基于人工智能神经网络和遗传算法的医疗诊断专家系统研究与设计
【摘要】 诊断学是利用医学知识针对临床症状对疾病做出合理的诊断。临床症状包括症状、体征、实验及各种检查，是主治医师诊断病情的重要材料。我国目前拥有的良医很少，而且基本集中在中心城市的少数几个大医院，他们需要面对全国各地的患者，普通患者需要排队数周甚至数月才能得到诊治。而那些偏远地区的医院，真正称得上“专家”的良医极少，甚至没有。导致这些医院对疑难病症的误诊率一直在高位徘徊，在某些医疗条件差的小医院经常出现大病小治的误诊情况，延误了患者最佳的诊疗时机，甚至危及患者生命。本课题研究的智能医疗诊断系统就是面向这个需求而研制的。智能医疗诊断系统由中医诊断系统、西医诊断系统、病案库构成。中医诊断系统和西医诊断系统是系统的主体，其中中医诊断系统基于案例推理模型，利用人体信息采集设备，模拟中医诊断过程，实现中医诊断工程，而西医诊断系统是基于遗传算法优化过的神经网络模型，从医院信息系统的病案库中获得疾病的诊疗方法。课题中的主要工作有四方面：1.根据中医缺乏机器检查手段实现的特点，文中采用人体信息采集的方式，对中医号脉等操作进行模拟，实现了用中医的方式进行检查，并将检查结果定量保存到中医的案例库中。同时基于中医的特点以案例的推理为模型，建立一个中医诊断的专家系统。利用不断增长的案例库作为知识库进行推理，实现中医诊断功能。2.西医拥有丰富的诊疗手段，而且各西医院的病例库已经很完善，同时，西医的检查都是定量呈现。因此，本文设计了基于神经网络的诊断模型，充分利用现有的医院诊断体系，利用医院已有的病例库作为网络训练样本，实现西医诊断功能。3.神经网络对样本训练的时间很长，而且还很容易陷入局部极小。本文采取遗传算法来优化BP算法，加快它的收敛速度，避免其陷入局部极小，指定恰当的网络结构和初始权值的范围。从而达到优化整个疾病诊断模型的目的，这样，疾病诊断模型才有望出现令人满意的结果。4.用户界面是用户与系统交流的基础。有好的用户界面能够大大降低系统的使用难度，使提高系统的可用性和利用率。本文设计了适合智能诊断系统的用户界面，通过向导模式建立了用户与诊疗系统的沟通手段，使诊断系统的易用性得到极大的提高。
第 1 章 绪 论
1.1 课题研究的背景
医疗诊断系统的结构十分复杂，需要参考的因素非常多，而且因素之间的关联性极强，因此很难做到全盘考虑。当前，我国在医学通常是用各种医疗仪器对病人进行检测，然后根据医生掌握的医学常识以及多年的诊疗经验，对患者病情进行综合的分析和判断，得出诊断结果，并给出遗嘱。这种诊断方法完全是由医生的自身素质决定，具有很强的主观性，很容易因为医生的自身经验有限而造成误诊。我国目前拥有的良医很少，而且基本集中在中心城市的少数几个大医院，他们需要面对全国各地的患者，普通患者需要排队数周甚至数月才能得到诊治。而那些偏远地区的医院，真正称得上“专家”的良医极少，甚至没有。导致这些医院对疑难病症的误诊率一直在高位徘徊，在某些医疗条件差的小医院经常出现大病小治的误诊情况，延误了患者最佳的诊疗时机，甚至危及患者生命。如果有一种智能的诊断系统，能够根据患者的病情，客观的诊治，就可以避免很多悲剧发生。随着计算机技术的不断发展，智能医疗诊断系统已经可以得到实现。急诊时，正确诊断患者情况、并将其转移到合适医院所花费的时间常常成为决定患者生死的关键问题。在某些情况下，几秒钟或几分钟会导致截然不同的结果，所以能够现场做出正确的决定并进行适当的治疗至关重要。
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1.2 课题的研究
现状20 世纪 50 年代末，美国的 Ledley 等人设计了可以进行肺癌诊断的数学模型。从此医疗诊断进入了人们的视野。1976 年，Shortliffe在美国著名的斯坦福大学设计了一个称为MYCIN 的医学专家系统，该系统可以对细菌感染进行鉴别并进行治疗。在研究过程中，Shortliffe建立了全套的针对医疗诊断的专家系统的开发理论。MYCIN 是世界首个功能全面的专家系统，它针对的领域是细菌感染病，能够在细菌感染方面为用户提供咨询的。MYCIN 的同一时期，Rutgers 大学的科研人员在 S .M .WEISS 和 C . A.Kulikawski的领导下研发出另一套称为CASNET 的系统，该系统主要用于诊断和治疗青光眼。1982年，美国匹兹堡大学的Miller 等人发明了著名的Internist 内科计算机辅助诊断系统。而1991 年美国的哈佛医学院B arnett 等人开发出了新型的更为先进的计算机医疗诊断软件中，包含的疾病数达到了两千多种，症状数达到五千多种。我国在西医智能诊疗领域的进步也很大。1982 年，基于滋养细胞疾病的诊治的一种计算机诊断医疗专家咨询系统，由宇文贤设计实现；1983 年，基于医学上常见的盆腔子宫内膜异位症的诊断，张志华利用计算机辅助得以实现；1997 年，张红梅等设计了一个模仿人的疾病诊断的专家系统模型，李雪荣等组建了一个儿童心理障碍标准化诊断与治疗的人工智能专家系统。1998 年，周仲宁研发了一种应用在眼科疾病诊断方面的专家系统。张玉璞设计并实现了基于波形分析的心血管疾病诊断的专家系统，知识库是该系统的主要特点是，将每种病当作一个框架，在每个框架上再分多项槽，用来存放症状可能出现的所有症状的数据，每一症状数据结构中存在有反应此事实可信程度的可信度因子。
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第 2 章 系统关键技术
2.1 专家系统
2.1.1 专家系统的特点
20 世纪 60 年代出现了专门面向特定领域的，在该领域具有专家水平，能够解决该领域的相关问题的智能程序，这类程序被称为专家系统[1]。迄今为止，专家系统的定义仍然众说纷纭。没有相对统一的定义。大多数情况，人们把专家系统看成在某个特定领域中，拥有该领域的专业知识和专家的经验，并且能模拟该领域专家的思维方式，解答只有该领域的一些专家学者才能解决困难问题的计算机程序[2]。
专家系统的技术特点有如下几点[3-8]：
1.该计算机程序解决问题的水平达到该领域专家的水准。知识工程师通过一系列的知识获取、表达、存储和编排操作，建立一个知识库。该知识库保存着该领域的基本原理知识以及领域专家的经验知识。这些知识以规则的形式存在知识库中，通过这些规则可以求解专门问题。
2.可以有效性推理。根据提出问题的所在领域特点，专家系统可以设出合理的推理机制。这种机制通过用户给出的信息，调用系统所拥有的知识库，进行有效的推理，得到所求问题的合理解。
3.能够获取知识。对于一名普通人来说，获取知识可以是别人教的，也可以是自己实践获得的。知识工程师或领域专家可以将知识“教”给专家系统。通过使用知识编辑器来完成教的过程。系统的知识库就是由这些被教会的领域知识构成。目前专家系统不能进行自我扩充知识库的学习。
4.具有灵活性。知识库与推理机是互相分离的，它们彼此既有联系又相互独立，这种体系结构的优势在于：同样的推理机，可以采用不同的知识库，这样就可以保证专家系统能力的多样性，只要更新知识库，专家系统就能具备新的能力，同样多样的知识库也可以使每个知识库变小，使知识库更有针对性，也使专家系统的推理更迅速。5.具有透明性。专家系统内置了解释机构。解释机构将系统处理问题的过程以及系统采用的相关知识和相关方法展现给用户。透明性使用户能够把握专家系统的推理过程，从而使用户更加信任系统推理的结果。
6.具有交互性。大多数专家系统都被设计成了交互式系统。交互不单单是专家系统和用户，还包括了领域专家、知识工程师等角色。广泛的交互使专家系统能够不断升级，具有更好的可用性。
7.具有一定的复杂性和难度。专家系统采用知识库和推理机的方式，在一定程度上模拟了人的思维过程，可以说构建一个专家系统是十分复杂的，构建一个优秀的专家系统具有很高的难度。
2.1.2 专家系统的基本结构
专家系统各部分的关系如图 2.1 所示。从图中可以看出，专家系统由五部分组成：知识库、知识获取机构、综合数据库、推理机、人 — —机接口、解释器。这五个组成部分中，知识库和推理机是核心部分，是最难实现的，也是不可或缺的。解释部分和知识获取部分，在某些特殊的领域中，可以不存在，但是对于一个完善的专家系统应同时具备上述五个部分[9]。
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第 3 章 智能医疗诊断系统的设计.................................12
3.1 医院诊断流程................................................ 12
3.2 医疗诊断系统的特点..................................... 13
3.3 医疗诊断系统的结构......................... 14
3.4 医疗诊断系统工作流程......................... 15
3.5 小结...................................... 16
第 4 章 中医诊断子系统的设计.........................17
4.1 中医诊断的理论............................................. 17
4.2 基于案例推理的模型介绍及工作流程............................... 19
4.3 数据元素选取依据..................................... 20
4.4 案例的表示....................................... 21
4.5 案例相似度的确定............................................. 21
4.6 中医诊断系统模块设计................................. 22
4.7 小结........................................ 23
第 6 章 系统的实现
6.1 系统登录
系统登录界面如图 6.1 所示。登录界面第一列是用户类别。系统内设 3 种类别用户：管理员、医生、患者。其中管理员帐号和医生帐号由后台授权，而患者帐号可以由患者利用身份证号任意申请。（如果发生身份证号被别人注册，或者忘记密码的情况，由用户凭身份证让管理员修改）。界面左下方是注册按钮，新患者用户利用该按钮注册个人信息。
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第 7 章 总结与展望
7.1 总结
本课题研究的智能医疗诊断系统由中医诊断系统、西医诊断系统、病案库构成。中医诊断系统和西医诊断系统是系统的主体，其中中医诊断系统基于案例推理模型，利用人体信息采集设备，模拟中医诊断过程，实现中医诊断工程，而西医诊断系统是基于遗传算法优化过的神经网络模型，从医院信息系统的病案库中获得疾病的诊疗方法。课题中的主要工作有四方面：
1.设计了基于案例的推理模型，并利用人体信息采集设备对患者身体进行检查，利用不断增长的案例库作为知识库进行推理，实现中医诊断功能。
2.设计了基于神经网络的诊断模型，利用现有的医院诊断体系，利用医院已有的病例库作为网络训练样本，实现西医诊断功能。
3.利用遗传算法对神经网络进行优化，提高医疗诊断的诊断速度。
4.设计了适合智能诊断系统的用户界面，通过向导模式建立了用户与诊疗系统的沟通手段，使诊断系统的易用性得到极大的提高。
7.2 展望
本课题的智能诊断系统已经实现了中西医的诊断功能，但是在诊断的速度及精度方面还没有完全达到名医诊治的效果。在未来的研究中，智能诊断系统需要在以下几个方面进行提升：
1.中医诊断靠“望闻问切”。望，指观气色；闻，指听声息；问；指询问症状；切；指摸脉象。中医诊断系统只是在一定程度模拟了“问”和“切”。未来可以通过计算机图像学模拟“望”，利用传感器技术模拟“闻”，全面实现中医诊断。
2.神经网络的训练时间过长，诊断速度也较慢，通过遗传算法在一定程度上提高了诊断速度，未来可以通过对遗传算法或者神经网络算法进行改进，进一步提高诊疗速度。
3.目前所用的计算机是传统的冯·诺依曼计算机，通过对未来神经网络计算机的研究，也能提升神经网络的搜索速度，达到提高诊疗速度的效果。
4.研制适合西医诊断的检查系统，使西医诊断能够摆脱种类繁多的检查，从而使智能诊断系统走向家庭，实现家家有“良医”的美好前景。
5.为诊断系统设计优秀的治疗系统，实现诊断治疗一体化。
参考文献：
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本文编号：9593
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