中醫(yī)學(xué)是中國人民在長期臨床實踐過程中形成的獨特理論框架和診療模式,為維護人民群眾的身心健康發(fā)揮重要作用。方劑是中醫(yī)治療疾病的主要載體,在中醫(yī)理論指導(dǎo)下,經(jīng)過辨證論治,選擇合適藥物、劑量和用法,按照配伍原則有機組合而成的藥方。配伍是選擇藥物進行組合、配合應(yīng)用的方法,是方劑取得臨床療效的關(guān)健。慢性腎臟疾病已成為全球性公共健康問題,是嚴重危害人類健康的一類慢性非傳染性疾病。中醫(yī)辨證論治慢性腎臟疾病,在改善患者臨床癥狀方面具有獨特優(yōu)勢。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)能有效挖掘方劑配伍規(guī)律,推進中醫(yī)方劑配伍研究的現(xiàn)代化繼承與發(fā)展,為中醫(yī)臨床診治提供客觀化依據(jù),減少臨床組方不確定性,輔助醫(yī)生合理設(shè)計疾病治療方劑配伍,為新藥研制提供決策支持。論文以臨床療效為核心,開展中醫(yī)慢性腎臟疾病配伍挖掘研究,工作內(nèi)容如下:(1)為提高方劑配伍模式挖掘效率,提出基于高壓縮前綴樹結(jié)構(gòu)(Highly Compressed Prefix Tree,HCPT-tree)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法HCPT-growth實現(xiàn)慢性腎臟疾病配伍頻繁模式挖掘,獲得中醫(yī)治療慢性腎臟疾病常用核心藥物、藥對和藥物組合。通過采用路徑計數(shù)節(jié)點,HCPT-tree支持更多前綴共享,顯著減少樹節(jié)點數(shù)量,故HCPT-growth能有效減少遞歸調(diào)用數(shù)量并提升挖掘效率。實驗結(jié)果表明,與LP-growth、NSFI、MAFIA-FI等算法相比,HCPT-growth運行速度更快,內(nèi)存消耗更小,具有更好的可擴展性。(2)療效是中醫(yī)藥發(fā)展的源泉與動力,而現(xiàn)有配伍模式挖掘研究多關(guān)注藥物支持度,存在所挖掘的支持度最高藥物或組合可能未必是有效藥物或組合的問題;同時由于未考慮臨床療效,存在忽略支持度低但臨床療效好的藥物或組合問題。針對上述問題,提出基于高壓縮加權(quán)前綴樹結(jié)構(gòu)(Weighted Highly Compressed Prefix Tree,WHCPT-tree)的加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法WHCPT實現(xiàn)面向療效的中醫(yī)慢性腎臟疾病配伍模式挖掘,為醫(yī)生提供療效好的核心藥物、藥對和藥物組合輔助決策,所挖掘藥物及組合均明顯改善患者的臨床癥狀。(3)加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中最小加權(quán)支持度閾值設(shè)置過低將導(dǎo)致大量短模式,設(shè)置過高則造成有用長模式遺漏。針對現(xiàn)有最小加權(quán)支持度閾值確定過程繁瑣且易引發(fā)低效挖掘問題,提出一種高效TOP-K加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法(top-k Prescription Weighted Frequent Patterns growth,PWFP-growth),實現(xiàn)面向療效的慢性腎臟疾病配伍主模式挖掘。通過設(shè)置期望挖掘的有效藥物組合最大長度和每種長度的藥物組合數(shù)量,PWFP-growth實現(xiàn)全局樹構(gòu)建過程中預(yù)估最小加權(quán)支持度閾值并對非加權(quán)頻繁項目剪枝,實驗結(jié)果表明PWFP-growth運行效率高于CRMN、BOMO等算法。(4)臨床環(huán)境下中醫(yī)方劑持續(xù)增長,現(xiàn)有中醫(yī)方劑配伍模式挖掘聚焦靜態(tài)方劑挖掘,鮮見慢性腎臟疾病中醫(yī)方劑增量挖掘研究,提出增量TOP-K加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法(Incremental top-k Weighted Frequent Patterns growth,IWFP-growth)實現(xiàn)慢性腎臟疾病方劑配伍主模式動態(tài)增量挖掘。實驗結(jié)果顯示,針對持續(xù)增加的動態(tài)方劑數(shù)據(jù),IWFP-growth算法實現(xiàn)增量的治療慢性腎臟疾病有效藥物組合挖掘,減少療效差的藥物組合數(shù)量,有效輔助醫(yī)生進行臨床用藥調(diào)整,設(shè)計慢性腎臟疾病治療的合理方劑。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP311.13;R277.5
【部分圖文】：

電子科技大學(xué)博士學(xué)位論文isual Studio 2010 進行編譯。實驗中，使用測試數(shù)據(jù)集評估算法性能，如表 示。除 Pumsb 數(shù)據(jù)集①，其它數(shù)據(jù)集從 Frequent Itemset Mining Dataset②獲取試數(shù)據(jù)集分為兩類：密集型數(shù)據(jù)集和稀疏型數(shù)據(jù)集。密集型數(shù)據(jù)集存在許多事務(wù)，事務(wù)中項目數(shù)量相對較少。稀疏型數(shù)據(jù)集與密集型數(shù)據(jù)集相反，insup 較小時它們包含許多頻繁模式。其中 chess、connect 和 pumsb 是密集數(shù)，retail、mushroom和 accidents 是稀疏數(shù)據(jù)集。表 3-2 給出可擴展性測試用人工數(shù)據(jù)集參數(shù)，數(shù)據(jù)集由 IBM 數(shù)據(jù)生成器③。表 3-2 第一部分是用于事務(wù)數(shù)量改變時測試可擴展性的數(shù)據(jù)集，其中事務(wù)量從 1000K 增加到 5000K。表 3-2 第二部分列出用于在項目數(shù)量大小改變時可擴展性的數(shù)據(jù)集，其中項目數(shù)量從 1000 增加到 4000。

電子科技大學(xué)博士學(xué)位論文27.22%。即使面對數(shù)據(jù)集 retail，CEN 小于 50%，HCPT-growth 創(chuàng)建的條件樹數(shù)量仍然比 FP-growth 創(chuàng)造的條件樹數(shù)量少 21%。實驗結(jié)果表明，HCPT-growth 能降低條件樹構(gòu)建開銷，即使在 CEN 小于 50% 的情況下其效率仍優(yōu)于 FP-growth。

第三章 基于 HCPT-growth 的慢性腎臟疾病配伍模式挖掘圖 3-13 展示當(dāng)最小支持度閾值 minsup 變化時，挖掘測試數(shù)據(jù)集所需運行時間。MAFIA 算法采用垂直位圖進行頻繁模式挖掘，顯著增加運行時間和內(nèi)存消耗。大多數(shù)情況下 MAFIA 算法運行性能最差，特別是對稀疏數(shù)據(jù)集（如 retail），MAFIA 的運行時間過高而無法繪制，如圖 3-13（b）所示。
【參考文獻】

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本文編號：2890569