基于數(shù)據(jù)挖掘心悸痰火擾心證證治規(guī)律的研究

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1、ｗ。？分類號單位代碼：１０４４１：，密級：學(xué)號：２０１２０２３３１。＼氣。＾，占山東中§爲(wèi)乂ｆ；筑招碩王祗義、．ｘ＼，．：錢中文題目：基于數(shù)據(jù)挖掘心摩?；饠_心立證治禱麵究‘ｔａ－ｔｕｄ英文題目ＤａｂａｓｅｄＳｙｏｎ化ｅＴｈｅｒａｆｏｒＰａｌｐｉｔａｔｉｏｎ：ｐｙ＿－－ｈｌｅｇｍｆｉｒｅｄｉｓｔｕｒｂｉｎｈｅａｒｔ＾ｐｇ．．＾妓進(jìn)Ｊｌ申請人姓名畢秀敏入學(xué)年月２０１２年９月學(xué)科專業(yè)中醫(yī)內(nèi)科學(xué)指導(dǎo)教師李運(yùn)倫學(xué)位類型臨巧醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)位２０１５年５月１０日原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲

2、明：所呈交的學(xué)位論文，是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立完成的，。，文中除注明引用的內(nèi)容外不包含任何其他已經(jīng)發(fā)表的科研成果對本文研究做出重要貢獻(xiàn)者，均己在文中Ｗ明確方式表明。本聲明的法律責(zé)任完全由自己承擔(dān)。論文作者簽名＾％＾導(dǎo)師簽名日期Ｍ．Ｕ關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的聲明本人完全了解山東中醫(yī)藥大學(xué)有關(guān)保留使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留或向國家有關(guān)部口機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許被查閱和借閱。本人授權(quán)山東中醫(yī)藥大學(xué)可將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可采用影印、縮印或其他復(fù)?。崳娛侄伪４婧蛥R編本學(xué)位論文。（保密論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）論文作者

3、簽名導(dǎo)師答名曰期＞＞化Ａ提要目的：基于心悸古代醫(yī)家醫(yī)案及臨床搜集典型病案，構(gòu)造心悸古今醫(yī)案數(shù)據(jù)庫，通過建立基于決策樹及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘的方法，對古代醫(yī)家醫(yī)案及現(xiàn)代臨床典型病例中心悸痰火擾心證的辨證、證候要素等信息解讀，得到心悸痰火擾心證四診信息的典型特點(diǎn)和意義，建立心悸痰火擾心證證候判別模型；通過“中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)”（V2.5）對心悸痰火擾心證方藥特征信息及用藥規(guī)律解讀，為臨床用藥起到指導(dǎo)意義。方法：1.建立醫(yī)案數(shù)據(jù)庫資料。收集關(guān)于心悸古代醫(yī)家醫(yī)案文獻(xiàn)資料及門診資料，立足于心悸醫(yī)案基礎(chǔ)上，分別建立證候要素?cái)?shù)據(jù)庫及方劑表征數(shù)據(jù)庫；2.對醫(yī)案資料進(jìn)行歸一化處理。將收集到的四診信息及處方信

4、息進(jìn)行語言規(guī)范化處理3．醫(yī)案資料量化賦值。對歸一化處理過的信息采用計(jì)算機(jī)可識別的二值變量0，1賦值，該病例出現(xiàn)的證候要素賦值為“1”，未出現(xiàn)的及缺如資料賦值為“0”；4.智能化判別模型的建立。運(yùn)用SPSS20.0軟件中CHAID、CRT、QUEST及SPSSModeler14.1的C5.0算法進(jìn)行證候要素的分析及決策樹模型的建立，為心悸痰火擾心證證候客觀化研究提供了依據(jù)；運(yùn)用SPSS20.0中多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立心悸痰火擾心證證候模型；5.用藥組方規(guī)律探討。利用“中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)”（V2.5）進(jìn)行方藥的數(shù)據(jù)分析。統(tǒng)計(jì)心悸痰火擾心證藥物出現(xiàn)的頻次，并通過其分析心悸痰火擾心證

5、藥物的四氣、五味、歸經(jīng)及藥味用量點(diǎn)、藥味個(gè)數(shù)、藥味比例。運(yùn)用“組方規(guī)律”篩選出常用藥對，并在其基礎(chǔ)上進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。利用軟件的“改進(jìn)互信息法”進(jìn)行中藥之間的關(guān)聯(lián)度分析，采用復(fù)雜系統(tǒng)熵聚類，刪選3-4味藥物的核心組合，并運(yùn)用新方分析功能，分析其可能出現(xiàn)的新處方，進(jìn)一步對臨床用藥起指導(dǎo)作用。結(jié)果：1.建立心悸痰火擾心證證候信息和方藥表征信息數(shù)據(jù)庫。2.采用CHAID、CRT、QUEST及C5.0算法建立心悸痰火擾心證診斷模型，采用10倍交叉驗(yàn)證方法對上述四個(gè)模型進(jìn)行驗(yàn)證。C5.0、CRT、CHAID和QUEST模型的判斷正確率分別為94.1%、92.5%、92.0%和87.4%；特異度分別為91.3

6、%、91.3%、90.1%和88.8%；敏感度分別為96.9%、96.2%、92.5%和85.0%；采用多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立心悸痰火擾心證診斷模型，其準(zhǔn)確率分別為93.2%、97.3%，結(jié)果均符合統(tǒng)計(jì)學(xué)的判別要求。3.采用“中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)”（V2.5）中的分析工具對心悸痰火擾心證的常用處方和藥物頻率進(jìn)行分析，得到頻率在20次以上的藥物有46味；五味中多屬苦性、甘、辛味，居前六位的歸經(jīng)屬脾、肺、心、胃、肝、腎經(jīng)；并通過改進(jìn)的互信3息法和基于復(fù)雜系統(tǒng)熵聚類法統(tǒng)計(jì)分析核心組合和新方組合。結(jié)論：本研究通過建立心悸痰火擾心證證候要素及方藥表征數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘

7、方法分析出心悸痰火擾心證證候分布規(guī)律；運(yùn)用“中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)”（V2.5）分析心悸痰火擾心證方藥使用特色，構(gòu)建規(guī)范的證候、方藥體系，為本病在臨床治療上起指導(dǎo)作用。關(guān)鍵詞心悸；痰火擾心證；證治規(guī)律；決策樹；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Data-basedStudyontheTherapyforPalpitationphlegm-firedisturbingheartSpeciality:Cardiovasculardi