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1、基于聚类和关联规则的名医临证思维及方药应用规律挖掘方法暨南大学2008级硕士学位论文中文摘要目的以刘弼臣教授治疗小儿抽动秽语综合征和沈英森教授治疗肿瘤的医案为样本,探讨“先聚类后关联”的方法对于挖掘医者方药应用规律,推断其临证思维的适用性。方法及步骤1.EM算法聚类:应用EM算法对刘教授治疗小儿抽动秽语综合征的处方76例进行聚类。2.找核心方:即某类型处方中高频使用的药物群。层次聚类:对每一类处方分别进行凝聚层次聚类,找出中心处方,通过其与核心3方的关系密切程度来验证算法聚类的合理性。EM4.关联规则挖掘:对症状与药物进行关联规则挖掘,得到随症加减的用药规律
2、;通过分析核心方及关联规则,分析医者辨病、辨证思维及用方规律。所有核心方5均含有的药物为辨病用药。由关联规则验证辨病用药的合理性。根据“有是证用是方”的原理,由核心方推测辨证分型。6.由刘弼臣门人验证所得结果的合理性。重复步应用于沈教授治疗肿瘤的医案例。7.1~54988.重复1~5步分别应用于沈教授治疗肺癌、乳腺癌、肝癌等的医案。由沈英森验证所得结果的合理性。9结果1.刘教授的处方分成了四类。四类核心方中均含有钩藤、黄连、白附子、全虫、菊花、木瓜、半夏、伸筋草,遂推断刘教授认为肝热风动是小儿抽动秽语综合征的基本病机。第一类核心方中还有辛夷花、玄参、板蓝根、
3、山豆根、苍耳子,故兼外风犯肺;第二类核心方中还有珍珠母、磁石、蝉蜕、丹参、石菖蒲,故兼邪扰心神;第三类核心方中还有白芍、柴胡、炙甘草、丹参、石菖蒲、远志、郁金,故兼邪扰心神轻证;第四类?I暨南大学2008级硕士学位论文核心方中还有柴胡、白芍、枳壳、炙甘草、珍珠母、磁石,故兼脾虚。2.沈教授的处方分成了五类。前四类核心方均含有鳖甲、北沙参、麦冬、茯苓,故推断肿瘤的共同病机为气阴两虚。第一类核心方中还有苇茎、冬瓜仁、薏苡仁、桔梗、浙贝母,故兼痰火雍盛,主要见于肺癌;第二类核心方中还有厚朴、石斛、黄芪、白花蛇舌草、半枝莲,故兼热毒雍盛,主要见于肺癌、乳腺癌;第三类
4、核心方中还有厚朴、石斛、内金、谷芽、淮山,故兼脾胃失司,主要见于乳腺癌、肠癌;第四类核心方中还有厚朴、石斛、白术、防风、黄芪、白芍、延胡索、七叶一枝花,故兼瘀血阻滞。第五类核心方含有熟地、当归、茯苓、陈皮、半夏、炙甘草、桔梗、浙贝母、牛蒡子、钩藤、苏子,故为肺肾两虚兼痰浊阻肺。3.关联规则在支持以上结果的同时,得到了诸多随症加减的用药规律。结论“先聚类后关联”即先对处方依次进行算法聚类、寻找核心方、层次聚类,再EM对症状与药物进行关联规则挖掘的方法适用于从中医医案数据中挖掘医者的临证思维及方药应用规律。无论样本大小皆适用。关键词数据挖掘;聚类;算法;关联规则
5、;中医医案;经验EM?II暨南大学2008级硕士学位论文ABSTRACTObjective:Tostudytheapplicabilityofthemethodof“AssociatingafterClustering”totheminingofregularitiesofprescriptionuseandtheinferenceofclinicalthinkingwiththesampleoftherecordsofchildhoodGillesdelaTourtte'ssyndrometreatedbyProfessorLiuandtumourstre
6、atedbyProfessorShenMethodsandprocesses::1.EMalgorithmclusteringCluster76prescriptionsaboutchildhoodGillesdelaTourtte'ssyndrometreatedbyProfessorLiuwithEMalgorithm2.“Coreprescriptions”searching:“Coreprescription”istheherbsusedveryfrequentlyinsometypeofprescription3.Hierarchicalclust
7、ering:Clustereverytypeofprescription,andfindtheirheartprescription,comparewhichwiththecoreprescriptiontoverifytherationalityoftheresultsofEMalgorithmclustering4.Associationrulesmining:Minetheassociationsofsymptomsandherbstogainthetheherb-userulesaccordingtodifferentsymptoms5.Analyz
8、ethedoctor’sclinicalthinki
