CN109637672B - 一种基于药物效用度的方剂相似度计算方法 - Google Patents

一种基于药物效用度的方剂相似度计算方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于药物效用度的方剂相似度计算方法，包括：将方剂的药物分为相同药物子集和不同药物子集，对每味药物赋予不同权重即药物效用度，分别计算两类药物子集对方剂相似度的贡献值，同时最终得到方剂之间的相似度。本发明提出的基于药物效用度的方剂相似度计算方法，能够更加准确地计算方剂相似度，该算法应用于中医方剂处理时的方剂相似度计算。

Description

一种基于药物效用度的方剂相似度计算方法
技术领域
本发明涉及一种方剂相似度计算方法，特别涉及应用在中医领域的一种基于药物效用度的方剂相似度计算方法。
背景技术
中医药起源于中国，有着数千年的悠久历史，底蕴十分丰富为中华民族的繁衍昌盛和文明进步曾作出过巨大的贡献，对世界医学的发展和文化交流也产生了一定的影响。近年来，国家对于中医药的研究和开发越来越重视，出台了一系列中医药相关的政策法规，我国的中医药现代化正面临快速发展的时期。
方剂是根据配伍原则，总结临床经验，以若干药物配合组成的药方。在进行方剂分析时，往往需要比较方剂之间的相似性，来判断两个方剂之间功效的差异程度。
现有的方剂相似度计算方法存在以下不足：在计算相似度时只是单纯地把药物名和剂量作为方剂的特征，而没有把药物的性味归经等属性作为特征进行计算；或者是把所有药物的属性按照相同的权重进行相加计算，没有考虑到每一味药物对于方剂的重要程度是不相同的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于计算方剂相似度的方法，其可以克服现有方法和装置的缺陷，计算药物子集的相似度检验方剂相似度。
为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：
一种基于药物效用度的方剂相似度计算方法，包括：
步骤1：对方剂数据进行处理，对方剂数据中的方剂中药物组成和特征进行标准化；
步骤2：基于方剂中的药物频数，计算药物的效用度；
步骤3：计算相同药物子集间的相似度；
步骤4：计算不同药物子集间的相似度；
步骤5：基于步骤3和步骤4两个计算，采用加权平均的方法计算方剂相似度。
步骤1：对方剂的药物组成进行处理，去除药物组成中关于药物的剂量描述，保留药物组成中药物名称的描述。对药物名称进行标准化处理，参照相关中药名称标准规范，把中药名称中出现别名、通假字或其他使用不规范的名称统一修改为标准名称。
步骤2：计算药物的效用度。效用度用来度量某个药物对于所属类别方剂的重要程度MI。计算方法如下：
式(1)中，count Mi为药物Mi在类别CX中出现的频数，P_set为所有方剂的集合，||P_set||为所有方剂的集合长度，count P∈P_set为包含药物Mi的方剂频数。
步骤3：计算相同药物子集间的相似度J。
式(2)中，MI(Mi，CX)为药物效用度系数，LS(P1，P2)为两个方剂相同药物的个数，P1、P2表示作为比较的两个方剂。
步骤4：计算不同药物子集间的相似度。
式(3)中：LD(P1)，LD(P2)为方剂内不同药物的个数，Similarity(Mi，Mj)为药物相似度，为相似药物对的平均效用度。
步骤5：计算总的方剂相似度。基于步骤3和步骤4，分别计算相同药物子集和不同药物子集的相似度，对这两个计算结果进行综合。
SF(P1，P2)＝wj*J(P1，P2)+wd*D(P1，P2) (4)
其中，wj，wd分别为相同药物子集和不同药物子集的相似度权重，且wj>wd。
与已有技术相比，本发明有益效果在于：
1、本发明使用药物效用度，对不同药物赋予不同的权重，在方剂相似度计算时更加准确。
2、本发明在计算方剂差异度时不仅考虑到了相同药物，还对不同的药物建立了相似药物对，全面衡量了两个方剂间的相似度。
附图说明
结合附图，从下面对本发明实施案例的详细描述，将更好的理解本发明，其中：
图1示出了根据本发明的计算方剂相似度的方法的流程图。
具体实施方式
本发明所述的方剂相似度的计算方法流程图如图1所示。
本实施实例中，如图1所示，基于药物效用度的方剂差异度计算方法，包括以下步骤：
步骤1：对方剂的药物组成进行处理，去除药物组成中关于药物的剂量描述，保留药物组成中药物名称的描述。对药物名称进行标准化处理，参照相关中药名称标准规范，把中药名称中出现别名、通假字或其他使用不规范的名称统一修改为标准名称。
步骤2：计算药物的效用度。效用度用来度量某个药物对于所属类别方剂的重要程度。计算方法如下：
式(1)中，Mi为药物，CX为所属方剂的类别，count Mi为药物Mi在类别CX中出现的频数，为类别CX中所有药物的频数。
式(1)中，P_set为所有方剂的集合，||P_set||为所有方剂的集合长度，count P∈P_set为P_set中包含药物Mi的方剂频数。
步骤3：计算相同药物子集间的相似度。相同药物子集是两个方剂药物交集部分，计算公式如下：
式(2)中，|P1∩P2|为P1、P2两个方剂的药物交集个数，P1∪P2为P1、P2两个方剂的药物并集个数，MI(Mi，CX)为药物效用度系数，LS(P1，P2)为两个方剂相同药物的个数。
步骤4：计算不同药物子集间的相似度，不同药物子集是两个方剂药物差集部分，计算公式如下：
式(3)中，LD(P1)，LD(P2)为方剂内不同药物的个数，Similarity(Mi，Mj)为药物相似度，为相似药物对的平均效用度。
式(3)中Similarity(Mi，Mj)为药物相似度，可以使用已有的药物相似度计算方法，这里列出一些常见的计算方法，如：
使用列联表计算药物的相似度,将药物的功效、主治等属性，构成one-hot向量，计算公式为：
式(5)中a为药物Mi，Mj的相同属性数量，b为药物Mi中与Mj不同的属性数量，c为药物Mj中与Mi不同的属性数量，d为药物Mi，Mj都不包含的属性数量，n＝a+b+c+d。
式(3)中选择相似药物对的步骤是，对于方剂中的每个药物，基于Similarity(Mi，Mj)，在另一个方剂中找到与其相似度最高的一个药物，组成一组相似药物对。与此类似，分别找到方剂中其他药物所对应的相似药物对，最终能够组成Min{LD(P1)，LD(P2)组相似药物对。
式(3)中为相似药物对的平均效用度，由于相似药物对有两味药物，所以使用它们药物效用度的平均值作为药物的权重系数。
式(3)中使用做归一化处理，使式(2)能够和式(3)做相加计算。
步骤5：计算总的方剂相似度。基于步骤3和步骤4，分别计算了相同药物子集和不同药物子集的相似度，对这两个计算结果进行加权相加。
SF(P1，P2)＝wj*J(P1，P2)+wd*D(P1，P2) (4)
式(4)中，wj，wd分别为相同药物子集和不同药物子集的相似度权重，且wj>wd。J(P1，P2)为相同药物子集间的相似度，D(P1，P2)为不同药物子集间的相似度。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (1)

1.一种基于药物效用度的方剂相似度计算方法，其特征在于：该方法包括：
步骤1：对方剂数据进行处理，对方剂数据中的方剂中药物组成和特征进行标准化；
步骤2：基于方剂中的药物频数，计算药物的效用度；
步骤3：计算相同药物子集间的相似度；
步骤4：计算不同药物子集间的相似度；
步骤5：基于步骤3和步骤4两个计算，采用加权平均的方法计算方剂相似度；
步骤1：对方剂的药物组成进行处理，去除药物组成中关于药物的剂量描述，保留药物组成中药物名称的描述；对药物名称进行标准化处理，参照相关中药名称标准规范，把中药名称中出现别名、通假字或其他使用不规范的名称统一修改为标准名称；
步骤2：计算药物的效用度；效用度用来度量某个药物对于所属类别方剂的重要程度MI；计算方法如下：
式(1)中，count Mi为药物Mi在类别CX中出现的频数，P_set为所有方剂的集合，||P_set||为所有方剂的集合长度，count P∈P_set为包含药物Mi的方剂频数；
步骤3：计算相同药物子集间的相似度J；
式(2)中，MI(Mi,CX)为药物效用度系数，LS(P1,P2)为两个方剂相同药物的个数，P1、P2表示作为比较的两个方剂；
步骤4：计算不同药物子集间的相似度；
式(3)中：LD(P1),LD(P2)为方剂内不同药物的个数，Similarity(Mi,Mj)为药物相似度，为相似药物对的平均效用度；
步骤5：计算总的方剂相似度；基于步骤3和步骤4，分别计算相同药物子集和不同药物子集的相似度，对这两个计算结果进行综合；
SF(P1,P2)＝wj*J(P1,P2)+wd*D(P1,P2) (4)
其中，wj,wd分别为相同药物子集和不同药物子集的相似度权重，且wj>wd。
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