基于混合推理的骨折智能诊断与治疗系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-28页 |
| ·课题的来源 | 第14页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第14-17页 |
| ·医疗专家系统的国内外研究发展概况 | 第17-20页 |
| ·专家系统的构建技术的研究发展概况 | 第20-25页 |
| ·骨折智能诊断与治疗系统构建中的难题 | 第25页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第25-28页 |
| 第2章 基于规则推理的诊断代码获取方法的研究 | 第28-43页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·骨折代码诊断的原理 | 第28-32页 |
| ·骨折代码诊断中知识的表示 | 第32-34页 |
| ·非精确推理模型的建立 | 第34-36页 |
| ·推理控制策略的研究 | 第36-40页 |
| ·实例 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 基于模糊集合论的案例推理技术的研究 | 第43-61页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·案例推理的原理 | 第43-45页 |
| ·病历案例的表达模型 | 第45-53页 |
| ·模糊集合的概念与性质 | 第45-47页 |
| ·病历案例的特性分析 | 第47-51页 |
| ·病历案例的模糊集表示 | 第51-53页 |
| ·病历案例的组织及检索模型 | 第53-56页 |
| ·病历案例的组织 | 第53-55页 |
| ·病历案例的检索 | 第55-56页 |
| ·基于模糊集合论的病历案例相似度的计算 | 第56-58页 |
| ·案例的自学习过程 | 第58-59页 |
| ·实例 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第4基 于案例推理的混合智能诊断技术的研究 | 第61-68页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·案例推理与软计算方法相融合的智能诊断技术的研究 | 第61-63页 |
| ·案例推理与规则推理相融合的智能诊断技术的研究 | 第63-64页 |
| ·骨折智能诊断与治疗系统的智能诊断过程的研究 | 第64-66页 |
| ·实例 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 数字图像处理技术在系统中的应用研究 | 第68-82页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·X 线图像的成像机理与特性分析 | 第68-72页 |
| ·X 线图像的成像机理 | 第68-69页 |
| ·X 线图像的特征分析 | 第69-72页 |
| ·X 线图像的表示 | 第72-76页 |
| ·X 线图像的增强处理 | 第76-81页 |
| ·对比度增强 | 第76-77页 |
| ·锐利度增强 | 第77-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第6章 骨折整复动作的量化与参数化研究 | 第82-101页 |
| ·引言 | 第82页 |
| ·X 线图像处理与分析流程 | 第82-84页 |
| ·X 线图像的分析 | 第84-89页 |
| ·基于边界的图像分割技术的研究 | 第84-85页 |
| ·图像的二值化处理与边缘的细化 | 第85-87页 |
| ·特征点提取方法的研究 | 第87-89页 |
| ·特征角和特征距的计算分析 | 第89-95页 |
| ·延迟愈合与不愈合骨折的治疗 | 第95-96页 |
| ·整复动作的实现 | 第96-98页 |
| ·实例 | 第98-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 结论 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-111页 |
| 附录 | 第111-112页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113页 |
