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闽台名医临证处方用药配伍特色研究-陈修园临证处方用药配伍特色研究

作　者: 王巍
导　师: 阮时宝
学　校: 黑龙江中医药大学
专　业: 方剂学
关键词: 陈修园临证处方配伍特色数据挖掘数据预处理关联分析
分类号: R289.1
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

陈修园是清代著名的医药学家,近几年来国内诸多学者对其学术思想进行了不断的研究,但缺乏应用现代先进的信息处理技术对其进行全面、系统、深入的整体探讨。而且,陈修园著作多,内含的信息量巨大,在这些错综复杂的信息中隐藏着的方剂配伍特色及其规律,用传统的解读方法是不可能实现的。一个医学家的学术思想,不仅仅是在其理论研究方面,更重要的是其在理论指导下运用于临床实践中的方剂的研究。而陈修园的临证处方集中体现了其学术思想,反映出其独特的组方用药配伍特色。目的：本课题采用数据挖掘技术研究陈修园著作中的方剂组方配伍特色及其规律,试图从中发现陈氏的辨证、治法、选方、用药、药对的使用等情况；探索陈修园的组方用药思想及规律,总结出具有临床指导意义的陈修园组方用药配伍特色和规律。方法：以陈修园的著作,即《金匮要略浅注》、《伤寒论浅注》、《医学实在易》、《医学从众录》、《女科要旨》、《医学三字经》、《时方妙用》、《时方歌括》中记载的方剂为研究对象,收集整理共选取组方350首方剂。首先进行方剂的预处理,使中医方药的概念性描述转变为有数据特性的描述；把原始数据,诸如症状、病机、药名、功效、中药类别、剂量、中药毒性等中医药理论体系的基本元素中口语化的、习惯用语等不规范的语言转换成统一的规范化语言,以保证数据挖掘结果的科学性。选用Microsoft SQL Server2005为平台建立数据库,采用频数统计、关联规则分析、分类关联规则分析三种数据挖掘方法,对方剂数据进行数据挖掘研究,从药物综合分析、症状分析、药物与症状之间的关联分析、病机分析以及治法分析等几方面探讨陈修园临证处方用药配伍特色。结果：结果显示陈修园著作中方剂的组方配伍有如下特点：(1)在药物的四气五味归经方面：药物四气,主要集中在寒、温、平；性味配伍则注重辛、甘、苦的应用；药物归经上多用归于脾、胃、心、肝、肾经之药；说明用药既重性味,也重归经。(2)组方用药方面：补气药用药频次最多,为506次；补血药次之,为169次；二者主要药物如人参、白术、黄芪、山药、当归、白芍、熟地黄等。在陈修园临证处方中,内服中药大量使用补虚药。(3)陈修园常在黄芪、人参、炙甘草温补的同时配伍黄连或黄芩等苦寒之药,体现其温中寓寒,补中寓攻的配伍特色。(4)高频核心药物中包含着四君子汤、四物汤、逍遥汤、八珍汤的组成,说明陈修园临证处方多侧重于使用补脾胃、益气血的治法。(5)陈修园妇产科临证用药多集中在川芎、当归、白芍、炙甘草、人参、熟地黄等为核心,从中仍可看出陈修园治疗妇产科疾病亦多侧重于使用补脾胃、益气血的治法。(6)在高频治法中发现陈氏擅长运用补益法,这与高频证候、高频中药及中药分类相一致,也说明陈修园以脾胃为中心的特点。(7)从舌象,脉象,症状综合分析陈修园临床治疗多以虚证、气滞证、外感证等为主要证型。(8)在症状与药物对应关联分析中,看出陈修园祛病“存津液”的学术思想。(9)本课题既证明了应用数据挖掘方法对中医药进行研究是可行的,也探讨总结出了陈修园处方用药配伍的一些特点,对挖掘、继承清代著名医学家陈修园的学术思想,都具有重要的理论与实践意义。结论：陈修园著作中的方剂集中体现了其学术思想,反映出其独特的配伍规律,但由于所涉信息量巨大,对这种海量信息的处理,单纯依靠传统方法是不可能实现的,为此本课题采用了建立在中医药传统理论基础之上,最前沿的信息处理技术—数据挖掘方法,对陈氏方进行了全面和系统的分析,从陈氏方的配伍变化中发现其内在的规律。本课题拓展了开发方剂配伍规律知识软件的思路,推动了数据挖掘技术在方剂学历代名方研究中的应用,为中医药科研、临床医疗实践以及中医药数据软件开发研究提供了可借鉴的方法。

全文目录

中文摘要  5-7
ABSTRACT  7-10
前言  10-13
第一章数据挖掘技术概述  13-16
  1.1 数据挖掘概念  13
  1.2 数据挖掘的特点  13-14
  1.3 数据挖掘的应用范围  14
  1.4 数据挖掘的作用  14
  1.5 数据挖掘的过程  14-16
第二章数据挖掘在中医药研究中的应用  16-20
  2.1 在中医药信息化中的应用  16
  2.2 在中医药专家研究中的应用  16-17
  2.3 在中医基础理论研究中的应用  17
  2.4 在中药研究中的应用  17-18
  2.5 在方剂配伍规律研究中的应用  18-19
  2.6 在临床医学诊断中的应用  19-20
第三章数据准备  20-31
  3.1 研究对象  20
    3.1.1 数据来源  20
    3.1.2 数据选取标准  20
  3.2 数据预处理  20-31
    3.2.1 方剂名称规范化  20-21
    3.2.2 症状中舌象规范化  21
    3.2.3 症状中脉象规范化  21
    3.2.4 症状规范化  21-23
    3.2.5 证候规范化  23
    3.2.6 治法规范化  23
    3.2.7 病机规范化  23
    3.2.8 中药规范化  23-27
    3.2.9 炮制中药名规范化  27-28
    3.2.10 中药忽略处理  28-29
    3.2.11 中药剂量单位规范化  29-30
    3.2.12 中药类别,功效规范化  30
    3.2.13 中药毒性规范化  30-31
第四章数据处理  31-35
  4.1 数据库  31-32
    4.1.1 数据库简介  31
    4.1.2 数据库表  31-32
  4.2 程序简介  32-35
    4.2.1 开发环境简介  32
    4.2.2 数据挖掘算法Apriori  32-34
    4.2.3 参数设置  34-35
第五章数据挖掘结果与分析  35-107
  5.1 药物挖掘结果与分析  35-71
    5.1.1 药物四性分析  35
    5.1.2 药物五味分析  35-37
    5.1.3 药物归经分析  37-38
    5.1.4 药物毒性分析  38-39
    5.1.5 药物剂量分析  39-40
    5.1.6 药物分类分析  40-44
    5.1.7 药物功效分析  44-46
    5.1.8 单味核心药物分析  46-54
    5.1.9 高频药物所属分类分析  54-56
    5.1.10 舌象与药物关联分析  56-58
    5.1.11 脉象与药物关联分析  58-59
    5.1.12 两味药物关联分析  59-66
    5.1.13 三味药物关联分析  66-68
    5.1.14 四味药物关联分析  68-69
    5.1.15 五味药物关联分析  69-71
  5.2 症状分析  71-93
    5.2.1 单一症状频次分析  71-73
    5.2.2 舌苔分析  73
    5.2.3 脉象分析  73-74
    5.2.4 症状组合分析  74-76
    5.2.5 单一症状与单味药物关联分析  76-79
    5.2.6 单一症状与两味药物关联分析  79-80
    5.2.7 单一症状与三味药物组合的关联分析  80-81
    5.2.8 单一症状与四味药物组合的关联分析  81-82
    5.2.9 单一症状与五味药物组合的关联分析  82-83
    5.2.10 单一药物与症状组合的关联分析  83-86
    5.2.11 症状组合与药物组合的关联分析  86-93
  5.3 病机分析  93-102
    5.3.1 药物与病机关联分析  94-96
    5.3.2 症状与病机关联分析  96-98
    5.3.3 药物、症状与病机分析  98-101
    5.3.4 治法与病机分析  101-102
  5.4 方剂治法分析  102-104
  5.5 妇产科用药特点分析  104-107
    5.5.1 两味药物间关联分析  104-105
    5.5.2 三味药物间关联分析  105-107
结论  107-110
参考文献  110-114
致谢  114-116
个人简历  116-117
附录一  117-149
附录二  149-160
附录三  160-167

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