Методы автоматизированного проектирования диагностических систем

• Автор: Воробьев, Алексей Олегович
• Шифр специальности: 05.13.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 140 с. : ил.

Содержание

Список используемых сокращений

Введение

Глава 1. Автоматизированные системы проектирования в диагностике

1.1 Логика принятия решений

1.1.1 Принципы системной диагностики.

1.1.2 Нечеткие представления.

1.1.3 Консилиум и диспут.

1.1.4 Обработка нечетких знаний

1.2 АПК для рефлексотерапии, содержащие подсистемы АП

1.2.1 Комплекс врача традиционной медицины АРМ ПЕРЕСВЕТ

1.2.2 РИСТАЭПД
Выводы.
Глава 2. Автоматизироватшое проектирование в нечетких системах
2.1 Нечеткие системы.
2.1.1 Нечеткие множества.
2.1.2 Операции над нечеткими множествами.
2.1.3 Нечеткая логика и системы нечеткого вывода.
2.2 Экспертная деятельность в САПР.
2.2.1 Содержание экспертной деятельности в САПР
2.2.2 Анализ и синтез при автоматизированном проектировании. Определение экспертной деятельности.
2.2.3. Этапы экспертной деятельности при автоматизированном проектировании
2.2.4 Формализация этапов экспертной деятельности
2.3 Математическая модель ЭАФ как тестирование сложной нечеткой системы
Выводы.
Глава 3. Разработка автоматизированной системы проектирования
3.1 Разработка ядра экспертной системы.
3.2 Модель коррекции для метода электронейростимуляции
3.2.1. Общие сведения о биоуправляемой электронейростимуляции
3.2.2. Концептуальная модель биоуправляемой электронейростимуляции.
3.3. Автоматическое создание шаблона методики коррекции по результатам обследования методом ЭАФ.
3.3.1. Понятие о рефлексогенных зонах и зонах ЗахарьинаГеда.
3.3.2. Процесс генерации шаблона методики коррекции
3.3.3 Применение ядра экспертной системы для проектирования
методики коррекции.
3.4 Аппроксимация параметров коррекции к режиму работы
аппарата.
Глава 4 Информационноаналитическая система Бинарус
4.1 Структура и архитектура системы.
4.2 Реализация ядра ЭС
4.3 Обеспечение автоматизированного проектирования в Бинарус
4.3. Поддержка нескольких пользователей.
4.5. Экспорт и импорт базы пациентов
4.6. Диагностический модуль.
4.7. Терапевтический модуль.
4.8. Автоматическое создание методики коррекции из результата
оценки состояния
4.8. Аппроксимация параметров воздействия.
Заключение.
Литература


Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в период - г. Среди них: Интеллектуальные системы (ШЕЕ А')" и "Интеллектуальные САПР (САИ-), Интеллектуальные системы (ШЕЕ АВ'Об)" и "Интеллектуальные САПР (САО-), Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе - , Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе - , Медэлектроника -, - декабря г. Минск, Беларусь. Получена золотая медаль международной выставки-конгресса "Высокие технологии. Инновации. Инвестиции" в номинации "Лучший инновационный проект в области технологий живых систем" за совместную разработку "Семейный доктор" программно-технический комплекс серии "ФОБОС-БИИАРУС", - сентября года, Санкт-Петербург. Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 работ, в том числе входящие в список рекомендованных ВАК для защиты кандидатских диссертаций. Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы из наименований. Основная часть работы изложена на 0 стр. Работа содержит рисунков и 7 таблиц. Глава 1. Диагностический процесс, построенный на рассуждениях о признаках и их сочетаниях, обосновывающих или отвергающих определенную гипотезу, фактически опирается на логику аргументации, включающую и отношения порядка на множестве аргументов. Определенный параллелизм в достижении цели посредством рассуждения существует у врачей и в интеллектуальных системах. Моделирование медицинского консилиума может осуществляться с помощью теории диспутов [1]. В то же время, в практической деятельности эксперт выстраивает последовательность умозаключений, опирающихся на представлениях о связи наблюдаемых признаков с определенным явлением. Последовательность диагностических исследований может подвергаться коррекции, а иногда и коренной трансформации, в зависимости от получаемых в процессе обследования результатов. В процессе диагностики наблюдаемые признаки оцениваются как факт за или против определенной гипотезы, как симптомы или антисимптомы (признаки-отрицания [2]) конкретного нарушения. Целью дифференциальной диагностики, как выразил это Г. Эвсрбек [3], является определение кратчайшего пути от самого яркого нарушения к диагнозу. В процессе диагностики осуществляется, прямо или косвенно, учет как непосредственных, так и опосредованных отношений между признаками и болезнями [4]. Процесс диагностического рассуждения может возвращаться к предыдущим шагам и состояниям, удаляя некоторые допущения и аргументы из соответствующих множеств и рассуждая заново с учетом новых фактов (аргументов) и принятия новых допущений. В этих случаях проблема управления выбором правил вывода превращается в проблему реализации рефлексивного поведения системы [5]. Синтезом познавательных процедур, объединяющим правила правдоподобного вывода, порождающие гипотезы о причинах, правила вывода но аналогии, абдуктивный вывод и индуктивные обобщения, является М-рассуадение. Как и в логике аргументации, в М-рассуждении высказывания оцениваются посредством сопоставления аргументов «за» и «против» [6]. На расширенной логике аргументации реализованы такие . М-рассуждения, что [7]: 1) условия их применимости могут быть точно определены (и даже аксиоматизированы); 2) состоят из последовательной рекуррентной реализации двух типов правил правдоподобного вывода, которые применяются к начальному состоянию данных и к последующим состояниям данных, порожденных применением этих правил; 3) подразделяются на правила порождения гипотез о причинах эффектов (множеств свойств объектов) и на правила прогнозирования наличия или отсутствия свойств у объектов (правила вывода по аналогии); 4) множество порожденных гипотез принимается лишь в силу выполнимости критерия достаточного основания, формулируемого как специальная аксиома, регулирующая и принятие гипотез и расширение исходной выборки (начального состояния базы данных - БД); 5) заключительным этапом является порождение индуктивных обобщений.