叶天士治疗咳嗽的用药规律挖掘研究

发布时间：2017-06-17 12:10

  本文关键词：叶天士治疗咳嗽的用药规律挖掘研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目的应用“中医传承辅助平台2.5”软件,对中国古代名医叶天士的《临证指南医案》、《种福堂公选良方》、《叶氏医效秘传》、《景岳全书发挥》中记载治疗咳嗽病案的方剂进行系统分析,探讨总结叶天士治疗咳嗽的处方用药规律是否符合中医对咳嗽用药的既有知识和临床实践认知体系,以加强对临床咳嗽处方用药的指导意义,和中药新药研发的促进作用。方法1从叶天士《临证指南医案》、《种福堂公选良方》、《叶氏医效秘传》、《景岳全书发挥》筛选出目录中所有治疗咳嗽医案的处方;2将筛选出的咳嗽医案建立数据库;3对数据库中的医案进行标准化,统一方、药名称;4将标化的医案数据录入“中医传承辅助平台2.5”软件;5利用软件集成的频次统计、关联规则分析、改进的互信息法、复杂系统熵聚类、无监督的熵层次聚类等多种数据挖掘方法进行数据分析,从中寻找处方的用药规律、组方特点、核心药物组合等;6根据中医理论解释、分析结果,阐明叶天士治疗咳嗽的用药规律。结果1从叶天士《临证指南医案》、《种福堂公选良方》、《叶氏医效秘传》、《景岳全书发挥》中共筛选出治疗咳嗽的处方187首。2用药频次分析显示,187首处方中使用频次最高的10位药是:茯苓(61)、杏仁(61)、甘草(61)、大枣(45)、麦冬(36)、南沙参(36)、桑叶(35)、薏苡仁(29)、桂枝(28)、白芍(27)。3基于关联规则的组方规律分析结果显示,药物组合出现频次前10位的药对是:甘草,大枣(28);南沙参,桑叶(25);桑叶,杏仁(24);大枣,桂枝(21);南沙参,杏仁(21);熟地黄,茯苓(20);大枣,白芍(19);薏苡仁,杏仁(19);白芍,桂枝(18);山药,茯苓(18)。黄芪,甘草,大枣;玉竹,南沙参,桑叶;山茱萸,山药,茯苓等为置信度最高的药物组合。4基于复杂系统熵聚类算法,核心药物组合分析的结果共提取了叶天士治疗咳嗽的3-4味药物的核心药物组合25个。5基于无监督的熵层次聚类方法得到用于新方聚类的核心组合14个,治疗咳嗽的新处方7个。结论1叶天士治疗咳嗽不拘泥于一脏一腑、反对见咳治咳,严审病因病机,辨证论治,从外感和内伤两方面着手,即重视肺与咳嗽的联系,又重视健脾补肾,培元固本,同时还兼顾胃气和津液。2对外感咳嗽由致病之邪入手,如对燥邪袭肺的咳嗽,叶天士用桑叶、南沙参、杏仁等,轻宣燥热,润肺止咳。3对内伤咳嗽的治疗叶天士常用黄芪、桂枝、茯苓、白芍、大枣等健脾补虚以培土生金;用熟地黄、山茱萸、山药、五味子,以及血肉有情之品来益肾填精以纳气固本;用麦冬、北沙参、石斛,以及新鲜汁液等顾护肺胃津液,以顺“肺喜润而勿燥”之性。4“中医传承辅助平台2.5软件”以其数据挖掘的结果,从客观反映出叶天士治疗咳嗽的用药规律,符合中医对咳嗽用药的既有知识和临床实践认知体系,表明数据挖掘技术用于中医医案、处方用药规律研究具有一定的优势,值得进一步推广。
【关键词】：叶天士 咳嗽 组方规律 中医传承辅助平台
【学位授予单位】：华北理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R256.11
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 引言10-11
• 第1章 理论研究11-44
• 1.1 对象与方法11-20
• 1.1.1 研究对象11-19
• 1.1.2 数据分析19-20
• 1.2 结果20-32
• 1.2.1 咳嗽处方中各个药物出现的频次20-23
• 1.2.2 基于关联规则的组方规律分析结果23-27
• 1.2.3 基于改进的互信息法的药物间关联度分析27-29
• 1.2.4 基于复杂系统熵聚类的核心组合分析29-30
• 1.2.5 基于无监督的熵层次聚类新处方分析30-31
• 1.2.6 网络展示31-32
• 1.3 讨论32-40
• 1.3.1 关于本研究选择叶天士医案的理由32-33
• 1.3.2 中医传承辅助系统在数据挖掘中的应用33
• 1.3.3 关于咳嗽的病因病机33-34
• 1.3.4 从“中医传承辅助系统”分析结果看叶天士治疗咳嗽的学术特点34-40
• 1.3.5 问题与展望40
• 1.4 结论40
• 参考文献40-44
• 第2章 综述 数据挖掘方法在中医医案研究中的应用分析44-52
• 1.1 数据挖掘的定义44
• 1.2 中医医案数据的特点44-45
• 1.3 数据挖掘的常用分析方法45-48
• 1.3.1 频数统计分析45-46
• 1.3.2 关联规则分析46-47
• 1.3.3 聚类分析47-48
• 1.4 无监督数据挖掘的方法48-49
• 参考文献49-52
• 结论52-53
• 致谢53-54
• 导师简介54-55
• 作者简介55-56
• 学位论文数据集56

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本文编号：458310