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基于关联规则的筋断古方研究
目的 探讨筋断方的应用特点和用药规律,为肌腱韧带撕裂或断裂后行保守治疗或手术后康复治疗的遣方用药提供理论依据.方法 用Excel软件建立数据库,对138部古医籍中筋断外敷处方进行统计,以SPSS Clementine 12.0数据挖掘软件进行关联规则分析.结果 在生成的117条关联规则中,筛除重复药对,总共有9条规则、12味药物.结论 筋断外敷治疗的主要方法为行气活血、补血止血、续筋止痛,主要药物为当归、川芎、骨碎补等12味.
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数据挖掘在计算机课程成绩分析中的应用
目的 :寻找教务管理系统中海量数据之间的隐性关联,以达到增强学生学习效率,促进教学水平提升,增强教学管理的有效性.方法 :利用数据挖掘关联规则的改进型Apriori算法和聚类算法进行数据的挖掘.结果 :通过对数据挖掘进行统计分析后,发现用来挖掘的2015级120名专科生和2016级60名本科生计算机课程成绩与入学基础、授课时数之间有着隐藏的关联性.结论 :成绩的评定指标要具有可操作性和合理性,利用挖掘结果可以指导教师教学,有利于学生更有针对性地进行计算机课程的学习.
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关联规则在中医儿科学证素诊断中的应用
目的:挖掘儿科辨证诊断过程中的有用信息,希冀为医师的临床诊疗提供参考.方法:对目前通用《中医儿科学》教材中“辨证论治”部分所涉及的辨证分型数据,采用关联规则挖掘方法的Apriori算法进行关联规则挖掘,得出证素之间、证素与症候之间的关联规则.结果:儿科学教材中共涉及41个证素,其中16个病位证素,25个病性证素,494个症状,78个体征.病位证素→病性证素共挖掘24条规则,病性证素→病位证素共挖掘9条规则,证候→证素共挖掘25条规则.结论:儿科教材病性证素以热为常见,病位证素以脾为常见,咳嗽和纳呆恶食是儿科常见症状.关联规则是挖掘中医儿科学教材中辨证诊断经验行之有效的方法.
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基于Apriori算法提取糖尿病并发症数据的关联规则
目的:提取糖尿病并发症数据的关联规则.方法:采用Apriori算法对糖尿病并发症临床数据进行研究.结果:经3969例确诊病例验证,Apriori算法能从数据中提取诊断关联规则,并得到相应的支持度和置信度.结论:关联规则结果对于临床诊断有参考价值.
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基于Apriori算法的古现代疫病用药比较与分析
目的 分析并比较古现代中医对于疫病的用药规律和区别.方法 采用Apriori算法,进行疫病病案数据库的关联规则挖掘.结果 通过比较古现代疫病的症状、药物、症状-药物的关联规则,发现古代痢疾常见症状为粘液便、里急后重和腹泻,多用黄连,木香等药物;现代细菌性痢疾常见症状为脓血便,腹痛,里急后重和发热,多用大黄等药物.古代霍乱常见症状为呕吐和腹泻,多用甘草,白术、半夏等药物;现代霍乱常见症状为腹泻,手足拘急、口渴和呕吐,多用甘草、木瓜、滑石等.结论 古现代中医虽疾病名称相同,但含义并不完全相同.古代中医的疾病概念往往大于现代.古代痢疾用药多立足于清热,行气止痛;霍乱用药多立足于温补脾肾.现代细菌性痢疾用药多立足于清热泻火;霍乱多立足于清热解毒.霍乱的治疗古今是有明显差异的.
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基于数据挖掘探讨通阳中药的特点及分类
目的 运用数据挖掘技术探求通阳中药的特点,并总结归纳通阳方法 的分类.方法以《中华医典》为文献资料来源,以"通阳"为检索词获取目标条文,规范通阳中药相关属性术语,采用EpiData 3.02软件构建通阳中药信息数据库,采用标准Apriori算法对其进行统计分析.结果 通阳中药以辛、温为主要性味,肺、胃、脾为主要归经,辛温配伍是通阳中药的主要性味组合.而在性味、归经关联分析中,虽然辛性/温味与肺、脾、胃经属性间搭配较多,但搭配的专一度不高.结论 通阳中药性味配伍多为辛温,挖掘结果与传统中医学理论一致.
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关联规则算法的演化和进展
关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要应用.从1993年Agrawal等首先提出了用基于频集理论的递推方法来解决挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题以来,关联规则的算法已经进行了很多改进.这些改进集中在三个方面:减少候选集和压缩事务总数;减少数据库扫描次数;引入并行技术.近年来,研究人员引入更能代表人类决策思维模式的模糊集理论,并将研究目标对准更复杂的时序和空间数据,挖掘的范围也从单维事务扩展为多维事务,但相应的要面临更加复杂的计算.
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基于数据挖掘的肾阴虚型消渴病方剂用药规律分析
应用系统平台收集、 整理、 录入《中医方剂大辞典》中治疗肾阴虚型消渴病的方剂,利用Apriori算法对筛选出的88首方剂进行中药频次、 组方规律、 性味归经、 药量等方面的用药规律分析.结果使用频次在9以上的中药有21种;得到23个常用药对(支持度个数≥10),17个3味中药核心组合(支持度个数≥8),28个4味中药核心组合(支持度个数≥4);中药的关联规则分析反映了中医对肾阴虚型消渴病注重气阴双补,多脏同治的治疗理念;药性频次居前4位的是平、 温、 微寒和寒;药味频次居前4位的是甘、 苦、 辛、 酸;中药归经频次位于前5位的经络分别是肾、 肺、 肝、 心、 脾、 胃;4味中药核心组合中,以茯苓、 甘草、 人参、 麦冬组合的频次高,其中人参用量比例大,进一步体现了培土生金、 气阴双补的治则.通过用药规律的分析,为中医治疗肾阴虚型消渴病提供一定的参考.
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基于中医传承辅助平台分析含黄连-干姜药对方剂的组方规律
目的:为含黄连-干姜药对(简称"黄连-干姜")方剂的后续产品开发提供理论依据.方法:收集整理《中医方剂大辞典》中包含黄连-干姜的方剂,录入中医传承辅助平台软件(V2.5)建立数据库,统计主治疾病频次、配伍药材频次;采用关联规则Apriori算法对含黄连-干姜方剂药材核心组合进行统计分析(设置支持度分别为15％、20％、25％,置信度为0.90);选择频次排前2位的主治疾病和配伍药材频次高的温里药和清热药进行组方规律分析.结果:共筛选出492首含黄连-干姜方剂,涉及主治疾病9种(频次≥15),包括痢疾、泄泻、积聚、痞满等;常用配伍药材21味(频次≥55),包括当归、厚朴、附子、黄芩等;常用药材组合有19个,其中核心药材组合包括黄连-干姜-人参、黄连-干姜-厚朴、黄连-干姜-当归;常与黄连-干姜配伍治疗痢疾的核心药材有5种,治疗泄泻的核心药材有9种;在黄连-干姜配伍温里药附子的方剂中核心药材有8种,在配伍清热药黄芩的方剂中核心药材有7种.结论:含黄连-干姜药对方剂主治疾病以消化道疾病为主;该药对可配伍不同药材用于不同疾病的治疗;本研究可为其后续产品的开发提供理论依据.
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基于中医传承辅助平台软件分析治疗失眠膏方的组方规律
目的:分析治疗失眠膏方的组方规律,为中医治疗失眠提供参考.方法:整理《中医方剂大辞典》《中医膏丹丸散大典·膏剂分典》《中华膏滋方系列丛书》等记载的治疗失眠的膏方,并录入中医传承辅助平台软件V2.5中统计药材用药频次;运用Apriori算法及关联规则对膏方核心组合进行统计分析(支持度为20％,置信度为0.80);采用熵聚类算法统计2味不同药材间的关联系数(相关系数为8,惩罚系数为2)和3、4味药材核心组合,根据无监督的熵层次聚类法提取新方.结果:共筛选出125首治疗失眠的膏方,包含236种药材,其中用药频次≥20次的有28味,安神药7味、养血补肝药5味、健脾祛湿药3味、补气药5味、补血药4味、活血药2味、清热药2味;得到常用药材组合28个,其中频次排前3的药材组合分别为酸枣仁-远志、茯苓-酸枣仁、茯苓-远志,茯苓、酸枣仁、远志分别具有健脾化湿、养心安神、宁心定志的功效;得到关联规则12个,3味药材核心组合56个,4味药材核心组合16个;提取治疗失眠的新方7首.结论:失眠膏方单味药功效以安神、养血补肝、补气活血为主.膏方药材组合功效以健脾、养心、定志为主.新方组方特点呈现多样性,以疏肝泻火、解郁安神、消导和中为主,可为临床治疗失眠提供参考.
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高血压患者并发症模式的分析方法研究
为解决当前临床上缺乏对高血压疾病亚型及并发症发病模式分析的技术体系问题,本文提出了一种集成主元分析(PCA)、K-means聚类、Apriori频繁项挖掘等理论,对高血压患者群体差异因素下的并发症模式分析方法.首先,针对患者指标的多样性所带来的冗余干扰问题,利用PCA理论对指标数据进行降维及去冗余处理;其次,在获取指标数据主元成分的基础上,利用K-means算法实现患者的群体分析;后,基于不同患者群体的并发症数据,利用Apriori算法实现并发症频繁模式分析.本文同时采用实际案例验证上述方法的有效性,以期为当前医疗大数据的分析与应用提供有效的解决思路与方案.
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基于APRIORI算法和兴趣度的糖耐量实验数据关联规则挖掘和筛选
在医院专家系统里,人们关心基本医疗数据对于诊断的指导意义,这是一个典型的关联规则分析.本文对糖耐量实验数据进行基于APRIORI算法的关联规则挖掘,分析实验数据对糖尿病的诊断意义.并基于主观和客观兴趣度定义,讨论了对规则筛选的问题.
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关联规则在中医药方剂挖掘中的应用
以肠痈方剂作为数据来源,运用关联规则分析、Apriori算法得出方剂中常见的单味药、对药及配伍规律,为传统中医论治时的合理组药、阐述并解释其浅显机制提供较为严谨的理论依据.
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关联规则技术在儿童安全用药中的应用
介绍数据挖掘及关联规则的基本概念,采用Apriori算法对儿童肺炎用药数据进行挖掘分析,总结总体用药、 高频用药、 用药组合和用药关联规则,为儿科临床专家在科研和疾病诊治方面提供科学依据,有助于提高儿童用药的安全性和规范性.
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基于优化Apriori算法的中风病证治规律研究
在概述关联规则算法及算法优化的基础上,针对中医治疗中风病诊疗方案中的方剂配伍规律展开探索,建立中医电子病历数据库,使用经典关联规则Apriori算法对数据进行处理和分析,引入相关性度量参数Kulc和IR优化挖掘结果,去除伪强关联规则,得到相关性强且有理论意义的药物配置组合,为中医治疗中风病遗方用药提供理论指导和参考.
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基于Apriori算法的高血压电子病历研究
采用SQL技术对电子病历数据进行预处理,将高血压患者按照性别以65岁为界,分为＜65岁男、＜65岁女、≥65岁男、≥65岁女4组.运用Apriori算法研究检查检验结果与用药之间的关联规则,挖掘出29条强关联规则,对制定高血压临床诊疗方案提供参考依据.
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基于电子病历信息大数据挖掘的患者就医行为分析
在对就医行为和大数据挖掘及关联规则进行文献综述的基础上,介绍大数据挖掘及关联规则算法——Apriori算法的基本内容.以郑州大学第一附属医院部分电子病历系统数据为基础,采用关联规则的Apriori算法对患者的性别、年龄、手术记录、危重记录、就诊距离、住院天数等因素进行挖掘分析,得出不同就诊距离患者的就医行为规律,提出相关政策和建议.
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基于Apriori算法的高危人群2型糖尿病预测研究
目的：利用数据挖掘中的关联规则，为及早地在高危人群中发现和预防糖尿病。方法：选择兰州某大型三甲医院的323例2型糖尿病及IFG、IGT患者的首次病程记录，采用Apriori算法和SPSS Clementine 12软件设计，建立2型糖尿病的预测模型。结果：共形成10条强关联规则，其中蕴含着与2型糖尿病相关的一些因素之间的关联关系。结论：通过这些关联规则以实现对糖尿病高危人群简便而准确的初判断。
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使用Apriori算法揭示脑卒中的频繁集
目的:通过大规模脑卒中初筛数据分析,研究脑卒中发病的危险因素规则模式.方法:采集国家脑卒中筛查与防控数据中心的脑卒中危险因素初筛数据,运用关联规则挖掘方法,研究大范围人群中脑卒中发病相关的危险因素,选择小支持度为0.1%,小置信度为10%,挖掘脑卒中发病的模式规则.结果:在初筛表列举的9个危险因素中,既往有短暂性脑缺血发作(TIA)、高血压和脑卒中家族史与脑卒中发病呈弱相关.TIA、房颤或瓣膜性心脏病、脑卒中家族史、高血压以及糖尿病是影响脑卒中发病的主要的危险因素.当年龄>60岁时,年龄则成为影响脑卒中发病的重要危险因素之一.结论:在21个大概率导致脑卒中发病规则模式中的一些危险因素组合此前并未得到足够的重视,脑卒中发病的危险因素规则模式为临床医学提供了新的有价值的诊断依据.
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基于频繁模式增长算法的2型糖尿病患病风险预测的分析研究
目的：分析基于频繁模式增长(FP-growth)算法的2型糖尿病患病风险预测，避免经典Apriori算法在2型糖尿病相关危险因素分析中执行效率低的缺陷。方法：选取兰州某医院医学信息科2009年1月至2014年3月的2型糖尿病患者的首次病程记录资料及其健康数据档案，根据2型糖尿病相关危险因素分析中的需要，引入更适用于2型糖尿病相关危险因素分析的FP-growth算法。采用C#语言对经典Apriori算法和FP-growth算法进行编程，对比分析两种算法的执行效率。结果：通过对比分析得到两种算法在运行时间与记录数据以及运行时间与支持度两个方面的对比值。结论：FP-growth算法在预测2型糖尿病相关风险因素的分析中执行效率更高，能够找到更多的糖尿病风险因素。
