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骨肿瘤辅助诊断专家系统的研究

摘要第6-11页
    中文摘要第6-8页
    英文摘要第8页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 概述第11-12页
    1.2 计算机辅助诊断专家系统在医疗诊断中的应用第12-15页
    1.3 计算机辅助诊断专家系统的开发与研制第15-19页
        1.3.1 智能程序设计语言第15-17页
        1.3.2 骨架系统第17页
        1.3.3 专家系统专用集成开发工具第17-18页
        1.3.4 通用程序设计语言第18页
        1.3.5 小结第18-19页
    1.4 课题的内容和难点第19-21页
        1.4.1 课题主要内容第19-20页
        1.4.2 课题存在的难点第20-21页
第二章 专家系统概述及关键技术剖析第21-34页
    2.1 专家系统的基本原理与结构第22-24页
    2.2 专家系统中的知识表示第24-27页
        2.2.1 常用的知识表示方法第25-26页
        2.2.2 不确定知识的表示第26-27页
        2.2.3 小结第27页
    2.3 专家系统中的推理第27-29页
        2.3.1 推理的分类第27-29页
        2.3.2 不确定推理第29页
    2.4 专家系统的知识获取第29-32页
        2.4.1 人工智能学习方法第30-32页
        2.4.2 统计学习方法第32页
    2.5 总结第32-34页
第三章 骨肿瘤辅助诊断专家系统研究第34-68页
    3.1 骨肿瘤及临床诊断的特点第34-38页
        3.1.1 骨肿瘤的发病机理第34页
        3.1.2 骨肿瘤的诊断第34-37页
        3.1.3 骨肿瘤的治疗第37-38页
    3.2 骨肿瘤知识的表达和关系数据模型第38-52页
        3.2.1 骨肿瘤的分类和诊断第38-40页
        3.2.2 骨肿瘤诊断信息的分类第40-42页
        3.2.3 骨肿瘤信息和知识的表达第42-48页
            3.2.3.1 骨肿瘤知识的产生式规则表示第43页
            3.2.3.2 骨肿瘤知识的框架表示第43-48页
        3.2.4 关系模型和框架知识表示的实现第48-51页
        3.2.5 骨肿瘤知识库的数据库实现第51-52页
    3.3 骨肿瘤辅助诊断专家系统的推理机制研究第52-63页
        3.3.1 骨肿瘤的诊断步骤及特点第53-54页
        3.3.2 骨肿瘤类比推理模型第54-56页
        3.3.3 骨肿瘤统计模糊推理模型第56-62页
            3.3.3.1 统计模糊推理模型的数学基础第56-58页
            3.3.3.2 统计模糊推理模型的构建第58-61页
            3.3.3.3 骨肿瘤统计模糊推理模型隶属函数的确定第61-62页
        3.3.4 骨肿瘤的混合推理模型的实现第62-63页
    3.4 基于骨肿瘤X光图像内容知识的获取研究第63-65页
    3.5 系统的评价方法第65-67页
    3.6 小结第67-68页
第四章 骨肿瘤辅助诊断系统原型的开发第68-83页
    4.1 骨肿瘤辅助诊断系统描述第68页
    4.2 骨肿瘤辅助诊断系统的概要设计第68-70页
        4.2.1 骨肿瘤辅助诊断系统结构第68-70页
        4.2.2 开发工具简介第70页
    4.3 原始数据库和知识库的基本结构第70-76页
        4.3.1 原始数据库逻辑视图第70-73页
        4.3.2 知识库逻辑视图第73-76页
    4.4 图像数据库实现技术第76-81页
        4.4.1 图像数据的存入操作(以CByteArray为例)第78-80页
        4.4.2 图像数据的读取操作(以CLongBianary为例)第80-81页
    4.5 其他主要模块的设计思路第81-83页
        4.5.1 图像处理模块第81页
        4.5.2 推理模块第81页
        4.5.3 系统维护模块第81-82页
        4.5.4 用户接口模块第82-83页
第五章 总结与展望第83-86页
学习期间发表的论文第86-87页
参考文献第87-91页
致谢第91页

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