖永华更多>>
- 相关机构：北京中医药大学中国科学院数学与系统科学研究院北京中医药大学东直门医院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：医药卫生文化科学自动化与计算机技术理学更多>>
- 计算技术对中医方剂知识的挖掘被引量：7
- 2010年
- 以中医方剂为研究对象，运用数据库挖掘、不确定性推理、机器学习等计算技术构建了一个数据挖掘平台；采用自主研制的“中医方剂数据库系统”（CPDBS）、“中医方剂智能分析系统”（CPIAS）、“中医方剂分类模式识别系统”（CPSVM）等软件，对中医方剂知识进行了挖掘研究。在中医方剂内涵知识的发现、方剂知识要点的形式化与量化计算、方剂模式分类识别等方面的研究成果表明：把对中医方剂知识的挖掘作为解读中医诊治思维的切入点，是实现把人的“经验”转化为“知识”的有效途径，对中医学的现代化研究具有现实意义。
- 任廷革刘晓峰张帆孙燕汤尔群
- 关键词：数据挖掘中医方剂
- 中医方剂功效定性和定量研究再探被引量：13
- 2009年
- 在对中医方剂功效定性、定量的研究中，“相对药量”的计算是最基础、最关键的环节，由此我们尤其重视对其计算方法的改进。中医方剂药物的剂量与药效的发挥之间不是完全的线性关系，我们在前期研究的基础上，对相对药量的计算提出了非线性的计算模型，改进了对中医方剂功效定性的预测和定量的表达。
- 刘晓峰任廷革高全泉张帆冯雷孙燕陈永义汤尔群
- 关键词：方剂功效数学模型
- 支持向量机分类器在中医方剂模式识别中的应用研究被引量：9
- 2006年
- 孙燕臧传新任廷革李宇航刘晓峰张帆
- 关键词：支持向量机模式识别分类器核函数方剂
- 吕仁和辨治糖尿病医案症状、证候和治则解析被引量：16
- 2011年
- 目的通过对吕仁和治疗糖尿病医案中医辨证要素的统计分析,总结吕仁和教授分期辨治糖尿病的学术思想。方法 128例经吕仁和教授诊治的糖尿病医案,经过"解析和标引"预处理,借助"中医医案数据库"的统计分析功能,将医案分成脾瘅期、消渴期、消瘅期三期,分别统计分析其症状体征、证候和治则。结果脾瘅期症状以倦怠乏力、口干最突出,气阴两虚证可能在脾瘅期较为常见。消渴期黄苔出现几率最高,瘀血阻络证居证候统计的第2位,提示热证与血瘀证均是消渴期常见的重要标实证候,肝肾阴虚和气阴亏虚是消渴期常见的本虚证型,吕仁和教授既往总结的脾肾阳虚证相对少见。消瘅期症状以倦怠乏力、腰酸痛、目昏较常见,提示肝肾两虚在此期尤为明显,湿热、痰饮、瘀血在消瘅期普遍存在,彼此胶结,共同酿成"浊毒";证候统计显示瘀血阻络证居首位,与前两期的证候统计结果相比,表明随着病程进展,瘀血阻络证出现频次明显增加,符合吕仁和教授的"微型癥瘕"病理假说;治则的统计结果与吕仁和教授认识的此期"气血阴阳俱虚、浊毒内停"的证候特点相吻合。结论糖尿病三期医案的症状、证候和治则分析内在吻合度良好,且与吕仁和教授糖尿病分期理论相符合。
- 肖永华王世东李靖高菁赵进喜吕仁和
- 关键词：糖尿病医案症状证候治则
- 吕仁和教授辨治糖尿病医案数据挖掘分析被引量：16
- 2009年
- 目的应用数据库挖掘技术,总结吕仁和教授辨治糖尿病的学术思想和诊疗规律,同时评价"中医医案数据库"的应用前景。方法收集128例经吕教授诊治的糖尿病患者的医案,医案数据经过一致化处理之后,存储于"中医医案数据库"中,对糖尿病类型、分期、并发症、病因、病位等的出现几率及其关系进行统计分析。结果吕教授临床治疗的糖尿病患者以出现糖尿病并发症和伴发病的2型糖尿病患者为绝对主体;并发症以糖尿病肾病的出现几率最高,其次为糖尿病神经病变;"肥美之所发"的饮食因素和"怒则气上逆"的情绪因素是重要的中医病因;肾、肝为主要病位。结论"中医医案数据库"数据挖掘结果客观地反映了吕教授治疗糖尿病病的临床思路与经验,该技术适合中医医案的知识挖掘和学习,利于专家学术思想的总结。
- 肖永华王世东李靖高菁曹钋赵进喜吕仁和
- 关键词：糖尿病中医医案数据挖掘
- SVM方法在《伤寒论》方分类识别中的应用
- 1目的分类研究是人类认识事物的重要途径,因此在学术研究中是重要的研究方法。《伤寒论》类分研究使得其知识点变得结构化、系统化,更加张显学术主题,便于掌握和临床应用。同时,这些分类法分别从不同角度反映了仲景制方之旨及加减用药...
- 孙燕任廷革
- 文献传递
- 吕仁和辨治糖尿病医案病因、病机和病位解析被引量：41
- 2010年
- 目的通过对吕仁和治疗糖尿病医案中医辨证要素的统计分析,总结吕仁和教授分期辨治糖尿病的学术思想。方法 128例经吕仁和教授诊治的糖尿病医案,经过"解析和标引"的预处理之后,借助"中医医案数据库"的统计分析功能,将医案按照脾瘅期、消渴期、消瘅期三期,分别对其病因、病机、病位进行统计分析。结果劳心、郁火是脾瘅期主要病因,脾、胃、肝、肾是脾瘅期主要病位。过食厚味、怒伤是消渴期重要病因,肝、肾、胃、脾是消渴期主要病位,除肝肾阴虚外,湿热瘀阻、肝郁化热、肠胃积热、阴虚内热、心神不宁等病机在消渴期较突出。年老体衰是消瘅期的重要病因,血瘀阻络是消瘅期最重要的病机,其次为气血不足、阴阳两虚、痰瘀滞络、经脉痹阻,消瘅期病位统计显示此期五脏六腑、经脉均可受累。结论糖尿病三期医案的病因、病机、病位分析内在吻合度良好,且与吕仁和教授糖尿病中医分期理论相符合。
- 肖永华王世东李靖高菁赵进喜吕仁和
- 关键词：糖尿病医案病因病机病位
- SVM方法在《伤寒论》方小样本分类识别中的应用被引量：3
- 2009年
- 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）方法是V．N．Vapnik等人20世纪60年代提出的基于统计学习理论的新型学习方法，到90年代中期，这一理论才开始受到越来越广泛的重视，并且这一新的理论方法在解决模式识别中小样本、非线性及高维识别问题中表现出独特的优势和良好的应用前景。对于SVM方法用于分类研究的高效性和准确率，国外有人已经将其与16种已有的分类方法进行了比较，得出SVM方法最优的结论。目前该方法已在很多领域得到了广泛应用如人脸检测、文本自动分类、生物信息学、医疗诊断等等。笔者针对《伤寒论》类方小样本分类识别问题，对该方法进行了初步实验，结果表明该方法具有较好的识别性能。
- 孙燕臧传新任廷革刘晓峰张帆
- 关键词：支持向量机《伤寒论》
- 基于数据挖掘技术的医案整理方法探讨被引量：39
- 2006年
- 目前，中医医案的整理和发掘停留在个人钻研、仁者见仁、智者见智的科研方式，显然与我们这个时代是不相称的。另外。不仅医案本身附带的信息多，医案数量多、内容广，而且这些医案数据缺乏规范化、标准化，单靠某个人或某个群体手工整理并分析，这么庞大的工程显然超出了手工处理的能力范围，需要有新的工具和方法来帮助我们解决这个问题。于是一种新的技术手段——数据挖掘（Data Mining，DM）应运而生。
- 孙燕臧佳新任廷革
- 关键词：数据挖掘医案
- 吕仁和教授辨治糖尿病医案用药规律分析被引量：8
- 2016年
- 目的应用数据挖掘技术,探讨吕仁和教授治疗糖尿病的用药规律。方法收集128例吕教授诊治的糖尿病医案,医案数据经过一致化处理之后,存储于中医医案数据库中,对其用药规律进行分析。结果吕教授治疗糖尿病医案共涉及中药210味。使用频次排名前5位的药物依次为丹参(64.06%)、牡丹皮(46.88%)、川牛膝(42.19%)、狗脊(41.41%)、赤芍(40.63%)。频次排名前10位的药物则包含丹参、牡丹皮,赤芍、白芍,枳壳、枳实3组药对。通过药对组成关系分析发现:牡丹皮、丹参药对中,以牡丹皮为主药,丹参为辅;白芍、赤芍药对中,以白芍为主,赤芍为辅。应用中医案数据库的中医知识挖掘功能,以"佛手+香橼"作为关键词,对使用该药对治疗的医案中患者的症状体征、病位、病机等相关中医辨证要素进行了分析。结论吕教授在处方用药时,注重通活血脉,善用药对治疗。应用中医医案数据库,有助于发现吕教授治疗糖尿病的用药规律,利于进行名老中医经验的挖掘。
- 王世东肖永华刘晓峰张帆任廷革孙燕吕仁和
- 关键词：医案用药规律数据挖掘名老中医
