基于关联规则和复杂系统熵聚类的颜正华治疗痞满用药规律研究.docx

基于关联规则和复杂系统熵聚类的颜正华治疗痞满用药规律研究摘要：目的探讨颜正华教授治疗痞满的用药规律与经验。方法收集颜正华教授治疗痞满的病案，采用关联规则apriori算法、复杂系统熵聚类等无监督数据挖掘方法，确定处方中各种药物的使用频次及药物之间的关联规则，分析颜正华教授治疗痞满的用药经验。结果对筛选出的143首处方进行分析，确定处方中药物的使用频次、药物之间的关联规则，挖掘出51个核心组合和12首新处方。结论颜正华教授治疗痞满多用疏肝理气、活血消胀之品。关键词：颜正华；痞满；关联规则；聚类算法DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2013.03.013中图分类号：R2-05；R256.32文献标识码：A文章编号：1005-5304（2013）03-0031-03颜正华教授是国医大师，首都国医名师，治验甚众，尤擅长胃脘痛、痞满、便秘、腹痛等消化系统病证的诊疗。本研究首先收集、整理颜正华教授治疗痞满处方，进而基于“中医传承辅助系统（V1.1）”软件，采用关联规则apriori算法、复杂系统熵聚类等无监督数据挖掘方法，分析处方中药物的使用频次及药物之间的关联规则、处方规律，探讨颜正华教授治疗痞满的用药经验，希冀为阐明颜正华教授痞满用药思想提供参考。1资料与方法1.1处方来源与筛选本研究以2005-2010年颜正华教授在北京中医药大学国医堂出诊处方为来源进行筛选，以邓铁涛、董建华主编《实用中医内科学》[1]中痞满主要症状为评判标准，共筛选痞满处方143首。1.2分析软件“中医传承辅助系统（V1.1）”软件，中国中医科学院中药研究所提供。软件集关联规则、聚类算法、频次统计等算法、功能于一体，可用于名老中医处方的储存、分析、挖掘[2]。1.3处方录入与核对将上述筛选后的处方录入“中医传承辅助系统（V1.1）”。录入完成后，由2人负责数据的审核，以确保数据的准确性。通过“中医传承辅助系统（V1.1）”软件中“数据分析”模块中的“处方分析”功能，进行用药规律挖掘。1.4数据分析1.4.1提取数据源在“中医疾病”项中输入“痞满”，提取出治疗痞满的全部处方。1.4.2频次统计分析将痞满处方中每味药的出现频次从大到小排序，并将“频次统计”结果导出。1.4.3组方规律分析“支持度个数”（表示在所有药物中同时出现的次数）分别设为30，“置信度”设为0.9，按药物组合出现频次从大到小的顺序进行排序；“规则分析”分析所得的规则。1.4.4新方分析首先进行聚类分析（核心算法包括改进的互信息法、复杂系统熵聚类），在聚类分析前，先选择合适的相关度和惩罚度，然后点击“提取组合”按钮，发现新组方（基本算法是无监督的熵层次的聚类），并可以实现网络可视化展示。2结果2.1用药频次对颜正华教授143首痞满处方中的药物频次进行统计，使用频次>30的有20味药（见表1）。使用频次前3位分别是陈皮、香附、赤芍。2.2基于关联规则分析的组方规律分析按照药物组合出现频次由高到低排序，前3位分别是“陈皮、香附”，“佛手、陈皮”，“赤芍、陈皮”。见表2。分析所得药对的用药规则见表3。支持度为30、置信度为0.9条件下的药物关联规则网络展示见图1。2.3基于熵聚类的处方组方规律分析2.3.1基于改进的互信息法的药物间关联度分析依据处方数量，结合经验判断和不同参数提取数据的预读，设置相关度为8，惩罚度为4，进行聚类分析，得到处方中两两药物间的关联度。关联系数0.03以上的药对见表4。2.3.2基于复杂系统熵聚类的药物核心组合分析以药物间关联度分析结果为基础，按照相关度与惩罚度约束，基于复杂系统熵聚类，演化出3～4味药核心组合，结果见表5。在以上核心组合提取的基础上，运用无监督熵层次聚类算法得到治疗痞满新处方，见表6。3讨论本研究应用“中医传承辅助系统（V1.1）”软件，运用关联规则和聚类算法分析颜正华教授治疗痞满的用药经验。经关联算法分析，颜教授治疗痞满常用的药物包括：陈皮、香附、赤芍、砂仁、佛手、白芍、枳壳、茯苓、紫苏梗、煅瓦楞子、夜交藤、丹参、青皮、炒酸枣仁、旋覆花、炒枳壳、当归、炒神曲、乌药、柴胡等。出现频次较高的药对有：陈皮、香附，佛手、陈皮，赤芍、陈皮等。基于改进的互信息法的关联度较大的药物组合有：麦冬-生谷芽，煅瓦楞子-焦三仙，赤芍-炙甘草，煅瓦楞子-怀牛膝，赤芍-香附，麦冬-焦三仙等。基于复杂系统熵聚类的治疗痞满的核心组合主要有：茯苓-柏子仁-葛根，白芍-炒白芍-赤芍，白芍-乌药-赤芍，白芍-赤芍-清半夏，青皮-旋覆花-乌药等。基于熵层次聚类的治疗痞满新处方有：白芍，炒白芍，赤芍，清半夏；党参，大枣，炒白术，旋覆花，煅瓦楞子，紫苏梗；枳壳，炒薏苡仁，柴胡，炒谷芽；枳壳，柴胡，郁金，炒枳壳等。以上研究结果较好地验证了颜正华教授诊疗胃脘痛的治疗经验。颜教授认