（精密仪器及机械专业论文）脑血管疾病计算机辅助诊断系统研究(精密仪器及机械专业优秀论文).pdf

上海大学硕十学位论文 摘要 脑血管疾病是神经系统常见病和多发病，在人类死因顺序中居第二位，危 害较大。由于在偏远地区的医疗诊断设备有限，不能提供及时的治疗。所以建 立一个在缺乏实验室检查以及c t 、m r i 等影像学检查手段的情况下，仅通过 患者的症状和体征等来为患者迅速有效诊断的脑血管疾病计算机辅助诊断系 统，无疑可以大大地提高脑血管疾病诊断的及时性和准确率，为医疗工作者带 来方便，为患者带来“福音”。 本文第一章首先讨论了医学计算机辅助诊断系统的应用现状，在第二章中 分析了构建一个脑血管疾病计算机辅助诊断系统的方案设计，并对关键技术的 运用进行了深入的研究。从第三章开始，在深入分析脑血管疾病及临床诊断特 点的基础上，结合关系数据模型，将经典的产生式表达方法应用于脑血管疾病 的知识表达，利用可信度推理模型进行推理诊断。接着对于脑血管疾病诊断的 知识获取方法进行了创新性研究，运用了粗糙集理论的简约特性和自我学习功 能，将系统知识规则进行自动提炼，扩充知识库，实现诊断精度的提高。第四 章在运用a c c e s s 数据库和v i s u a lb a s i c 6 0 开发工具的基础上，构建出功能模块， 并开发实现脑血管疾病计算机辅助诊断系统软件，随后运用系统的评价方法对 其进行评估。在第五章中，总结了关于本系统所做的各项工作，最后探讨和展 望了脑血管疾病计算机辅助诊断系统需要进一步完善的工作内容。 关键词：脑血管疾病、计算机辅助诊断、粗糙集、可信度推理模型 v 上海大学硕十学位论文 a b s t r a c t c e r e b r o v a s c u l a rd i s e a s e sa r et h en e r v o u ss y s t e mo fc o m m o nd i s e a s e sa n d f r e q u e n t l y o c c u r r i n gd i s e a s e i ti si ns e c o n dp l a c ei ns e q u e n c ea r o u n dt h e d i s e a s e sw h i c hc a u s et h ed e a t ho fh u m a n c e r e b r o v a s c u l a rd i s e a s e sa r em o r e h a r m f u l i nr e m o t ea r e a sb e c a u s eo fm e d i c a ld i a g n o s t i ce q u i p m e n ti sl i m i t e d ， s h o u l dn o tp r o v i d et i m e l yt r e a t m e n t s oi nt h es t a t e m e n tl a c ko fb i o c h e m i c a l c h e c k ，c ta n dm r i ，w eb u i l dt h ec e r e b r o v a s c u l a rd i s e a s e sc o m p u t e r - a i d e d d i a g n o s i ss y s t e m n od o u b tc a ng r e a t l yi m p r o v et h ea c c u r a c yo fd i a g n o s i si n c e r e b r o v a s c u l a rd i s e a s e s t h i st e c h n i q u ea l s ob r i n g sc o n v e n i e n c et om e d i c a l w o r k e r sa n dg o s p e lt op a t i e n t s t h i sp a p e rf i r s t l yr e v i e w e dt h ea p p l i c a t i o no fc o m p u t e r - a i d e dm e d i c a l e x p e r ts y s t e m ，a n a l y z e da n dp r o b e di n t o t h ei n v o l v e dk e yt e c h n i q u e si n c o n s t r u c t i o na ne x p e r ts y s t e m o nt h eb a s i so fd i s c u s s i n gt h ec h a r a c t e r i s t i c so f c e r e b r o v a s c u l a rd i s e a s e sa n dt h ee l i n i cd i a g n o s e ，c o m b i n i n gw i t hr e l a t i o n d a t a b a s em o d e l ，w ec a na p p l yp r o d u c t i o nr u l e si nt h ek n o w l e d g ee x p r e s s i o n s y s t e mo fc e r e b r o v a s c u l a rd i s e a s e s ，a n dw eu s ec r e d i b l er e a s o n i n gm e t h o dt o r e a s o n i n gd i a g n o s e t h em e t h o do fe x t r a c t i n gk n o w l e d g ei nc e r e b r o v a s c u l a r d i s e a s e sd i a g n o s i sw i l lb et h ei n n o v m i v er e s e a r c h u s i n gt h ep r o p e r t i e sa n d s e l f - l e a r n i n go fr o u g hs e tt h e o r y , w ec a nr e d u c t i o na t t r i b u t ei nk n o w l e d g e s y s t e ma u t o m a t i c a l l ya n di m p r o v et h ea c c u r a c yo fd i a g n o s e t h ef o u r t hp a r t d i s c u s s e du s i n gt h ed e v e l o p m e n tt o o l so fa c c e s sd a t a b a s e sa n dv i s u a lb a s i c 6 0 ， t or e a l i z ef u n c t i o nm o d u l e sa n dc e r e b r o v a s c u l a rd i s e a s ec o m p u t e r - a i d e d d i a g n o s i ss y s t e ms o f t w a r e t h e nw eu s es y s t e m a t i ce v a l u a t i o nm e t h o df o r e v a l u a t i o n t h el a s tp a r ts u m m a r i z e st h ee f f o r t so ft h es y s t e m ，t h e np r o s p e c t e s t h el o o k o u to fc e r e b r o v a s c u l a rd i s e a s ec o m p u t e r - a i d e dd i a g n o s i ss y s t e ma n d d i s c u s s e sh o wt oi m p r o v ea n de x p a n dt h es y s t e m k e y w o r d s ： c e r e b r o v a s c u l a rd i s e a s e r o u g hs e t c o m p u t e r - a i d e dd i a g n o s i s c r e d i b i l i t yr e a s o n i n gm e c h a n i s m 上海大学硕 ：学位论文 原创性声明 本人声明：所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作。 除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已发 表或撰写过的研究成果。参与同一工作的其他同志对本研究所做的 任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 本论文使用授权说明 本人完全了解上海大学有关保留、使用学位论文的规定，即： 学校有权保留论文及送交论文复印件，允许论文被查阅和借阅；学 校可以公布论文的全部或部分内容。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：互珏导师签名 日期： 卜海大学硕士学位论文 1 1 课题来源 绪论 本课题来源于上海市优势学科“先进机器人与现代制造系统”的开放课题， 为计算机辅助诊断系统，应用于脑血管病。通过此计算机辅助诊断系统快速的 给出诊断结论，减少误诊的可能性，为病人的救治赢得时间。 1 2 课题研究的目的和意义 专家系统( e x p e r ts y s t e m ) 是人工智能的一个重要分支，已成为当前计算机 应用的一个热门研究方向。迄今为止，关于专家系统尚无统一且精确的定义。 专家系统的奠基人费根鲍姆( e a f e i g e n b a u m ) 认为：“专家系统是一种智能的 计算机程序，它运用知识和推理步骤解决只有专家才能解决的复杂问题”。也就 是说，专家系统是一个智能程序系统；具有相关领域内大量的专家知识；能应 用人工智能技术模拟人类专家求解问题的思维过程进行推理，解决相关领域内 的困难问题，并且达到领域专家的水平【l j 。 医学诊断是一项典型的专家任务。医学专家必须具有特定领域的知识和丰 富的实践经验，要培养个医学专家需要时间和巨大花费。因此，开发特定应 用的计算机辅助医学诊断系统就成为牛物医学工程领域的一个热点课题。 计算机辅助医学诊断系统是专家系统技术与医学技术相结合，并应用于医 学实践的典范，它在某些医学领域，如妇科、细胞学检测、预防医学、中医等 获得了一定的应用，并取得了良好的效果。 我国近年的统计表明，脑血管疾病( c e r e b r o v a s c u l a rd i s e a s e ，c v d ) 在人类死 因顺序中居第二位，目前生存的脑血管病人约6 5 0 万，且每年新发病人约1 5 0 万【2 】。脑血管疾病是发生在脑部血管，因颅内血液循环障碍而造成脑组织损害 的一类疾病，分急性和慢性两种。一般所说的脑血管疾病主要是指急性脑血管 病，又称脑卒中，往往因发病急骤而使病人猝死或致残。脑血管疾病p 】一般分 为两大类，一类是缺血性脑卒中，平时所说的脑血栓形成，脑栓塞，都属于此 上海大学硕上学位论文 类，占脑血管病总数的6 0 左右。另一类是出血性脑卒中，脑出血又称脑溢血， 蛛网膜下腔出血都属于这一类，约占脑血管病总数的4 0 左右，不过一旦发生 脑出血，往往病情比较严重，病死率也较高。 目前，国内外医学上传统的诊断方法受丰观因素的影响较大，诊断结果的 正误和医生的水平密切相关。另一方面，虽然我国拥有数量可观的医学专家， 但相对于各医院，特别在我国人口基数巨大的情况下，医学专家的相对数量远 远低于发达国家。而且分布十分不均匀，对于中、小型及偏远地区的医院，就 更加缺乏了。此外在急性脑血管疾病的诊断治疗中，鉴于c t ( c o m p u t e r i z e d t o m o g r a p h y ) 扫描、m r i ( m a g n e t i cr e s o n a n c ei m a g i n g ) 等影像学的临床应用， 明确诊断已不成问题，但在c t 扫描尚未普及的基层医疗单位，明确诊断则有 难度，只能靠医牛临床经验的积累和根据病人的症状表现进行二者之间的鉴别， 给病人进行有效的院外救治，为转院进一步治疗赢得时间奠定基础。 较高的医疗保健费用与可供医疗资源之间出现矛盾，进一步提高脑卒中患 者的医疗卫牛服务效率，使有限的医疗资源尽可能多的为卒中的防治发挥更多 作用，也是亟待解决的重要课题。 因此建立脑血管疾病计算机辅助诊断系统，提交病情后迅速及时的得到正 确的诊断结果，从而弥补人力、地域、分布等因素的缺陷，共享专家资源，起 到“延伸记忆”、“医生助手”的作用。还能帮助年轻无经验的医生提高诊断技 能，优化诊疗方案，从而实现整体提高我国的医疗水平的目的。 因此，本文将从专家系统的基础理论出发，深入分析脑血管疾病在诊断疾 病发生根源的基础上，通过对该系统的知识表示、推理策略和知识获取的研究， 来建立一个在缺乏实验室各项生化检查以及c t 、m 眦等影像学检查手段的情 况下，仅仅通过患者的症状、体征和一些诊断要点来为患者做出迅速有效诊断 的脑血管疾病计算机辅助诊断系统。 2 上海大学硕士学位论文 1 3 国内外医学计算机辅助诊断系统的研究概况 1 3 1 国外的研究情况 1 9 5 9 年，美国的l e d l e y t 4 】等首次将数学模型引入临床医学，提出了可将布 尔代数和b a y e s 定理作为计算机诊断的数学模型，并以此诊断了一组肺癌病例 开创了计算机辅助诊断的先例。1 9 6 6 年，l e d l e y f i - 次提出“计算机辅助诊断” ( c o m p u t e ra i d e dd i a g n o s i s ，c a d ) 概念，形成了计量医学。 1 9 7 6 年美国斯坦福大学肖特列夫( s h o r t l i f e ) 等人开发的医学专家系统 m y c i n 5 1 ， 这个系统后来被知识工程师视为“专家系统的设计范例”。m y c i n 主要用于协助医生诊断细菌感染疾病。m y c l n 采用产生式规则来表达知识，在 知识库里大约存放着4 5 0 条判别规则和1 0 0 0 条关于细菌感染方面的医学知识。 它基于“i f t h e n ”规则，求解方法是启发式反向推理策略，目标是诊断和治 疗确定的血液感染。m y c i n 专家系统的成功，激发和鼓舞了将专家系统技术应 用于医学领域的努力。 8 0 年代到9 0 年代，普及型的计算机状况大为改观，医学决策支持系统的 研发形成新高潮【6 】。例如：i c o n s ，基于案例的抗牛素治疗并发症规劝系统； d i a g n o s i s p r o ，交互型的决策支持软件，搜集大量数据，以列表方式给出结果： h e l ps y s t e m ，拥有完整的医院信息知识库，它是通过逻辑过程进行健康评估的 系统；d x p l a i n ，1 9 9 1 年美国哈佛医学院b a r n e t t 等开发，基于知识库，有2 2 0 0 疾病，5 0 0 0 症状，诊断结果是一个等级列表及相应的解释【7 1 。早期的i n t e r n i s t i ， 是7 0 年代初由匹兹堡大学m i l l e r 等开发的专家系统，设计用于内科诊断，到 1 9 8 2 年正式发表，其知识库包含了5 7 2 种疾病，约4 5 0 0 种症状【8 】。该系统被认 为是最有价值的医学专家系统，它的医学知识库被后续升级软件“快速医学参 考( q u i c km e d i c a lr e f e r e n c eq m r ) ”沿用并发展。 此外，除了这些多疾病大型专家系统外，针对某一种疾病的专项医学专家 系统及其类似软件更是举不胜数。1 9 9 0 年，u m b a u g h 开发了皮肤癌辅助诊断系 统【9 】：p r o v a n 等人研制了用于诊断慢性腹痛的决策支持系统【1 0 】；1 9 9 6 年b i m d o r f 等人开发了贫血诊断报告系统【l l 】；2 0 0 0 年w e l l s 等人开发了计算机辅助乳腺治 3 上海大学硕上学位论文 疗计划系纠1 2 】；s i r o m o n e y 等根据m r i 影像数据区分病人是脑膜瘤还是星细胞 瘤【l3 】：s a c h a 通过心脏s p e c t 影像对心肌灌注进行分类从而诊断是否患有冠心 病【1 4 】；b o j a r e z u kc c 等人用遗传算法实现胸痛1 2 种疾病分类1 5 1 。f i r r i o l of j 等 人开发的唾腺肿瘤的组织病理诊断专家系统，利用启发式规则方式进行知识表 达【16 j ；b r u n i n g 等用2 2 9 0 例附件肿瘤的组织病理及超声数据编制的，用于辅助 超声诊断附件肿瘤的a d n e x p e r t 系统，其根据超声资料评估出附件肿瘤病理 状况的准确率达7 1 【1 7 】；r m o r p u r g o 和s m u s s i 开发的智能诊断决策系统，其 采用一阶谓词逻辑和产生式规则知识表达方法【1 8 】等等。 在妇产科领域，有英国普利茅斯医学院研究生院妇产科k e i t h 等( 1 9 9 4 1 9 9 5 年) 【1 9 2 0 、2 1 2 2 1 开发的智能胎心率与宫缩描记图( c a r d i o t o c o 伊印h y ，c t g ) - i = - - 算机辅 助分析系统。该系统采用了人工神经网络技术，它基于4 0 0 多条具有专家水平 的产时评估及处理规则，该系统还可象医生分析病情一样，对所作出的处理建 议进行解释。由英国1 6 家水平领先的妇产科中心的1 7 位专家对该系统进行了 评估。他们对从2 4 0 0 份高危分娩病历中选出的5 0 份病例资料，同时进行人为 分析和c t g 系统分析，结果c t g 系统与1 7 位专家的意见基本一致，获得了令 人满意的效果。 1 9 8 9 年德国的s p i t z e rk 【2 3 1 等人开发了名为m i c r o s t r o k e 的专家系统用 于诊断不同的卒中类型，该系统可以根据临床信息来诊断卒中以及将卒中分类。 使用者首先输入患者的既往史、卒中发作的详细信息、伴发症状以及相关的神 经系统体征，然后系统总结这些数据项，推理演绎，给出该患者归于不同卒中 类型的概率。卒中的类型包括脑血栓形成，脑栓塞，腔隙性脑梗死，颅内出血 以及蛛网膜下腔出血。在德国h a m b u r g 卒中数据库记录的2 5 0 例患者中 m i c r o s t r o k e 系统的诊断正确率为7 2 8 。同期该研究者还开发了 t o p s c o u t 专家系统用于卒中的定位和根据患者的症状、体征来确定相应的受 损血管分布区。 1 3 2 国内的研究情况 国内第一个医学专家系统是关幼波肝炎诊断治疗程序，由中围科学院自 4 上海大学硕上学位论文 动化研究所控制论组于1 9 7 7 年研制成功，它采用模糊逻辑算法表达中医辩证施 治的专家知识。近年来，国内已经研制出了上百个医疗诊断专家系统【6 】，基本 上都是基于规则的决策推理。其中，商品化的医学诊断软件主要有：1 ) 河南的 ，它是利用耳部皮肤低电阻原理的计算机检测系统；2 1 上海的通宝中医咨询系统是一个具有检索功能的咨询系统；3 ) 上海市卫生 局科研项目中医计算机辅助诊疗系统。 在西医方面也取得了较大的发尉2 4 1 ，例如，在妇科方面，1 9 8 2 年宇文贤开发 的滋养细胞疾病的电子计算机诊断医疗专家咨询系统；重庆医科大学第二附属 医院石应珊等报道的应用计算机辅助判断头位分娩；浙江大学开发的基于计算 机图像分析的青光眼辅助诊断系统；深圳市人民医院开发的血气酸碱分析计算 机辅助诊断专家系统；范逢曦研制的急性心肌梗塞急性期预后专家系统【2 卯，该 研究针对急性心肌梗塞病，采用定性和定量相结合、模糊集与数理逻辑相结合 的方法；刘自伟提出的常见内科疾病中医诊疗专家辅助系统【2 6 1 ，可以诊断和治疗 常见内科的九大系统疾病中的五十种疾病，采用以反向推理为丰，正反向推理 相结合的强弱模式匹配的推理策略：林东研制的以临床经验诊断为主的内科西 医诊疗通用专家系统鲫；花蕾研制的肺癌早期细胞诊断系统【2 8 】；徐宁用神经网 络建立了掌纹诊病专家系统【2 9 1 。 2 0 0 5 年广州大学的李丽【3 0 】利用v i s u a lb a s i c6 0 面向对象的高级程序设计语 言进行脑血管疾病的计算机诊断系统的软件设计。诊断程序采用正向推理方式， 利用可观察的事实如各种m r i 表现、疾症部位、临床症状，推理出可推演事实， 由可推演事实再推理出脑血管疾病结果。整个程序设计采用模块化结构。而在 本文中，研究的脑血管疾病计算机辅助诊断系统是不借助m r i 表现，仅通过疾 症部位、临床症状进行诊断推理，复杂性更大，难度更强。通过这些系统的开 发有助于专家系统的技术在医疗诊断领域中广泛和深远的应用。 l ：海大学硕士学位论文 1 4 课题的内容和难点 1 4 1 课题主要内容 本课题的目的就在于努力尝试将专家系统技术应用于脑血管疾病的辅助诊 断，以期开发一个不借助影像学检查数据的辅助诊断系统。课题主要围绕以下 几个方面进行深入研究： ( 1 ) 研究如何将专家系统技术同目前成熟的计算机数据处理技术相结合， 扩大其应用领域； ( 2 ) 结合脑血管疾病诊断特点和关系数据库技术，与领域专家进行交流， 研究脑血管疾病领域的知识获取、知识分析、知识表达，最后形成知识库； ( 3 ) 模拟专家思维模式，研究脑血管疾病计算机辅助诊断系统的推理模型， 建立一个可模拟脑血管疾病专家诊断的推理机制，设计检索算法及控制策略。 最后，应用研究的结果，开发一个脑血管疾病计算机辅助诊断系统的原型， 提供一般的辅助诊断功能，为最终开发一个可应用于脑血管疾病辅助诊断、病 史资料管理、诊断报告自动生成、诊疗方案辅助制订、网上相关学习交流等的 集成应用系统做好关键技术的准备。 1 4 2 课题存在的难点 由于脑血管疾病的诊断遵循临床、病理和体征等进行综合诊治，在诊断过 程中会涉及到大量的诊断数据，研究实现开发脑血管疾病计算机辅助诊断系统， 面临诸多需要解决的难题。 其一，基于脑血管疾病诊断的特点，单一的使用系统的专用开发语言或现 成的专家系统集成开发工具来设计脑血管疾病计算机辅助诊断系统还不能很好 的完成，必须使用通用的高级程序设计语言。但使用通用的程序设计语言则要 完全抛弃专用语言提供的程序的知识表达和提供的推理方式的便利性，必须完 全重建自己的方式。 其二、脑血管疾病临床数据往往是不精确的、有些是非定量的，如何在复 杂、冗余的数据中提炼中系统诊断所需要的重要数据，运用特殊手段来实现知 6 上海大学硕_ 上学位论文 识获取。 其三、为了实现辅助诊断功能，必须模拟脑血管疾病专家在脑血管疾病的 诊断中的推理逻辑，而人类专家的这种推理过程难以使用语言精确地表达，或 难以形式化而直接为计算机所利用。 7 ：海大学硕士学位论文 第二章脑血管疾病计算机辅助诊断系统的方案 设计 2 1 引言 脑血管疾病计算机辅助诊断系统的方案设计是该系统开发过程中一个重要 的阶段，该计算机辅助诊断系统的实现涉及到专家系统的关键技术以及数据库 技术等。在方案设计需要在各种技术手段和实施方法中权衡利弊，精心设计， 并且合理的使用各种资源来实现系统的各项目标。下面将根据本系统研究所涉 及到的知识表示、知识利用和知识获取这三个关键技术，结合脑血管疾病诊断 的特有思维方式和决策步骤以及设计实现该系统的开发工具，从而进行该系统 的整体方案设计。 2 2 脑血管疾病计算机辅助诊断系统的功能目标 辅助诊断系统作为该脑血管疾病计算机应用系统的一个关键子系统，是本 课题研究的重点所在。它丰要提供给临床医生用于脑血管疾病临床资料的人机 交互式的分析，并提供几个预定义的计算机诊断方法对脑血管疾病进行诊断， 将诊断结果提供临床医生参考。 通过和临床脑血管疾病医学专家合作探讨，一个较实用的脑血管疾病计算 机辅助诊断系统至少应实现以下主要功能目标：( 1 ) 对脑血管疾病知识库能进行 动态维护的知识库管理系统，保证知识库的完整性和一致性。( 2 ) 通过病人的症 状、体征、诊断要点的可信度，依照医生诊断过程的基本要求，推理出含有相 应可信度的诊断结论。( 3 ) 解释模块把系统的推理过程解释输出给用户。( 4 ) 为便 于学习和培训的目的，提供在线学习与交流的平台。按照模块化设计的要求将 整个系统分成以下几个完整的功能模块，具体的说明如下： 上海大学硕士学位论文 ( 1 ) 知识库的管理模块：系统的知识库包括事实库和规则库，主要实现知识 库的查询，浏览，维护功能。知识的管理模块中，还包括知识获取模块，对于 已诊断出的病例和医生的经验知识，再进行规则知识提炼和录入。 ( 2 ) 推理机的实现模块：基于数据库的专家系统中，推理机是通过对数据库 的检索来实现的。采用可信度推理模型，混合搜索策略来实现推理机，结合木 系统的特点进行改进，设计出适合本系统的推理机。 ( 3 ) 解释模块：对诊断的结论进行解释。 ( 4 ) 学习和交流模块：通过浏览器来实现对脑血管疾病相关知识学习和临床 实践经验的交流。 2 3 脑血管疾病计算机辅助诊断系统的结构 结合专家系统的典型结构，拟建立脑血管疾病计算机辅助诊断系统的结构 如图2 1 ，共包括人机接口、推理机模块、知识库、知识库管理模块、解释模块 和动态数据库等六个部分3 1 1 。 用户专家及知识工程师 图2 1脑血管疾病计算机辅助诊断系统结构 其中，知识库存放脑血管疾病医学专家提供的有关脑血管疾病的诊断知识。 知识库管理模块对知识库的知识进行管理。推理机根据知识进行推理并得出诊 断结论。推理机模块是该专家系统的“思维 结构，模拟专家的思维过程，将 实际病症情况与知识库的内容联系起来，使其具有推理功能。解释模块解释系 统的推理过程。动态数据库存储用广提供的初始事实及系统推理过程中得到的 9 卜海大学硕士学位论文 中间结果、最终结果等信息。人机接口提供专家系统与领域专家、知识工程师、 一般用户进行交互的界面，同时还提供病例维护和帮助。 脑血管疾病计算机辅助诊断系统的研究致力于将脑血管疾病的具体病症诊 断的知识有机地结合到程序设计中，使程序能够像脑血管疾病医学专家一样进 行推理、学习、解释和实现疾病的诊治。脑血管疾病计算机辅助诊断系统的方 案设计和研究着重知识处理，包括知识的获取、表示和利用三个核心环节。下 面就根据这三个环节进行该专家系统的方案设计。 2 4 脑血管疾病计算机辅助诊断系统的知识表示 所谓知识是人们对自然现象的认识和从中总结出的规律、经验的总和，它 是人类进行一切智能活动的基础。随着人们对问题、研究对象的认识过程和程 度的不同，知识总是表现出一定的层次性，如感性知识、经验知识、理论知识 等。随着人们对事物认识的不断深入，知识也从感性到理性、从具体到抽象、 从经验到理论，有低到高地不断演进。在本系统中，知识表示模式的选择不仅 对知识的有效存储有关，也直接影响着本系统的知识获取能力和知识的运用效 率，因而，知识表示是知识工程中最基本问题之一。 脑血管疾病的知识表示主要研究如何将脑血管疾病的症状和诊断知识和脑 血管专家特有的经验知识转化为计算机可利用的形式化知识，即知识库的设计 问题。要设计出一个能表示脑血管疾病各种知识的单一形式是不可能的，因为 脑血管疾病的知识多种多样。同时由于脑血管疾病知识的多样性和不能使用统 一的方式来表达和运用，从而使建立脑血管疾病计算机辅助诊断系统来解决脑 血管疾病诊断问题是需要考虑的重点。对于不同类型知识的表示，需要表达知 识和描述知识的结构，它对于知识的存储方式的实现、知识的操作与利用、知 识的获取、检索等方面都是起着重要的作用。 旨先关于专家系统中所使用的知识表示方式可分为两大类： ( 1 ) 陈述性知识表示 陈述性知识表示是一种显式表示方法，用于描述事实性知识，知识表示与 知识处理是分开的，知识是静态描述的。 l o 上海大学硕上学位论文 这种表示的主要优点是：形式简单，易于知识的修改和扩充。 ( 2 ) 过程性知识表示 过程性知识表示是一种隐式表示方法，用于描述控制策略，说明知识的使 用过程。知识表示形式就是含有一系列操作的计算机程序，知识表示与推理相 结合，所有信息均隐含于程序中，对知识的使用是通过执行描述它的过程来实 现的，知识是动态描述的。 其优点为：形式灵活，易于表达启发性知识及比较复杂的问题求解知识， 实现效率高。 脑血管疾病诊断中，关于对于病人的最初的症状描述和医生检查病人的体 征都可以看作是一种陈述性知识，是静态描述。其诊断过程中正是需要描述规 则性知识，即过程性知识，来进行病症推理，实现诊断结果的求解。 在上述两类知识表达方法中，包含了多种具体的方法，目前用的较多的知 识表示方法有十余种，如：产生式表示法、谓词逻辑( p r e d i c a t el o g i c ) 表示法、 框架表示法、语义网络( s e m a n t i cn e t w o r k ) 表示法、过程表示法、脚本表示、面 向对象表示法、神经网络表示法等等。 下面将分析常用方法的各种特点，根据脑血管疾病的知识特点进行知识表 示方式的设计方案确定。 2 4 1 常用知识表示方法的特点 迄今，上述几种典型的知识表示方法虽然各有特点，而且适用的领域也不 同，如：产生式表示法【3 2 1 适合于表达因果知识，与人类认识事物的思维过程相 似，可表示多种类型的知识，它是最经典的一种方法，已经实现了很多成功的 案例，成熟的技术具有可靠性；谓词逻辑方法只适用于确定性、陈述性、静态 性知识，而对动态的、变化性、模糊性的知识则很难表示；框架表示法可以将 有关对象、事件、状况等内容的语义知识组织起来，成为一个结构化的整体( 框 架) ，具有良好的结构性易于使用计算机来实现，但其表示的方式有点死板；语 义网络方法虽然为对象、概念及其关系的表达提供了极为自然的框架，表示分 层结构知识恰当，但表达的知识面比较窄；过程表示法便于表示动态的和启发 上海大学硕上学位论文 性的知识，但不利于知识的知识与推理过程的分离，缺乏灵活性；脚本3 3 】表示 很接近人类思维，但不能正确表示类属关系，忽视了事物有类的属性。 在常用的知识表示方法中，选择脑血管疾病的知识表示方法，还要考虑脑 血管疾病知识的不精确性和模糊性，即知识具有不确定性的特点。因此如何表 达模糊性和不精确行的知识是开发脑血管疾病计算机辅助诊断系统需要解决的 首要问题。 2 4 2 脑血管疾病的知识表示方法 脑血管疾病计算机辅助诊断系统的知识库中包含大量的启发式知识，这些 知识来源于脑血管疾病专家诊断疾病的经验知识，因此脑血管疾病知识具有不 确定性，根据其知识的不确定性可分为四类，分别是【3 4 】： 由发生条件提供的不充分或偶然因素的干扰所产生的随机不确定性。例 如，从经常呕吐且剧烈头痛可以引出蛛网膜下腔出血的结论，实际上，判断患 者是否患有蛛网膜下腔出血还有其他的证据，此外经常呕吐且剧烈头痛也可能 患有脑肿瘤，具有不确定性； 因信息外延模糊导致的模糊不确定性。例如，描述症状“经常呕吐”的 “经常”的时间值边界，“剧烈头痛 的“剧烈”感观边界： 信息部分己知，部分未知，所导致的灰色不确定性； 由于患者在主观上描述病症的不足所产生的不确定性。例如，患者对于 “剧烈头痛 没有非常确定的痛感把握，因而不确定。 通过对目前常用知识表示方法进行适当的扩展，来表达脑血管疾病模糊性 和不精确的知识。为了符合脑血管疾病专家在实际进行诊断中的知识描述和推 理逻辑，在木系统的方案设计中选用产生式表示法作为脑血管疾病的知识表示 方法。为了在下一章对于该知识表示方法有进一步的研究，先在本节内对产生 式表示法做基本的介绍。 ( 1 ) 产生式的定义【3 5 】 产生式表示法又称为规则表示法，它模拟人类大脑记忆模式中各种知识块 之间的大量存在的因果关系，以“i f t h e n 的产生式规则的形式表达知识， 1 2 上海大学硕士学位论文 艮口： p q 或者 i fpt h e nq 其中，p 代表条件，如前提、状态、原因等；q 代表结果，如结论、动作、 后果等。其含义是：如果条件p 被满足，则可推出结论q 或执行q 所规定的动 作。 ( 2 ) 不确定性规则知识的产生式表示 为了表达不确定知识，必须对传统的、只能表达确定知识的产生式规则进 行适当的扩展。不确定性规则知识的产生式形式为： p 斗q ( 置信度) 或者 i fpt h e nq ( 置信度) 这一表示形式主要在不确定推理中当已知事实与前提中所规定的条件不能 精确匹配时，只要按照“置信度”的要求达到一定的相似度，就认为已知事实 与前提条件相匹配，再按照一定的算法将这种可能性( 或不确定性) 传递到结 论。这里“置信度”的表示方法及其意义会由于不确定推理算法的不同而不同。 接下来根据脑血管疾病的诊断特点选择一种不确定推理方法，并用产生式表示 其知识。 ( 3 ) 产生式表示法的评价 产生式表示法的特点为：模块化好、表示形式一致、贴近自然性并依赖已 有的经验。 产牛式表示法适用于具有如下特点的问题领域： 领域不存在简洁、统一的理论，知识是经验的。 领域问题的求解可被表示为一系列的相对独立的操作，或者领域问题的 求解可视为从一个状态向另一个状态的转换，一个操作或转换可以被有效地表 示为一条或多条产生式的触发与启用。 领域中知识易于同运用这些知识的方法分离开来。 产生式表示法是当前医疗诊断系统中最常用的一种方法，用产生式表示法 表示知识的系统可称为基于规则的系统。 根据产生式表示法的知识是基于经验的，其直观自然表示形式既符合人类 思维习惯又便于推理，并可以表示不确定性知识。采用产生式规则表示知识， 1 3 i ：海大学硕士学位论文 规则间相互较为独立，没有直接关系使知识库的建立较为容易，知识库与推理 机相分离，对知识库的修改较方便，对系统的推理路径也容易做出解释。因而 在本系统方案设计中，选用产生式表示法作为脑血管疾病计算机辅助诊断系统 的知识表示较为合适。当然在专家系统中，还必须解决如何运用这些不确定知 识的问题，也就是知识推理的设计问题。 2 5 脑血管疾病计算机辅助诊断系统中的推理 从已知的事实出发，通过运用已掌握的知识，找出其中蕴涵的事实，或归 纳出新的事实，这个过程通常成为推理。实现推理的程序成为推理机。 脑血管疾病计算机辅助诊断系统包括综合数据库和知识库，综合数据库存 放有用于推理的事实或证据例如患者的病征、病史和医牛检查得到的体征，到 知识库中去发现与之匹配的知识，并从所有的匹配知识中选择一条适当的知识 ( 称为启用知识) 进行推理，如果得到的是一些中间结论，还需要把它们作为 已知事实或证据放入综合数据库中，并继续寻找可以匹配的知识，如此反复进 行，知道推出最终诊断结论为止。这种推理过程实际上也就是问题求解过程。 推理机作为脑血管疾病计算机辅助诊断系统的核心，其主要任务就是在问题求 解过程中适时地决定系统知识的选择和运用。 2 。5 1 推理方式及其分类 在辅助诊断系统的设计中，广泛使用这各种推理方法，比如，概率推理、 直觉推理。从逻辑的角度讲，不论什么推理都存在着一定的逻辑，如演绎推理、 归纳推理、类比推理。因此，可以把各种推理均称为逻辑推理。它根据知识的 确定性与否，又分为确定性推理和不确定性推理。在脑血管疾病的诊断中，询 问病史、检查病状，根据脑血管疾病诊断的知识及经验确诊是什么病因，然后 采取相应的措施，这种方式的推理被称为基于知识( 规则) 的推理。类似的还 有基于语义网络的推理、基于框架的推理等，这是依据知识表示方法的不同而 划分的。 ( 1 ) 演绎推理与归纳推理 1 4 上海大学硕十学位论文 演绎推理( d e d u c t i o n ) 是从一般性较大的前提推出一般性较小的结论的推 理。演绎推理以数理逻辑为基础，所求解的问题事实与结论之间存在精确的因 果关系，它是由前提推结论的过程，其核心是三段论，它是由三个判断组成， 其中两个是前提，另外一个为结谢3 5 1 。 演绎推理是从具有一般性的原理原则中推出关于个别事物的结论，其思维 过程是由一般到个别；演绎推理的结论，在原则上不超出前提的范围；演绎推 理的结论与前提的联系是必然的，只要前提真实，推理形式正确，则结论一定 是可靠的。 归纳推理是从一般性较小的前提推出一般性较大的结论的推理。其思维过 程是由个别到一般。归纳推理的前提是个别的、特殊的知识，同经验、实验等 直接相关。归纳推理的结论一般都超出前提的范围。归纳推理的前提和结论的 联系在很多情况下不是必然的，其结论的性质，有的是确实可靠的，有的却带 有偶然性。 归纳与演绎是相互联系、互相补充、密不可分的。在演绎推理中，作为推 理基础的大前提就是归纳的结论；同样，要研究客观对象之间的因果关系，分 析存在于个别之中的一般，总离不开一般原理原则的指导。 脑血管疾病诊断强调推理过程的准确性，诊断辨证过程在某种程度上也正 是这种演绎、归纳推理。 ( 2 ) 确定性推理和不确定性推理 确定性推理是指前提与结论之间有确定性的因果关系，并且事实与结论都 是确定的。演绎推理所求解的问题事实与结论之间存在精确的因果关系，并且 事实总是确定或者精确的，因此，演绎推理是精确推理。 确定性推理所使用的己知数据和知识是完整的、精确的，推理所得到的结 论同样也是正确的、可靠的。但是在脑血管疾病知识中，有大部分知识都属于 人们的主观判断，是不精确和模糊的。另外，为了推理而收集的事实和信息也 往往是不完全的和不精确的。基于这种不精确的推理知识进行推理，形成结论， 称为不确定性推理。 一般来说，不确定性推理包含两个内容：一是根据前提推出结论：另一个 i ：海大学硕士学位论文 是根据前提和规则的不确定性( 可信度) 计算结论的不精确性。不确定性推理 主要研究在推理过程中由于知识的不确定性( 包括事实的不确定性和规则的不 确定性) 引起结论的不确定性的传播情况【3 6 1 。 事实的不确定性 事实有时称为证据。在解决脑血管疾病诊断问题时，当前病人的某些症状、 医生检查出的体征结果等都是初始证据，它们都有不确定性因素，如含糊性、 不完全性、不正确性与不精确性、随机性、模糊性等。 事实的不确定性一般用可信度c f ( c e r t a i n t yf a c t o r ) 值表示。 规则的不确定性 规则反映了客观事物的规律性。在解决脑血管疾病诊断实际问题中，脑血 管疾病专家所掌握的知识大多是经验性的，不是精确的。精确知识主要是公式、 公理、定律、定理等。当把经验知识表示为规则形式时，规则就是不确定性的。 规则的不确定性可以用c f 值来表示。 如：i f 脑膜刺激征t h e n 蛛网膜下腔出血 c f = o 7 5 表示当病人出现脑膜刺激征时，病人患蛛网膜下腔出血的可信度为0 7 5 ( 7 5 ) 。 推理的不确定性 推理时利用事实( 证据) 和规则结合起来得出结论。由于事实和规则的不 确定性，从而产生了结论的不确定性。推理过程的不确定性反映了不确定性的 传播过程。 2 5 2 脑血管疾病诊断的不确定推理方法 由于脑血管疾病诊断时的初始证据具有不精确性和不确定性，而导致诊断 结论的不确定性。而概率论和模糊集合论提供了一种描述和处理不确定、非精 确知识的方法，因此在各类医疗辅助诊断系统中获得了广泛的应用。已开发的 不同系统提出了适合自己应用需要的模型，如可信度方法、主观b a y e s 法、模 糊数学方法【3 丌、证据理论方法等。这些方法对类似脑血管疾病医疗诊断这样的， 由于面对问题的复杂性和缺乏完全的知识，使得绝对的或确切的分析无法实现 1 6 卜海大学硕士学位论文 的应用场合获得了恰当的推理模型。 可信度就是在脑血管疾病诊断过程中根据专家医牛的经验对病人症状和体 征进行观察，并判断症状的程度。可信度也称为确定性因子。在用以度量知识 和证据的不确定性。显然，可信度具有较大的丰观性和经验性，其准确性是难 以把握的。但是，对于脑血管疾病诊断，由于专家医生具有丰富的诊断知识和 经验，要给出脑血管疾病疑似病人病症的可信度还是完全有可能的。另外，对 于脑血管疾病计算机辅助诊断系统所面临的问题，通常都较难用精确的数学模 型进行描述，并且先验概率及条件概率的确定也比较困难，因此，用可信度来 表示知识及证据的不确定性仍是一种可行的方法。 所以将选用可信度方法作为脑血管疾病计算机辅助诊断系统知识推理的设 计方案。该方法以不确定的传播算法为基础，具有一定的自学习能力，可以随 着本系统诊断案例的积累不断提高辅助诊断准确度，是一种较为适合脑血管疾 病的诊断特点的方法。 为了便于对可信度推理模型的阐述，先介绍一下该可信度数学模型。 ( 1 ) 知识不确定性表示 在可信度方法中，知识e 的不确定性用可信度c f ( h ，e ) 表示，其一般形式 为：i fe t h e nh ( c f ( h ，e ) ) ，其中c f ( h ，e ) 是该条件的可信度。 ( 2 ) 证据不确定性表示【3 8 】 在可信度方法中，证据e 的不确定性用可信度c f ( e ) 表示，本系统中，o c f ( e ) 1 ，表示证据e 的情况下对结论h 以c f ( e ) 程度为真。初始证据，其可 信度的值一般由提供证据的用户直接指定；第二种情况就是用推出的结论作为 当前推理的证据，对于这种情况的证据，其可信度的值在退出该结论时通过不 确定性传递算法得出。 如果支持结论的证据有多条，多个证据的关系是合取或者析取的关系，分 别讨论。 当证据是多个单一证据的合取时，即e = e 1 八e 2 八入e n 时， 若e l ，e 2 ，e n 各证据的可信度分别为c f ( e 1 ) ，c f ( e 2 ) ，c f ( e n ) ， 则，c f ( e 1 八e 2 八八e n ) = m i n c f ( e 1 ) ，c f ( e 2