Нейросетевая экспертная система медицинской диагностики
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
(ФГБОУ ВПО ВГУ)
Факультет Прикладной математики, информатики и механики
Кафедра математических методов исследования операций
Выпускная квалификационная работа бакалавра
НЕЙРОСЕТЕВАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКИ
Зав. Кафедрой Баскаков А.Г.
Исполнитель Анашкина Л.А.
Руководитель Каширина И.Л.
Воронеж 2012
ВВЕДЕНИЕ
Моя выпускная работа посвящена разработке нейросетевой экспертной системы медицинской диагностики. Работа такой экспертной системы основана на работе нейронных сетей, а так же их способности обучаться на основе данных.
Медицина- одна из наиболее важных областей применения нейронных сетей.
Нейронные сети наиболее эффективно работают, используя большие выборки данных для обучения в данном случае данные о больных: результаты их анализов, медицинского обследования, назначенного лечения, предоставленных медиками.
В своей работе я начала разработку нейросетевой экспертной системы, которая после обучения нейронных сетей способна была бы как можно точнее по данным пациента назначать лечение.
Прогнозирование лечения осложняется тем, что каждый пациент индивидуален, у некоторых пациентов могут быть абсолютно разные показатели, а зависимость между данными пациентов и их лечением, представленными в качестве данных для обучения сетей, может быть и не непрерывная, что не даёт возможности построить правильно работающую нейронную сеть. Поэтому было принято решение разделить полученные данные о пациентах на три кластера и построить нейронные сети для каждого из них.
В моей работе для построения нейронных сетей я использовала программу Statistica 7 и её модуль Neural Network. В будущем я планирую закончить собственное приложение для тренировки нейронных сетей, без использования программы Statistica. Так же, в качестве начального результата работы над таким приложением, в моей работе представлен модуль, который проводит кластеризацию информации методом к-средних.
Глава 1. Медицинские экспертные системы
.1 Общие сведения
Экспертная система (ЭС) - компьютерная программа, способная заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.
В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний - как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.
В эпоху массового внедрения персональных компьютеров во все сферы современной жизни естественным является стремление использовать компьютерные системы для поддержки все более сложных видов человеческой деятельности. Одной из них является деятельность врача, ключевой пункт работы которого - принятие диагностических и лечебных решений.
Принятие диагностических и лечебных решений часто оказывается затруднительным, особенно для начинающих врачей-специалистов или в тех случаях, когда врачу приходится принимать решение в ситуациях, относящихся к компетенции смежных медицинских специальностей.
В то же время значительный опыт и знания, накопленные врачами-специалистами высокого уровня - экспертами в своей области, позволяют им в большинстве случаев успешно принимать правильные диагностические и лечебные решения.
Поскольку принятие решений является результатом переработки определенной информации о пациенте и базируется на использовании накопленных знаний, можно ожидать, что компьютерные системы искусственного интеллекта и, в частности, экспертные системы (или системы, основанные на знаниях) способны помочь врачу в решении задач диагностики и выбора тактики лечения. Опираясь на знания экспертов, хранящиеся в памяти компьютера, медицинская экспертная система может помочь врачу "узнавать" клинические ситуации, характерные для тех или иных диагнозов или синдромов, оставляя за последним право принять или отвергнуть соответствующее диагностическое или лечебное решение, предложенное системой.
Область исследований, посвященная формализации способов представления знаний и построению экспертных систем (ЭС), называют инженерией знаний. Этот термин введен Е. Фейгенбаумом и в его трактовке означает привнесение принципов и средств из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов. Иными словами, экспертные системы применяются для решения неформализованных проблем, к которым относятся задачи, обладающие одной или несколькими характеристиками из следующего списка :
задачи не могут быть представлены в числовой форме;
исходные данные и знания о предметной области неоднозначны, неточны, противоречивы;
цели нельзя выразить с помощью четко определенной целевой функции;
не существует однозначного алгоритмического решения задачи.
Все вышеперечисленные свойства являются типичными для медицинских задач, так как в бо?/p>