畢業論文學術論文應用

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　　篇一

　　資料探勘在中醫學術流派研究中的應用

　　作者：譚勇，呂愛平，車念聰，呂誠，蔡念寧，張廣中， 姜春燕

　　【摘要】 　　在中醫學術流派研究中存在著大量的資料，利用資料探勘技術可以獲得隱藏在這些資料中的有用資訊。文章結合趙炳南學術流派研究的例項，簡要闡述了利用資料探勘進行中醫學術流派研究的可行性和先進性，並提出了資料探勘的實施步驟和具體的工具、演算法。

　　【關鍵詞】 中醫學術流派 資料探勘 銀屑病

　　自古以來，中醫學術流派林立，既互相爭鳴，又互相滲透、取長補短。它們的 發展 和研究促使中醫藥基礎理論逐漸得到了拓展和深化，促使中醫藥臨床實踐技術逐漸得到了進步和提升。可以說，中醫學術流派的發展和研究促進了中醫藥事業的發展[1]。

　　中醫學術流派研究的前提是要對其進行 科學 劃分並確定研究內容。隨著科學技術進步和中醫學術研究的日益廣泛深入，中醫學術流派的劃分方法不斷進步、完善。徐江雁等[2]提出的核心分類模式既涵納縱向的學術思想傳承,又相容橫向的學術思想滲透，有一定的先進性，值得借鑑。我們在“中醫面板科趙炳南學術流派及其傳承研究”的課題中，從以下兩方面劃分學派和確定研究內容：其一，以創新的學術思想為核心：通過對中醫面板科趙炳南學術流派學術淵源、基礎理論、特色經驗、技術方法等的系統研究，確立中醫面板科趙炳南學術流派學術思想體系;其二，以開放的醫家群及其著述為核質：不論是趙炳南門戶師承所得,還是博採眾家之說,也不論是公開發表的 論文 、論著、會議交流的文字材料,科研成果、發明、專利,還是口述史料, 只要是中醫面板科趙炳南學術流派有關方面的內容，皆囊括在其核質之中。

　　針對上述研究內容，按照以往的研究方法，可以以人、以疾病、以方藥或以思維方法為線索進行 文獻 整理、分析和 總結 ，或者以臨床流行病學的方法進行臨床觀察和總結[3～7]。這些方法在一定程度上能總結 規律 ，指導臨床實踐，但存在以下不足之處：①對學術思想和診療經驗缺乏系統地有機關聯研究和比較研究;②難以反映疾病診療過程中中醫辨證的多維時空和非線性特徵;③缺乏符合中醫特點的多因素資訊處理技術，可能致使研究結果產生混亂和差錯;④難以真正反映中醫學術流派的內涵和精髓。鑑於以往研究存在的問題，我們引進了資料探勘技術進行中醫學術流派研究。

　　1 資料探勘及其在中醫藥領域的應用

　　1.1 資料探勘概述資料探勘***DM：DataMining***就是從大量的、不完全的、模糊的、隨機的資料中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的資訊和知識的過程[8]。它是一門交叉學科，匯聚了資料庫、人工智慧、統計學、視覺化，並行 計算 等不同學科和領域。其中的人工智慧能模仿人類對非線性、不完全、不精確和不確定資訊的智慧處理，具有良好的容錯性、魯棒性和高精度等綜合技術優勢[9，10]。人工智慧方法主要包括人工神經 網路 、模糊系統、進化計算、粗糙集理論、支援向量機***SVM***等。針對不同的挖掘目標，往往要將幾種方法綜合起來應用，以發揮各自的技術優勢。此外，將人工智慧和其他資料探勘方法如聚類分析、決策樹、關聯規則等優化組合應用，更能發揮資料探勘技術解決複雜問題的能力。

　　1.2 資料探勘在中醫藥領域的應用資料探勘技術能針對醫學資料多型性、不完整性、時間性和冗餘性的特徵實施合理的資料處理和知識提取[11]。它應用於中醫藥領域主要表現在以下幾方面[12～16]：

　　1.2.1 新藥開發研究以一種新的、建立在充分利用幾千年積累下來的豐富經驗及 現代 科學技術所提供的資訊基礎上的模式進行研究。

　　1.2.2 複方配伍規律和方證相應研究資料探勘技術可以在一定程度上發現和認識臨床病症與復立組方關係、複方藥物的配伍關係、藥味之間的相互作用關係等。

　　1.2.3 中醫藥資訊化研究對以古語言和純文字為主的中醫藥理論和實踐進行結構化解析是中醫藥資訊化研究的重要內容,其中的某些內容可以通過對文字的資料探勘來實現。

　　1.2.4 中醫藥專家系統研究對中醫藥專家“只可意會,不可言傳”的把握診治疾病規律的定性描述、模糊概念，採用資料探勘技術進行多層面智慧分析,在一定程度上可將它們以可理解的規則或模式表達出來,從而大大豐富專家系統的知識庫。

　　1.2.5 中醫藥文獻研究資料探勘技術應用於文獻研究可以提高文獻研究的水平，提高文獻利用的效率，進而能提高中醫藥科研工作的效率。

　　2以“中醫面板科趙炳南學術流派及其傳承研究”中的銀屑病資料探勘為例，簡要說明挖掘的步驟和挖掘的工具及演算法。

　　2.1 實施資料探勘的步驟

　　根據全球首個數據挖掘行業通用的模型標準***CRISP-DM***，銀屑病資料探勘過程可分成6個階段。

　　2.1.1 理解問題明確和細化研究目標。

　　2.1.2 理解資料熟悉所採集的有關銀屑病資料的型別和存在形式，在此基礎上初步進行資料質量鑑定，並建立資料庫。

　　2.1.3 準備資料有關銀屑病的資料中存在著大量不完整的、冗餘的和不一致的資料。在進行資料探勘時，首先要對其進行處理。處理過程包括資料抽取、清洗、轉換和載入。

　　2.1.4 建立模型針對研究目標，利用已知的資料和知識建立分析模型，並將該模型有效地應用到未知的資料或相似情況中測試並修正模型，如此反覆進行以得到最優模型。

　　2.1.5 方案評估在模型最後付諸實施以前，徹底地對模型進行評估，再回顧構造該模型的步驟，以確定該模型真正能夠達到預定的挖掘目標。

　　2.1.6 方案實施基於以上5方面的工作，採用相應的資料探勘工具和演算法進行多次反覆、多次調整、不斷修訂完善的資料探勘。

　　2.2 資料探勘的工具和演算法

　　2.2.1 銀屑病中醫辨證規範研究在銀屑病資料庫中，存在著許多不確定、不完整、不精確的辨證相關資訊，首先利用粗糙集對其進行約簡，剔除模糊和歧義資訊，保留與挖掘有關的重要症狀屬性。在此基礎上使用關聯規則方法挖掘證的分佈，證的構成比，從而得到靜態關聯度。採用FP-growth或加權的Apriori演算法找出頻繁專案集，確定關聯規則。在關聯分析的基礎上進行相似聚類，通過給定閾值，發現症狀的構成以及症狀的貢獻率，得到症狀所屬證的聚類。通過遺傳演算法搜尋和K-means區域性優化相結合，按照最近基因匹配的交叉運算元，在交叉過程中不斷產生新個體，保證群體的多樣性，減少了K-means演算法的早熟現象，解決全域性最優的問題。K-means區域性聚類可以發現特異症狀，利用孤立點演算法對其進行特殊處理。所有症狀聚類後，會得到N個聚類。因為資料探勘的結果不帶有主觀因素，所以這些聚類需要中醫皮科專家根據臨床實際重新命名。在證候分類的基礎上，利用時間序列模式挖掘方法，分析病程中各證基本演變趨勢。

　　2.2.2 銀屑病中西醫病、證、症及客觀檢查指標的相關性研究在銀屑病資料庫中，進行西醫有關症狀，體徵的特徵提取，用關聯規則方法建立症狀、體徵與客觀檢查指標的相關性模型，再納入中醫證候分類進行規則歸納，從而建立它們之間的相關性 網路 。

　　2.2.3 銀屑病的證、症及客觀檢查指標與 治療 方藥和不同療法對應關係的研究在銀屑病資料庫中，利用資料探勘中的分類方法把治療銀屑病的單味中藥進行分類預測，以完善其藥性。並用決策樹和關聯規則分析藥物功效分類與其藥性特徵之間的關聯關係，用粗糙集簡化藥物的藥性特徵。治療銀屑病的複方藥味和藥量千差萬別，利用決策樹、關聯規則和麵向屬性的歸納方法分析不同配伍層次***單味藥、藥物功效分類等***上藥味配伍的關係，並用支援向量機和貝葉斯網路在對複方進行分類的基礎上實現對複方共性 規律 的認識，用粗糙集實現對複方的簡化和特徵的抽取。中醫治療銀屑病有不同的療法，採用聚類和相關演算法確定其適應症。銀屑病的證、症及客觀檢查指標與治療方藥和不同療法的對應關係主要採用遺傳演算法模擬研究，對他們的對應關係進行非線性的全域性性搜尋，尋找出最優化的對應關係狀態。

　　2.2.4 銀屑病中醫臨床療效評價的研究在銀屑病資料庫中，利用資訊抽取技術獲得能反映中醫臨床療效的有效指標***主要指症狀和客觀檢查指標***，並利用聚類和時間序列模式挖掘能客觀反映中醫藥干預銀屑病的臨床療效評價指標和方法，尤其要明確症狀資料在整個銀屑病病程中對療效評價的貢獻。

　　以上4方面的研究各有側重又緊密聯絡，它們涉及了多個技術層面的資料探勘工具和演算法。雖然這些工具和演算法相互獨立，但都具有一定的互補性，只有在時空上優化組合、緊密配合才能得到滿意的挖掘結果。

　　3 前景展望

　　資料探勘為中醫學術流派研究提供了有力的工具。通過它可以拓展和深化中醫學術流派研究的內涵，一方面表現在促進了理論的昇華和創新，另一方面表現在有利於有 現代 科學 依據的疾病證治規律的發現，更重要的表現在有助於疾病診療技術的與時俱進和推陳出新。這3方面有效地提高了中醫學術流派研究的水平和質量，促進了中醫藥學術的 發展 。

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