模糊聚類在智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用.pdf

1、醫(yī)療診斷自動(dòng)化是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)診斷的發(fā)展方向之一。本文簡(jiǎn)要介紹智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的研究應(yīng)用狀況，提出了一種以中醫(yī)臟腑辯證理論為診斷依據(jù)的智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)。該診斷系統(tǒng)由嵌入式數(shù)據(jù)采集裝置和PC智能診斷平臺(tái)組成。數(shù)據(jù)采集裝置利用生物電阻抗技術(shù)，采集人體的阻抗信息；診斷平臺(tái)在建立樣本數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，對(duì)人體阻抗信息進(jìn)行預(yù)處理后，提取若干特征參數(shù)并采用模糊聚類方法進(jìn)行診斷。該智能診斷系統(tǒng)對(duì)醫(yī)院脾胃病人的阻抗數(shù)據(jù)的分析結(jié)果表明人體阻抗信息的特征參數(shù)與不同病

2、癥之間存在特定的關(guān)系。模糊聚類方法可以作為診斷系統(tǒng)的診斷分類方法，并能夠?yàn)閷＜蚁到y(tǒng)的推理規(guī)則提供相應(yīng)的理論依據(jù)。 本文分別采用基于模糊等價(jià)關(guān)系的傳遞閉包法、基于目標(biāo)函數(shù)的模糊C-均值法、減法聚類與FCM的合成聚類法對(duì)診斷系統(tǒng)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，并以專家診斷的結(jié)果為評(píng)判依據(jù)。從算法性能和聚類效果綜合比較，減法聚類與FCM的合成聚類方法要明顯地優(yōu)于其它兩種聚類方法，具有較好的聚類性能和分類效果，值得在基于人體阻抗的智能診斷系統(tǒng)研