基于混合推理的骨折智能诊断与治疗系统的研究

论文题目: 基于混合推理的骨折智能诊断与治疗系统的研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 测试计量技术及仪器

作者: 郑伟

导师: 张礼勇

关键词: 专家系统,案例推理,混合智能诊断,骨折诊断与治疗

文献来源: 哈尔滨理工大学

发表年度: 2005

论文摘要: 骨折智能诊断与治疗系统是医用整骨机器人的重要组成部分。该系统以由C 形臂X 线机采集到的患者骨折部位的X 线图像为诊断与治疗的关键依据,以患者的病历信息为辅助依据,将计算机技术、现代控制理论、数字图像处理理论、模式识别技术、人工智能和专家系统理论、传感器技术、生物力学、人体解剖学、骨创伤理论和中医徒手整复理论等多个领域的知识相融合,实现人体骨折诊断结论和治疗方案的确定以及治疗方案实施的综合性系统。骨折智能诊断与治疗系统主要分诊断子系统和治疗子系统两大部分。诊断子系统可作为一个独立的专家系统辅助领域专家完成骨折的临床诊断,最后给出临床确定性诊断结论和治疗方案。治疗子系统主要完成诊断后骨折治疗方案的实施,即根据诊断子系统给出的治疗方案,提取整复特征,计算整复参数,编排整复程序,驱动控制系统和机械结构执行整复操作,对患者直接实施治疗。两个子系统既能分别独立使用,也可以互为利用,实现了骨折临床诊断与治疗的“无缝联接”。骨折的代码诊断是确定骨折临床诊断结论的关键。本文提出以智能诊断技术中的规则推理理论为手段,将领域专家的临床经验和知识转化为若干条规则。采用人机交互的方式提取出隐含在患者骨折部位X 线图像中的关键诊断特征,确定骨折的诊断代码。临床上,确定性诊断结果的给出还需要综合患者病历中的相关信息。本文提出用智能诊断技术中案例推理理论模拟领域专家临床诊断的思维方法和诊断思路实现骨折的智能诊断。案例的表示是案例推理的基础,本文提出采用模糊集合的方式表示含有多个不明确概念的骨折患者病历,将案例的相似比对转换为模糊集合贴近度的计算实现案例的快速匹配,采用层级树的层次结构组织案例实现案例的高效检索。如果在案例库无法找到与当前患者相似的病历案例或者需要对诊断结果进行修正时,本文提出将规则推理融入到案例推理过程中的混合智能诊断技术,可弥补案例推理本身的不足,增强系统的求解能力。骨折整复动作的量化和参数化是治疗子系统实施骨折治疗的关键。将中医徒手整复过程中的感觉和经验转化为确定性的整复动作也是实现自动整复的难题。针对多发于老年人群的股骨颈骨折的特点,本文提出将股骨颈骨折的整复量化为牵拉、左(右)移和内旋三个动作,并将这些整复动作参数化

论文目录:

摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 课题的来源

1.2 课题研究的目的和意义

1.3 医疗专家系统的国内外研究发展概况

1.4 专家系统的构建技术的研究发展概况

1.5 骨折智能诊断与治疗系统构建中的难题

1.6 本论文的主要研究内容

第2章 基于规则推理的诊断代码获取方法的研究

2.1 引言

2.2 骨折代码诊断的原理

2.3 骨折代码诊断中知识的表示

2.4 非精确推理模型的建立

2.5 推理控制策略的研究

2.6 实例

2.7 本章小结

第3章 基于模糊集合论的案例推理技术的研究

3.1 引言

3.2 案例推理的原理

3.3 病历案例的表达模型

3.3.1 模糊集合的概念与性质

3.3.2 病历案例的特性分析

3.3.3 病历案例的模糊集表示

3.4 病历案例的组织及检索模型

3.4.1 病历案例的组织

3.4.2 病历案例的检索

3.5 基于模糊集合论的病历案例相似度的计算

3.6 案例的自学习过程

3.7 实例

3.8 本章小结

第4基 于案例推理的混合智能诊断技术的研究

4.1 引言

4.2 案例推理与软计算方法相融合的智能诊断技术的研究

4.3 案例推理与规则推理相融合的智能诊断技术的研究

4.4 骨折智能诊断与治疗系统的智能诊断过程的研究

4.5 实例

4.6 本章小结

第5章 数字图像处理技术在系统中的应用研究

5.1 引言

5.2 X 线图像的成像机理与特性分析

5.2.1 X 线图像的成像机理

5.2.2 X 线图像的特征分析

5.3 X 线图像的表示

5.4 X 线图像的增强处理

5.4.1 对比度增强

5.4.2 锐利度增强

5.5 本章小结

第6章 骨折整复动作的量化与参数化研究

6.1 引言

6.2 X 线图像处理与分析流程

6.3 X 线图像的分析

6.3.1 基于边界的图像分割技术的研究

6.3.2 图像的二值化处理与边缘的细化

6.3.3 特征点提取方法的研究

6.4 特征角和特征距的计算分析

6.5 延迟愈合与不愈合骨折的治疗

6.6 整复动作的实现

6.7 实例

6.8 本章小结

结论

参考文献

附录

攻读学位期间发表的学术论文

致谢

发布时间: 2005-11-18

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