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基于方剂相似度的中药复方煎煮时间推荐研究

基于方剂相似度的中药复方煎煮时间推荐研究

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作者：江民财江西中医药大学

学位级别：硕士

中药汤剂是最为常见的制剂,汤剂质量优劣直接影响临床治疗效果,正确的煎煮方法能最大限度发挥其功效。古代医学典籍详细记载中药方剂加水量、煎取量等信息,煎煮过程较为考究。现代中药汤剂煎煮过程中,煎药时长等参数研究仍然不够深入,... 详细信息

中药汤剂是最为常见的制剂,汤剂质量优劣直接影响临床治疗效果,正确的煎煮方法能最大限度发挥其功效。古代医学典籍详细记载中药方剂加水量、煎取量等信息,煎煮过程较为考究。现代中药汤剂煎煮过程中,煎药时长等参数研究仍然不够深入,多数汤剂煎煮采用比较单一煎煮模式,未考虑方剂特点和采用相应煎煮方案。汤剂需久煎时,往往得不到充分煎煮;需快煎时,却时常过煎,药效往往达不到最佳状态。随着煎煮设备快速发展,半自动控制煎煮过程方法已不合时宜,如何利用人工智能技术挖掘古代名方科学煎煮规律,为现代智能煎煮设备高效推荐科学煎煮参数,是迫切需要解决的科学问题。中药煎煮常见参数包括加水量、煎取量、武火时长以及文火时长等,其中文火时长是煎煮参数的核心,其参数推荐解决了中药复方智能煎煮设备关键问题,具有非常重要的应用价值和实践意义。随着自然语言处理技术在中医药领域广泛应用,中医方剂文本相似度得到了深入研究,基于文本相似度方法可用来计算方剂文本的相似性。本研究通过方剂相似度计算,匹配与中药复方相似度最大的古代名方,推荐其煎煮时长参数作为中药复方煎煮参考。本研究分别从方剂文本和多维度特性两方面进行相似度研究:(1)采用基于概率模型的最优匹配算法(BM25),从方剂文本相似匹配最相近的古代名方;(2)采用符合方剂组成、剂量、功用维度特性的方剂相似度算法:Jaccard相似系数、余弦相似算法以及LDA主题模型,并融合多维度推荐煎煮时长参数。实验表明,融合多维度方剂相似推荐充分考虑了方剂的特征,相比BM25算法以及单一维度的推荐,具有更佳的效果。本文主要工作如下:(1)构建煎煮信息模型及其数据库。首先,分析《伤寒论》、《金匮要略》等经典医学典籍中方剂名称、处方来源、方剂组成成分、剂量、功用、煎煮方法等信息,将其分为多层次,建立各层次属性集。其次,进行数据预处理,将中医方剂文本数据进行结构化处理和古今计量度量衡单位转换,采用主流转换规则,将古代重量、体积等计量单位统一转换为现代计量单位。再次,通过建立实体及实体之间关联模型,构建煎煮信息模型。最后,采用数据库技术,以经过处理的结构化数据,构建古代名方煎煮数据库。(2)基于最优匹配算法的中药复方煎煮时间推荐研究。通过使用Jieba分词工具进行分析,构建语素,然后进行预处理文档和查询、调整参数、计算BM25评分、根据评分排名返回结果,将排名前五的煎煮时间作加权平均处理,其煎煮时长信息即为推荐结果。(3)基于融合多维度方剂相似的中药复方煎煮时间推荐研究。研究遵循“组成相似、剂量相近、功用趋同”原则,分别采用Jaccard算法、余弦相似算法和LDA主题模型算法,从数据库中分别匹配组成成分最为相似、剂量最为相近和功用趋同的古代名方,将其煎煮时长信息进行加权融合,作为目标中药复方煎煮参数推荐。(4)构建中药复方煎煮推荐系统。基于Python编程语言、Django技术架构,采用Pycharm、MySQL等开发工具,结合多维度方剂相似算法,构建中药复方煎煮推荐系统,实现古代名方煎煮信息管理、中药复方煎煮推荐等功能,为中药复方煎煮推荐提供管理信息平台。

关键词：中药汤剂煎煮时长煎煮推荐 BM25 LDA主题模型

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