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计算针灸学

样章
作者：
郭义 王江主编
定价：
49.80元
版面字数：
480.00千字
开本：
16开
装帧形式：
平装
版次：
1
最新版次
印刷时间：
2026-01-17
ISBN：
978-7-04-065641-1
物料号：
65641-00
出版时间：
2026-03-19
读者对象：
高等教育

计算针灸学是针灸学与数据科学交叉创新的新学科，以针灸学理论为指导，基于数据驱动，研究针灸基本理论、针灸效应规律和原理等关键科学问题，指导临床实践。本教材除绪论外共8章，包括针灸数据、针灸数据治理方法、针灸数据计算方法、针灸数据建模、计算经络、计算腧穴、计算刺灸法和计算针灸效应，脉络清晰，内容简洁。

本教材主要面向高等中医药院校和相关专业的学生，可作为本科生和研究生教材，同时可作为针灸学和计算科学交叉领域教学科研工作者的参考用书。

  • 前辅文
  • 绪论
    • 一、计算针灸学概论
    • 二、计算针灸学主要内容和任务
    • 三、计算针灸学基本特征
    • 四、计算针灸学基本研究方法
    • 五、计算针灸学与传统针灸学、实验针灸学的关系
    • 六、计算针灸学面临的挑战
    • 七、计算针灸学未来展望
  • 第一章 针灸数据
    • 第一节 概述
      • 一、针灸数据的定义
      • 二、针灸数据的信息学特点
      • 三、针灸数据的应用与展望
    • 第二节 针灸数据的来源
    • 第三节 针灸数据的特点
      • 一、针灸数据的动态性
      • 二、针灸数据的时序性
    • 第四节 针灸数据的分类
      • 一、按照数据来源分类
      • 二、按照数据类型分类
      • 三、按照数据的应用领域分类
      • 四、按照数据的时间维度分类
      • 五、按照数据形式分类
      • 六、按照数据的治疗对象分类
      • 七、按照数据的研究内容分类
      • 八、按照数据的关联关系分类
      • 九、按照数据质量分类
    • 第五节 针灸数据的融合
    • 第六节 数据安全隐私与保护
      • 一、数据的隐私保护和安全现状
      • 二、数据的隐私保护和安全风险
      • 三、数据的隐私保护和安全对策
  • 第二章 针灸数据治理方法
    • 第一节 针灸数据预处理
      • 一、针灸数据预处理的目标
      • 二、针灸数据预处理的步骤
    • 第二节 针灸数据清洗
      • 一、错误纠正
      • 二、缺失值处理
      • 三、异常值检测与处理
      • 四、重复数据处理
      • 五、数据质量评估
    • 第三节 针灸数据集及分类
      • 一、按照数据用途和特性分类
      • 二、按照数据来源分类
      • 三、按照数据结构分类
      • 四、按照数据内容分类
      • 五、按照数据用途分类
      • 六、按照数据更新频率分类
    • 第四节 针灸数据元分类
    • 第五节 数据标定
      • 一、特征提取
      • 二、标注和分类
      • 三、专家验证
      • 四、标注数据保存
      • 五、标注数据加载
      • 六、标注数据可视化
  • 第三章 针灸数据计算方法
    • 第一节 复杂网络分析
      • 一、复杂网络的构建
      • 二、复杂网络模型及拓扑分析
      • 三、网络社团结构分析
      • 四、网络链接预测分析
      • 五、前沿复杂网络分析
    • 第二节 有监督学习
      • 一、支持向量机
      • 二、K近邻算法
      • 三、决策树和随机森林
      • 四、前沿有监督学习模型
    • 第三节 无监督学习
      • 一、聚类分析
      • 二、降维方法——主成分分析
      • 三、潜在因子分析——因子分析
      • 四、前沿无监督学习模型
    • 第四节 强化学习
      • 一、强化学习概念
      • 二、Q-Learning算法
      • 三、深度Q网络算法
      • 四、策略梯度算法
      • 五、前沿强化学习模型
    • 第五节 组学数据分析
      • 一、组学数据分类
      • 二、组学数据分析方法
  • 第四章 针灸数据建模
    • 第一节 时间序列建模方法
      • 一、时间序列的预处理
      • 二、建模思想与基本步骤
    • 第二节 自相关函数与谱
      • 一、平稳随机性
      • 二、自相关函数
      • 三、谱密度
    • 第三节 线性模型构建
      • 一、一般线性模型
      • 二、自回归模型
    • 第四节 广义线性模型构建
      • 一、广义线性模型的定义
      • 二、连接函数
      • 三、最大似然估计
      • 四、GLM中的MLE
      • 五、MLE参数β的算法
    • 第五节 Logistic回归模型构建
    • 第六节 神经网络建模
  • 第五章 计算经络
    • 第一节 经络检测计算
      • 一、循经低电阻测量计算
      • 二、经络光学特性检测计算
      • 三、循经示踪轨迹研究计算
    • 第二节 经络功能计算
      • 一、循经血流灌注量时间序列分析
      • 二、从复杂性度量角度探讨经穴脏腑相关研究中的计算
      • 三、经络量子态研究中的计算
    • 第三节 虚拟经络计算
      • 一、穴位时空特性的数字化获取与分析
      • 二、虚拟经络的构建与针灸疗效分析
    • 第四节 计算经络展望
  • 第六章 计算腧穴
    • 第一节 腧穴可视化计算
      • 一、可视化概念
      • 二、可视化分析
      • 三、腧穴可视化
    • 第二节 腧穴特异性计算
      • 一、腧穴特异性概念
      • 二、腧穴特异性计算分析实例
    • 第三节 腧穴配伍计算
      • 一、腧穴配伍的计算程序
      • 二、古代文献腧穴配伍数据挖掘分析
      • 三、基于文本挖掘和复杂网络的单穴与配穴应用规律比较研究
      • 四、基于针灸优势病种的腧穴配穴应用规律研究
      • 五、基于腧穴配伍方案优选及效应影响因素研究
    • 第四节 腧穴识别导航
      • 一、腧穴识别导航概念
      • 二、腧穴识别导航技术基础
      • 三、腧穴识别导航案例分析
  • 第七章 计算刺灸法
    • 第一节 针刺刺激量计算
      • 一、针刺刺激量的概念
      • 二、针刺刺激量的要素
      • 三、针刺刺激量计算的思路与方法
      • 四、针刺手法计算实例
    • 第二节 艾灸刺激量计算
      • 一、艾灸刺激量的概念
      • 二、艾灸刺激量的要素
      • 三、艾灸刺激量计算的思路与方法
      • 四、艾灸刺激量计算实例
  • 第八章 计算针灸效应
    • 第一节 概述
      • 一、针灸的临床应用
      • 二、针灸优势病种的定义
      • 三、针灸优势病种的建立
      • 四、针灸优势病种的发展方向
    • 第二节 针灸优势病种的筛选
      • 一、SRs/MAs
      • 二、伞状综述
      • 三、证据图谱
      • 四、组学分析
    • 第三节 针灸优势病种的预测
      • 一、机器学习
      • 二、多模态技术

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