粗糙集與證據(jù)理論在醫(yī)療智能診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著醫(yī)療信息化的普及和各種醫(yī)學(xué)檢測設(shè)備的應(yīng)用，將出現(xiàn)空前增長的海量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有不完整、不確定、冗余等特點。僅憑簡單的人力提煉和利用這些信息，效率很低，因此利用先進(jìn)的計算機(jī)和信息處理技術(shù)綜合開發(fā)利用大量數(shù)據(jù)信息，實現(xiàn)診斷準(zhǔn)確率高的醫(yī)療智能診斷系統(tǒng)，已成為當(dāng)今醫(yī)療事業(yè)發(fā)展的重要研究方向之一。
　　 粗糙集理論作為一種處理不精確、不確定和不完備信息的數(shù)據(jù)分析方法，最大的特點是具有良好的數(shù)據(jù)處理能力。但是粗糙集理論無法根據(jù)多條

2、規(guī)則進(jìn)行準(zhǔn)確決策。而證據(jù)理論是一種不確定性推理理論，其處理的證據(jù)來源于專家，對解決數(shù)據(jù)融合中不確定性問題具有顯著優(yōu)勢。基于此，本文提出一種基于粗糙集和證據(jù)理論的決策規(guī)則合成方法，并將其在醫(yī)療診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。
　　 本文主要研究內(nèi)容如下：
　　 1.分析診療數(shù)據(jù)的特點，引入粗糙集理論對大量疾病診斷信息進(jìn)行分類。針對動態(tài)建立疾病診斷知識庫的需要和粗糙集約簡中存在的問題，提出一種基于粗糙熵的動態(tài)屬性約簡算法。該算法

3、利用新增對象對原有約簡關(guān)系進(jìn)行修正，利用原有信息粗糙熵的結(jié)果遞歸計算系統(tǒng)變化后的信息粗糙熵，從而節(jié)省了計算量，提高了約簡效率。
　　 2.針對粗糙集在規(guī)則決策中的局限性，提出一種基于粗糙集和證據(jù)理論的決策規(guī)則合成方法。并結(jié)合臨床醫(yī)學(xué)，構(gòu)造一個基于粗糙集和證據(jù)理論的診斷模型，將決策表中的決策規(guī)則作為證據(jù)理論的識別框架，計算規(guī)則的可信度及其重要度，利用證據(jù)理論對不同規(guī)則的決策結(jié)果進(jìn)行證據(jù)合成，最終得到診斷結(jié)果。
　　 3.在