基于关联规则的中医证候分类模型应用研究

• 作者: 王池社 许林涛 许立辉
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 中医 关联规则 证候分类 四诊信息
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 信息化论坛
• 页码范围: 98-101
• 页数: 4页
• 分类号: R319|TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2020.11.026

摘要

中医证候分类研究是中医辨证施治研究的核心问题之一,挖掘病例样本中不同证候间的关联关系、处方信息与证候间的关联关系具有重要的研究价值与临床应用意义.本研究结合中医证候分类中关联分析的特征选择需要,以四诊信息标准化为基础,提出了一种新的病例样本量化方法;以量化后的病例样本为挖掘分析的多维数据集,基于关联规则优化的FP-Growth算法构建了中医证候关联分析模型.模型在采集到的1499个高血压样本数据上进行了分析,证候关联挖掘结果,"神疲乏力""精神萎靡"关联性最强;证方挖掘结果"杜仲、构藤、天麻"是"肝阳上亢"证候的有效处方,实验结果充分验证了提出方法的有效性.