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 |