| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第14-15页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第15-16页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 背景知识 | 第17-29页 |
| 2.1 《临床路径》(2016年发布版本) | 第17页 |
| 2.2 回答集程序和LP~(MLN) | 第17-25页 |
| 2.2.1 回答集程序 | 第18-21页 |
| 2.2.2 LP~(MLN) | 第21-25页 |
| 2.3 SNOMED CT | 第25-28页 |
| 2.3.1 概念表 | 第25-26页 |
| 2.3.2 描述表 | 第26-27页 |
| 2.3.3 关系表 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 CPGs中的疾病诊断知识 | 第29-36页 |
| 3.1 医学术语及其关系 | 第29页 |
| 3.2 疾病诊断标准 | 第29-33页 |
| 3.2.1 诊断要素 | 第29-31页 |
| 3.2.2 诊断逻辑 | 第31-32页 |
| 3.2.3 医学证据分级 | 第32-33页 |
| 3.3 社区获得性肺炎的疾病诊断标准 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于CPGs的疾病诊断知识表示模型 | 第36-49页 |
| 4.1 医学术语及其关系的表示 | 第36-38页 |
| 4.1.1 疾病诊断术语库的构建 | 第36-38页 |
| 4.1.2 疾病诊断术语语库的存储 | 第38页 |
| 4.2 疾病诊断标准的表示 | 第38-48页 |
| 4.2.1 属性图模型 | 第39-40页 |
| 4.2.2 基于属性图模型的疾病诊断知识表示模型构建 | 第40-46页 |
| 4.2.3 疾病诊断知识表示模型的存储 | 第46-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于CPGs的疾病诊断模型 | 第49-76页 |
| 5.1 疾病诊断规则 | 第49-54页 |
| 5.1.1 疾病诊断场景 | 第49-51页 |
| 5.1.2 疾病诊断规则定义 | 第51-54页 |
| 5.2 疾病诊断规则的LP~(MLN)表示 | 第54-62页 |
| 5.2.1 疾病诊断知识表示模型的表示 | 第54-57页 |
| 5.2.2 病历信息的表示 | 第57-58页 |
| 5.2.3 疾病诊断规则的表示 | 第58-62页 |
| 5.3 基于LP~(MLN)的疾病诊断推理 | 第62-64页 |
| 5.4 基于CPGs的疾病诊断模型设计 | 第64-68页 |
| 5.4.1 基于CPGs的疾病诊断模型基本框架 | 第64-65页 |
| 5.4.2 疾病诊断知识事实库构建模块 | 第65-66页 |
| 5.4.3 病历记录格式转换模块 | 第66页 |
| 5.4.4 事实集预处理模块 | 第66-67页 |
| 5.4.5 基于疾病诊断规则的推理模块 | 第67-68页 |
| 5.5 应用案例 | 第68-74页 |
| 5.5.1 社区获得性肺炎诊断案例分析 | 第68-74页 |
| 5.5.2 面向《2015执业医师手持本病例分析》的应用效果及评价 | 第74页 |
| 5.6 本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第76页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第82页 |