中医辅助诊疗系统的设计与实现(附件)
中医是中华民族优秀传统文化之一，中医知识的掌握需要数年甚至数十年的学习和实践。为了帮助中医尽快掌握和应用中医理论和知识，使得医生能在诊疗过程中及时查询和了解相关文献及历史记录的经典案例。本课题设计实现了一个中医智能辅助诊疗系统。该系统基于已有的中医文本数据集完成了相关算法的训练，主要包括基于FP-growth算法的症状关联规则提取；基于余弦相似度的病症诊断预测等。最后，完成了一个中医辅助诊疗系统。本系统主要功能包括中医在“四诊”阶段进行规范化智能提示和基于症状信息相关文献记录自动搜索功能。系统界面友好、功能完善，具有一定的实用价值。关键词 中医，关联规则，FP-growth，文本相似度，余弦相似度
目 录
1 引言 1
1.1 课题背景 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 本课题的意义 2
2 相关技术 3
2.1 文本预处理技术 3
2.2 关联规则算法 4
2.3 文本相似度算法 7
2.4其他动态网页技术 8
3 系统设计 9
3.1 总体结构 9
3.2 系统开发工具 9
4 数据处理与算法设计 11
4.1 文本预处理 11
4.2 面向症状的关联规则挖掘 14
4.3 基于文本相似度的案例预测 18
5 可视化系统的设计与实现 21
5.1 数据库结构 21
5.2 系统主界面 22
5.3 症状提示及回传 23
5.4 案例预测 26
5.5 文献案例内容显示 27
结 论 29
致 谢 30
参 考 文 献 31
1 引言
1.1 课题背景
中医拥有悠久的历史背景和深厚的内涵与哲理，是我国的瑰宝之一。但这个优点却在如今这个时代成为了阻碍中医发展的弱点，这就是中医自身一直存在的传承问题[1]。现在中医学已经被越来越多的人所接受，但中医名家的数量却日趋减少，人才愈发匮乏。问题的原因主要有三点 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
：
中医知识博大精深，发展千年，理论体系虽然完整，其思想与经验却散见于名老中医和专家的医案和著作中，内容繁杂，初学者难以把握[2]。
中医传统传承模式是“师傅带徒弟”的模式，没有大规模的统一的教学方式，主观性极强，无法批量培养高质量的学生。现代高等教育专注书本，欠缺实践经验，与中医学习方式不相契合，学生在学校虽然成绩尚佳，但在临床中却不能短时间灵活运用所学中医理论知识与方法[3]。
中医注重经验积累的过程不止是在教学过程中，实际临床诊疗时，也是依据个人的经验和理解综合症状推断病症，配置药方，有“千人千方”的说法。
从信息学的角度分析，中医文献资料是一个文本数据的集合，名老中医的经验传承问题转化成为了如何从这些文本数据中获取有用信息[4]。因此，设计开发基于中医文献文本数据挖掘的辅助诊疗系统具有较高的实用价值。
1.2 国内外研究现状
从上世界九十年代开始，我国的计算机与信息技术的迅速发展，中医药文献资料已经完成了较好地数字化和网络化处理，很多的文献资料已被存储在中医数据库中，规模较大的如：中国中医科学院建设的《中国中医药数据库》[5]，这些信息化的建设，有效保护了中医药文献资源，促进了中医学术的继承和发展。 近年来，中医临床专家及工作人员与计算机信息研究人员相互配合[6]，积极研究利用数据挖掘、机器学习和知识发现等众多人工智能技术挖掘中医领域所积累的成千上万的数据[7,8]，已出现了一些中医临床数据的探索性研究。任廷革等人构建“中医方剂治法模型”来探索中医中的共性知识[9]；高全泉等人研发了“中医方剂智能系统”和“中医方剂分类模式识别系统”，主要针对方剂的特征属性及知识进行挖掘[10]；马星光等人以伤寒古方数据为对象，使用关系代数去分析中医处方的作用[11]；目前已经采用的技术主要有关联规则、Rough集、神经网络、因子分析和主成份分析等，还有一些其他分析方法，包括遗传算法、小波变换、主成分分析和孤立点分析等[12]。
经过几十年努力，中医药文献资源、古籍，原生性保护与再生性保护及中医文献古籍整理与利用、数字化建设与共享服务等工作已经取得了丰硕的成果[13]。当前的研究的主要目的和趋势就是如何实现信息的充分利用和共享。
目前国外在这个方面的研究趋势集中在西医治疗过程数据的分析与挖掘，致力于构建的医疗智能化决策支持系统[11]。在国内，如何将这些名老中医的理论和经验等信息转换为知识，知识转换为智能；探索中医药学与信息科学不断碰撞、交叉、乃至融合的方法[14]；针对中医的智能化决策支持系统方面的应用研究，成为当前的研究热点。
文本数据挖据近年来已经成为国内外的研究热点，但针对中医文本数据挖掘的研究较少。由于中医文献数据记录和资料等多以自然语言的形式存在，在语义上存在着模糊性，因此针对中医文本资料挖掘方面的相关应用与开发难度较大，国内此类基于文本数据挖掘的中医辅助诊疗应用系统鲜见。
1.3 本课题的意义
现今的数据挖掘技术水平日益成熟，已经能够在许多行业取得优良效果，于此同时，中医面临的传承危机也在逐渐加重，如何有效地为中医医生在诊疗时提供便捷服务成为当务之急。
在信息技术日益发展的今天，人们需要运用这些先进技术来帮助中医发掘庞大繁杂的文献知识背后的潜在规律，并借此建立智能辅助系统，帮助医生在整个诊疗过程实现规范化和知识化，甚至智能化。
本课题研究的目的就是以经典中医文献和实际诊疗案例为数据基础，为实现传统医学与现代信息学的结合，利用关联规则挖掘和文本相似度等方法，达到对数据的多方位信息发掘的目的，从而构建一个可以辅助诊察，诊断和治疗的智能系统，以帮助医生在诊疗过程中参考和学习“名老中医”的经验和方法，为诊疗提供智能服务。
目 录
1 引言 1
1.1 课题背景 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 本课题的意义 2
2 相关技术 3
2.1 文本预处理技术 3
2.2 关联规则算法 4
2.3 文本相似度算法 7
2.4其他动态网页技术 8
3 系统设计 9
3.1 总体结构 9
3.2 系统开发工具 9
4 数据处理与算法设计 11
4.1 文本预处理 11
4.2 面向症状的关联规则挖掘 14
4.3 基于文本相似度的案例预测 18
5 可视化系统的设计与实现 21
5.1 数据库结构 21
5.2 系统主界面 22
5.3 症状提示及回传 23
5.4 案例预测 26
5.5 文献案例内容显示 27
结 论 29
致 谢 30
参 考 文 献 31
1 引言
1.1 课题背景
中医拥有悠久的历史背景和深厚的内涵与哲理，是我国的瑰宝之一。但这个优点却在如今这个时代成为了阻碍中医发展的弱点，这就是中医自身一直存在的传承问题[1]。现在中医学已经被越来越多的人所接受，但中医名家的数量却日趋减少，人才愈发匮乏。问题的原因主要有三点 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
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中医知识博大精深，发展千年，理论体系虽然完整，其思想与经验却散见于名老中医和专家的医案和著作中，内容繁杂，初学者难以把握[2]。
中医传统传承模式是“师傅带徒弟”的模式，没有大规模的统一的教学方式，主观性极强，无法批量培养高质量的学生。现代高等教育专注书本，欠缺实践经验，与中医学习方式不相契合，学生在学校虽然成绩尚佳，但在临床中却不能短时间灵活运用所学中医理论知识与方法[3]。
中医注重经验积累的过程不止是在教学过程中，实际临床诊疗时，也是依据个人的经验和理解综合症状推断病症，配置药方，有“千人千方”的说法。
从信息学的角度分析，中医文献资料是一个文本数据的集合，名老中医的经验传承问题转化成为了如何从这些文本数据中获取有用信息[4]。因此，设计开发基于中医文献文本数据挖掘的辅助诊疗系统具有较高的实用价值。
1.2 国内外研究现状
从上世界九十年代开始，我国的计算机与信息技术的迅速发展，中医药文献资料已经完成了较好地数字化和网络化处理，很多的文献资料已被存储在中医数据库中，规模较大的如：中国中医科学院建设的《中国中医药数据库》[5]，这些信息化的建设，有效保护了中医药文献资源，促进了中医学术的继承和发展。 近年来，中医临床专家及工作人员与计算机信息研究人员相互配合[6]，积极研究利用数据挖掘、机器学习和知识发现等众多人工智能技术挖掘中医领域所积累的成千上万的数据[7,8]，已出现了一些中医临床数据的探索性研究。任廷革等人构建“中医方剂治法模型”来探索中医中的共性知识[9]；高全泉等人研发了“中医方剂智能系统”和“中医方剂分类模式识别系统”，主要针对方剂的特征属性及知识进行挖掘[10]；马星光等人以伤寒古方数据为对象，使用关系代数去分析中医处方的作用[11]；目前已经采用的技术主要有关联规则、Rough集、神经网络、因子分析和主成份分析等，还有一些其他分析方法，包括遗传算法、小波变换、主成分分析和孤立点分析等[12]。
经过几十年努力，中医药文献资源、古籍，原生性保护与再生性保护及中医文献古籍整理与利用、数字化建设与共享服务等工作已经取得了丰硕的成果[13]。当前的研究的主要目的和趋势就是如何实现信息的充分利用和共享。
目前国外在这个方面的研究趋势集中在西医治疗过程数据的分析与挖掘，致力于构建的医疗智能化决策支持系统[11]。在国内，如何将这些名老中医的理论和经验等信息转换为知识，知识转换为智能；探索中医药学与信息科学不断碰撞、交叉、乃至融合的方法[14]；针对中医的智能化决策支持系统方面的应用研究，成为当前的研究热点。
文本数据挖据近年来已经成为国内外的研究热点，但针对中医文本数据挖掘的研究较少。由于中医文献数据记录和资料等多以自然语言的形式存在，在语义上存在着模糊性，因此针对中医文本资料挖掘方面的相关应用与开发难度较大，国内此类基于文本数据挖掘的中医辅助诊疗应用系统鲜见。
1.3 本课题的意义
现今的数据挖掘技术水平日益成熟，已经能够在许多行业取得优良效果，于此同时，中医面临的传承危机也在逐渐加重，如何有效地为中医医生在诊疗时提供便捷服务成为当务之急。
在信息技术日益发展的今天，人们需要运用这些先进技术来帮助中医发掘庞大繁杂的文献知识背后的潜在规律，并借此建立智能辅助系统，帮助医生在整个诊疗过程实现规范化和知识化，甚至智能化。
本课题研究的目的就是以经典中医文献和实际诊疗案例为数据基础，为实现传统医学与现代信息学的结合，利用关联规则挖掘和文本相似度等方法，达到对数据的多方位信息发掘的目的，从而构建一个可以辅助诊察，诊断和治疗的智能系统，以帮助医生在诊疗过程中参考和学习“名老中医”的经验和方法，为诊疗提供智能服务。
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