智能医疗诊断系统的研究与实现

发布时间：2017-10-01 13:14

  本文关键词：智能医疗诊断系统的研究与实现

  更多相关文章： 智能医疗 诊断 数据挖掘 贝叶斯

【摘要】：随着近年来互联网的迅速发展,通过网络获取信息逐渐成为人们日常生活中的常见方式。在医疗领域中,人们也逐渐倾向于在身体不适时,通过互联网进行搜索,以了解自己当前的症状和潜在疾病。然而,目前互联网中的信息十分庞大繁杂,而通用的搜索引擎往往不具备某些专业领域的知识,只能进行浅层次的关键词搜索,因而很难满足人们的医疗诊断需求。本工作旨在建立一个基于多次推断的自动化医疗疾病诊断系统,以更好地帮助身体不适的人们进行疾病自诊。在此系统中,用户首先向系统自述病情症状,然后由系统对用户可能罹患的疾病做出推断。当系统认为用户提供的信息还不足以确诊时,会继续向用户提问,并根据用户的反馈做出更加准确的推断。最后,系统将提供给用户一份其可能罹患的疾病的分析报告,从而为用户之后的就诊提供帮助。本文首先介绍了用于该诊断系统的医疗知识库的构建方法及结果,包括从互联网中抓取医疗诊断领域的相关数据、根据不同类型的数据针对性地采取不同的方法以自动化地识别疾病和症状等实体、量化实体及实体间关系等部分。接下来,本文详细描述了如何结合语义分析和词向量分析,以从用户的自述或反馈中抽取出用户的症状。当系统认为用户当前反馈的信息不足以确诊时,将计算向用户发出询问其他症状而可能得到的信息增益,并据此向用户提问。在此过程中,系统应用了贝叶斯分类器来推断用户可能罹患的各种疾病的概率。最后,本文在自行抓取并构建的数据集上对上述方法进行了实验验证,并给出了系统实现过程中的性能优化算法的介绍。
【关键词】：智能医疗 诊断 数据挖掘 贝叶斯
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.52
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势10-14
• 1.2.1 问答系统研究现状10-11
• 1.2.2 限制性领域中的问答系统11-13
• 1.2.3 医疗问答系统概况13-14
• 1.3 研究内容14-15
• 1.4 本文结构15-16
• 第2章 医疗知识库的挖掘16-31
• 2.1 目标知识库元素定义16-20
• 2.1.1 疾病17
• 2.1.2 体征和症状17-18
• 2.1.3 医疗知识库元素存储18-20
• 2.2 医疗知识库的计算20-22
• 2.3 知识库实体识别22-28
• 2.3.1 医疗知识库的信息采集22
• 2.3.2 结构化数据22-25
• 2.3.3 半结构数据25-26
• 2.3.4 无结构数据26-28
• 2.4 数据量化及汇总28-31
• 2.4.1 实体列表及频率28-29
• 2.4.2 关系频率29-31
• 第3章 用户输入信息的理解及分析31-37
• 3.1 用户输入信息的理解31-34
• 3.1.1 分词算法及词性分析31
• 3.1.2 语义分词31-33
• 3.1.3 基于深度学习的词向量33-34
• 3.2 用户输入信息理解的算法流程34-37
• 第4章 诊断对话系统37-42
• 4.1 诊断流程37-38
• 4.2 疾病推理38-39
• 4.3 症状选择39-42
• 第5章 医疗问答系统的设计和实验42-54
• 5.1 系统概述42-44
• 5.1.1 系统基本结构42-43
• 5.1.2 实验及系统运行环境43-44
• 5.2 信息采集44
• 5.3 系统医疗知识库的构建44-46
• 5.3.1 信息挖掘及知识库构建44-45
• 5.3.2 系统医疗知识库构成45-46
• 5.3.3 算法优化46
• 5.4 用户输入信息的理解及分析46-50
• 5.4.1 分词及语义分析46-47
• 5.4.2 基于深度学习的词向量表示47-48
• 5.4.3 症状识别综合测试48-49
• 5.4.4 算法优化49-50
• 5.5 系统问答与逐次推断50-54
• 5.5.1 诊断系统的精确度测试50
• 5.5.2 症状选择能力的测试50-51
• 5.5.3 诊断报告51-52
• 5.5.4 算法优化52-54
• 结论54-56
• 参考文献56-60
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单60-61
• 致谢61

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本文编号：953641