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智能化冠脈支架輔助選型方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-05-08 16:34
【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(yàn)對病情進(jìn)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(yàn)知識的傳授仍屬口口相傳形式,無法將支架選型知識進(jìn)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(jìn)行選型。因此對計(jì)算機(jī)輔助冠脈支架選型方法進(jìn)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(yàn),對系統(tǒng)知識庫和推理機(jī)制進(jìn)行設(shè)計(jì)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(diǎn)進(jìn)行分析,然后通過對比三種技術(shù)之間的優(yōu)缺點(diǎn),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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)行分析,包括推理策略選擇及推理實(shí)現(xiàn),并詳細(xì)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(shí)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(zhǔn)確率均在94%以上,并分別利用臨床具體實(shí)例對兩種選型方法進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明:該混合推理模型的推理結(jié)果符合實(shí)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(jì)了冠脈支架輔助選型系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了智能化冠脈支架的選型推理。
【圖文】:

醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng),基本結(jié)構(gòu),解釋機(jī)制


醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)

模型圖,人工神經(jīng)元,模型,大腦


不具備聯(lián)想和學(xué)習(xí)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(shí),往往因?yàn)椤皼_突消解”或“組效率變低[50]。絡(luò)模型的大腦大概有 1012左右個(gè)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(xì)胞體中將信息進(jìn)行處理;最后,,通過軸突觸在這個(gè)過程中起傳遞信息的橋梁作用。于是,作特點(diǎn)提出了 MP 模型[51],圖 2.2 是該模型結(jié)構(gòu)。
【學(xué)位授予單位】:西安工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TP391.7;R541.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2654914


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