数据挖掘在妇科PCOS中医证候及用药规律中的研究初探

发布时间：2017-07-07 18:21

  本文关键词：数据挖掘在妇科PCOS中医证候及用药规律中的研究初探

  更多相关文章： 因子分析 聚类分析 决策树C5.0 关联规则 多囊卵巢综合征

【摘要】：目的：结合计算机信息学方法,运用数据挖掘技术对PCOS症状、证候及用药规律进行研究,建立“症-证”、“症-药”及“证-药”处方规律挖掘模型,以期验证数据挖掘对妇科PCOS规律发现的有效性及为中医妇科PCOS科学研究提供参考。方法：收集临床医案病例308例,筛选变量形成医案数据库,对所获病案数据进行数据预处理,运用数据挖掘技术中因子分析、聚类分析及决策树算法、关联规则算法构建模型,分析挖掘PCOS证候规律及用药规律。结果：第一次因子分析后筛选出16个公因子,剔除无效变量后进行第二次因子分析,筛选出13个公因子。对入选的13个公因子进行聚类,得到：阳虚肝郁证、肝郁血虚证、脾阴虚证、肾虚证、血瘀证、痰湿证6类证候,与临床辨证基本一致。构建C5.0算法下的决策树得到症状与证候间的预测模型,获得：If精神状况=“心悸气短”and小便是否正常=“小便短赤”,then证型=“肝郁血虚证”等规则预测。关联规则挖掘中获取症状与药物使用规则45条,在分证下的用药规律挖掘中,阳虚肝郁证用药以熟地、菟丝子、当归与山药,附子、紫河车、肉苁蓉等药物关联性较大；肝郁血虚证用药以栀子、丹皮、甘草、柴胡与薄荷、大枣等药物关联性较大；脾阴虚证用药以石斛、麦冬、牛膝、熟地与玉竹、百合、北沙参等药物关联性较大;肾虚证用药以山药、熟地、茯苓、泽泻与杜仲、吴茱萸等药物关联性较强；血瘀证用药以当归、赤芍、川芎与五灵脂、延胡索、皂刺等药物关联性较强；痰湿证用药以半夏、陈皮、橘红、白茯苓与枳实、桔梗、黄芩等药物关联性较强,与临床用药结论基本一致。结论：对PCOS中医证候的因子分析与聚类可构建六类模型：阳虚肝郁证、肝郁血虚证、脾阴虚证、肾虚证、血瘀证、痰湿证,其证候机理围绕肝、肾、脾三脏展开,并以血虚血瘀、痰扰为相关因素出现,与临床结果基本一致,说明降维与聚类方法可以作为PCOS的证候分析方法。对于建立预测模型,C5.0算法显示的训练与测试的正确性说明C5.0算法可用于构建PCOS"症-证”模型。关联规则挖掘得到45条PCOS用药规律,形成的“症-药”规律与临床结论基本一致。关联规则下的阳虚肝郁证用药以附子、当归等为主补阳疏肝,肝郁血虚证用药以柴胡等为主疏肝养血,脾阴虚证用药以山药、牛膝等为主健脾补阴,肾虚证用药以熟地、山药等为主补肾益肾,血瘀证用药以桃仁、红花等为主活血化瘀；痰湿证用药以黄芩、桔梗等为主涤痰化湿,发现的“证-药”规律及不同证候下用药规律与临床结论基本一致,可为临床PCOS辨证用药提供指导。因此,使用因子分析,聚类分析,决策树及关联规则的数据挖掘方法对中医妇科PCOS研究是有意义的。
【关键词】：因子分析 聚类分析 决策树C5.0 关联规则 多囊卵巢综合征
【学位授予单位】：广州中医药大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R271.9
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 引言10-11
• 第一章 文献综述11-20
• 第一节 数据挖掘概述11-12
• 第二节 基于数据挖掘技术的中医学研究方法12-14
• 第三节 PCOS中医研究进展14-18
• 一、辨证论治15-16
• 二、中药人工周期疗法16-17
• 三、针灸疗法17
• 四、其他治疗方法17-18
• 第四节 数据挖掘应用于PCOS研究现状18-20
• 第二章 本研究采用的数据挖掘方法概述20-25
• 第一节 因子分析与聚类方法20-21
• 第二节 决策树C5.0算法21-22
• 第三节 关联规则算法22-25
• 第三章 实验研究25-53
• 第一节 数据准备与规范化处理25-31
• 一、数据来源25-26
• 二、纳入标准与排除标准26-27
• 三、数据规范化处理27-28
• 四、数据库设计28-31
• 第二节 PCOS“症-证”模型研究31-41
• 一、基于因子分析与聚类分析的“症-证”模型31-36
• 二、基于决策树C5.0算法下PCOS“症-证”模型研究36-40
• 三、两类不同算法下结果对比40-41
• 第三节 PCOS“症-药”规律研究41-45
• 一、关联规则建模方法41-44
• 二、PCOS“症-药”规律研究44-45
• 第四节 PCOS“证-药”处方规律挖掘45-53
• 一、阳虚肝郁证用药关联分析46-47
• 二、肝郁血虚证关联规则47-48
• 三、脾阴虚证用药关联规则48-49
• 四、血瘀证用药关联规则49-50
• 五、痰湿证用药关联规则50-51
• 六、肾虚证用药关联规则51-53
• 第四章 讨论53-56
• 第一节 症状与用药情况讨论53-54
• 第二节 算法模型讨论54-56
• 一、“症-证”模型讨论54
• 二、“症-药”模型用药规律讨论54-55
• 三、“证-药”处方规律讨论55-56
• 结语56-58
• 参考文献58-61
• 附录61-62
• 在校期间发表论文情况62-63
• 致谢63-64
• 统计学审核证明64

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本文编号：531332