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公开(公告)号：CN114881026A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210569164.0
申请日：2022-05-24
Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所 , 中国中医科学院中药研究所
IPC: G06F40/289 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于词表的中医古籍新词发现和本体构建系统，包括：基于词表的中医古籍新词发现和本体构建系统，基于中医古籍的专业术语词表、后控词表，结合当下计算机分词技术和算法，识别中医古籍文本中的知识术语并进行属性定义，发现中医古籍新词，定义词和术语的属性分类，从而来完善现有术语词表。基于古籍文本术语及其属性分类间关系，对中医古籍文本进行词频和共现分析，发现中医古籍术语关系及知识关联。基于词表和术语实现对中医古籍文本的数据清洗和标准化，自动建立基于中医古籍文本的知识本体，本发明为中医本体研究提供了数据基础，为中医数据挖掘分析提供了标准和规范的知识库。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114822864A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210572139.8
申请日：2022-05-25
Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所 , 中国中医科学院中药研究所
IPC: G16H50/70 , G06K9/62 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式计算的中医古籍大数据挖掘分析系统，包括：数据输入模块、数据加工模块、数据清洗模块、数据挖掘分析模块、数据处理模块。数据输入模块，用于输入中医古籍数据；数据加工模块，用于对中医古籍数据进行分段，获得中医古籍的段落数据；数据清洗模块，用于对段落数据进行标准化处理，获得标准化数据；数据挖掘分析模块，用于对标准化数据的术语词进行特征提取，统计术语词的出现频次；数据处理模块，用于对挖掘分析模块提供可行性支持。该系统在传统古籍数据挖掘的基础上集成了Storm分布式平台，同时融入了各算法可视化模块，通过专业化词表解决了古籍挖掘盲目性以及数据量大时算法运行时间长的问题。
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公开(公告)号：CN114861605A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210570602.5
申请日：2022-05-24
Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所 , 中国中医科学院中药研究所
IPC: G06F40/137 , G06F40/166 , G06F16/25
Abstract: 本发明公开一种中医古籍文献主题段落切分与属性标引系统，包括图书维护模块、原书浏览模块、标题管理模块、图书加工模块、加工后浏览模块、段落管理模块、导入导出模块、标签管理模块，本发明可有机整合中医古籍图文数据，集成中医古籍术语词表、古籍知识维护等功能，结合中医古籍文本的特殊性，对中医古籍进行医理、疾病、症状、证候、治法、方剂、中药、调护等主题段落的切分，对主题段落进行主题标引，形成结构化中医古籍主题知识单元。基于主题段落和属性形成对中医古籍进行知识挖掘、大数据分析的基础数据、知识单元。本发明的技术方案提高了中医古籍文献的加工效率，实现了中医古籍等资源的知识挖掘与高效利用。
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公开(公告)号：CN115691751A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211439736.X
申请日：2022-11-17
Applicant: 中国中医科学院中药研究所
Abstract: 本发明公开一种基于诊疗经验和智能学习的中药组方筛选方法及系统，包括：S1，计算针对特定疾病的药物成分数和药物靶点数，基于药物成分数和药物靶点数，计算针对特定疾病的中药药物得分；S2，计算药物配伍得分；S3，基于中药药物得分和药物配伍得分，计算针对特定疾病的方剂得分，基于方剂得分，生成最终方剂。本发明能够根据中医诊疗经验，通过智能优化算法，快速准确地筛选有效中药组方。
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公开(公告)号：CN118212977A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410459468.0
申请日：2024-04-17
Applicant: 中国中医科学院中药研究所
IPC: G16B15/30 , G16B40/00 , G16B50/30 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F16/901 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种中药药对配伍预测方法及系统，包括：收集古籍中的中药药对并对中药药对数据进行预处理，构建满足数据挖掘需求的中药数据库和中药药对配伍数据库；将中药数据库和中药药对配伍数据库进行网络形式表示，获得中药药对节点的图网络；通过图卷积神经网络学习中药药对配伍传统特质维度及现代生物信息维度的嵌入特征表示；基于嵌入特征表示获取中药药对配伍样本的最终节点嵌入表示，基于最终节点嵌入表示进行预测，获得中药配伍组合的功效概率分布。本发明结合传统特质维度和现代生信维度，考虑到药对的古今多维度向量特征，有利于挖掘中医药信息，可针对功效预测新的中药配伍组合，为临床组方提供了方案。
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公开(公告)号：CN118072979A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410286153.0
申请日：2024-03-13
Applicant: 中国中医科学院中药研究所
IPC: G16H70/40 , G16H50/70 , G16B15/30 , G16B40/20 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的中药寒热药性预测方法，包括：选取寒性中药与热性中药并分别获得对应的靶点组成矩阵，根据矩阵筛选获得区分靶点特征，根据区分靶点特征获得特征矩阵；基于中药之间的配伍关系，构建中药—中药矩阵；构建图卷积神经网络模型，基于中药—中药矩阵与特征矩阵对模型进行训练，获得中药寒热药性预测模型；基于中药寒热药性预测模型对中药药性进行预测。本发明在预测的准确性和精确度等指标具有明显的提高，可以解决中药寒热药性属性的预测和鉴别问题，为中药新药组方发现、中医临床合理用药提供技术支持。
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