中医推拿手法数据整合系统实现与应用

【中文摘要】当代中医学所处的医学环境发生了巨大的、革命性的改变,已经普遍接受和采用各种现代诊疗技术,或者是直接面对大量实验室检测数据。如何利用这些数据,发展和提高辨证论治的理论与实践水平,是当代中医学所面临的问题。与此同时,中医数据格式的多样性以及各异构数据库互操作的困难性,同样也是当代中医学所面临的问题。所以,将这些异构的数据源整合到一个统一的平台,为中医学提供服务具有重要的意义。 本文主要实现了一个中医推拿手法数据整合系统,论文选择中医推拿手法数据作为中医数据整合的目标,建立中医推拿手法数据整合系统,以实现将不同来源的异构数据统一整合到中医推拿数据库,便于对中医推拿数据的分析和利用,同时也有助于中医推拿手法的标准化,这对中医推拿不仅在理论研究还是实际应用方面都具有重要意义。 本文的主要研究成果包括以下两个方面： (1)中医推拿手法数据整合系统的设计与实现,根据手法数据的特点,为手法数据设计合理的整合目标模式,整合手法临床、科研、实验以及文献数据。 (2)利用整合库中手法的临床数据进行疗效分析,本文以手法治疗腰突症产生的数据进行分析,得出有利于临床治疗腰突症的结论。
【英文摘要】 The medical environment of contemporary Chinese medicine has taken huge, revolutionary change, which has been widely accepted and used various modern diagnosis and treatment technology, or directly facing massive laboratory test data. How to control and use the data, develop and improve the theory of the syndrome differentiation and treatment, and practice level. At the same time, the persity of Chinese medicine data and heterogeneous database interoperability is also a difficult problem for contemporary ...
【关键词】 数据整合; 中医; 推拿手法; 本体; 数据清洁;
【英文关键词】 Data integration; Chinese massage technique; Ontology; Data cleaning;
摘要5-6
ABSTRACT6
第一章 绪论7-12
1.1 选题背景及意义7
1.2 研究现状与挑战7-10
1.3 本文的主要内容10
1.4 本文的章节安排10-12
第二章 推拿手法数据探索12-15
2.1 手法数据分类与分布12-13
2.1.1 手法数据类型12
2.1.2 手法数据分布12-13
2.2 手法数据存储结构13
2.3 手法数据特点13-15
第三章 手法数据整合15-25
3.1 手法本体构建15-17
3.1.1 本体相关定义说明15-16
3.1.2 手法本体构建16-17
3.2 非结构化数据组织17-21
3.2.1 文件目录树17-18
3.2.2 索引及检索18-19
3.2.3 语义文件系统19-20
3.2.4 非结构化手法数据存储设计20-21
3.3 手法数据清洁策略21-25
3.3.1 数据清洁的常用策略21-22
3.3.2 数据清洁的评价标准22-23
3.3.3 手法数据清洁策略设计23-25
第四章 推拿手法整合系统分析与设计25-35
4.1 系统设计的基本思想25-27
4.1.1 需求分析25
4.1.2 系统分析25-26
4.1.3 系统模型26-27
4.2 系统体系结构27-31
4.2.1 系统结构27
4.2.2 系统功能模块27-28
4.2.3 目标模式表结构设计28-31
4.3 关键技术31-35
4.3.1 JSP技术31-32
4.3.2 MYSQL数据库服务器32-33
4.3.3 技术平台33-35
第五章 推拿手法数据整合系统实现35-41
5.1 手法数据上传模块35-38
5.1.1 手法知识数据的添加35-36
5.1.2 手法实验数据的添加36-37
5.1.3 手法文献数据的添加37-38
5.2 手法数据更新模块38-39
5.2.1 手法临床数据的删除38-39
5.2.2 手法知识数据的修改39
5.3 手法数据检索模块39-41
第六章 推拿手法数据整合系统的应用41-48
6.1 应用背景41
6.2 关联规则介绍41-43
6.2.1 关联规则的定义41
6.2.2 基本概念41-42
6.2.3 APRIORI算法42-43
6.3 关联规则挖掘在疗效分析中的应用43-48
6.3.1 数据预处理43-44
6.3.2 算法模型介绍44
6.3.3 实验结果及分析44-48
第七章 结论与展望48-50
7.1 总结与创新48
7.2 不足与展望48-50
7.2.1 不足48-49
7.2.2 展望49-50
参考文献50-53
致谢53-54
参与的科研项目54-55
【参考文献】
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