医学诊断专家系统进展

专家系统是人工智能领域的重要分支。医学诊断专家系统可以作为医生诊断的一种辅助工具。本以医学诊断专家系统理论研究、专项医学诊断专家系统和神经网络专家系统等三方面，对医学诊断专家系统的进展进行了回顾。     

人工智能技术及其在医学诊断中的应用及发展

本文对人工智能技术在常规医学及其医学诊断专家系统中的发展情况作了回顾，并对人工神经网络在医学诊断系统中的应用作了概述，阐明了在医学诊断系统中，主要的困难在于多种疾病的共存现象，即许多病人有着潜伏在自身内部的其它相关性疾病，而制约医学影像专家系统发展的主要原因是高级视觉系统本身的缺陷，即从医学扫描器上获得的图像数据可能是噪声和模糊的。从而增加了专家系统的复杂性，最后对人工智能技术在医学影像诊断系统中的发展前景作了展望。     

面向医学专家系统的汉语分词模块设计与实现

当今开发医学专家系统包括医疗诊断专家系统,医学咨询专家系统,医疗护理专家系统等成为了我国医疗信息化建设的热点之一,而其人机接口的研究是广大医学和信息技术工作者在21世纪中所面临重大挑战.本文所讨论的汉语分词模块是基于理解的自然语言人机接口的基础.该分词模块采用基于词表和基于统计模型二者相结合的技术,其词表以知识的形式存储于专家系统的知识库中,模块全部算法使用规则实施.     

专家系统在医疗中的应用

随着计算机的微型化和ＣＰＵ速度的提高，专家系统在各行各业广泛地应用开来。各种专家系统构造工具使专家系统的设计变得简便起来。本文简要介绍专家系统及其在医学中的应用     

人工智能技术在医学影像专家系统中的应用及发展

本文对人工智能技术在常规医学及其医学影像专家系统中的发展情况作了回顾 ,阐明了在医学诊断系统中 ,主要困难在于多种疾病的同时并发 ,即在许多病人中存在着一种疾病的症状潜伏着多种其它疾病的症状的现象。而医学影像专家系统发展的困难在于高级视觉系统内在的不足 ,从医学扫描器上获得的数据可能是噪声和模糊的 ,从而增加了专家系统的复杂性。最后对人工智能技术在医学影像专家系统中的发展前景作了展望。     

人工智能技术在医学影像专家系统中的应用及发展

本对人工智能技术在常规医学及其医学影像专家系统中的发展情况作了回顾,阐明了在医学诊断系统中,主要困难在于多种疾病的同时并发,既在许多病人中存在着一种疾病的症状潜伏着多种其它疾病的症状的现象。而医学影像专家系统发展的困难在于高级视觉系统内在的不足,从医学扫描器上获得的数据可能是噪声和模糊的,从而增加了专家系统的复杂性。最后对人工智能技术在医学影像专家系统中的发展前景作了展望。     

用于医学辅助诊断的神经网络方法的应用研究

医学辅助诊断专家系统是人工智能领域的一个重要组成部分，本文尝度用神经网络方法实现医学辅助诊断，人工神经网络（ＡＮＮ）通过对实际病例的学习，将有关疾病症状与疾病类型的知识分布存储于网络权重中，然后利用这些知识进行联想推理，这与传统的知识基符号推理方法有着本质的区别。作者采用该方法于胃、食管疾病的辅助诊断中，取得了初步实验结果。     

医学专家系统的设计原理与实现方法

医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用，具有极大的科研和应用价值，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断，治疗的辅助工具。本文阐述了医学专家系统的设计原理与实现方法，总结了当今医学专家系统存在的问题，展望了未来的发展。     

基于模糊聚类与逐步判别分析相结合的医学辅助诊断模型的研究

模糊数学与统计分析相结合的方法,作为医学计量诊断的一种常用方法,在医学辅助诊断中有着广泛的应用。本文介绍了模糊数学及统计分析的有关内容,并以此建立医学疾病辅助诊断模型。结合实例分析,对西南医院消化内科收集的148例胃病患者,在模糊聚类分析的基础上,应用逐步判别分析方法建立判别函数,依此对患者进行预测诊断。在对所收集的100例原始病例所做的回代验证中,诊断符合率达96.8%,在对另外的48例患者的预测诊断中,符合率也达到了91.7%,取得了良好的效果,从而完成了一个医学疾病诊断专家系统的研制。该系统采用VISUALBASIC语言进行开发,整个诊断过程在计算机上实现,该程序人机界面友好,操作简单,在使用中取得了令人满意的效果。     

利用EMG数据作自动诊断的人工神经网络专家系统

目的：研究并实现一种基于EMC数据诊断腰腿痛的神经网络专家系统。方法：系统将专家系统的推理能力与神经网络的学习能力结合起来，利用专家系统中诸多临床医师检测经验与总体诊断结果和神经网络能对单块肌肉的肌电图进行计算分析来完成腰腿痛的诊断工作。结果：诊断腰腿痛的神经网络专家系统通过对其系统结构、系统原理及诊断方法进行阐述，体现该系统的严密科学性及临床实用性。结论：该系统设计科学，诊断快速、准确，从而提高了肌电图诊断的准确度。     

计算机重建技术和专家系统软件在医学中的应用

本文从三个方面叙述了计算机重建技术和专家系统在医学领域中的发展概况及其应用情况。①计算机重建技术在医学领域中的进展情况。②计算机重建技术在医学领域中的应用情况。③重建技术的有关问题。并介绍了本研究室利用计算机技术在带蒂组织瓣修复缺损优选专家系统方面的研究情况。为临床提供了一个组织移植的基本原则，实现了临床专家们的经验与计算机语言的结合，建立了带蒂组织瓣修复缺损优选专家系统。为计算机在整形外科中的应用开辟了一个新领域。     

一种通过触摸而自动诊断的先进机器人系统

本文介绍了新近研制的一台用于采集诊断数据具有复杂传感器——马达序列的机器人系统,其主要特征是具有先进的一体化结构及互相作用的医学诊断专家系统。例如为了提供一种能自动诊断的机器人系统的概念的基本设计要求可概述为:腱驱动的特性、模拟人的手指,用于控制较小的惯性所必须的力和位侈传感器以及用于产生感觉的仿皮肤传     

急性肾功能衰竭专家诊断系统

根据目前在急性肾功能衰竭诊断中存在的误诊和漏诊问题，我们开发了急性肾功能衰竭专家诊断系统，旨在帮助基层医院早期正确诊断急性肾功能衰竭。这是一个基于规则的专家系统，其推理控制结构和专家系统知识相互独立，采用深度优先反向链推理机制，能处理不确定知识，在可信度处理方法和ＩＦ…ＴＨＥＮ…规则类型方面较既往的基于规则的专家系统有了改进，经过验证，该系统达到了我科肾脏病专家的诊断水平     

可直接诊断贫血并在血液学报告单上打印结果的专家系统

可直接诊断贫血并在血液学报告单上打印结果的专家系统ＮｏｒｍａｎＩ．Ｃｏｍｐｕｔ┐ｅｒｓＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈ１９９６；（２９）：１６～２６作者试图建立一种能精确地诊断贫血类别并可在血液报告单上打印出预测诊断结果的专家系统。该系统可以模拟...     

基于故障树的多参数监护仪故障智能诊断专家系统研究EI北大核心CSCD

针对现代医疗设备维修贵、维修难、技术资料缺乏及维修力量不足的困境,本文提出了一种基于故障树的多参数监护仪故障智能诊断专家系统。首先建立了多参数监护仪故障树并进行了定性定量分析,然后基于故障树分析结果构建了专家系统知识库和推理机并确定了系统整体框架,最后采用页面超文本预处理器(PHP)语言开发实现了多参数监护仪故障智能诊断专家系统,故障诊断准确率达80%。结果表明:基于故障树和专家系统的两种故障诊断技术融合可有效实现多参数监护仪故障智能诊断并提供排故建议,既能为多参数监护仪故障诊断提供经验积累,又能为医疗设备故障诊断提供一种新的思路和技术支持。     

基于人工神经网络与人工智能的计算机系统在儿童心理障碍诊断领域的应用

背景：将人工智能和人工神经网络二者相结合应用于精神卫生领域的文献在国内外还未见报道,更未见将人工神经网络与人工智能相结合用于模拟人类医学专家大脑诊断思维模式诊断儿童心理障碍的相关报道。 目的：用计算机模拟人脑诊断思维模式,建立一套基于人工神经网络与专家系统的儿童心理障碍标准化诊断与防治的人工智能专家系统。 方法：儿童心理障碍标准化诊断与防治的人工智能专家系统涉及儿童心理学、儿童精神病学、心理测量、心理治疗、计算机科学等诸多学科,诊断系统结合了ICD-10、DSM IV及CCMD-2等诊断标准、大规模流行病学调查数据、资深精神医学专家的丰富临床经验和临床资料。临床资料来源于全国14 家医院流调及门诊收集的原始病例,共回收有效资料1 125份,用基于神经网络与专家系统相结合的方法进行智能诊断系统的编制。 结果与结论：诊断系统能诊断61种儿童心理障碍,它包括95%以上的儿童心理障碍,在诊断之后,计算机将给出一个治疗方法建议。将195例计算机系统诊断结果与资深儿童心理精神医学专家的诊断结果进行双盲比较,诊断符合率是99%,有助于年轻医生学习资深儿童心理精神医学专家丰富的临床经验,也能帮助全国各地的心理障碍患儿,更好地为儿童心理卫生事业服务。     

基于灰色关联分析的中医证候推理诊断方法

针对中医诊断专家系统存在的问题,通过模拟专家诊断的思维过程,引入征候筛选和灰色关联分析模型对诊断过程进行模拟和评价,实现了一个新的计算机化中医诊断方法。     

医学专家系统的开发及研究

计算机用于进行知识处理,是计算机应用向更高层次的发展。人工智能的核心之一是专家系统的开发,而医学领域是专家系统开发最早的领域之一。我国中医专家系统的开发和应用都已取得了相当显著的成就。本文就医学专家系统开发的历史、现状及主要特征和技术进行了探讨。     

异常心电图的自动分析与诊断

目的当前自动诊断系统中,专家系统不具备学习功能,神经网络系统由于"黑箱"特性缺乏可解释性,因此提出一种结合专家系统和神经网络优势的心电图自动诊断算法。方法本系统包含有特征提取模块、诊断矩阵模块和诊断推理模块等主要模块。在诊断系统的实现过程中,首先从心电信号中提取语义特征,然后结合描述语义特征与病类关系的诊断矩阵计算出该患者患每种疾病的可能性概率,最后根据阈值判断患者所患的疾病。在实验验证部分,利用系统以前没有诊断过的数据进行了测验,通过分析诊断的准确率对系统进行了验证。结果从Physio Bank数据库提取了1200条数据进行预测和结果分析,平均准确率为95.2%。结论本文提出的心电图自动诊断算法,以语义特征作为诊断依据,结合了神经网络和专家系统二者的优势,在各种病类的诊断上准确率都较高。     

AFP RIA结果分析计算机专家系统（ARA）的开发

为了探索计算机技术在放免结果分析中的应用。用ＶＰ－ＥＸＰＥＲＴ专家系统开发软件开发了ＡＦＰ结果分析专家系统（ＡＲＡ），经临床初步试用，诊断符合率为８２．３％。