CN106250368A - 一种用于检验方剂相似度的方法和装置 - Google Patents

一种用于检验方剂相似度的方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN106250368A
CN106250368A CN201610602371.6A CN201610602371A CN106250368A CN 106250368 A CN106250368 A CN 106250368A CN 201610602371 A CN201610602371 A CN 201610602371A CN 106250368 A CN106250368 A CN 106250368A
Authority
CN
China
Prior art keywords
effect
network
prescription
node
sub
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610602371.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106250368B (zh
Inventor
朱彦
崔蒙
贾李蓉
高博
朱玲
刘静
刘丽红
董燕
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Institute Of Information On Traditional Chinese Medicine Cacms
Original Assignee
Institute Of Information On Traditional Chinese Medicine Cacms
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Institute Of Information On Traditional Chinese Medicine Cacms filed Critical Institute Of Information On Traditional Chinese Medicine Cacms
Priority to CN201610602371.6A priority Critical patent/CN106250368B/zh
Publication of CN106250368A publication Critical patent/CN106250368A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106250368B publication Critical patent/CN106250368B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/30—Semantic analysis
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用于检验方剂相似度的方法和装置，用于基于第一方剂和第二方剂的药物组成成分和剂量获得第一方剂功效子网络和第二方剂功效子网络；对第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效网络进行归一化处理；使得第二方剂的功效子网络中的各个节点强度值减去第一方剂的功效子网络中相应的节点强度值形成差异功效子网络；以及基于差异功效子网络获得最少运输费用并由最少运输费用获得功效语义距离值，从而确定两个方剂之间的相似性。该装置和方法的优点在于可以基于方剂整体功效的相似度来检验方剂相似度。

Description

一种用于检验方剂相似度的方法和装置
技术领域
本发明涉及一种相似度检验方法和装置，具体而言，涉及一种用于检验方剂相似度的方法和装置。
背景技术
方剂是指药物按照配伍原则和方法而组成的药方。一般方剂有一个祖方，还有许多对祖方进行衍化后的衍化方剂。祖方和衍化方之间的相似度判断有助于临床医疗中基于实际病情和祖方进行衍化，从而提高临床治疗效率。
现有的用于检验方剂相似度的方法主要是基于药物组成和剂量上的相似度进行检验，或者是基于各组成药的功效进行简单叠加后进行分析，都是基于基于相等或不相等的精确关系来进行。现有的方法都无法判断方剂整体功效上的相似性。如：六君子汤和丁沉四君子汤都是在四君子汤的基础上增加了两味药，如果基于现有技术的方剂相似度检验方法，就无法分辨出谁和四君子汤更“相似”，而具有中医背景的人是能轻易判断出六君子汤与四君子汤更相似，因为“补气、健脾”与“祛痰”的关系就比与“降逆”的关系更亲密。这是因为临床医疗中的方剂相似度检验方法，除了基于药物组成和剂量，更多还是基于方剂所体现出来的整体功效。
鉴于现有技术存在的缺陷，需要提出一种新型的用于检验方剂相似度的方法和装置，其可以基于方剂整体功效的相似度来检验方剂相似度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于检验方剂相似度的方法和装置，其可以克服现有方法和装置的缺陷，能够利用方剂整体功效的相似度来检验方剂相似度，本发明的目的通过以下技术方案得以实现。
本发明的一个技术方案提供了一种用于检验方剂相似度的方法，其中，所述方法包括以下步骤：
步骤1：基于第一方剂和第二方剂的药物组成成分和剂量获得第一方剂功效子网络和第二方剂功效子网络；
步骤2：对第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效网络进行归一化处理；
步骤3：使得第二方剂的功效子网络中的各个节点强度值减去第一方剂的功效子网络中相应的节点强度值形成差异功效子网络；以及
步骤4：基于差异功效子网络获得最少运输费用并由最少运输费用获得功效语义距离值，从而确定两个方剂之间的相似性。
根据本发明的一个技术方案提供的用于检验方剂相似度的方法，其中步骤1：基于第一方剂和第二方剂的药物组成成分和剂量获得第一方剂功效子网络和第二方剂功效子网络进一步包括以下步骤：
步骤1a:基于输入的方剂药物组成成分和剂量以及数据库中的各药物组成成分的功效和单位药物组成成分的功效强度值获得各功效的基础药效强度值；
步骤1b:基于功效语义网络中功效节点间不同的关系类型和强度获得各功效节点的协同/抑制药效强度值并由基础药效强度值和协同/抑制药效强度值获得总药效强度值；以及
步骤1c:对总药效强度值进行降序排并基于梯度下降法挑选出多个主要功效及其总功效强度值组成功效子网络。
根据本发明的一个技术方案提供的用于检验方剂相似度的方法，其中步骤2：对第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效网络进行归一化处理是指利用公式：NWeightn＝100*Weightn/SumWeight进行归一化处理，其中NWeightn表示节点n归一化后的强度值，Weightn表示节点n归一化前的强度值，SumWeight表示功效子网络所有节点强度值的总和。
根据本发明的一个技术方案提供的用于检验方剂相似度的方法，其中步骤3：使得第二方剂的功效子网络中的各个节点强度值减去第一方剂的功效子网络中相应的节点强度值形成差异功效子网络是指利用公式：DiffWeightn＝NWeight’n–Nweightn形成差异功效子网络，其中DiffWeightn表示差异功效子网络中的节点n的强度值，NWeight’n表示第二方剂的节点n归一化后的强度值，NWeightn表示第一方剂节点n归一化后的强度值。
根据本发明的一个技术方案提供的用于检验方剂相似度的方法，其中步骤4：基于差异功效子网络获得最少运输费用并由最少运输费用获得功效语义距离值是指通过Ford-Fulkerson迭代算法获取差异功效子网络供需平衡的最少运输费用，从而由最少运输费用获得功效语义距离值离。
本发明的另一个技术方案提供了一种用于检验方剂相似度的装置，其中所述装置包括以下模块：
功效子网络获取模块，用于基于第一方剂和第二方剂的药物组成成分和剂量获得第一方剂功效子网络和第二方剂功效子网络；
归一化处理模块，用于对第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效网络进行归一化处理；
差异功效子网络获取模块，用于使得第二方剂的功效子网络中的各个节点强度值减去第一方剂的功效子网络中相应的节点强度值形成差异功效子网络；以及
语义距离获取模块，用于基于差异功效子网络获得最少运输费用并由最少运输费用获得功效语义距离值，从而确定两个方剂之间的相似性。
根据本发明的另一个技术方案提供的用于检验方剂相似度的装置，其中功效子网络获取模块用于基于第一方剂和第二方剂的药物组成成分和剂量获得第一方剂功效子网络和第二方剂功效子网络是指:基于输入的方剂药物组成成分和剂量以及数据库中的各药物组成成分的功效和单位药物组成成分的功效强度值获得各功效的基础药效强度值；基于功效语义网络中功效节点间不同的关系类型和强度获得各功效节点的协同/抑制药效强度值并由基础药效强度值和协同/抑制药效强度值获得总药效强度值；以及对总药效强度值进行降序排并基于梯度下降法挑选出多个主要功效及其总功效强度值组成功效子网络。
根据本发明的另一个技术方案提供的用于检验方剂相似度的装置，其中归一化处理模块用于对第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效网络进行归一化处理是指利用公式：NWeightn＝100*Weightn/SumWeight进行归一化处理，其中NWeightn表示节点n归一化后的强度值，Weightn表示节点n归一化前的强度值，SumWeight表示功效子网络所有节点强度值的总和。
根据本发明的另一个技术方案提供的用于检验方剂相似度的装置，其中差异功效子网络获取模块用于使得第二方剂的功效子网络中的各个节点强度值减去第一方剂的功效子网络中相应的节点强度值形成差异功效子网络是指利用公式：DiffWeightn＝NWeight’n–Nweightn形成差异功效子网络，其中DiffWeightn表示差异功效子网络中的节点n的强度值，NWeight’n表示第二方剂的节点n归一化后的强度值，NWeightn表示第一方剂节点n归一化后的强度值。
根据本发明的另一个技术方案提供的用于检验方剂相似度的装置，其中语义距离获取模块用于基于差异功效子网络获得最少运输费用并由最少运输费用获得功效语义距离值是指通过Ford-Fulkerson迭代算法获取差异功效子网络供需平衡的最少运输费用，从而由最少运输费用获得功效语义距离值离。
本发明的方法和装置能够通过功效语义距离直接反映两个方剂间的功效差异，尤其适合衡量和体现类方逐步衍化过程中的功效相应的改变。功效语义距离越大，两个方剂的差异度就越大；反之，功效语义距离越小，两个方剂间的关系就越紧密，存在衍化关系的可能性就越大，可以直观地体现出方剂衍化的方向，有利于获得方剂衍化轨迹。
附图说明
图1示出了根据本发明的用于检验方剂相似度的方法的流程图。
图2示出了根据本发明的用于检验方剂相似度的装置的框图。
图3示出了根据本发明一个实施方式的两个方剂的差异功效子网络中供需关系的简要示例。
图4示出了据本发明一个实施方式的两个方剂的差异功效子网络的简要示例。
图5示出了根据本发明一个实施方式的用于检验方剂相似度方法中所使用的四君子汤功效子网络图。
图6示出了根据本发明一个实施方式的用于检验方剂相似度方法中所使用的六君子汤功效子网络图。
图7示出了根据本发明一个实施方式的用于检验方剂相似度方法中所使用四君子汤与六君子汤的差异功效子网络图。
图8示出了根据本发明另一个实施方式的用于检验方剂相似度方法中所使用丁沉四君子汤的功效子网络图。
图9示出了根据本发明另一个实施方式的用于检验方剂相似度方法中所使用的四君子汤与丁沉四君子汤的差异功效子网络图。
图10示出了根据本发明再一个实施方式的用于检验方剂相似度方法中所使用的四物汤的功效子网络图。
图11示出了根据本发明再一个实施方式的用于检验方剂相似度方法中所使用的四君子汤与四物汤的差异功效子网络图。
具体实施方式
图1-图11和以下说明描述了本发明的特定实施例以教导本领域技术人员如何制造和使用本发明的最佳模式。为了教导发明原理，已简化或省略了一些常规方面。本领域技术人员应该理解源自这些实施例的变型落在本发明的范围内。本领域技术人员应该理解下述特征能够以各种方式结合以形成本发明的多个变型。由此，本发明并不局限于下述特定实施例，而仅由权利要求和它们的等同物限定。
在本文中，功效子网络中节点强度值称为AP。
图1示出了根据本发明的用于检验方剂相似度的方法的流程图。如图1所示，根据本发明的用于检验方剂相似度的方法包括以下步骤：
步骤100：用于检验方剂相似度的方法开始；
步骤110：基于第一方剂和第二方剂的药物组成成分和剂量获得第一方剂功效子网络和第二方剂功效子网络；
步骤120：对第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效网络进行归一化处理；
步骤130：使得第二方剂的功效子网络中的各个节点强度值减去第一方剂的功效子网络中相应的节点强度值形成差异功效子网络；
步骤140：基于差异功效子网络获得最少运输费用并由最少运输费用获得功效语义距离值，从而确定两个方剂之间的相似性；以及
步骤150：用于检验方剂相似度的方法结束。
在上述步骤110中，基于第一方剂和第二方剂各药物组成成分和剂量获得第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效子网络。具体步骤包括：步骤1a:基于输入的方剂药物组成成分和剂量以及数据库中的各药物组成成分的功效和单位药物组成成分的功效强度值获得各功效的基础药效强度值；步骤1b:基于功效语义网络中功效节点间不同的关系类型和强度获得各功效节点的协同/抑制药效强度值并由基础药效强度值和协同/抑制药效强度值获得总药效强度值；以及步骤1c:对总药效强度值进行降序排并基于梯度下降法挑选出多个主要功效及其总功效强度值组成功效子网络。
在该步骤110中，以四君子汤和六君子汤为例来说明如何获得第一方剂中每种药物组成成分的功效和第二方剂中每种药物组成成分的功效以及基于第一方剂药物组成成分的功效和第二方剂药物组成成分的功效获得第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效子网络。
具体而言，四君子汤的药物组成成分包括人参9.0g；生白术9.0g；茯苓9.0g以及炙甘草6.0g。六君子汤的药物组成成分包括：人参6.0g；生白术9.0g；茯苓9.0g；炙甘草6.0g；陈皮3.0g；清半夏4.5g。
1)由药物功效数据库获得药物组成成分的功效及药物组成成分单位药效强度值UP。例如，人参包含了补气、复脉、固脱等8种功效(见表1)，其中补气的单位药效强度值UP为1.9。
2)基于功效语义网络中功效节点间不同的关系类型和强度值获得各功效节点的总药效强度值。功效语义网络包括218个功效节点和1405条边(即节点间的关系)组成。其中，节点间的关系有六种：单向促进、双向促进、单向抑制、双向抑制、类似、上位概念。另外，节点间的关系还具有量化的强度值ES，如功效“健脾”和功效“补气”间是单向促进关系，其强度值ES为1，功效“益肺”和功效“补气”间是双促进关系，其强度值ES为0.6。
3)基于四君子汤的药物组成成分和剂量信息及数据库中已有的单位药物的功效强度值，累加即可以得到各功效的基础药效强度值。计算结果如下面的表1所示：
表1：四君子汤的药物组成成分基础药效强度值
其中相对剂量公式：
公式中：RD为相对剂量，m和M为药典中剂量最小值和最大值，AD为当前药物使用的绝对剂量(单位g)。基础药效强度值BP的计算公式：BP＝UP*RD，其中UP为单位药效强度值。如人参剂量为9.0g，常用剂量范围3.0-9.0g；计算得到其相对剂量RD为75.0，单位药效强度值UP为1.9，故计算出人参的补气的基础功效强度值BP为142.5。同样地，计算出生白术的补气的基础功效强度值BP为65.0，炙甘草的补气的基础功效强度值BP为30.0。将所有药物的补气的基础功效强度值BP累计起来，得到四君子汤的补气的基础功效强度值BP为237.5。
4)基于已有的功效语义网络中功效节点间不同的关系类型和强度值获得推理药效强度值RP。公式为：
公式2中，RP(Ej，Ei)表示功效Ej对功效Ei的推理药效强度值；BPj为功效Ej的基础药效强度值；ES表示功效Ej和Ei之间的的关系强度值；r表示关系类型。如健脾对益肺有双向促进作用，故功效益肺的强度会因此而得到增强，计算得到的推理药效强度值RP为55.6。需要特别说明的是公式2中的不同关系类型所涉及的系数可以通过实验设定，并不局限于上述特定系数。
5)计算功效节点的总药效强度值AP＝BP+RP。如功效益肺的基础功效值BP为150.0，而推理药效强度值RP为55.6，故总药效强度值为205.6。
6)最后，将获得的所有药物组成成分的功效，按照总药效强度值AP降序排列，并计算梯度值，取第二个梯度负值之前的功效及其总药效强度值AP，组成该方剂的功效子网络。如，挑选出四君子汤的9个主要功效节点及其总功效强度值，即健脾功效节点的强度值为246.2、补气功效节点的强度值为242.2、益肺功效节点的强度值为205.6、固脱功效节点的强度值为152.1、生津功效节点的强度值为133.4、除湿功效节点的强度值为132.0、止汗功效节点的强度值为118.0、利水功效节点的强度值为93.2以及复脉功效节点的强度值为74.2。
类似地，可以获得六君子汤的功效子网络，其包括：健脾节点、除湿节点、化痰节点、复脉节点、益肺节点、补气节点、止汗节点以及固脱节点，其中健脾节点的强度值为215.2、除湿节点的强度值为176.7、化痰节点的强度值为147.2、复脉节点的强度值为71.7、益肺节点的强度值为150.8、补气节点的强度值为204.5、止汗节点的强度值为100.5以及固脱节点的强度值为107.1。
在该步骤110中，以四君子汤和丁沉四君子汤为例来说明如何获得第一方剂的每种药物组成成分和第二方剂每种药物组成成分的功效以及基于第一方剂药物组成成分的功效和第二方剂药物组成成分的功效获得第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效子网络。具体而言，四君子汤的药物组成成分包括人参9.0g；生白术9.0g；茯苓9.0g以及炙甘草6.0g。丁沉四君子汤的药物组成成分包括人参6.0g；麸炒白术9.0g；茯苓9.0g；炙甘草3.0g；丁香5.0g；沉香5.0g。四君子汤的9个主要功效节点及其总功效强度值为：健脾功效节点的强度值为246.2、除湿功效节点的强度值为132.0、利水功效节点的强度值为93.2、生津功效节点的强度值为133.4、复脉功效节点的强度值为74.2、补气功效节点的强度值为242.2、益肺功效节点的强度值为205.6、止汗功效节点的强度值为118.0以及固脱功效节点的强度值为152.1。类似地，可以获得丁沉四君子汤的功效子网络，其包括：补气节点、健脾节点、温中节点、降逆节点、益肺节点以及止呕节点，其中补气节点的强度值为210.7、健脾节点的强度值为225.2、温中节点的强度值为300.0、降逆节点的强度值为199.3、益肺节点的强度值为138.8以及止呕节点的强度值为138.1。
在上述步骤110中，以四君子汤和四物汤药为例来说明如何获得第一方剂的每种药物组成成分和第二方剂每种药物组成成分的功效以及基于第一方剂药物组成成分的功效和第二方剂药物组成成分的功效获得第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效子网络。具体而言，四君子汤的药物组成成分包括人参9.0g；生白术9.0g；茯苓9.0g以及炙甘草6.0g。四物汤的药物组成成分包括熟地黄15.0g；白芍12.0g；当归15.0g；川芎6.0g。四君子汤的9个主要功效节点及其总功效强度值为：健脾功效节点的强度值为246.2、除湿功效节点的强度值为132.0、利水功效节点的强度值为93.2、生津功效节点的强度值为133.4、复脉功效节点的强度值为74.2、补气功效节点的强度值为242.2、益肺功效节点的强度值为205.6、止汗功效节点的强度值为118.0以及固脱功效节点的强度值为152.1。类似地，可以获得四物汤的功效子网络，其包括：补血节点的强度值为221.5、调经节点的强度值为158.5、滋阴节点的强度值为139.1，益精节点的强度值为132.8，止痛节点的强度值为128.0，活血节点的强度值为120.3，润肠节点的强度值为107.2，祛风节点的强度值为80.5。
在上述步骤120中，第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效子网络的归一化处理方式如下面的公式3所示：
NWeightn＝100*Weightn/SumWeight(公式3)
其中NWeightn表示节点n归一化后的强度值，Weightn表示节点n归一化前的强度值，SumWeight表示功效子网络所有节点强度值的总和。
在上述步骤130中，使得第二方剂的功效子网络中的各个节点的功效强度值减去第一方剂的功效子网络中相应节点的功效强度值，形成差异功效子网络。
DiffWeightn＝NWeight’n-NWeightn(公式4)
DiffWeightn表示差异功效子网络中的节点n的强度值，NWeight’n表示第二方剂的节点n归一化后的强度值，NWeightn表示第一方剂节点n归一化后的强度值。
在该步骤140，如图3所示的根据本发明一个实施方式的两个方剂的差异功效子网络中供需关系的简要示例中，将其视为一个运输问题来看，方形代表强度值为正的供方节点，三角形代表强度值为负的需方节点，圆形代表强度值为零的中转站节点。差异功效子网络体现了两个功效子网络的差异性，而这种差异性的大小，就是将各供方节点上的强度值运输到各需方节点上，最终使得各节点的供需平衡时，所产生的最小运输费用。如图4中的例子所示，供方节点s1、s2、s3的强度值分别为20、30、10，需方节点d1和d2的强度值分别为-40和-20，另外，有两个强度值为0的中转站节点t1和t2。其中s1-t1、s2-t1、s2-d2及t1-d1的功效节点间强度值ES为1，其他功效节点间强度值ES为0.2，令节点间运输的单位费用＝1/ES，即功效节点间强度值越大，运输的单位费用越小。这样，将供方节点s1、s2、s3的强度值上的强度值运输到需方节点d1和d2，使得各节点的供需平衡，当运输费用最小时的运输路径为：s1上的全部强度值20通过s1-t1和t1-d1运输到d1，运费费用为20/1+20/1＝40；s2上的部分强度值20通过s2-t1和t1-d1运输到d1，运费费用为20/1+20/1＝40；s2上的部分强度值10通过s2-d2运输到d2，运费费用为10/1＝10；s3上的全部强度值10通过s3-d2运输到d2，运费费用为10/0.2＝50。整个运输过程中，产生的总运输费用为40+40+10+50＝140。即表示该差异功效子网络体现的两个功效子网络的差异性(即功效语义距离)大小为140。
这样，两个功效子网络间的功效语义距离问题，就转换成求取差异功效子网络供需平衡的最小费用流问题，计算最小运输费用值是基于已有成熟的算法。例如Ford-Fulkerson迭代算法(又称基本算法，参见熊义杰，曹龙.运筹学教程[M].北京:机械工业出版社，2015，第175页)，该算法的基本思想是将边上的单位流量的费用视作距离，每次迭代过程中，用求解最短路径问题的方法来确定一条自供方节点s至需方节点d的最短路径，将这条最短路径作为可扩充路径，然后将其上的流量增至最大可能值，对供方节点至需方节点的货物量进行修正后，重新计算其上各条边的单位流量的费用。如此多次迭代，最终得到最小费用最大流。因而，在上述步骤140中，基于差异功效子网络获得最少运输费用并由最少运输费用获得功效语义距离值是指通过Ford-Fulkerson迭代算法获取差异功效子网络供需平衡的最少运输费用，从而由最少运输费用获得功效语义距离值离。需要特别说明的是，也可以用其他的算法获取差异功效子网络供需平衡的最少运输费用，从而由最少运输费用获得功效语义距离值离
图2示出了根据本发明的用于检验方剂相似度的装置的框图。如图2所示，一种用于检验方剂相似度的装置包括：功效子网络获取模块200、归一化处理模块202、差异功效子网络获取模块204以及功效语义距离获取模块206，其中功效子网络获取模块200用于基于第一方剂和第二方剂的药物组成成分和剂量获得第一方剂功效子网络和第二方剂功效子网络；归一化处理模块202用于对第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效网络进行归一化处理；差异功效子网络获取模块204用于使得第二方剂的功效子网络中的各个节点强度值减去第一方剂的功效子网络中相应的节点强度值形成差异功效子网络；语义距离获取模块206用于基于差异功效子网络获得最少运输费用并由最少运输费用获得功效语义距离值，从而确定两个方剂之间的相似性。
根据本发明的另一个技术方案提供的用于检验方剂相似度的装置，其中功效子网络获取模块用于基于第一方剂和第二方剂的药物组成成分和剂量获得第一方剂功效子网络和第二方剂功效子网络是指:基于输入的方剂药物组成成分和剂量以及数据库中的各药物组成成分的功效和单位药物组成成分的功效强度值获得各功效的基础药效强度值；基于功效语义网络中功效节点间不同的关系类型和强度获得各功效节点的协同/抑制药效强度值并由基础药效强度值和协同/抑制药效强度值获得总药效强度值；以及对总药效强度值进行降序排并基于梯度下降法挑选出多个主要功效及其总功效强度值组成功效子网络。
根据本发明的另一个技术方案提供的用于检验方剂相似度的装置，其中归一化处理模块用于对第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效网络进行归一化处理是指利用公式：NWeightn＝100*Weightn/SumWeight进行归一化处理，其中NWeightn表示节点n归一化后的强度值，Weightn表示节点n归一化前的强度值，SumWeight表示功效子网络所有节点强度值的总和。
根据本发明的另一个技术方案提供的用于检验方剂相似度的装置，其中差异功效子网络获取模块用于使得第二方剂的功效子网络中的各个节点强度值减去第一方剂的功效子网络中相应的节点强度值形成差异功效子网络是指利用公式：DiffWeightn＝NWeight’n–Nweightn形成差异功效子网络，其中DiffWeightn表示差异功效子网络中的节点n的强度值，NWeight’n表示第二方剂的节点n归一化后的强度值，NWeightn表示第一方剂节点n归一化后的强度值。
根据本发明的另一个技术方案提供的用于检验方剂相似度的装置，其中语义距离获取模块用于基于差异功效子网络获得最少运输费用并由最少运输费用获得功效语义距离值是指通过Ford-Fulkerson迭代算法获取差异功效子网络供需平衡的最少运输费用，从而由最少运输费用获得功效语义距离值离。
在此提供的算法不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
实施例1
根据本发明的一个实施方式，第一功效子网络包括补气节点和健脾节点，其中补气节点的强度值为200.0，健脾节点的强度值为200.0。第二功效子网络的包括补气节点、健脾节点和除湿节点，其中补气节点的强度值为20.0，健脾节点的强度为100.0，除湿节点的强度为80.0。对该一个实施例的第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效网络进行归一化处理后，第一方剂的功效子网络中的补气节点的强度值为50.0，健脾节点的强度值为50.0；第二方剂的功效子网络中的补气节点的强度值为10.0，健脾节点的强度为50.0，除湿节点的强度为40.0。将第二方剂的功效子网络中的各个节点强度值减去第一方剂的功效子网络中相应的节点强度值，获得差异功效子网络，其中补气节点的强度值为-40，健脾节点的强度为0，除湿节点的强度为40。使用已有最小费用流算法获得最少运输费用，由最少运输费用获得功效语义距离值为48.8，从而确定两个方剂之间的相似性。
实施例2
根据本发明的又一个实施方式给出了四君子汤的功效子网络(如图5)和六君子汤的功效子网络(如图6)。四君子汤的功效子网络包括健脾节点、除湿节点、利水节点、生津节点、复脉节点、补气节点、益肺节点、止汗节点以及固脱节点，其中健脾节点的强度值为246.2、除湿节点的强度值为132.0、利水节点的强度值为93.2、生津节点的强度值为133.4、复脉节点的强度值为74.2、补气节点的强度值为242.2、益肺节点的强度值为205.6、止汗节点的强度值为118.0以及固脱节点的强度值为152.1。
六君子汤的功效子网络包括：健脾节点、除湿节点、化痰节点、复脉节点、益肺节点、补气节点、止汗节点以及固脱节点，其中健脾节点的强度值为215.2、除湿节点的强度值为176.7、化痰节点的强度值为147.2、复脉节点的强度值为71.7、益肺节点的强度值为150.8、补气节点的强度值为204.5、止汗节点的强度值为100.5以及固脱节点的强度值为107.1。
在该又一个实施例中，对四君子汤的功效子网络和六君子汤的功效子网络进行归一化处理。将归一化后的六君子汤功效子网络中的各个节点强度值减去归一化后四君子汤功效子网络中相应的节点强度值，从而获得差异功效子网络(如图7所示)。使用已有最小费用流算法获得最少运输费用，由最少运输费用获得功效语义距离值为47.9，从而确定两个方剂之间的相似性。
实施例3
根据本发明的另一个实施方式给出了四君子汤的功效子网络(如图5)和丁沉四君子汤(如图8)的功效子网络。四君子汤的功效子网络包括健脾节点、除湿节点、利水节点、生津节点、复脉节点、补气节点、益肺节点、止汗节点以及固脱节点，其中健脾节点的强度值为246.2、除湿节点的强度值为132.0、利水节点的强度值为93.2、生津节点的强度值为133.4、复脉节点的强度值为74.2、补气节点的强度值为242.2、益肺节点的强度值为205.6、止汗节点的强度值为118.0以及固脱节点的强度值为152.1。
丁沉四君子汤的功效子网络包括补气节点、健脾节点、温中节点、降逆节点、益肺节点以及止呕节点，其中补气节点的强度值为210.7、健脾节点的强度值为225.2、温中节点的强度值为300.0、降逆节点的强度值为199.3、益肺节点的强度值为138.8以及止呕节点的强度值为138.1。
在该又一个实施例中，对四君子汤的功效子网络和丁沉四君子汤的功效子网络进行归一化处理。将归一化后的丁沉四君子汤功效子网络中的各个节点强度值减去归一化后四君子汤功效子网络中相应的节点强度值，从而获得差异功效子网络(如图9所示)。使用已有最小费用流算法获得最少运输费用，由最少运输费用获得功效语义距离值为181.2，从而确定两个方剂之间的相似性。
实施例4
根据本发明的另一个实施方式给出了四君子汤的功效子网络(如图5)和四物汤的功效子网络(如图10)。四君子汤的功效子网络包括健脾节点、除湿节点、利水节点、生津节点、复脉节点、补气节点、益肺节点、止汗节点以及固脱节点，其中健脾节点的强度值为246.2、除湿节点的强度值为132.0、利水节点的强度值为93.2、生津节点的强度值为133.4、复脉节点的强度值为74.2、补气节点的强度值为242.2、益肺节点的强度值为205.6、止汗节点的强度值为118.0以及固脱节点的强度值为152.1。
四物汤的功效子网络包括：补血节点的强度值为221.5、调经节点的强度值为158.5、滋阴节点的强度值为139.1、益精节点的强度值为132.8、止痛节点的强度值为128、活血节点的强度值为120.3、润肠节点的强度值为107.2以及祛风节点的强度值为80.5。
在该又一个实施例中，对四君子汤的功效子网络和四物汤的功效子网络进行归一化处理。将归一化后的四物汤功效子网络中的各个节点强度值减去归一化后四君子汤功效子网络中相应的节点强度值，从而获得差异功效子网络(如图11所示)。使用已有最小费用流算法获得最少运输费用，由最少运输费用获得功效语义距离值为181.2，从而确定两个方剂之间的相似性。
功效语义距离能够直接反映两个方剂间的功效差异，尤其适合衡量和体现类方逐步衍化过程中的功效相应的改变。功效语义距离越大，两个方剂的差异度就越大；反之，功效语义距离越小，两个方剂间的关系就越紧密，存在衍化关系的可能性就越大，可以直观地体现出方剂衍化的方向，有利于获得方剂衍化轨迹。

Claims (10)

1.一种用于检验方剂相似度的方法，其中，所述方法包括以下步骤：
步骤1：基于第一方剂和第二方剂的药物组成成分和剂量获得第一方剂功效子网络和第二方剂功效子网络；
步骤2：对第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效网络进行归一化处理；
步骤3：使得第二方剂的功效子网络中的各个节点强度值减去第一方剂的功效子网络中相应的节点强度值形成差异功效子网络；以及
步骤4：基于差异功效子网络获得最少运输费用并由最少运输费用获得功效语义距离值，从而确定两个方剂之间的相似性。
2.如权利要求1所述的方法，其中，步骤1：基于第一方剂和第二方剂的药物组成成分和剂量获得第一方剂功效子网络和第二方剂功效子网络进一步包括以下步骤：
步骤1a:基于输入的方剂药物组成成分和剂量以及数据库中的各药物组成成分的功效和单位药物组成成分的功效强度值获得各功效的基础药效强度值；
步骤1b:基于功效语义网络中功效节点间不同的关系类型和强度获得各功效节点的协同/抑制药效强度值并由基础药效强度值和协同/抑制药效强度值获得总药效强度值；以及
步骤1c:对总药效强度值进行降序排并基于梯度下降法挑选出多个主要功效及其总功效强度值组成功效子网络。
3.如权利要求1所述的方法，其中，步骤2：对第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效网络进行归一化处理是指利用公式：NWeightn＝100*Weightn/SumWeight进行归一化处理，其中NWeightn表示节点n归一化后的强度值，Weightn表示节点n归一化前的强度值，SumWeight表示功效子网络所有节点强度值的总和。
4.如权利要求1所述的方法，其中，步骤3：使得第二方剂的功效子网络中的各个节点强度值减去第一方剂的功效子网络中相应的节点强度值形成差异功效子网络是指利用公式：DiffWeightn＝
NWeight’n–Nweightn形成差异功效子网络，其中DiffWeightn表示差异功效子网络中的节点n的强度值，NWeight’n表示第二方剂的节点n归一化后的强度值，NWeightn表示第一方剂节点n归一化后的强度值。
5.如权利要求1所述的方法，其中，步骤4：基于差异功效子网络获得最少运输费用并由最少运输费用获得功效语义距离值是指通过Ford-Fulkerson迭代算法获取差异功效子网络供需平衡的最少运输费用，从而由最少运输费用获得功效语义距离值离。
6.一种用于检验方剂相似度的装置，其中所述装置包括以下模块：
功效子网络获取模块，用于基于第一方剂和第二方剂的药物组成成分和剂量获得第一方剂功效子网络和第二方剂功效子网络；
归一化处理模块，用于对第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效网络进行归一化处理；
差异功效子网络获取模块，用于使得第二方剂的功效子网络中的各个节点强度值减去第一方剂的功效子网络中相应的节点强度值形成差异功效子网络；以及
语义距离获取模块，用于基于差异功效子网络获得最少运输费用并由最少运输费用获得功效语义距离值，从而确定两个方剂之间的相似性。
7.如权利要求6所述的方法，其中，功效子网络获取模块用于基于第一方剂和第二方剂的药物组成成分和剂量获得第一方剂功效子网络和第二方剂功效子网络是指:基于输入的方剂药物组成成分和剂量以及数据库中的各药物组成成分的功效和单位药物组成成分的功效强度值获得各功效的基础药效强度值；基于功效语义网络中功效节点间不同的关系类型和强度获得各功效节点的协同/抑制药效强度值并由基础药效强度值和协同/抑制药效强度值获得总药效强度值；以及对总药效强度值进行降序排并基于梯度下降法挑选出多个主要功效及其总功效强度值组成功效子网络。
8.如权利要求6所述的方法，其中，归一化处理模块用于对第一方剂的功效子网络和第二方剂的功效网络进行归一化处理是指利用公式：NWeightn＝100*Weightn/SumWeight进行归一化处理，其中NWeightn表示节点n归一化后的强度值，Weightn表示节点n归一化前的强度值，SumWeight表示功效子网络所有节点强度值的总和。
9.如权利要求6所述的方法，其中，差异功效子网络获取模块用于使得第二方剂的功效子网络中的各个节点强度值减去第一方剂的功效子网络中相应的节点强度值形成差异功效子网络是指利用公式：DiffWeightn＝NWeight’n–Nweightn形成差异功效子网络，其中DiffWeightn表示差异功效子网络中的节点n的强度值，NWeight’n表示第二方剂的节点n归一化后的强度值，NWeightn表示第一方剂节点n归一化后的强度值。
10.如权利要求6所述的方法，其中，语义距离获取模块用于基于差异功效子网络获得最少运输费用并由最少运输费用获得功效语义距离值是指通过Ford-Fulkerson迭代算法获取差异功效子网络供需平衡的最少运输费用，从而由最少运输费用获得功效语义距离值离。
CN201610602371.6A 2016-07-27 2016-07-27 一种用于检验方剂相似度的方法和装置 Active CN106250368B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610602371.6A CN106250368B (zh) 2016-07-27 2016-07-27 一种用于检验方剂相似度的方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610602371.6A CN106250368B (zh) 2016-07-27 2016-07-27 一种用于检验方剂相似度的方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106250368A true CN106250368A (zh) 2016-12-21
CN106250368B CN106250368B (zh) 2023-06-16

Family

ID=57604104

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610602371.6A Active CN106250368B (zh) 2016-07-27 2016-07-27 一种用于检验方剂相似度的方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106250368B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109712043A (zh) * 2018-12-28 2019-05-03 杭州大拿科技股份有限公司 一种答案批改方法及装置
CN115618745A (zh) * 2022-11-21 2023-01-17 中国中医科学院中医药信息研究所 一种生物网络交互构建方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101751479A (zh) * 2010-01-27 2010-06-23 北京东方灵盾科技有限公司 传统药物专利方剂信息的相似性匹配系统及其匹配方法
CN101751508A (zh) * 2008-12-08 2010-06-23 清华大学 基于基因网络的药物组合协同作用确定方法
CN102122325A (zh) * 2011-04-20 2011-07-13 天津师范大学 一种中药方剂功效自动分析方法
CN102298674A (zh) * 2010-06-25 2011-12-28 清华大学 基于蛋白质网络的药物靶标确定和/或药物功能确定方法
CN105550526A (zh) * 2016-01-04 2016-05-04 北京科技大学 一种基于中药属性的中医方剂功效定量方法及系统
CN105653846A (zh) * 2015-12-25 2016-06-08 中南大学 基于集成的相似性度量和双向随机游走的药物重定位方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101751508A (zh) * 2008-12-08 2010-06-23 清华大学 基于基因网络的药物组合协同作用确定方法
CN101751479A (zh) * 2010-01-27 2010-06-23 北京东方灵盾科技有限公司 传统药物专利方剂信息的相似性匹配系统及其匹配方法
CN102298674A (zh) * 2010-06-25 2011-12-28 清华大学 基于蛋白质网络的药物靶标确定和/或药物功能确定方法
CN102122325A (zh) * 2011-04-20 2011-07-13 天津师范大学 一种中药方剂功效自动分析方法
CN105653846A (zh) * 2015-12-25 2016-06-08 中南大学 基于集成的相似性度量和双向随机游走的药物重定位方法
CN105550526A (zh) * 2016-01-04 2016-05-04 北京科技大学 一种基于中药属性的中医方剂功效定量方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
朱彦等: "《中药功效语义网络的构建及应用》", 中华中医药杂志, pages 1710 - 1715 *
高博等: "《中药功效语义网络的构建》", 中华中医药杂志, pages 2247 - 2250 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109712043A (zh) * 2018-12-28 2019-05-03 杭州大拿科技股份有限公司 一种答案批改方法及装置
CN115618745A (zh) * 2022-11-21 2023-01-17 中国中医科学院中医药信息研究所 一种生物网络交互构建方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN106250368B (zh) 2023-06-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Wang et al. Control strategy on hypertension in Chinese medicine
Chui et al. Study of heavy metal poisoning in frequent users of Chinese medicines in Hong Kong and Macau
CN106250368A (zh) 一种用于检验方剂相似度的方法和装置
Luo et al. Characteristics of registered clinical trials on traditional Chinese medicine for coronavirus disease 2019 (COVID-19): a scoping review
Pan et al. Open randomized clinical trial on JWSJZ decoction for the treatment of ALS patients
Cao et al. A systematic review of randomized controlled trials on oral Chinese herbal medicine for prostate cancer
Kang et al. Prevention and management of adverse events following COVID-19 vaccination using traditional Korean medicine: An online survey of public health doctors
CN107665287B (zh) 一种用于识别类方衍化关系的方法和装置
Xiong et al. Chinese herb formulae for treatment of erectile dysfunction: a systematic review of randomised controlled clinical trials
CN104922264A (zh) 一种专治风湿的中药
Wang et al. Chinese herbal medicine for acute mountain sickness: a systematic review of randomized controlled trials
Duan et al. Traditional Chinese medicine in treating children with coronavirus disease 2019: a scoping review
Asefi et al. The effective factors model in institutionalization of sport for all in Iran
Feng et al. Optimizing prescription of Chinese herbal medicine for unstable angina based on partially observable Markov decision process
Jun et al. Integrative medicine (herbal medicine combined with drug therapy) for Behcet’s disease: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Chaoping et al. Ancient and modern medication laws of aromatic Chinese medicines in treating angina pectoris based on data mining
Zhao et al. Benefits from Shortening Viral Shedding by Traditional Chinese Medicine Treatment for Moderate COVID‐19: An Observational Study
AU2016102119A4 (en) A herbal medicament
CN103386092A (zh) 一种治疗小儿蛔虫的药物
CN100482260C (zh) 痛风膏
Hagiya et al. Relapsing polychondritis followed up with FDG-PET
Ai et al. Prevention and treatment of “Epidemic toxin, pathogenic dampness, and lung deficiency” after COVID-19 recovery based on the theory of “Preventive treatment of diseases” in traditional Chinese medicine
Kamat et al. The effects of HIV/AIDS on fracture union
CN103041152A (zh) 一种治疗失眠的中草药药物
CN101361845A (zh) 治疗胸闷的中药

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant