典型文献
基于AHP-SOM聚类-TOPSIS和中医传承辅助平台研究中医药治疗围绝经期抑郁症组方规律
文献摘要：
目的 利用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)-自组织映射(self-organizing map,SOM)聚类-逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to solution,TOPSIS)算法和中医传承辅助平台(V2.5),对中医药治疗围绝经期抑郁症组方进行数据挖掘研究,并结合中医理论,挖掘治疗围绝经期抑郁症的新组方.同时证明AHP-SOM聚类-TOPSIS算法可以用于临床疾病处方规律挖掘.方法 收集中国期刊全文数据库(2000-2021年)中中医治疗围绝经期抑郁症的方剂信息,先后使用关联规则算法(Apriori)、AHP、SOM、TOPSIS等关联、决策和聚类机器学习算法,挖掘其中高频原料药味的配方规律,结合传统中医理论得到可能的新组方,并且使用TOPSIS对新方进行综合评价排名.同时,运用中医传承辅助平台(V2.5)进行组方规律分析,得出新方.结果 用药频次分析得到前3位高频药味为柴胡、白芍和甘草,关联规则结果显示高频药味之间产生较强的关联性,排名前3位的药物组合分别为柴胡-白芍、柴胡-甘草、柴胡-茯苓.继而对39个高频药味进行AHP分析和加权后,得到加权值排在前5位的药味为柴胡、白芍、甘草、郁金、半夏,这些药味可以考虑在组方时优先选择.SOM聚类显示所有高频药味可分为7类,其中最优选配方药味与AHP分析结果权重排名前列的药味有极高的重叠.依据传统中医理论中疏肝理气、化痰开窍、活血化瘀等治则进行配伍组合,最终设计了 10个可能的配方,并进行TOPSIS分析评价,排名第1的配方为柴胡、酸枣仁、白芍、半夏、郁金、甘草.最后使用中医药传承辅助平台,基于无监督熵层次聚类算法得出2个潜在的核心药组:白芍-麦冬-远志、石菖蒲-柴胡-远志,核心药组再次组合成1个新处方:白芍-麦冬-远志-石菖蒲-柴胡.结论 在中医药基本理论的指导下结合各类机器学习算法,分析治疗围绝经期抑郁症的组方规律,设计获得可能的新组方,为临床治疗围绝经期抑郁症提供新思路.
文献关键词：
围绝经期抑郁症;中医药;数据挖掘;机器学习算法;中医传承辅助平台;组方规律;AHP-SOM-TOPSIS;白芍-麦冬-远志-石菖蒲-柴胡
中图分类号：
作者姓名：
王嘉欣;姚鉴玲;马嘉慕;鲁艺;折改梅
作者机构：
北京中医药大学,北京 100029
文献出处：
引用格式：
[1]王嘉欣;姚鉴玲;马嘉慕;鲁艺;折改梅-.基于AHP-SOM聚类-TOPSIS和中医传承辅助平台研究中医药治疗围绝经期抑郁症组方规律)[J].中草药,2022(22):7153-7163
A类：
B类：
SOM,TOPSIS,中医传承辅助平台,平台研究,中医药治疗,围绝经期抑郁症,组方规律,analytic,hierarchy,process,自组织映射,self,organizing,map,逼近理想解排序,technique,order,preference,by,similarity,solution,V2,临床疾病,处方规律,规律挖掘,中国期刊全文数据库,中医治疗,方剂,关联规则算法,Apriori,机器学习算法,中高频,原料药,药味,传统中医理论,规律分析,频次分析,柴胡,白芍,甘草,药物组合,茯苓,权值,排在,郁金,半夏,优先选择,选配,方药,重排,疏肝理气,化痰,开窍,活血化瘀,治则,配伍组合,排名第,方为,酸枣仁,中医药传承辅助平台,无监督,层次聚类算法,核心药组,麦冬,远志,石菖蒲,组合成,新处方
AB值：
0.238548
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