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文檔簡介
1、中醫(yī)學(xué)具有悠久的歷史,是我國獨特的醫(yī)學(xué)和臨床診療方法。同時,中醫(yī)也是一門臨床醫(yī)學(xué),從臨床中累積經(jīng)驗,形成理性認(rèn)識并回歸臨床,是中醫(yī)學(xué)術(shù)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(shù)的基礎(chǔ)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(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,我們希望通過數(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(guān)系。
中醫(yī)有效藥癥關(guān)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(zhì)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(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MDR算法進行研究,利用開源MDR軟件對Biclustering算法得到的結(jié)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(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)分析中進行了測試和臨床解釋,能夠得到有意義的分
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