中医体质

体质辨识的数据库资源，表一共就有 50 个，分类还挺细的，适合搞中医智能识别或者做健康建模的朋友拿来练练手。数据结构设计得比较完整，字段命名也清晰，能直接上手建模或者写接口，少了多清洗的烦恼。 数据库表的设计参考也给得挺全，像是Authors表、全国地址的标准库这些，拿来做测试数据或者跑个数据验证都挺方便的。想做项目 demo 的，直接配上这些就能跑起来，省时间。 另外还有一些比较边缘但实用的资源，比如PDF 积分变换表，对搞评分体系或者做用户体质打分系统的开发也有。你要是对Apache Hadoop有兴趣，那篇中文版权威指南也能顺手读一读，虽然和这个数据库没直接关系，但知识扩展一下总没坏处。

中医门诊数据库在课堂实例练习中应用信息技术课程。

中医证型的关联规则挖掘源码，属于那种你一看就知道能用得上的资源。用的是比较经典的Apriori和FP-Growth这些算法，逻辑清晰，代码也挺干净的，拿来改一改就能直接上项目。挖掘模型的构建思路也蛮值得借鉴。先是通过你的数据，找出一些有代表性的模式和趋势，再把这些模式扩展到整个数据集里，提取出不少有参考价值的统计信息。响应也快，执行效率还不错。数据结构这块也做得比较规整，用起来省心。如果你对中医知识库建模感兴趣，或者刚好在搞医疗方向的数据，这套代码可以说是个不错的起点。你甚至可以套进去自己的业务逻辑，玩出点花来。另外，里面还贴心地加了一些参考链接，比如 关联规则挖掘 和 挖掘综述，不懂的地方也

中医“症-证”分析在中医诊断学和中医证候分析中非常重要。该文以数据挖掘技术为手段对选取的古方进行“症-证”研究，对古方的主治症状进行规范，挖掘“症-证”之间的关系，从而判定方剂的主治证、兼治证。为了挖掘中医“症-证”之间的关系，提出了基于KNN的挖掘算法和基于贝叶斯的挖掘算法。对比实验证明，基于贝叶斯方法正确率达到65.76％，高于KNN的62.50％。

本研究探讨了多尺度信息在中医文本关系抽取中的应用，提升抽取准确性和效率。

中医开发的资源里，2 万个术语词典数据还挺少见的。这个 XLS 和 MDB 格式的文件，收了 20109 条中医名词，分类清晰，查找方便。不管你是做可视化、搜索还是词义抽取，用它打底挺稳当。 中医名词的数量够多，格式也通用，用Excel轻松，丢进Access也能直接跑查询。适合做词库、联想输入、概念提取那类功能，拿来就能上手。 配套还有不少相关资源，像中医证型挖掘的 Python 项目，你如果想搞点文本挖掘或智能诊断的方向，可以直接参考思路。另外还有不少基于规则的、舌象脉象的数据汇总，也蛮实用。 做中医方向的系统开发，尤其是搞辅助诊断、文本抽取、数据建模的，用这个词库起步比较省事。数据量不小，

海量中医电子病历的普及为数据挖掘提供了丰富的数据资源。利用关联规则算法，可以从这些数据中挖掘出年龄、疾病、症状等因素之间的潜在关联，为中医诊断提供辅助决策支持。

目的：探讨抑郁症临床中医舌、脉象的分布规律。方法：统计分析近10年抑郁症文献资料，筛选146例样本。结果：舌质淡占58.9%，脉象以沉细为主占45.2%；抑郁症患者舌质淡、苔薄白、脉沉细的分布特点明显。

本研究以南京师范大学2007级1663名本科生为研究对象，分析了他们在入学一年级、一年级下学期、二年级下学期、三年级下学期期间的身高、体重、肺活量、800米跑（女生）、1000米跑（男生）等体质指标。利用SPSS软件进行统计分析，揭示了这些指标的发展趋势，并结合《国家学生体质健康标准》，对二年级下学期的测试结果进行了特征统计，包括男女生体质指数、肺活量体重指数、800米跑、1000米跑、立定跳远的优良及格比例。研究还深入分析了学生体质健康状况及其动态发展规律。

随着云计算技术的进步，基于Hadoop云平台的中医数据挖掘系统设计与实现已成为当前研究的热点。该系统利用Hadoop技术，实现了对中医数据的高效挖掘与分析，为中医领域的研究和实践提供了重要支持。