本文選題：肺癌診斷 + Web專家系統(tǒng)　； 參考：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：現(xiàn)階段,計算機(jī)人工智能研究領(lǐng)域在不斷擴(kuò)大,知識工程也在不斷延伸,專家系統(tǒng)派生出來很多與之相關(guān)領(lǐng)域,如知識獲取、知識表示、推理方法、不確定性和模糊性處理、專家系統(tǒng)開發(fā)工具和開發(fā)平臺的研究等。雖然現(xiàn)在已開發(fā)的專家系統(tǒng)有很多,但是對于Web專家系統(tǒng),目前Internet上可用的很少。肺癌的發(fā)病率和死亡率在不斷增長,臨床診斷的肺癌大部分已為中晚期。對于肺癌防治,需要早發(fā)現(xiàn)早治療。普通人每4-6個月去醫(yī)院檢查一次才能達(dá)到早期診斷的目的,然而,這樣防治措施實現(xiàn)起來難度很大。因此,可以借助專家系統(tǒng)模擬醫(yī)生進(jìn)行肺癌的早期初步診斷,將專家系統(tǒng)設(shè)計為B/S的模式,使得用戶可以直接使用瀏覽器,通過Web上的肺癌診斷專家系統(tǒng),進(jìn)行早期肺癌診斷,明確自己的患病概率,為下一步的診療提供依據(jù)。在理論研究上,針對肺癌診斷的特點,本文提出了基于經(jīng)典專家系統(tǒng)MYCIN中的不確定性處理方法確定性因子理論的改進(jìn)模型。本系統(tǒng)模型中包括癥狀定性概率與定量概率的轉(zhuǎn)化、定量概率與確定性因子理論中可信度的轉(zhuǎn)化、對規(guī)則可信度的分段處理、加權(quán)“與”字段處理、規(guī)則拆分“或”字段處理、以及最終將最高假設(shè)可信度與肺癌疑似病患者吸煙信息綜合,計算得出患病概率。本系統(tǒng)核心部分推理引擎基于JESS專家系統(tǒng)外殼,使用Rete模式匹配算法,與馬爾可夫算法相比,本系統(tǒng)推理效率高。在技術(shù)研究上,由于JESS專家系統(tǒng)外殼是以Java語言為核心的,因此具有很強(qiáng)的擴(kuò)展性。系統(tǒng)總體使用MVC設(shè)計模式,應(yīng)用Java Web開發(fā)技術(shù),前端使用JSP網(wǎng)頁交互,服務(wù)器端使用Servlet調(diào)用底層的Java Bean和DAO完成數(shù)據(jù)庫與知識庫的訪問,啟動推理引擎獲得推理診斷結(jié)果,并將診斷結(jié)果以診斷報告的形式返回給客戶端。對于數(shù)據(jù)庫連接,通過Tomcat數(shù)據(jù)源定義數(shù)據(jù)庫連接池,應(yīng)用JNDI查找的方式,提高了系統(tǒng)的整體運行效率。
[Abstract]:At present, the research field of computer artificial intelligence is expanding, and the knowledge engineering is also extending. Expert systems derive from many related fields, such as knowledge acquisition, knowledge representation, reasoning methods, uncertainty and fuzziness processing.Expert system development tools and development platform research.Although there are a lot of expert systems that have been developed, but for Web expert systems, there are few available on Internet.The incidence and mortality of lung cancer are increasing, and most of the clinically diagnosed lung cancer is in advanced stage.For lung cancer prevention and treatment, need early detection and early treatment.The average person goes to the hospital every 4 to 6 months to get the early diagnosis, however, the prevention and cure is very difficult.Therefore, the expert system can be used to simulate the doctor's early initial diagnosis of lung cancer, and the expert system can be designed as a B / S model so that users can use the browser directly and use the lung cancer diagnosis expert system on Web to diagnose early lung cancer.Identify their own probability of illness, for the next diagnosis and treatment to provide the basis.According to the characteristics of lung cancer diagnosis, an improved model of deterministic factor theory based on the uncertainty treatment method in classical expert system (MYCIN) is proposed in this paper.The system model includes the transformation of qualitative probability and quantitative probability of symptom, the transformation of reliability in the theory of quantitative probability and deterministic factor, the piecewise processing of reliability of rules, the processing of weighted "and" field, rule splitting or field processing.Finally, the highest hypothetical reliability and smoking information of suspected lung cancer patients were synthesized, and the probability of the disease was calculated.The inference engine of the core part of the system is based on the shell of JESS expert system, and uses Rete pattern matching algorithm. Compared with Markov algorithm, the reasoning efficiency of this system is high.In the technical research, the JESS expert system shell is based on Java language, so it has strong expansibility.The whole system uses MVC design pattern, Java Web development technology, front end uses JSP web page interaction, the server end uses Servlet to call the bottom Java Bean and DAO to complete the access of database and knowledge base, and starts the inference engine to obtain the inference diagnosis result.The diagnosis result is returned to the client in the form of diagnosis report.For database connection, the database connection pool is defined by Tomcat data source, and the overall running efficiency of the system is improved by using JNDI lookup method.
【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】：2017
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1763558