数据挖掘技术在乳腺增生病中医辩证的应用研究

摘要

目的:运用数据挖掘技术,构建相关数据系统,解析乳腺增生病的症候特点、证候要素及应证组合规律,为乳腺增生病中医辨证规范化提供科学方法和依据。
　　方法:检索近十五年万方、中国知网、维普数据库乳腺增生病中医辨证相关论文,构建相关数据库,通过延伸和扩展传统统计分析方法,运用频数分析、聚类分析等数据挖掘方法,以证候规范化为中心环节,分析症候、证候和证候要素的频率及应答百分比,归纳乳腺增生病症候、证候特点,提取证候要素;以“应证组合、病证结合”为核心,将症候分类,归纳中医辨证规律。
　　结果:①症候应答率:肿块最高1033(76.8％),其中片块样、结节样肿块最常见;疼痛次之占722(53.7%),其中胀痛最常见,有经前加重、经后减轻、与情绪相关等分布,并存在一定规律性;舌脉最高为舌淡红,苔薄白,脉弦。②证候应答率:肝郁气滞最高(﹥45%);5%左右的证候有气滞血瘀、肾阳虚、冲任失调、气滞痰凝、痰瘀互结、脾肾阳虚、肝郁脾虚、脾虚痰聚、肝肾不足;出现了临床少见的火热内攻、肾虚肺郁、肾虚血瘀及肝火上炎,其应答率均低于1.5%。③证候要素应答率:气滞最高(﹥50%);血瘀、痰凝次之,但均大于﹥10%;阳虚、内湿较低(﹥3%);临床较少出现的阴虚、内热、气虚、血虚最低最低,均低于3%。④乳腺增生病的主要辨证分型为气滞血瘀证、脾虚痰聚证、肝郁脾虚证、肝肾不足证、冲任失调证,其中气滞血瘀、痰瘀互结最多见。⑤初步建立乳腺增生病中医辨证诊断依据。
　　结论:运用频数分析得出对辨证诊断有统计意义的常见症候、证候及证候要素,并提取证候要素以归纳主要病理特点;运用聚类分析归纳出乳腺增生病的常见证候;数据挖掘技术的特点使其能科学、客观地体现变量的共性与个性,可作为乳腺增生病辨证规范化的理论依据。

目录

提要

Abstract

引言

第一部分 乳腺增生病辨证规律研究基础

一、乳腺增生病的中医研究述评

（一） 对乳腺增生病病因病机的认识

（二） 对乳腺增生病中医辨证的认识

（三） 乳腺增生病的辨证规律现状

二、乳腺增生病证候分类现状

（一） 辨证分型多样性

（二） 原因分析

（三） 多标准现状

（四） 负面影响

（五） 解决方法

三、数据挖掘技术在中医证治中的应用基础

（一） 数据挖掘技术概况

（二） 数据挖掘技术在中医证治中的应用现状

（三） 数据挖掘技术在乳腺增生病辨证中应用的可行性

第二部分 乳腺增生病辨证数据挖掘技术的应用研究

一、数据准备

（一） 确定研究目标和选择数据

（二） 建立原始数据库

（三） 数据的预处理

（四） 数据转换

（五） 数据库的形成

二、数据挖掘的实施

（一） 工具

（二） 挖掘技术

三、知识发现与评价

（一） 常见症候

（二） 基本病变特点与证型

讨论

一、聚类分析在乳腺增生病中医证型分类中不可替代的作用

二、证候规范化的中心环节地位

三、“应证组合、病证结合”的重要作用

四、频数分析客观地得出主要症候、证侯

五、频数分析提取证候要素，为归纳基本证型奠定基础

六、根据聚类结果可以归纳乳腺增生病基本证型

结语

参考文献

综述

致谢