基于人工智能的超声融栓功率控制方法的研究

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血栓类疾病已成为危害人类健康的主要杀手之一,世界医学界对此十分关注,在治疗研究方面也正在逐步深入.介入式超声血栓消融仪正是在这种背景下应运而生的,它具有广阔的发展前景,但是包括智能诊断以及在治疗过程中超声功率剂量控制方法的研究一直未能圆满解决,影响了该领域智能化的进一步完善与发展.文中介绍了血栓消融医疗专家诊断系统的实现原理,首先以血栓实验作为血栓消融专家系统建立过程中知识获取的重要手段,通过与医学专家交流并根据其临床经验,分析实验及实验数据,为血栓消融专家诊断系统及其功率控制方法的研究奠定了医学理论基础.建立了一套超声血栓消融专家系统,即对不同的病例个体采取不同的治疗方案(初始治疗功率和治疗时间),使治疗效果趋于更好.该文采取了专家系统与神经网络相结合的人工智能方法,以BP神经网络为手段,以专家系统所建立的规则库量化的规则为原始训练数据,根据对专家规则训练后所得到的稳定的权值与阈值分布,构造了专家系统推理机中的神经网络专家控制器,并通过仿真实验,在理论方法上实现了治疗过程中的状态输入与超声功率的控制关系,使得该系统在治疗过程中,针对不同情况的输入,按照专家系统软件中的专家规则,输出一个与之对应的符合要求的功率参数.模拟医疗专家组的会诊情况,建立了专家会诊模块.利用专家病例库对已有病例的学习及"经验"积累,对现有病例进行治疗,将单一的专家系统拓展到一个专家系统组进行选择,再将此专家系统组拓展到不同地域的医疗机构的网络上,从而实现了资源的共享,提高了专家系统病例库的利用率及治疗血栓消融的工作效率,为血栓消融智能诊断开辟了新的道路.
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