基于机器学习的计算机辅助诊断模型的研究

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2008.35.072

计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (35): 240-242.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.35.072

基于机器学习的计算机辅助诊断模型的研究

吕晓燕¹,罗立民²,李祥生¹,郭建军³

1.山西医科大学计算中心，太原 030001
2.东南大学计算机科学与工程系，南京 210096
3.山西医科大学第一医院，太原 030001

收稿日期:2008-09-26 修回日期:2008-10-27 出版日期:2008-12-11 发布日期:2008-12-11
通讯作者: 吕晓燕

Design of computer-aided medical expert system based on machine adaptive learning

LV Xiao－yan¹,LUO Li－min²,LI Xiang-sheng¹,GUO Jian－jun³

1.Shanxi Medical University，Taiyuan 030001，China
2.Department of Computer Science and Engineering，Southeast University，Nanjing 210096，China
3.The First Attached Hospital of Shanxi Medical University，Taiyuan 030001，China

Received:2008-09-26 Revised:2008-10-27 Online:2008-12-11 Published:2008-12-11
Contact: LV Xiao－yan

摘要/Abstract

摘要： 对基于自学习功能的计算机辅助医学诊断专家系统的应用进行研究。应用基于模糊数学的方法建立急性脑梗塞早期分型医学诊断模型，利用VB语言进行系统的开发，并应用于临床诊断。对山西医科大学神经科已确诊的典型病倒145份进行诊断，计算机与实际诊断结果具有较好的贴近度。在随后对86例门诊患者的预测诊断中，诊断正确率达到了90.7%。该诊断模型与实际诊断结果具有良好的拟好的效果。

关键词: 模糊数学, 计算机辅助诊断, 目标参数

Abstract: To research on the application of computer-aided diagnosis expert system based on machine adaptive learning.To develop model on syndrome types for acute cerebral infarction and design the system in Visual Basic program language，then to apply the model in the clinic diagnosis.it has got the satisfied degree of similarity in the test of the 145 cases the authors collected from neurology department of the First Attached Hospital of Shanxi Medical University.In the following practical use，it produces appropriate diagnosis about 90.7%.It could effectively simulate the specialists diagnosis.

Key words: fuzzy math, computer-aided diagnosis expert system, object parameter

吕晓燕¹,罗立民²,李祥生¹,郭建军³. 基于机器学习的计算机辅助诊断模型的研究[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(35): 240-242.

LV Xiao－yan¹,LUO Li－min²,LI Xiang-sheng¹,GUO Jian－jun³. Design of computer-aided medical expert system based on machine adaptive learning[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(35): 240-242.

[1]	孙浩天，袁刚，杨杨，刘含秋，郑健，杨晓冬，张寅. 基于三维各向异性卷积的肺结节良恶性分类[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(10): 133-138.
[2]	汤宁，卫泽良，张瑞，易东，伍亚舟. 基于多尺度多模式图像的肺结节分类对比研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(3): 165-175.
[3]	李华，杨嘉能，刘凤，南方哲，钱育蓉. 基于深度学习的乳腺癌病理图像分类研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(13): 1-11.
[4]	敬雪平，郑秀娟，刘凯. 医用内窥镜图像计算机辅助诊断研究进展[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(3): 18-22.
[5]	贾文娟1，王水花1，张煜东2. 基于影像的病脑检测方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(11): 21-29.
[6]	闫晓斐1，强彦1，原杰2. 基于混合受限玻尔兹曼机的肺结节良恶性诊断[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(23): 153-158.
[7]	张艳菊1，赵宝福1，赵琳琳2. 基于结构元理论的模糊联盟合作对策[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(24): 37-42.
[8]	朱春媚1，2，黎萍1. 基于频段互相关系数的咳嗽识别新方法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(2): 161-164.
[9]	徐传运1，张杨2. 基于曲率匹配的细胞几何形状特征提取方法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(1): 5-8.
[10]	谭焱良1，2，岳意定1. 基于改进TOPSIS法的体育产业可持续发展水平评价[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(11): 7-10.
[11]	赵宝福，张艳菊. 要素双重模糊下的合作博弈Shapley值的算法[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(19): 25-30.
[12]	张艳菊，赵宝福. 模糊动态联盟收益分配改进算法[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(18): 6-10.
[13]	彭开志1，2，刘进2，王书诚2. 舰艇编队重叠子网联合无线资源调度算法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(22): 136-141.
[14]	刘杰，吴洪博. 模糊集间的R₀-相似关系及其性质[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(31): 53-56.
[15]	赵维^1，2，谢晓方¹. 自主虚拟士兵攻击行为研究[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(32): 67-70.

基于机器学习的计算机辅助诊断模型的研究

Design of computer-aided medical expert system based on machine adaptive learning

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics