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J-GLOBAL ID：201702246225908591   整理番号：17A0344113

処方配合規則の可視化表示方法と知識発見【JST・京大機械翻訳】

Visualization Method and Knowledge Discovery of Prescription Composition

著者 (5件)： Fan Fengjie (Institute of Biomedical Engineering,College of Electrical Engineering,Yanshan University) ,  Hong Wenxue (Institute of Biomedical Engineering,College of Electrical Engineering,Yanshan University) ,  Song Jialin (Institute of Biomedical Engineering,College of Electrical Engineering,Yanshan University) ,  Li Shaoxiong (Institute of Biomedical Engineering,College of Electrical Engineering,Yanshan University) ,  Zheng Cunfang (Institute of Biomedical Engineering,College of Electrical Engineering,Yanshan University)
資料名： Zhongguo Shengwu Yixue Gongcheng Xuebao  (Zhongguo Shengwu Yixue Gongcheng Xuebao)
巻： 35  号： 6  ページ： 764-768  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2256A  ISSN： 0258-8021  CODEN： ZSYXEI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 処方の配合法則の研究は漢方医学の現代化研究の核心問題の一つである。データマイニング技術の発展と中医学情報化の深化に伴い、多くのデータマイニング方法はすでに処方配合法則の研究領域に応用されている。形式的概念解析理論に基づき,本論文は,階層的階層構造表示のための処方適合知識可視化法を提案した。『張仲景方方族』におけるマウス小青竜湯処方を例として、知識発見過程を説明した。この種類の処方中の処方と薬物、症候群と薬物を対象とし、属性はそれぞれ偏序結の構造を構築し、属性の特徴の定義と偏序結構造の階層関係に基づき、処方の配合法則を分析する。結果によると、処方と薬物の偏序結の構造と分枝の情況により、マウスの湯類処方に1種類のコア薬五味子が含まれることを直観的に発見することができる。高頻度薬物は細辛とハンゲを含み、その中で、細辛の出現頻度は13回であり、ハンゲの出現頻度は10回であった。常用薬の対は8対であり、薬の組は3組がある。異なるクラスターの角度から分析すると、マウスの湯類処方は5つのクラスターに分けられ、各クラスターの処方組成、主治理効果などに共通性がある。症候群と薬物動態学的パターンにより,マウスの湯証候以外に,12の症候群はいずれもマウスの基礎に基づいて変化することがわかった。可視化表示法は,処方と薬物,薬物と症候群の間の配伍群構造を明確に反映することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 小青竜湯 ,  ハンゲ ,  *可視化 ,  温水 ,  階層構造 ,  *知識発見 ,  クラスタ ,  漢方 ,  データマイニング
準シソーラス用語： 共通性 ,  出現頻度 ,  細辛 ,  五味子 ,  知識可視化 ,  形式的概念解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： formal concept analysis (FCA) ,  partial ordered structure diagram ,  prescription compatibility ,  knowledge discovery ,  visualization

分類 (1件)： 生薬の臨床への応用  (GX06030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 処方 ,  配合 ,  規則 ,  可視化 ,  知識発見