基于案例推理的自闭症诊疗方法研究

发布时间：2020-04-01 14:11

【摘要】：目前我国自闭症患者人数逐年上升,虽已引起广泛关注,但是特教老师和机构数量的专业素质无法与之匹配,因此如何辅助广大一般的特教老师诊疗自闭症患者显得尤为重要。由于自闭症患者的康复训练计划很大程度上依赖于专业的特教老师先前的经验和知识,如何实现对专业的特教老师和广大医生宝贵的经验再利用、参考过去干预效果显著的诊疗方案制定新方案可在很大程度上辅助临床经验匮乏的特教老师和医生制定新的诊疗方案。基于此,本文借助案例推理(CaseBased-Reasoning,简称CBR)技术提出一种基于案例推理的自闭症患者诊疗智能生成系统,辅助医生和特教老师进行临床干预和诊断。文章首先分析了自闭症的病因,临床表现以及目前我国自闭症患者诊疗的现状和存在问题,重点研论述了康复训练方案的制定规范并从中提取出特诊属性,将案例推理技术融入到自闭症诊疗方案的生成过程中,并设计了自闭症诊疗方案智能生成系统。其次,依据自闭症诊疗方案的特点,设计自闭症诊疗系统的知识库结构,着重实现自闭症诊疗方案生成系统的案例库,在设计案例检索算法时,在相似度获取是提出基于带权异质性矩阵算法计算相似度,在权重优化模块采取Delphi法获取权重,同时根据自闭症诊疗方案的特性,在进行案例修正时,采用基于规则的案例修正方法与基于案例推理的案例修正方法相结合的方式。最后实现了自闭症诊疗方案智能生成系统,并通过实验验证了系统检索算法的有效性,敏感度等各项性能指标,并与常用的基于案例推理的检索算法和常见的分类检索算法进行对比试验。通过实验证明:本文提出的CBR算法自闭症评价诊断上具有良好的准确度和综合性能,在临床上,极大的帮助了特教老师和医院医生进行辅助诊断。
【图文】：

模型图,自闭症,循环过程,模型

他们从业以来的临床经验。在自闭症诊断方面，对于临床经验不丰和医生，参考前人制定的诊疗方案非常必要，很大程度上提升了诊尤其是那些经过临床证实的干预效果良好的诊疗方案，可以将其用描述完成以后存入知识库中作为案例检索的初始数据。我们用案例经验丰富的特教老师在长期工作过程中形成的经验描述并保存起来中。本文将 CBR 技术引入自闭症诊疗方案生成系统，辅助临床经生和特教老师进行诊断，研究实现了基于案例推理的自闭症案例检知识重用系统(CBRSystemofAutismCaseHistory,简称 CBRAUTIS验验证其检索的准确度和检索效率。在用户需要制定新的自闭症诊过 UI 交互界面输入特征属性，然后进行案例检索，如果检索出的预方案与目标问题很匹配，，则可认为其就是目标解加以重用。否则标解最相似的解，对其进行案例优化修改直到满足目标问题的解。在临床上被验证为有效的，还可以将其再次录入案例库中，上述过诊疗方案案例推理的全过程，它可以用四个 Re 的典型循环来描述[31 所示。

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图 3. 2 自闭症诊疗方案智能生成系统Fig3.2 intelligent generation system for diagnosis and treatment of autism系统维护模块：用户可在这个模块进行账号注册，填写自己的基本信息以及修改密码等。基础数据维护：包括特教老师的工号，患者 ID 号（即患者的身份证号码后八位）和患者基本信息档案及自闭症患者程度等功能。患者的基本信息档案则由下图 3.3 所示图 3.3 患者基本信息档案结构Fig 3.3 basic information file structure for patients自闭症诊疗系统：在自闭症康复训练领域，医生或特教老师临床上制定诊疗方案时，很大程度上依赖于过往的经验，而过去的经验的丰富与否直接影响到方
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP18;R749.94

【参考文献】