專利名稱：全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行醫(yī)學(xué)輔助診斷技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法。
背景技術(shù)：
隨著電子技術(shù)、信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，一種采用計(jì)算機(jī)來幫助人們進(jìn)行某些復(fù)雜的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處理和分析的行為，越來越受到醫(yī)學(xué)家們的重視和青睞，從而孕育出了計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)。國(guó)外開展計(jì)算機(jī)醫(yī)學(xué)輔助診斷方法的研究比較早，最初可以追溯到上世紀(jì)的70年代，那時(shí)的研究工作主要放在肺塵病人的肺塵癥檢測(cè)上，采用的方法是基于胸部圖像的Fourier變換頻譜分析法和共生矩陣的統(tǒng)計(jì)分析法。到了20世紀(jì)的后期，學(xué)者們更多地采取人為的在圖像中選擇出感興趣的區(qū)域(ROI)，然后利用Fourier頻譜法或者圖像的幾何特征、分形維數(shù)、特征集組合等對(duì)其進(jìn)行特征計(jì)算和分析。近十多年來，國(guó)外從事醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)輔助診斷方面的研究范圍越來越廣，如乳腺癌的診斷、醫(yī)學(xué)超聲肝臟組織的特征研究、人體腦電信息的輔助診斷研究(癲癇疾病的發(fā)病預(yù)警)等等。但目前從事醫(yī)學(xué)生化檢測(cè)數(shù)據(jù)的輔助診斷技術(shù)研究還處于剛剛起步的階段，還沒有在臨床上得到應(yīng)用，所以在這方面開展一些卓有成效的研究在醫(yī)學(xué)上是非常有意義的。
目前開展的對(duì)人體血相指數(shù)的檢測(cè)中，除了檢測(cè)人體靜脈血中的血糖濃度外，還需要檢測(cè)乳酸、血脂、膽固醇等參數(shù)，因?yàn)閷?duì)這些參數(shù)的綜合分析能更好地動(dòng)態(tài)反映出糖尿病患者的病因及其相應(yīng)的治療措施，這對(duì)臨床具有非常重要的意義?？v觀世界各國(guó)對(duì)這些指數(shù)的檢測(cè)方法，目前有試紙檢測(cè)法和儀器檢測(cè)法兩種，而試紙檢測(cè)法只能對(duì)血糖指數(shù)進(jìn)行一些粗略的估算，儀器檢測(cè)法能比較準(zhǔn)確地對(duì)一些血相指數(shù)進(jìn)行測(cè)試，但對(duì)這些測(cè)試結(jié)果采取一些什么方法來進(jìn)行后處理是非常重要的，因?yàn)閱尉湍骋豁?xiàng)血項(xiàng)指數(shù)在臨床上往往不能說明太多的問題，也不能為醫(yī)生診治病人提供太多的信息，但把多項(xiàng)指數(shù)綜合起來進(jìn)行一些分析卻能發(fā)現(xiàn)很多問題，這也是臨床上所期望的。我們研究的“全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法”，就是針對(duì)多項(xiàng)生化檢測(cè)指數(shù)，如血糖、乳酸、酮體、膽固醇等來進(jìn)行一些數(shù)學(xué)分析處理，以便發(fā)現(xiàn)某些潛在的規(guī)律性，或者得到一些在臨床上有價(jià)值的數(shù)據(jù)，或者為臨床醫(yī)生提供第二個(gè)診斷觀點(diǎn)，所有這些就是“全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法”所要解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法，它是建立在目前現(xiàn)有技術(shù)中的全血生化檢測(cè)儀器的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)通信把儀器測(cè)得的血糖、乳酸、酮體、膽固醇等參數(shù)上傳到PC機(jī)，通過PC機(jī)來對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理工作，然后提取出某些在臨床上有價(jià)值的特征值，再根據(jù)這些特征值尋找出某些規(guī)律性的東西，從而為病人或醫(yī)生提供一些非常有價(jià)值的數(shù)據(jù)。
本發(fā)明是通過如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的一種全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法，其特征在于該方法首先將裝有數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、曲線繪制模塊、分形數(shù)據(jù)處理模塊、粗糙集處理模塊和分類決策模塊程序的計(jì)算機(jī)通過串行通信模塊與全血生化檢測(cè)儀器的串口連接，把檢測(cè)得到的生化多參數(shù)值傳到該計(jì)算機(jī)中并保存，進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，然后通過界面上的按鍵選擇對(duì)數(shù)據(jù)分兩種情況進(jìn)行如下處理(1)若對(duì)病人同一血相指數(shù)進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)和分析，當(dāng)完成數(shù)據(jù)通信后，對(duì)所保存的數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理首先通過數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化或求方差；然后調(diào)用曲線繪制模塊，將經(jīng)處理的數(shù)組在直角坐標(biāo)系中繪出曲線或繪出方差圖；再利用分形數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)所述圖形求出分維數(shù)，最后根據(jù)求出的分維數(shù)得出預(yù)測(cè)診斷結(jié)果；(2)若對(duì)病人的多項(xiàng)血相指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)診斷，當(dāng)完成數(shù)據(jù)通信后，對(duì)所保存的數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理則首先調(diào)用粗糙集處理模塊，對(duì)病人的各項(xiàng)血相指數(shù)按照某一項(xiàng)系列血相指數(shù)值進(jìn)行范圍劃分；再根據(jù)粗糙集的條件屬性進(jìn)行知識(shí)約簡(jiǎn)，去掉不重要的條件屬性；然后再根據(jù)等價(jià)類和決策屬性求出相對(duì)于各個(gè)條件屬性的正域；利用分類決策模塊根據(jù)所求得的正域再找出影響關(guān)鍵條件屬性，這些條件屬性就是決定分類結(jié)果的主要屬性，最后根據(jù)分類結(jié)果得出診斷結(jié)果。
本發(fā)明的技術(shù)特征還在于所述的分維數(shù)的計(jì)算是利用公式D=limϵ→0lnN(A,ϵ)ln(1ϵ)]]>計(jì)算出所述曲線的盒維數(shù)。
本發(fā)明所述的等價(jià)類是指血糖、乳酸、酮體、膽固醇四項(xiàng)血相指數(shù)。
本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)及有益效果①可通過分形分析功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)單個(gè)病人多次測(cè)得的某項(xiàng)血相指數(shù)進(jìn)行診斷或者對(duì)某個(gè)地區(qū)多個(gè)病人的同一血相指數(shù)進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)分析，這樣有利于區(qū)域性的流行病學(xué)研究，同時(shí)也能對(duì)病人的病情進(jìn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估，從而有利于疾病的早期診斷與治療，這在臨床上是具有非常重要意義的。
②粗糙集分析是通過知識(shí)的相關(guān)性和知識(shí)的約簡(jiǎn)來完成疾病的一種診斷行為，它在分析多參數(shù)血相指數(shù)的基礎(chǔ)上，快速地對(duì)糖尿患者進(jìn)行診斷，準(zhǔn)確率高，可達(dá)到95％以上。同時(shí)，還可為糖尿病患者提供一種便利的自測(cè)診斷。
③分形分析和粗糙集分析是相輔相成的，它們共同完成多參數(shù)血相指數(shù)的分析處理，最后給出診斷結(jié)果。分形分析是針對(duì)單一生化參數(shù)的多次測(cè)量值來進(jìn)行分析處理的，它既可對(duì)單個(gè)病人，也可對(duì)多個(gè)病人的某一血相指數(shù)來進(jìn)行處理，同時(shí)它還能完成疾病的發(fā)展態(tài)勢(shì)評(píng)估；而粗糙集分析則是針對(duì)單個(gè)病人的多項(xiàng)血相指數(shù)來進(jìn)行診斷的，因此在診斷上與分形分析互為補(bǔ)充。所以，當(dāng)用粗糙集分析得到診斷結(jié)果后，再用分形分析法去評(píng)估一下這個(gè)診斷結(jié)果的發(fā)展態(tài)勢(shì)，從而有利于病情的早期發(fā)現(xiàn)和治療。
④通過這個(gè)診斷方法，能為非醫(yī)務(wù)工作者提供一種診斷結(jié)果，從而有利于提高全民大眾化的健康保健意識(shí)。另外，也能為醫(yī)務(wù)工作者提供第二個(gè)診斷結(jié)果，所以有利于醫(yī)生對(duì)疾病的快速診斷治療。


圖1為本發(fā)明實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信的系統(tǒng)圖。
圖2為全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法的功能模塊流程框圖。
圖3為全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法軟件流程框圖。
圖4為本發(fā)明的主界面程序流程框圖。
圖5為本發(fā)明的診斷界面程序流程框圖。
圖6為分形數(shù)據(jù)處理模塊程序流程框圖。
圖7為粗糙集處理模塊程序流程框圖。
圖8為曲線繪制模塊程序流程框圖。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明是為實(shí)現(xiàn)全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷功能而設(shè)計(jì)的。它是建立在目前現(xiàn)有技術(shù)中的全血生化檢測(cè)儀器的基礎(chǔ)上，通過通信接口模塊把儀器測(cè)得的血糖、乳酸、酮體、膽固醇等參數(shù)傳到PC機(jī)上(如圖1所示)。裝在PC上的整個(gè)軟件系統(tǒng)由數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、曲線繪制模塊、分形數(shù)據(jù)處理模塊、粗糙集知識(shí)約簡(jiǎn)模塊和分類決策模塊組成(如圖2所示)。系統(tǒng)可安裝在裝有Windos98以上版本的普通PC機(jī)上。
全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法主要由輔助診斷方法主界面和輔助診斷方法診斷界面組成，通過主界面上的“數(shù)據(jù)讀取”按鍵，可方便地實(shí)現(xiàn)串口通信，即把帶有串口通信的“全血多參數(shù)生化檢測(cè)儀器”上測(cè)得的血糖、乳酸、酮體、膽固醇等參數(shù)上傳到PC機(jī)。然后根據(jù)安裝在PC機(jī)上的輔助診斷方法的主界面進(jìn)行相關(guān)的操作，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)接口送來的全血生化數(shù)據(jù)進(jìn)行一些相關(guān)的處理分析，最后給出一些輔助診斷結(jié)果，并給出相應(yīng)的態(tài)勢(shì)評(píng)估和分析曲線圖。
下面結(jié)合附圖對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的軟件流程框圖、輔助診斷方法的主界面、輔助診斷方法的診斷界面以及數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、曲線繪制模塊、分形數(shù)據(jù)處理模塊、粗糙集知識(shí)約簡(jiǎn)模塊和分類決策模塊作進(jìn)一步說明。
1.軟件流程圖3為全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法軟件流程框圖。程序運(yùn)行過程如下通過界面上的按鍵選擇對(duì)數(shù)據(jù)分兩種情況進(jìn)行如下處理第一種情況是實(shí)現(xiàn)對(duì)單個(gè)病人多次測(cè)得的某項(xiàng)血相指數(shù)進(jìn)行診斷或者對(duì)某個(gè)地區(qū)多個(gè)病人的同一血相指數(shù)進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)分析。程序進(jìn)入步驟1完成數(shù)據(jù)通信功能，把檢測(cè)得到的大量生化多參數(shù)值上傳計(jì)算機(jī)并保存到相應(yīng)的文件中，為后面的數(shù)據(jù)處理提供依據(jù)。進(jìn)入步驟2，將上面保存的數(shù)據(jù)取出來進(jìn)行歸一化處理，即用某一病人的某項(xiàng)血相指數(shù)系列值去除這一系列中的最大值，得到小于或等于1的數(shù)組，如血糖數(shù)組等，然后用這一數(shù)組在直角坐標(biāo)系中畫出圖形，或根據(jù)方差計(jì)算公式(σ2＝(Xi-X)2)，求出每項(xiàng)指數(shù)的方差值，再進(jìn)入步驟3根據(jù)方差值在直角坐標(biāo)系中繪出方差圖。其中Xi、X分別為單個(gè)樣本值和樣本的平均值。通過這些圖，我們就能直觀地看出各個(gè)樣本值的分布情況及各個(gè)時(shí)段所測(cè)得的值之間關(guān)系。進(jìn)入步驟4求出分維數(shù)，即根據(jù)這些曲線圖，用不同尺度的正方形盒子去覆蓋它，從而可得到總的盒子數(shù)，利用公式(1)即可求出曲線的分維數(shù)D。最后根據(jù)求出的分維數(shù)得出診斷結(jié)果，即進(jìn)入到步驟10。
D=limϵ→0lnN(A,ϵ)ln(1ϵ)---(1)]]>從數(shù)學(xué)的角度分析可知，曲線的分維數(shù)值在某種程度上反映了曲線的某種特性——曲線的曲折程度，分維數(shù)越大，曲折性越強(qiáng)，分維數(shù)越小，曲折性越弱。所以分維數(shù)值能很好地反應(yīng)某一時(shí)期血相指數(shù)的變化情況。
第二種情況是對(duì)單個(gè)病人的多項(xiàng)血相指數(shù)進(jìn)行分析診斷。
如圖3所示，首先通過步驟1把某種型號(hào)的全血生化檢測(cè)儀器測(cè)得的所有病人的各項(xiàng)血相指數(shù)(如血糖、乳酸、酮體、膽固醇等)傳入到計(jì)算機(jī)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)值進(jìn)行相應(yīng)的劃分很高、高、正常，即進(jìn)入到步驟5，具體劃分情況見表1；然后進(jìn)入步驟6，根據(jù)粗糙集的條件屬性，將血糖、乳酸、酮體、膽固醇等看作四個(gè)條件屬性，把分類結(jié)果是否糖尿病看作決策屬性。再利用粗糙集的知識(shí)約簡(jiǎn)去掉不重要的條件屬性，也就是找出血糖、乳酸、酮體、膽固醇之間相關(guān)性最強(qiáng)的條件屬性(即等價(jià)類)，再根據(jù)等價(jià)類求出決策屬性相對(duì)于各個(gè)條件屬性的正域，即進(jìn)入到步驟7，然后進(jìn)入到步驟8根據(jù)所求得的正域再找出影響決策屬性的各個(gè)條件屬性，這些條件屬性就是決定分類結(jié)果的主要屬性，再根據(jù)這些條件屬性進(jìn)行分類決策，即進(jìn)入到步驟9，最后進(jìn)入步驟10根據(jù)分類結(jié)果得出診斷結(jié)果。
表1血糖乳酸 酮體膽固醇正常(空腹) 正常 正常正常(3.9-6.1mmol/L) (0.6-1.8mmol/L) (＜0.5mmol/L) (2.84~5.68mmol/L)很高很高(＞10mmol/L)(＞2.3mmol/L)高 高 高 高(6.4-10mmol/L) (2.0-2.2mmol/L) (＞0.7mmol/L) (＞6.0mmol/L)
2.輔助診斷方法主界面程序設(shè)計(jì)圖4為本發(fā)明的主界面程序流程框圖。程序運(yùn)行后，首先進(jìn)入到“全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法”的主界面，程序進(jìn)入到步驟12，對(duì)鍵盤進(jìn)行掃描，若是“數(shù)據(jù)讀取”按鍵被按下，則通過計(jì)算機(jī)的串行接口把連接到各類生化測(cè)試儀器所測(cè)得的數(shù)據(jù)讀取到計(jì)算機(jī)的內(nèi)存中，同時(shí)在主界面的“數(shù)據(jù)顯示”圖像框中顯示出讀取進(jìn)來的數(shù)據(jù)，即進(jìn)入到步驟19。數(shù)據(jù)讀取結(jié)束后，同時(shí)還會(huì)把讀取到內(nèi)存中的數(shù)據(jù)保存到程序指定的存儲(chǔ)設(shè)備上，為以后的數(shù)據(jù)后處理用；若是“停止讀取”按鍵按下，則調(diào)停止數(shù)據(jù)讀取子程序，并返回到鍵盤掃描狀態(tài)；若是“清數(shù)據(jù)區(qū)”按鍵被按下，則調(diào)用清數(shù)據(jù)區(qū)子程序；若是“校正”按鍵被按下，則進(jìn)入到步驟22，即發(fā)送測(cè)試碼，這一步主要是為全血測(cè)試儀器的電極參數(shù)校正而設(shè)計(jì)的，通過它能把儀器的校正參數(shù)發(fā)送給測(cè)試儀器，以便實(shí)現(xiàn)儀器測(cè)試參數(shù)的校正；若是“數(shù)據(jù)分析”按鍵按下，程序進(jìn)入到步驟17，則程序立即進(jìn)入輔助診斷方法診斷界面，從而可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的后處理工作；若是“關(guān)閉程序”按鍵按下，則程序立即退出工作狀態(tài)。程序工作流程見圖4所示。
3.輔助診斷方法診斷方法界面設(shè)計(jì)圖5為本發(fā)明的診斷界面程序流程框圖。當(dāng)主界面上的“數(shù)據(jù)分析”按鍵被按下，則程序進(jìn)入到輔助診斷方法的診斷界面，同時(shí)掃描各按鍵，即進(jìn)入到步驟24。若是“繪制曲線”按鍵被按下，則程序進(jìn)入到步驟25，開始在曲線繪制的窗口中繪制出某個(gè)病人在某一時(shí)期內(nèi)多次測(cè)得的某一參數(shù)的曲線圖，如血糖的變化曲線圖，或者酮體的變化曲線圖，然后根據(jù)曲線的變化情況可采用分形的方法，進(jìn)行分維特征值的分析，從而進(jìn)入到步驟26，若要查看分形分析的結(jié)果，可通過選擇按鍵“診斷結(jié)果”，在結(jié)果的窗口中看到分形方法分析的結(jié)果。若要采用粗糙集分析方法，則可以通過選擇按鍵“粗糙集分析”法進(jìn)行分析，程序進(jìn)入到步驟27，分析的結(jié)果也可通過選擇按鍵“診斷結(jié)果”進(jìn)行診斷結(jié)果顯示。若“退出”按鍵被按下，則程序進(jìn)入到步驟30，退出診斷界面回到主界面，在主界面上通過選擇按鍵“關(guān)閉程序”，整個(gè)系統(tǒng)程序關(guān)閉，退出到Windos界面。程序流程見圖5所示。
4.數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊主要是對(duì)串口送來的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化、求方差、均值等過程的數(shù)據(jù)分析處理工作，即進(jìn)入到圖3中的步驟2，它是為進(jìn)入后續(xù)的分形數(shù)據(jù)的處理模塊做好準(zhǔn)備。具體過程是通過輔助診斷方法主界面上的“數(shù)據(jù)讀取”按鍵，可把擁有串口通信接口的全自動(dòng)血液分析儀器測(cè)得的生化數(shù)據(jù)傳輸?shù)絇C機(jī)，為數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析處理做好準(zhǔn)備。主界面上的數(shù)據(jù)顯示窗口是為顯示讀取進(jìn)來的數(shù)據(jù)用的，若數(shù)據(jù)讀取完畢，則可通過“數(shù)據(jù)分析”按鍵打開輔助診斷方法界面，從而可進(jìn)入到數(shù)據(jù)處理分析、診斷窗口。
5.分形數(shù)據(jù)處理模塊圖6為分形數(shù)據(jù)處理模塊程序流程框圖。分形數(shù)據(jù)處理模塊是根據(jù)數(shù)據(jù)自身的特點(diǎn)計(jì)算出它們的分形特征值，并將這些值作為疾病發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)和評(píng)估，并能對(duì)患者作出預(yù)警性的報(bào)告，所以這個(gè)模塊很重要，它是整個(gè)分析系統(tǒng)中的一個(gè)非常重要的部分。在具體計(jì)算曲線的分形維數(shù)時(shí)，我們選用了盒子法計(jì)算分維數(shù)。因?yàn)樗绕渌挠?jì)算方法(如地毯法、基于分形布朗運(yùn)動(dòng)自相似模型的分形維數(shù)估計(jì)方法、分形布朗運(yùn)動(dòng)的小波分解系數(shù)等)簡(jiǎn)單，運(yùn)算時(shí)間短，并且精度也可達(dá)到我們的要求。具體過程是當(dāng)進(jìn)入到輔助診斷界面后，可通過“統(tǒng)計(jì)分析”按鍵對(duì)所有測(cè)得的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，分析的結(jié)果可在曲線繪制方框中繪制出來，從而可得到直觀的結(jié)果。若需進(jìn)一步分析，如對(duì)某個(gè)階段或某個(gè)區(qū)域的病人作一個(gè)預(yù)測(cè)性分析，或者對(duì)某個(gè)病人連續(xù)測(cè)得的數(shù)十項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行分析，可通過“分形分析”按鍵進(jìn)行分析。具體過程是用某一病人的某項(xiàng)血相指數(shù)的系列值去除這一系列中的最大值，得到小于或等于1的數(shù)組，如血糖數(shù)組等，然后用這一數(shù)組在直角坐標(biāo)系中畫出圖形，或根據(jù)方差計(jì)算公式(σ2＝(Xi-X)2)，求出每項(xiàng)指數(shù)的方差值，再根據(jù)方差值在直角坐標(biāo)系中繪出方差圖，即進(jìn)入到步驟31；其中Xi、X分別為單個(gè)樣本值和樣本的平均值。然后用某一尺度的盒子去覆蓋所畫出的曲線圖所得到的盒子總數(shù)，即進(jìn)入到步驟32；進(jìn)入到步驟33后，主要是完成分維數(shù)的計(jì)算，即在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)系中將盒子的總數(shù)與其所用的量測(cè)尺度的倒數(shù)進(jìn)行線性擬合，擬合后所得到的直線斜率即為所求曲線的分維數(shù)。具體計(jì)算公式如下D=limϵ→0lnN(A,ϵ)ln(1ϵ)]]>其中D為盒維數(shù)，ε為不同的尺度，N(A，ε)為某一尺度下所測(cè)得的盒子總數(shù)。根據(jù)上式即可測(cè)出曲線的盒維數(shù)。最后根據(jù)計(jì)算出的分維數(shù)給出病人診斷結(jié)果或者疾病的預(yù)測(cè)，進(jìn)入到步驟34。從數(shù)學(xué)意義上可知盒維數(shù)值D可反映出某一段曲線的曲折程度，數(shù)值D越大，曲線的曲折性越大，所以數(shù)值D能很好地反映出某一病人在某個(gè)時(shí)期或者某一地區(qū)的某種疾病分布情況(若用某一地區(qū)多個(gè)病人所得到的同一血項(xiàng)指數(shù)值作為研究對(duì)象)，或者某個(gè)病人的病情發(fā)展趨勢(shì)。詳細(xì)工作流程見圖6。
6.粗糙集知識(shí)約簡(jiǎn)及分類決策模(1)理論的提出及推導(dǎo)根據(jù)粗糙集的知識(shí)屬性將全血生化檢測(cè)儀器測(cè)得的四項(xiàng)參數(shù)以知識(shí)形式表達(dá)出來，然后根據(jù)知識(shí)的條件屬性進(jìn)行知識(shí)約簡(jiǎn)。而分類決策模塊是對(duì)知識(shí)約簡(jiǎn)過程中所獲得的知識(shí)進(jìn)行分類決策，以便得出患者的病情發(fā)展態(tài)勢(shì)等。具體過程根據(jù)決策表的知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)，我們將四種測(cè)試參數(shù)值，即血糖、乳酸、酮體、膽固醇用決策表的形式表達(dá)出來，定義如下設(shè)S＝(U，A，V，f)為一知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)，A＝C∪D，C∩D＝φ，C稱為條件屬性，D稱為決策屬性集，具有條件屬性和決策屬性的知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)稱為決策表。下面我們根據(jù)表2中的病人(這里只列出了8個(gè)病人情況)情況推導(dǎo)一下血糖等條件屬性在決策屬性中所占的比例因子。
設(shè)U＝{e1，e2，e3，e4，e5，e6，e7，e8}，C＝{血糖，乳酸，酮體，膽固醇}，D＝{糖尿病}，令C1＝血糖，C2＝乳酸，C3＝酮體，C4＝膽固醇，則可求出每一個(gè)或者幾個(gè)組合的條件屬性、或者決策屬性的所有等價(jià)類如下U/{C1}＝{{e1，e2，e4，e5}，{e3，e8}，{e6，e7}}U/{C2}＝{{e1，e3}，{e2，e5，e8}，{e4，e6，e7}}U/{C3}＝{{e1，e3，e4，e5，e6}，{e2，e7，e8}}U/{C4}＝{{e1，e3，e4，e5，e6}，{e2，e7，e8}}U/{C1，C2}＝{{e1}，{e3}，{e8}，{e2，e5}，{e4}，{e6，e7}}U/{C1，C3}＝{{e1，e5}，{e3}，{e6}，{e7}，{e8}，{e2，e4}}U/{C1，C4}＝{{e1，e4，e5}，{e3}，{e2}，{e6}，{e7}，{e8}}U/{C2，C3}＝{{e1，e3}，{e5}，{e2，e8}，{e4，e7}，{e6}}U/{C2，C4}＝{{e1，e3}，{e4，e6}，{e5}，{e2，e8}，{e7}}U/{C3，C4}＝{{e1，e3，e5，e6}，{e4}，{e2，e7，e8}}U/{C1，C2，C3}＝{{e1}，{e2}，{e3},{e4}，{e5}，{e6}，{e7}，{e8}}U/{C1，C2，C4}＝{{e1}，{e2}，{e3}，{e4}，{e5}，{e6}，{e7}，{e8}}U/{C1，C3，C4}＝{{e1，e5}，{e2}，{e3}，{e4}，{e6}，{e7}，{e8}}U/{C2，C3，C4}＝{{e1，e3}，{e5}，{e6}，{e2，e8}，{e4}，{e7}}U/{C}＝{{e1}，{e2}，{e3}，{e4}，{e5}，{e6}，{e7}，{e8}}U/D＝{{e1，e2，e4，e5，e8}，{e3，e6，e7}}因?yàn)閜osC(D)＝{e1}∪{e2}∪{e3}∪{e4}∪{e5}∪{e6}∪{e7}∪{e8}＝{e1，e2，e3，e4，e5，e6，e7，e8}，k＝γC(D)＝|posC(D)|/|U|＝8/8＝1.0所以決策屬性全部依賴于條件屬性C，其依賴度為1.0。其中k為決策屬性依賴于條件屬性的比例因子。又因?yàn)闆Q策屬性D相對(duì)于各種條件屬性組合的正域可分別求出如下pos(C-{C1})(D)＝{e2，e4，e5，e6，e7，e8}≠posC(D)pos(C-{C2})(D)＝{E1，e2，e3，e4，e5，e6，e7，e8}＝posC(D)pos(C-{C3})(D)＝{Ee2，e3，e4，e5，e6，e7，e8}＝posC(D)pos(C-{C4})(D)＝{E1，e2，e3，e4，e5，e6，e7，e8}＝posC(D)pos(C-{C1，C2})(D)＝{e4}≠pos(C)(D)
pos(C-{C1，C3})(D)＝{e2，e5，e7，e8}≠pos(C)(D)pos(C-{C1，C4})(D)＝{e2，e5，e6，e8}≠pos(C)(D)pos(C-{C2，C3})(D)＝pos(C)(D)pos(C-{C2，C4})(D)＝pos(C)(D)pos(C-{C3，C4})(D)＝pos(C)(D)pos(C-{C1，C2，C3})(D)＝φpos(C-{C2，C3，C4)(D)＝{e1，e2，e4，e5，e6，e7}≠pos(C)(D)pos(C-{C1，C3,C4})(D)＝{e2，e5，e8}≠pos(C)(D)pos((C-{C1，C2，C4})(D)＝{e6}≠pos(C)(D)從上面的所有算式可看出，C的D約簡(jiǎn)即相對(duì)約簡(jiǎn)為C2，或者C3，或者C4，或者{C2，C3}，或者{C2，C4}，或者{C3，C4}，因此，我們可得出以下結(jié)論i.條件屬性C1是非常重要的，它在整個(gè)決策屬性中起著非常重要的角色；ii.條件屬性組合C1C4或者C1C3、或者C1C2在決策屬性中也起著同樣的重要角色。
表2條件屬性決策屬性病人 血糖 乳酸 酮體 膽固醇 糖尿病e1很高 正常 正常高 是e2很高 很高 高 正常是e3高正常 正常高 不是e4很高 高高 高 是e5很高 很高 正常高 是e6正常 高正常高 不是e7正常 高高 正常不是e8高很高 高 正常是所以，根據(jù)上面的兩條分類原則，我們可以得出分類規(guī)則如下i.在確定血糖指數(shù)是否為很高的情況下，若很高，那么再判斷乳酸或者酮體或者膽固醇，若這三者中有一項(xiàng)為高或者很高，則可確定被檢者患有糖尿??；ii.若血糖指數(shù)為高，則必須要在乳酸、酮體、膽固醇中有兩項(xiàng)指數(shù)為高的情況下，才能確定被檢者患有糖尿病。
(2)分類決策模塊的軟件實(shí)現(xiàn)根據(jù)上面的結(jié)論，我們可以利用粗糙集理論中，在保持分類特性不變情況下，根據(jù)現(xiàn)有知識(shí)中的條件屬性和約簡(jiǎn)規(guī)則，可以很好地實(shí)現(xiàn)分類。下面說明具體的軟件實(shí)現(xiàn)當(dāng)在診斷面板上按下“粗糙集分析”的按鈕后，程序即可進(jìn)入粗糙集分析程序模塊，程序流程圖見圖7所示。從圖7中可知，當(dāng)程序進(jìn)入到步驟35后，首先判斷血糖值是否很高？若很高，則只要乳酸、酮體、膽固醇中有一項(xiàng)指數(shù)高，就可確定被檢者可能患有糖尿病，因此，程序可依次判斷進(jìn)入到相應(yīng)的步驟中，如步驟36、37、38等，然后進(jìn)入到步驟42，得到粗糙集分析的結(jié)果；若進(jìn)入到步驟43，即在知道血糖指數(shù)高的情況下，則只要判斷出乳酸、酮體、膽固醇這三項(xiàng)指數(shù)中有兩項(xiàng)是高的情況下，即可判斷出被測(cè)試者可能患有糖尿病，即進(jìn)入到步驟44、39或者45、39、40、或者46、39、40等，然后到步驟42得到診斷結(jié)果可能糖尿??；若這三項(xiàng)中只有一項(xiàng)指數(shù)是高的情況，則可得出被檢者可能沒有患糖尿病，可能是由于其它的病癥引起這些指數(shù)的升高，即進(jìn)入到步驟41；若血糖指數(shù)正常，則可立即判斷出被檢者可能沒有患糖尿病的癥狀。見圖7所示。
7.曲線繪制模塊這個(gè)模塊的功能主要包括兩個(gè)方面，一是在數(shù)據(jù)預(yù)處理中為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的直觀表達(dá)而繪制出來的一幅幅曲線圖，以及為分形數(shù)據(jù)模塊中進(jìn)行多分辨率數(shù)據(jù)分析和處理提供有效的圖形數(shù)據(jù)來源；二是為實(shí)現(xiàn)對(duì)被檢者的病情發(fā)展態(tài)勢(shì)的預(yù)測(cè)以及區(qū)域性病情的分布情況而設(shè)計(jì)的。通過這個(gè)功能模塊可以方便地為臨床醫(yī)生提供一種直觀的曲線圖。具體實(shí)現(xiàn)過程是這樣的當(dāng)按下“曲線繪制”按鍵后，首先在曲線繪制的圖像框中顯示出所有病人的生化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的顯示以單個(gè)病人為一個(gè)數(shù)組，然后用鼠標(biāo)選中所要處理的病人，進(jìn)入步驟47，單擊鼠標(biāo)左鍵即可實(shí)現(xiàn)對(duì)進(jìn)行預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線繪制，進(jìn)入步驟49可選用單個(gè)病人處理還是多個(gè)病人處理，當(dāng)選擇好后可通過按鼠標(biāo)的左鍵完成曲線的繪制功能；當(dāng)曲線繪制完后按下鼠標(biāo)的左鍵進(jìn)入步驟54，若需要進(jìn)行“分形分析”，則選擇分形處理模塊按鍵進(jìn)行分形分析，若不進(jìn)行分形分析，則可通過再按一次鼠標(biāo)左鍵進(jìn)入步驟56，調(diào)用清屏子程序，擦去圖像框中在步驟52中所畫的曲線，然后退出曲線繪制功能。若需處理其它的病人可通過重復(fù)前面的步驟完成，即再選擇按鍵“曲線繪制”。若需要繪制區(qū)域性病情分布，可通過鼠標(biāo)選擇多個(gè)病人，然后單擊鼠標(biāo)左鍵即可實(shí)現(xiàn)區(qū)域性病情分布曲線，流程圖見圖8。
權(quán)利要求
1.一種全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法，其特征在于該方法首先將裝有數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、曲線繪制模塊、分形數(shù)據(jù)處理模塊、粗糙集處理模塊和分類決策模塊程序的計(jì)算機(jī)通過串行通信模塊與全血生化檢測(cè)儀器的串口連接，把檢測(cè)得到的生化多參數(shù)值傳到該計(jì)算機(jī)中并保存，進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，然后通過界面上的按鍵選擇對(duì)數(shù)據(jù)分兩種情況進(jìn)行如下處理(1)若對(duì)病人同一血相指數(shù)進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)和分析，當(dāng)完成數(shù)據(jù)通信后，對(duì)所保存的數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理首先通過數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化或求方差；然后調(diào)用曲線繪制模塊，將經(jīng)處理的數(shù)組在直角坐標(biāo)系中繪出曲線或繪出方差圖；再利用分形數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)所述圖形求出分維數(shù)，最后根據(jù)求出的分維數(shù)得出預(yù)測(cè)診斷結(jié)果；(2)若對(duì)單個(gè)病人的多項(xiàng)血相指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)診斷，當(dāng)完成數(shù)據(jù)通信后，對(duì)所保存的數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理則首先調(diào)用粗糙集處理模塊，對(duì)病人的各項(xiàng)血相指數(shù)按照某一項(xiàng)系列血相指數(shù)值進(jìn)行范圍劃分；再根據(jù)粗糙集的條件屬性進(jìn)行知識(shí)約簡(jiǎn)，去掉不重要的條件屬性；然后再根據(jù)等價(jià)類和決策屬性求出相對(duì)于各個(gè)條件屬性的正域；利用分類決策模塊根據(jù)所求得的正域再找出關(guān)鍵條件屬性，這些條件屬性就是決定分類結(jié)果的主要屬性，最后根據(jù)分類結(jié)果得出診斷結(jié)果。
2.按照權(quán)利要求1所述的一種全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法，其特征在于所述的分維數(shù)的計(jì)算是采用公式D=limϵ→0lnN(A,ϵ)ln(1/ϵ)]]>計(jì)算出所述曲線的盒維數(shù)。
3.按照權(quán)利要求1所述的一種全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法，其特征在于所述的等價(jià)類是指血糖、乳酸、酮體、膽固醇四項(xiàng)血相指數(shù)。
全文摘要
全血多參數(shù)生化醫(yī)學(xué)輔助診斷方法，屬于利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行醫(yī)學(xué)輔助診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明建立在目前現(xiàn)有技術(shù)中的全血生化檢測(cè)儀器的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)通信把儀器測(cè)得的血糖、乳酸、酮體、膽固醇等參數(shù)上傳到PC機(jī)，然后通過PC機(jī)來對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理工作，然后提取出某些在臨床上有價(jià)值的特征值，再根據(jù)這些特征值尋找出某些規(guī)律性的東西，從而為病人或醫(yī)生提供一些非常有價(jià)值的數(shù)據(jù)。整個(gè)軟件系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、分形數(shù)據(jù)處理模塊、粗糙集知識(shí)約簡(jiǎn)模塊、曲線繪制模塊、分類決策模塊。
文檔編號(hào)G06F19/00GK1567332SQ03137760
公開日2005年1月19日 申請(qǐng)日期2003年6月24日 優(yōu)先權(quán)日2003年6月24日
發(fā)明者王曉浩, 周兆英, 陳真誠(chéng), 劉冉, 于楊春 申請(qǐng)人:清華大學(xué)