【摘要】：傳統(tǒng)的冠脈介入支架的選型大多是通過臨床醫(yī)生憑借自身掌握的相關(guān)知識和多年的經(jīng)驗對病情進行診斷得出的,這種選型方法受主觀因素影響較大,手術(shù)效果的好壞與醫(yī)生自身的醫(yī)療水平關(guān)系緊密,并且這種經(jīng)驗知識的傳授仍屬口口相傳形式,無法將支架選型知識進行有效的整合、管理和傳承,所以急需一種量化的方法指導(dǎo)醫(yī)生進行選型。因此對計算機輔助冠脈支架選型方法進行研究在傳承介入手術(shù)領(lǐng)域?qū)＜抑R、提高手術(shù)效果等方面意義重大。為了解決上述問題,通過獲取病例樣本及領(lǐng)域?qū)＜抑R與經(jīng)驗,對系統(tǒng)知識庫和推理機制進行設(shè)計與研究,并結(jié)合專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及遺傳算法等技術(shù),構(gòu)建了一種用于冠脈支架選型的混合推理模型。本文的主要研究內(nèi)容包括:首先,對專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的概念、結(jié)構(gòu)及特點進行分析,然后通過對比三種技術(shù)之間的優(yōu)缺點,構(gòu)建了一種基于專家系統(tǒng)和遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合推理模型,并對其整體工作流程進行了論述。其次,根據(jù)專家系統(tǒng)的知識表示方法和知識獲取途徑,通過分析影響冠脈支架選型的病癥信息以及支架特征參數(shù)選擇病例特征并對其進行編碼預(yù)處理。然后,將獲取到的相關(guān)知識以產(chǎn)生式規(guī)則和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值法進行表示,以建立完備的支架選型系統(tǒng)知識庫,并存儲于SQL Server數(shù)據(jù)庫中供后續(xù)支架推理調(diào)用。然后對專家系統(tǒng)推理部分進行分析,包括推理策略選擇及推理實現(xiàn),并詳細論述了BP網(wǎng)絡(luò)以及遺傳算法優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)推理實現(xiàn)過程,得到優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)的支架各參數(shù)預(yù)測準確率均在94%以上,并分別利用臨床具體實例對兩種選型方法進行驗證。結(jié)果表明:該混合推理模型的推理結(jié)果符合實際臨床支架選型要求。最后,利用Visual Studio 2010系統(tǒng)集成開發(fā)環(huán)境、MFC框架技術(shù)、SQL Server 2008數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)以及MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱設(shè)計了冠脈支架輔助選型系統(tǒng),實現(xiàn)了智能化冠脈支架的選型推理。
【圖文】：

醫(yī)學專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)

不具備聯(lián)想和學習能力。分布能力較差。無法將專家系統(tǒng)的功能分解到不同弱。系統(tǒng)在推理時，往往因為“沖突消解”或“組效率變低[50]。絡(luò)模型的大腦大概有 1012左右個神經(jīng)元，它們之間互相關(guān)于協(xié)助大腦處理各種各樣的信息。其中，生物神經(jīng)元；然后，在細胞體中將信息進行處理；最后，，通過軸突觸在這個過程中起傳遞信息的橋梁作用。于是，作特點提出了 MP 模型[51]，圖 2.2 是該模型結(jié)構(gòu)。
【學位授予單位】：西安工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.7;R541.4

【參考文獻】

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1 劉斌;王智慧;趙雷;武軍鐸;邢s

本文編號：2654914