基于人工智能和模糊数学的疾病辅助诊断研究

发布时间：2020-12-18 19:05

　　计算机技术的发展和人工智能的兴起,为医疗诊断提供了新的思路,利用神经网络可以改变网络中各指标的权值,实现对信息的处理,有效地解决医疗诊断系统中数据处理的瓶颈问题。另外在疾病诊断过程中,对于“食欲不振”、“头痛”等具有模糊性的概念,很难用传统的数学语言进行描述,模糊数学的出现为解决这类问题提供了一个很好的研究思路和方法,能够将医学诊断中的实际问题运用模糊数学的思想进行分析。本文研究的医疗诊断系统就是将人工智能与模糊数学相结合,建立相应的辅助诊断模型。该模型主要针对复杂的多指标病症辅助缺乏经验的医生进行疾病诊断。在该模型中,首先利用遗传算法优化的BP神经网络对多指标数据进行降维,然后利用模糊数学中的隶属度函数、模糊测度、Choquet积分等相关理论知识对降维后的指标进行计算,根据计算结果结合医学专家经验划分出被检查者在[0,1]区间的患病程度,将计算结果与标准值进行比较从而得出诊断结果。该模型能模拟医生的诊断疾病过程,对于缺乏经验的医生来说有非常大的帮助。本文研究的主要内容如下:1.使用神经网络和遗传算法来确定关键指标:采用matlab实现仿真医疗诊断,能自学习自适应对数据进行不断的调整,... 

【文章来源】：天津理工大学天津市

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

正态型分布曲线

Γ型分布曲线

戒上型分布曲线

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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硕士论文
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本文编号：2924449