基于数据挖掘技术整理刘铁军教授治疗胃脘痛用药规律的研究
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| 英文摘要 | 第7-8页 |
| 前言 | 第9-10页 |
| 文献综述 | 第10-17页 |
| 1．胃脘痛的历史沿革及辨证分型 | 第10-13页 |
| 1.1 病名的演变 | 第10页 |
| 1.2 病因病机 | 第10-12页 |
| 1.3 中医辨证分型 | 第12-13页 |
| 2．数据挖掘技术简介及应用 | 第13-16页 |
| 2.1 课题提出的背景和意义 | 第13-14页 |
| 2.2 数据挖掘技术简介 | 第14页 |
| 2.3 数据挖掘与中医研究 | 第14-16页 |
| 2.3.1 数据挖掘在中药研究中的应用 | 第14-15页 |
| 2.3.2 数据挖掘在症候研究中的应用 | 第15页 |
| 2.3.3 数据挖掘对方剂配伍规律研究的贡献 | 第15-16页 |
| 3.存在的问题与展望 | 第16-17页 |
| 试验研究 | 第17-33页 |
| 1．研究目的 | 第17页 |
| 2．研究内容 | 第17-20页 |
| 2.1 病例来源及采集 | 第17页 |
| 2.2 病例选择标准 | 第17-18页 |
| 2.3 研究方法 | 第18-20页 |
| 2.3.1 中医传承辅助平台 | 第18页 |
| 2.3.2 建立中医胃脘痛病例信息数据库 | 第18-19页 |
| 2.3.3 数据挖掘的分析方法 | 第19-20页 |
| 2.3.4 技术路线如图3 | 第20页 |
| 3.研究结果 | 第20-33页 |
| 3.1 性别统计 | 第20-21页 |
| 3.2 症候频次统计 | 第21页 |
| 3.3 症状频次统计及规则分析 | 第21-23页 |
| 3.4 药物的频次统计及规则分析 | 第23-29页 |
| 3.5 运用改进互信息法分析药物关联度 | 第29-30页 |
| 3.6 根据复杂熵聚类方法提取核心药物组合 | 第30-31页 |
| 3.7 基于无监督的熵层次聚类的新处方分析 | 第31-33页 |
| 分析及讨论 | 第33-39页 |
| 1.性别差异分析 | 第33页 |
| 2.症状频次及规则结果分析 | 第33-34页 |
| 3.用药频次结果分析 | 第34-35页 |
| 4.对药组合分析 | 第35-36页 |
| 5.核心药物组合及新方的初步探讨 | 第36-39页 |
| 结语 | 第39-40页 |
| 致谢 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
