心血管疾病智能醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng).pdf

1、當(dāng)今社會(huì)心血管疾病是威脅人類健康的大敵。如何及時(shí)而準(zhǔn)確地診斷心血管疾病是各國(guó)科學(xué)家非常關(guān)心的問(wèn)題。傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)診斷方法，診斷的準(zhǔn)確性與醫(yī)生醫(yī)療水平密切相關(guān)。對(duì)于缺乏醫(yī)學(xué)專家的中小型醫(yī)院，其疑難病癥的誤診率居高不下?；谶@一情況，人們開(kāi)始把目光轉(zhuǎn)向一個(gè)新的領(lǐng)域，就是研究如何將人工智能技術(shù)與醫(yī)療診斷相結(jié)合。特別是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能理論的發(fā)展，使得利用人工智能方法診斷疾病成為可能。本文提出了一種以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合的混合系統(tǒng)為核心的心

2、血管疾病智能醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)。
　　本文介紹了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法--單參數(shù)動(dòng)態(tài)搜索算法（SPDS）。SPDS算法采用了坐標(biāo)輪換的方法，每一次搜索都使得一個(gè)參數(shù)滿足誤差要求。其特點(diǎn)是對(duì)于不同的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)首先獲得其相應(yīng)的簡(jiǎn)化了的等價(jià)誤差函數(shù)，這樣盡管增加了一維搜索的次數(shù)，但卻能夠大大減少計(jì)算量，從而加快了訓(xùn)練的收斂速度。
　　為了克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練規(guī)則與實(shí)際應(yīng)用要求的不一致問(wèn)題，本文提出了區(qū)域映射模型，并將之與SPDS算法相結(jié)

3、合。使得同一的輸入由原本映射到輸出空間的一個(gè)點(diǎn)擴(kuò)大到輸出空間的一個(gè)區(qū)域。放寬了訓(xùn)練標(biāo)準(zhǔn)使其與應(yīng)用要求一致，進(jìn)一步加快了收斂速度。
　　本文提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)串聯(lián)的的工作模式。這種串聯(lián)而成的混合系統(tǒng)一方面以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為醫(yī)療診斷知識(shí)的獲取方法，特別是對(duì)于獲取來(lái)源于醫(yī)療實(shí)踐過(guò)程中的難于表達(dá)的知識(shí)，克服了專家系統(tǒng)知識(shí)獲取的“瓶頸”問(wèn)題；另一方面發(fā)揮專家系統(tǒng)良好的解釋功能，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑箱結(jié)構(gòu)使得病人無(wú)法得知系統(tǒng)的推理過(guò)程的問(wèn)題