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[发明专利]一种基于GAN的中药方剂改进的方法-CN202011349053.6有效
发明人：孙善宝;罗清彩;张鑫;解萌 -专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于GAN的中药方剂改进的方法，用以解决现有技术中根据病人实际需要，辅助中医师改进中药方剂合理性的问题。该方法包括：收集中药方剂数据，根据所述中药方剂数据形成原始的中药方剂向量序列；将所述原始的中药方剂向量序列输入GAN的生成器，进行训练，输出生成的中药方剂向量序列；将所述原始的中药方剂向量序列和所述生成的中药方剂向量序列输入所述GAN的辨别器中，训练更新所述辨别器中的参数，使所述辨别器可以区分所述原始的中药方剂向量序列和所述生成的中药方剂向量序列；对所述生成器和辨别器交替进行训练，得到中药方剂改进模型。
一种基于 gan 中药方剂改进方法

[发明专利]一种基于编码的中药方剂管理系统-CN201210393715.9在审
发明人：廖利平 -专利权人：廖利平
申请日： 2012-10-16 - 公布日： 2014-04-16 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：一种基于编码的中药方剂管理系统，包括服务器（12）以及分别与所述服务器（12）通信连接的中药方剂应用中心（11）、内部终端（13）和远程终端（14）；所述中药方剂应用中心包括处理器（113）以及与所述处理器（113）连接的中药方剂选用程序模块（111）、中药方剂用户评价模块（112）和中药方剂代码库（114）；所述中药方剂代码库（114）为每一种中药方剂提供7层10位数字的统一代码表示。利用本发明提供的基于编码的中药方剂管理系统为中药方剂的规范和推广以及自动化处理中药方剂的应用和评价，提供了高效透明的工具，有助于实现中药方剂的养护规范、处方规范、给付规范、煎煮规范和服用规范，最大限度保证用药的规范和安全
一种基于编码中药方剂管理系统

[发明专利]一种中药方剂识别方法及系统-CN202210028537.3在审
发明人：文天才;张兴平;王斌;王怡菲 -专利权人：中国中医科学院中医药信息研究所
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种中药方剂识别方法及系统，其中，中药方剂识别方法包括：获取待识别中药方剂；基于待识别中药方剂内各药物的名称，从标准中药方剂库中筛选候选方剂；基于方剂配伍组成，分别计算待识别中药方剂和各个候选方剂的相似度，得到各个候选方剂的相似度结果；基于各个候选方剂的相似度结果，确定待识别中药方剂对应的标准中药方剂名称。通过利用待识别中药方剂内药物名称，从标准中药方剂库内筛选出候选方剂，保证了候选方剂的全面性；基于方剂配伍组成进行待识别中药方剂和候选方剂之间的相似度计算，充分考虑了各个药物在方剂中的功效，从而实现了将待识别中药方剂和经典方剂的匹配
一种中药方剂识别方法系统

[发明专利]一种采用量子共振检测技术进行中医方剂配伍优化的方法-CN202210869638.3在审
发明人：徐小旺 -专利权人：融之德（唐山）量子科技发展有限公司
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G01N24/00 文献下载
摘要：本发明提供一种采用量子共振检测技术进行中医方剂配伍优化的方法，属于中医药学方剂分析与方剂配伍技术领域，具体包括：将中药方剂放置在检测板上，并通过波动能量信息探测棒对中药方剂的微弱物质能量波动信息进行捕捉；通过计算机软件调取中药方剂功效模拟的系列代码，系列代码包括中药方剂功效的标准量子共振图谱，通过计算机软件测定中药方剂的所述微弱物质能量波动信息的不同中药方剂功效下的量子共振图谱，从而确定系列代码和中药方剂的共鸣程度；根据共鸣程度确定所述中药方剂的量化中药方剂功效，通过组成所述中药方剂的药材的中药功效，按中医的君臣佐使进行组方、优化配伍中药方剂，从而实现了量化的方式对中药方剂的配伍研究。
一种采用量子共振检测技术进行中医方剂配伍优化方法

[发明专利]一种中药方剂药效辅助判定方法、装置、设备和存储介质-CN202010746846.5在审
发明人：孙善宝;罗清彩;徐驰;谭强;金长新 -专利权人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种中药方剂药效辅助判定方法、装置、设备和存储介质，该方法包括接收预设中药方剂的输入；根据所述预设中药方剂中的药物成分和用量，生成药物成分向量序列，分别设置每个所述药物成分的功效和毒副作用标签；将所述药物成分向量序列和每个所述药物成分的功效和毒副作用标签输入中药方剂评估模型中并进行处理，其中，所述中药方剂评估模型包括中药方剂编码器和Rank‑SVM多标签线性分类器；输出所述预设中药方剂的功效和毒副作用标签，作为辅助判定所述预设中药方剂的药效的依据。上述中药方剂药效辅助判定方法、装置、设备和存储介质，能够辅助中医师确保中药方剂的合理性，减少毒副作用，提高中药的功效和疗效，帮助患者尽快恢复健康。
一种中药方剂药效辅助判定方法装置设备存储介质

[发明专利]基于中药关系预测的图神经网络药方推荐方法-CN202310539516.2在审
发明人：王晓玲;岳文静;关明;胡冬娟 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G16H20/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于中药关系预测的图神经网络药方推荐方法，根据从公开中医药数据集中获取的药方数据生成症状集合‑中药集合，从而得到样本数据集，根据样本数据集构造症状‑中药图并获取每味中药的正例中药集合和负例中药集合，构建基于图神经网络的中医实体表示模型、药方推荐模型和中药关系预测模型，将这三个模型组合成一个多任务网络并采用样本数据集进行训练，得到训练好的中医实体表示模型和药方推荐模型，将需要进行中药药方推荐的症状集合输入训练好的药方推荐模型得到推荐中药集合本发明将中药关系预测作为药方推荐的辅助任务进行多任务联合训练，在显式挖掘中药关系、增强中药实体表示的同时，实现较为准确的药方推荐。
基于中药关系预测神经网络药方推荐方法

[发明专利]一种基于异质网络表示学习的中药药方重定位方法-CN202111342174.2在审
发明人：何洁月;朱润;宋凌宁 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于异质网络表示学习的中药药方重定位方法，依次包括以下步骤：步骤1.根据输入的数据对其进行预处理，并构造中药药方异质网络；步骤2.根据异质图嵌入方法，通过执行网络药理学学习模块学习中药药方异质网络中的语义关联信息并得到中药药方和疾病的嵌入表示；步骤3.根据步骤2中得到的中药药方和疾病的嵌入表示，使用深度学习推荐算法得到二者的交互影响评分矩阵。最后对评分矩阵结果进行排序，得到对中药药方的Top@K的疾病推荐结果。本发明可以通过智能计算得到对中药药方的疾病推荐，免去了人工操作，有效地提升了中药药方重定位的效率。
一种基于网络表示学习中药药方定位方法

[发明专利]基于改进Bert4Rec的中医药方推荐方法-CN202310539523.2在审
发明人：岳文静;王晓玲;王乙乔;梅忆寒 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G16H20/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进Bert4Rec的中医药方推荐方法，根据从公开中医药数据集中获取的药方数据生成症状集合‑中药集合，从而得到样本数据集，对每个样本数据集分别进行掩码处理，然后对症状和中药分别进行编码得到编码向量，基于Bert4Rec模型构建包括输入处理模块，输入嵌入模块，Transformer模块，中药掩码特征向量筛选模块，中药预测模块和药方预测模块的药方推荐模型，采用掩码处理后的样本数据集对药方推荐模型进行训练，对于需要进行中药药方推荐的症状集合，生成全掩码的药方集合，一起输入训练好的药方预测模型得到推荐中药集合作为推荐药方。本发明基于改进Bert4Rec模型得到中医诊疗中涉及到的症状和中药两类实体的表示，实现更为准确的药方推荐。
基于改进 bert4rec 中医药方推荐方法

[发明专利]一种治疗月经淋漓不尽的中药方剂-CN202010230864.8在审
发明人：钟先锋;区锡敏;王阿利;孙哲;刘慕妆 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： A61K36/88 文献下载
摘要：本公开提供了一种治疗月经淋漓不尽的中药方剂，所述中药方剂的组分包括：酸枣仁、杜仲、川断、栀子、牡蛎、川芎、白芍、当归片、蒲黄、白芷和地榆炭。所述中药方剂具有调节月经不调，治疗月经淋漓不尽的作用，且本公开中药方剂安全、起效快、简易、无副作用，所述中药方剂各中药原材料均容易获得，成本低。
一种治疗月经淋漓不尽中药方剂

[发明专利]中药方剂联合产后康复仪促进产后子宫复旧的研究方法-CN201811250172.9在审
发明人：戚琤红 -专利权人：戚琤红
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2019-02-01 - 主分类号： A61K36/9068 文献下载
摘要：本发明公开了中药方剂联合产后康复仪促进产后子宫复旧的研究方法，研究方法为：对中药方剂联合产后康复仪促进顺产后子宫复旧临床观察；选择足月正常分娩妇女120例，分为三组，产后分别给予自研中药方剂；产后康复仪；中药方剂联合产后康复仪治疗，比较三种疗法对子宫复旧的疗效。中药方剂联合产后康复仪促进剖宫产后子宫复旧临床观察；选择剖宫产妇女120例，随机分为三组，产后给予自研中药方剂；产后康复仪；中药方剂联合产后康复仪治疗，比较三种疗法对子宫复旧的疗效。探讨新的中药方剂联合产后康复仪对产妇产后子宫复旧的影响，开发新的促进产后子宫复旧方法，具有重要的临床实践意义。
产后康复中药方剂子宫复旧联合疗法剖宫产妇女分娩妇女观察治疗产妇研究开发

[发明专利]一种多维度中药方剂推荐方法和推荐系统-CN202110447058.0有效
发明人：李文友;赵静 -专利权人：南京大经中医药信息技术有限公司
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明提出一种多维度中药方剂推荐方法和推荐系统，包括：建立中药方剂数据库，采集患者的现有疾病和症状信息、医生针对患者选取的腹诊症状、体质信息，基于中药方剂与症状组合、中药药物组合、疾病、体质、腹诊症状之间以及中药药物与症状组合之间的对应关系本发明基于中药方剂与症状、药物组合、疾病、体质、腹诊之间的关系和中药药物与症状之间的关系等6个维度，结合不同算法从6个维度推荐适用的中药方剂或中药药物，实现智能推荐中药方剂，且推荐结果维度多、准确性高、
一种多维中药方剂推荐方法系统

[发明专利]一种基于余弦计算的中药物疗效统计方法-CN201911423052.9在审
发明人：徐云生;陈守强;赵帅;徐亮;张现波 -专利权人：山东中医药大学第二附属医院
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于余弦计算的中药物疗效统计方法，涉及中医治疗技术领域，技术方案为，将现有的中药治疗医案进行结构化；将结构化后的中药治疗医案数据化；用数据化后的中药治疗医案构建中药治疗基础库；通过中药治疗基础库，提取疾病信息，药方组成信息和药方疗效信息；按照疾病信息遍历其对应的药方组成信息，通过对药方组成信息的文本进行比对，并判定该疾病对应药方的药方疗效信息。本发明的有益效果是：本方案通过构建中医治疗病案的大数据，以大数据为基础进行统计，通过对病人对疾病的诊疗次数来反推其使用药方治疗效果，从侧面体现药方对疾病的治疗的有效程度，使其成为疾病治疗的参考。
一种基于余弦计算药物疗效统计方法

[发明专利]一种中药方剂生物转化方法-CN201910059899.7在审
发明人：何永超 -专利权人：何永超
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： A61K36/8888 文献下载
摘要：一种中药方剂生物转化方法，包括以下步骤：（1）利用生物转化使食用真菌富硒；（2）将中药方剂研磨成粉状；（3）将中药方剂粉末与富硒的真菌放入发酵罐中发酵；或中药方剂中君药粉末与富硒的真菌放入发酵罐中发酵。利用富硒真菌可对中药方剂进行生物转化：以研磨粉碎后的方剂作为培养基，经高压灭菌后，将富硒真菌接种于其上，经微生物的发酵形成一种含有中药的活性成份、微生物菌丝体及其代谢产物的中药加工制剂；该中药方剂药效更高
中药方剂富硒生物转化发酵真菌放入微生物菌丝体代谢产物高压灭菌活性成份食用真菌研磨粉碎真菌接种治疗效果中药加工培养基研磨方剂微生物中药

[发明专利]中药方剂的三维打印方法、原料及三维打印制剂-CN202110989609.6在审
发明人：闫聪;秦凤元 -专利权人：北京中医药大学
申请日： 2021-08-26 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： B29C64/106 文献下载
摘要：本公开提供了中药方剂的三维打印方法、原料及三维打印制剂。该打印方法包括：采用挤压成型打印方式，按照预设打印参数，利用预设中药方剂的原料进行三维打印，得到预设中药方剂的三维打印制剂。该中药方剂的三维打印方法、原料及三维打印制剂能够实现中药方剂的三维打印，有利于提高中药制剂的控释性、灵活性、美观性和趣味性。
中药方剂三维打印方法料及制剂

[发明专利]基于机器学习的急性脑梗死中药方剂治疗效果预测系统-CN202111273816.8在审
发明人：王正中;耿世超;李小宁;王琳;廖星;胡瑞学;李慧敏 -专利权人：山东师范大学;中国中医科学院中医临床基础医学研究所
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明公开了基于机器学习的急性脑梗死中药方剂治疗效果预测系统，包括：获取模块，获取待预测的急性脑梗死中药方剂；模型生成模块，将待预测的急性脑梗死中药方剂中的每一种中药作为一个节点，为当前方剂中包含的所有中药两两之间建立无向边，生成复杂网络模型；贴近度计算模块，基于复杂网络模型，计算每个节点的相对贴近度；特征选择模块，对待预测的急性脑梗死中药方剂中所有节点的相对贴近度按照降序进行排序，选择排序靠前的若干种相对贴近度作为当前中药方剂样本的特征；预测模块，基于当前中药方剂样本的特征和训练后的机器学习模型，得到中药方剂的治疗效果预测结果。
基于机器学习急性脑梗死中药方剂治疗效果预测系统

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