计算针灸学

战略性新兴领域-十四五高等教育教材

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：

最新版次
印刷时间：

暂无

ISBN：

978-7-04-065641-1

物料号：

65641-00

出版时间：

2026-03-20

读者对象：

高等教育

册数：

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。

目录
- 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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