發(fā)布時間：2020-10-26 00:36

　　 近年來,人工智能的方法廣泛地應(yīng)用在包括醫(yī)學(xué)應(yīng)用的不同領(lǐng)域。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,已經(jīng)存在有許多專家系統(tǒng)(ESs)。診斷呼吸系統(tǒng)疾病非常重要,需要得到重視,與呼吸系統(tǒng)相關(guān)的人體所有疾病的新技術(shù)需要得到發(fā)展。 首先我們的工作是根據(jù)醫(yī)生的意見使用模糊集,設(shè)計出專家系統(tǒng)診斷疾病。這里使用的模糊集診斷方法是基于20名醫(yī)生的意見,該方法的輸出能診斷出三種呼吸系統(tǒng)疾病(呼吸系統(tǒng)疾病的主要種類)：肺炎(PEN),肺結(jié)核(TB),普通流感(INF)。四種癥狀：X射線,呼吸頻率(RR),咳嗽(CO)和發(fā)燒(F)以數(shù)值數(shù)據(jù)的形式作為計算機的輸入。這就是模糊邏輯的輸入,輸出是風(fēng)險的范圍和呼吸系統(tǒng)疾病的類型。 在這項工作中,我們討論的是如何使用人工智能研究(模糊集)去診斷疾病,而不是使用傳統(tǒng)的診斷方法。同樣地,考慮問題——解決過程的方法也是非常重要的。 本論文是基于傳統(tǒng)的診斷方法,研究醫(yī)療診斷問題。同時也認識到注意復(fù)雜問題領(lǐng)域的一些細節(jié)的必要性。 本論文嘗試在醫(yī)療診斷問題中融入模糊集模板和范例,特別是純粹的概念探討本研究分三個部分,第一階段醫(yī)生檢查疾病然后收集他或她的癥狀如體溫等等 。第二階段把數(shù)值數(shù)據(jù)輸入到程序中,最后我們實施方案獲得結(jié)果。這就是所有步驟。■
【學(xué)位單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2011
【中圖分類】：R56;TP18;O159
【文章目錄】：
ABSTRACT
摘要
CHAPTER 1.Introduction
    1.1 Motivation
    1.2 Literature review
    1.3 Aim of thesis
    1.4 Fuzzy Logic
    1.5 Respiratory diseases
    1.6 The Outlines of the Disseration
CHAPTER 2.Background and Methods
    2.1 Background
    2.2 Diagnosis diseases methods
        2.2.1 Symptom-combination relationship
        2.2.2 Fuzzy Modelling Systems Structure
    2.3 Respiratory Diseases
        2.3.1 Pneumonia
        2.3.2 Tuberculosis
        2.3.3 Influenza
    2.4 Proposed Method
CHAPTER 3.Fuzzy Logic
    3.1 Introduction
    3.2 Advantages of Fuzzy Logic
    3.3 Disadvantages of Fuzzy Logic
    3.4 Different between Fuzzy logic and Boolean logic
    3.5 Membership functions
    3.6 Structure of fuzzy set
        3.6.1 Fuzzy input and crisp sets （per processor）
        3.6.2 Rules Base
        3.6.3 Defuzzification
        3.6.4 Fuzzy out put （post process）
CHAPTER 4.Diagnosis of the diseases
    4.1 Introduction
    4.2 Phases of the system
        4.2.1 Algorithm
        4.2.2 Input （Fuzzification）
        4.2.3 Rules evaluation of fuzzy logic
        4.2.4 Out put （Defuzzifiction）
    4.3 Conclusion
    4.4 Summary
CHAPTER 5.Conclusion and Suggested for future work
    5.1 Conclusion
    5.2 Future works
Reference
Acknowledgments
Aehievement

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本文編號：2856213