基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)研究與設(shè)計
本文關(guān)鍵詞:基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)研究與設(shè)計 出處:《吉林大學(xué)》2013年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文
更多相關(guān)文章: 醫(yī)療診斷 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 專家系統(tǒng)
【摘要】:診斷學(xué)是利用醫(yī)學(xué)知識針對臨床癥狀對疾病做出合理的診斷。臨床癥狀包括癥狀、體征、實驗及各種檢查,是主治醫(yī)師診斷病情的重要材料。我國目前擁有的良醫(yī)很少,而且基本集中在中心城市的少數(shù)幾個大醫(yī)院,他們需要面對全國各地的患者,普通患者需要排隊數(shù)周甚至數(shù)月才能得到診治。而那些偏遠地區(qū)的醫(yī)院,真正稱得上“專家”的良醫(yī)極少,甚至沒有。導(dǎo)致這些醫(yī)院對疑難病癥的誤診率一直在高位徘徊,在某些醫(yī)療條件差的小醫(yī)院經(jīng)常出現(xiàn)大病小治的誤診情況,延誤了患者最佳的診療時機,甚至危及患者生命。本課題研究的智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)就是面向這個需求而研制的。 智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)由中醫(yī)診斷系統(tǒng)、西醫(yī)診斷系統(tǒng)、病案庫構(gòu)成。中醫(yī)診斷系統(tǒng)和西醫(yī)診斷系統(tǒng)是系統(tǒng)的主體,其中中醫(yī)診斷系統(tǒng)基于案例推理模型,利用人體信息采集設(shè)備,模擬中醫(yī)診斷過程,實現(xiàn)中醫(yī)診斷工程,而西醫(yī)診斷系統(tǒng)是基于遺傳算法優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,從醫(yī)院信息系統(tǒng)的病案庫中獲得疾病的診療方法。 課題中的主要工作有四方面: 1.根據(jù)中醫(yī)缺乏機器檢查手段實現(xiàn)的特點,文中采用人體信息采集的方式,對中醫(yī)號脈等操作進行模擬,實現(xiàn)了用中醫(yī)的方式進行檢查,并將檢查結(jié)果定量保存到中醫(yī)的案例庫中。同時基于中醫(yī)的特點以案例的推理為模型,建立一個中醫(yī)診斷的專家系統(tǒng)。利用不斷增長的案例庫作為知識庫進行推理,實現(xiàn)中醫(yī)診斷功能。 2.西醫(yī)擁有豐富的診療手段,而且各西醫(yī)院的病例庫已經(jīng)很完善,同時,西醫(yī)的檢查都是定量呈現(xiàn)。因此,本文設(shè)計了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷模型,充分利用現(xiàn)有的醫(yī)院診斷體系,利用醫(yī)院已有的病例庫作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本,實現(xiàn)西醫(yī)診斷功能。 3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本訓(xùn)練的時間很長,而且還很容易陷入局部極小。本文采取遺傳算法來優(yōu)化BP算法,加快它的收斂速度,避免其陷入局部極小,指定恰當?shù)木W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和初始權(quán)值的范圍。從而達到優(yōu)化整個疾病診斷模型的目的,這樣,疾病診斷模型才有望出現(xiàn)令人滿意的結(jié)果。 4.用戶界面是用戶與系統(tǒng)交流的基礎(chǔ)。有好的用戶界面能夠大大降低系統(tǒng)的使用難度,使提高系統(tǒng)的可用性和利用率。本文設(shè)計了適合智能診斷系統(tǒng)的用戶界面,通過向?qū)J浇⒘擞脩襞c診療系統(tǒng)的溝通手段,使診斷系統(tǒng)的易用性得到極大的提高。
【學(xué)位授予單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類號】:TP18;TH776
【參考文獻】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 王芳;程水源;李明君;范清;;遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于大氣污染預(yù)報[J];北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2009年09期
2 楊青生;黎夏;;基于遺傳算法自動獲取CA模型的參數(shù)——以東莞市城市發(fā)展模擬為例[J];地理研究;2007年02期
3 高憲軍;張杰;洪俞;程國曉;;基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)研究[J];裝備制造技術(shù);2010年02期
4 張煜東;吳樂南;王水花;;專家系統(tǒng)發(fā)展綜述[J];計算機工程與應(yīng)用;2010年19期
5 張成文;蘇森;陳俊亮;;基于遺傳算法的QoS感知的Web服務(wù)選擇[J];計算機學(xué)報;2006年07期
6 楊梅;卿曉霞;王波;;基于改進遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法[J];計算機仿真;2009年05期
7 楊興;朱大奇;桑慶兵;;專家系統(tǒng)研究現(xiàn)狀與展望[J];計算機應(yīng)用研究;2007年05期
8 安麗娜;張士杰;;專家系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及展望[J];計算機應(yīng)用研究;2007年12期
9 葛繼科;邱玉輝;吳春明;蒲國林;;遺傳算法研究綜述[J];計算機應(yīng)用研究;2008年10期
10 張英菊;仲秋雁;葉鑫;曲曉飛;;基于案例推理的應(yīng)急輔助決策方法研究[J];計算機應(yīng)用研究;2009年04期
,本文編號:1307823
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/rengongzhinen/1307823.html