專利名稱：基于層次結(jié)構(gòu)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)征候診斷系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種中醫(yī)征候診斷系統(tǒng)，是一種基于層次結(jié)構(gòu)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)征候診斷系統(tǒng)。用于中醫(yī)信息化智能診斷技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
中醫(yī)從整體觀的角度出發(fā)，認(rèn)為證是疾病發(fā)展過程中某一階段的病理概括，其本質(zhì)是人體機(jī)能即時狀態(tài)的綜合反映。臨床醫(yī)生通過辨證論治的過程根據(jù)“證”確定治療方法，再遣方用藥。在傳統(tǒng)的中醫(yī)診療過程中，診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性取決于臨床醫(yī)生的醫(yī)療知識水平及其個人經(jīng)驗(yàn)，具有很強(qiáng)的主觀性和不確定性。為了實(shí)現(xiàn)中醫(yī)診療的客觀化、定量化，運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)信息化、智能化診療手段是傳統(tǒng)中醫(yī)發(fā)展的必由之路。其中關(guān)鍵的一個問題就是如何準(zhǔn)確地模擬中醫(yī)的診斷過程，即建立中醫(yī)證候診斷模型，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)診斷系統(tǒng)。
經(jīng)對現(xiàn)有技術(shù)的文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，李長秦等人在《陜西中醫(yī)》2003年第24卷第10期上發(fā)表的“微機(jī)模擬中醫(yī)辨證系統(tǒng)的臨床應(yīng)用”一文，該文介紹了一個中醫(yī)藥疑難病證微機(jī)咨詢系統(tǒng)，該系統(tǒng)設(shè)有癥狀數(shù)據(jù)庫、證型數(shù)據(jù)庫、方劑數(shù)據(jù)庫、中藥數(shù)據(jù)庫，還有實(shí)現(xiàn)所有這些數(shù)據(jù)庫之間聯(lián)系的綜合數(shù)據(jù)庫，從解決疑難病證的辨治出發(fā)，并嘗試用計(jì)算機(jī)規(guī)范中醫(yī)證型，利用電腦程序模擬中醫(yī)辨證施治、遣方用藥。充分發(fā)揮了電腦超強(qiáng)的記憶、存儲、檢索、統(tǒng)計(jì)等功能，克服了人腦記憶的有限性，為臨床疑難病證治療提供了方便，經(jīng)臨床試用，結(jié)果證明，該系統(tǒng)確實(shí)有助于疑難病證的辨治。但該系統(tǒng)只是一個簡單的輔助知識庫，不能建立診斷信息與征候之間的客觀模型。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足和缺陷，提供一種基于層次結(jié)構(gòu)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)征候診斷系統(tǒng)，使其對量化的中醫(yī)“四診”特征信息進(jìn)行處理并得到征候診斷結(jié)果，能建立診斷信息與征候之間的客觀模型，并通過知識庫的形式存儲典型診斷信息和對應(yīng)征候的模式，使系統(tǒng)診斷過程更快速準(zhǔn)確。
本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，本發(fā)明包括影響因子計(jì)算模塊、征候判斷模塊、典型數(shù)據(jù)庫和可視化模塊。其連接關(guān)系為影響因子計(jì)算模塊與征候判斷模塊連接，影響因子計(jì)算模塊處理系統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)使之重組以指導(dǎo)征候判斷模塊動態(tài)建立，征候判斷模塊從影響因子計(jì)算模塊讀入重組數(shù)據(jù)推導(dǎo)出系統(tǒng)的輸出結(jié)果，典型數(shù)據(jù)庫與影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊建立雙向連接關(guān)系，為二者提供經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，后兩者讀取并修改典型數(shù)據(jù)庫中經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可視化模塊與影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊連接，能讀取影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊的輸入輸出數(shù)據(jù)，并可視化展示在使用者面前。
影響因子計(jì)算模塊是一個多元回歸方法實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)，系統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)一旦讀入，該模塊從典型數(shù)據(jù)庫中查找出對應(yīng)系數(shù)并計(jì)算出輸入數(shù)據(jù)各分量的影響因子，然后，根據(jù)影響因子的大小重組輸入數(shù)據(jù)，即影響因子大的數(shù)據(jù)保留，過小的則舍去，此重組數(shù)據(jù)輸入到征候判斷模塊。征候判斷模塊是一個復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其權(quán)值系數(shù)等參數(shù)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的模式從典型數(shù)據(jù)庫中查找得到。由此，與征候判斷模塊可以診斷出對應(yīng)輸入的征候結(jié)果。可視化模塊提供工具將系統(tǒng)輸入、重組后輸入和征候顯示出來，實(shí)現(xiàn)與使用者的互動。典型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分類別由影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊讀取和修改充實(shí)。
中醫(yī)“四診”信息與征候診斷信息之間存在一種非線性的多元映射關(guān)系，本發(fā)明通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來建立這種映射關(guān)系。由信號采集陣列獲取的多通道、高維信息經(jīng)過初步處理、提取出來的量化特征信息是高維的、大量的。處理這種數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)必然會是一種非常大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算耗時且不方便。本發(fā)明用多元回歸方法建立第一層處理模塊(影響因子計(jì)算模塊)對系統(tǒng)輸入做初步處理，結(jié)合知識庫(典型數(shù)據(jù)庫)，產(chǎn)生重組后的小規(guī)模輸入數(shù)據(jù)，然后在第二層處理模塊(征候診斷模塊)中處理后得到正確的征候結(jié)果。
本發(fā)明與以往中醫(yī)診斷系統(tǒng)對比，采用層次結(jié)構(gòu)，降低系統(tǒng)規(guī)模、減少計(jì)算時間，提高使用效率；引入影響因子來建立第二層模塊，實(shí)現(xiàn)動態(tài)模型，提高了系統(tǒng)的適應(yīng)性；引入可視化工具，提高系統(tǒng)的人性化和交互性。


圖1本發(fā)明原理框圖具體實(shí)施方式
如圖1所示，本發(fā)明包括以下四大模塊組成影響因子計(jì)算模塊、征候判斷模塊、典型數(shù)據(jù)庫、可視化模塊。
1)影響因子計(jì)算模塊本系統(tǒng)的輸入是量化后的“四診”特征信息，是一個維數(shù)確定的高維輸入量，由影響因子計(jì)算模塊讀取。影響因子計(jì)算模塊分為兩個部分，第一部分用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，采用多元逼近、多元回歸方法，計(jì)算結(jié)果為對應(yīng)各分量影響因子。第二部分根據(jù)經(jīng)驗(yàn)閾值進(jìn)行輸入量重組，即當(dāng)影響因子大于此閾值時對應(yīng)特征分量可以作為征候判斷模塊的輸入，否則舍去，從而實(shí)現(xiàn)重組輸入量。第一部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)從典型數(shù)據(jù)庫中讀取，第二部分的經(jīng)驗(yàn)閾值也保存在典型數(shù)據(jù)庫中。
2)征候判斷模塊征候判斷模塊根據(jù)重組后的輸入量的組成，到典型數(shù)據(jù)庫中查找出對應(yīng)的模式建立一個多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由此網(wǎng)絡(luò)推斷出對應(yīng)于輸入量的征候，即得到診斷結(jié)果。
3)典型數(shù)據(jù)庫典型數(shù)據(jù)庫保存的內(nèi)容有影響因子計(jì)算模塊第一部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，影響因子計(jì)算模塊第二部分經(jīng)驗(yàn)閾值(各輸入分量對應(yīng)閾值不同)，重組輸入量組成模式對應(yīng)的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)初始化時，典型數(shù)據(jù)庫中需要人工輸入初始的數(shù)據(jù)。
4)可視化模塊可視化模塊提供可視化工具將影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊的輸入輸出量及典型數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)用圖形、動畫的形式顯示出來，并能由使用者交互操作，使得系統(tǒng)更具直觀性、人性化和交互性。
典型數(shù)據(jù)庫為影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊提供經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，同時后兩者不斷豐富前者的內(nèi)容，如后兩者一旦發(fā)現(xiàn)前者中不存在的模式立即保存到前者。影響因子計(jì)算模塊根據(jù)系統(tǒng)輸入量計(jì)算出各分量的影響因子，重組輸入量(減少規(guī)模)作為征候判斷模塊的輸入量，而后者是根據(jù)重組后輸入量的組成動態(tài)建立，并推導(dǎo)出對應(yīng)于系統(tǒng)輸入量的征候。由此可知，典型數(shù)據(jù)庫、影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊之間是相互作用、相互支持的關(guān)系?？梢暬K將系統(tǒng)輸入量、重組后輸入和征候結(jié)果生動、直觀地演示出來，并為使用者提供交互平臺，允許使用者根據(jù)演示結(jié)果介入典型數(shù)據(jù)庫、影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊的相互作用之中。
權(quán)利要求
1.一種基于層次結(jié)構(gòu)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)征候診斷系統(tǒng)，包括典型數(shù)據(jù)庫，其特征在于，還包括影響因子計(jì)算模塊、征候判斷模塊和可視化模塊，影響因子計(jì)算模塊與征候判斷模塊連接，影響因子計(jì)算模塊處理系統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)使之重組以指導(dǎo)征候判斷模塊動態(tài)建立，征候判斷模塊從影響因子計(jì)算模塊讀入重組數(shù)據(jù)推導(dǎo)出系統(tǒng)的輸出結(jié)果，典型數(shù)據(jù)庫與影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊建立雙向連接關(guān)系，為二者提供經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，后兩者讀取并修改典型數(shù)據(jù)庫中經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可視化模塊與影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊連接，讀取影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊的輸入輸出數(shù)據(jù)，并可視化展示在使用者面前。
2.如權(quán)利要求1所述的基于層次結(jié)構(gòu)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)征候診斷系統(tǒng)，其特征是，影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊組成系統(tǒng)的核心計(jì)算模塊，影響因子計(jì)算模塊初步處理高維輸入量并重組降低輸入維數(shù)，指導(dǎo)征候判斷模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)建立。
3.如權(quán)利要求1所述的基于層次結(jié)構(gòu)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)征候診斷系統(tǒng)，其特征是，典型數(shù)據(jù)庫保存的內(nèi)容有影響因子計(jì)算模塊第一部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，影響因子計(jì)算模塊第二部分經(jīng)驗(yàn)閾值，重組輸入量組成模式對應(yīng)的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
4.如權(quán)利要求1所述的基于層次結(jié)構(gòu)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)征候診斷系統(tǒng)，其特征是，可視化模塊用圖形、動畫手段顯示各模塊數(shù)據(jù)。
全文摘要
一種基于層次結(jié)構(gòu)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)征候診斷系統(tǒng)，包括典型數(shù)據(jù)庫、影響因子計(jì)算模塊、征候判斷模塊和可視化模塊，影響因子計(jì)算模塊與征候判斷模塊連接，影響因子計(jì)算模塊處理系統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)使之重組以指導(dǎo)征候判斷模塊動態(tài)建立，征候判斷模塊從影響因子計(jì)算模塊讀入重組數(shù)據(jù)推導(dǎo)出系統(tǒng)的輸出結(jié)果，典型數(shù)據(jù)庫與影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊建立雙向連接關(guān)系，為二者提供經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，后兩者讀取并修改典型數(shù)據(jù)庫中經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可視化模塊與影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊連接，讀取影響因子計(jì)算模塊和征候判斷模塊的輸入輸出數(shù)據(jù)。本發(fā)明降低系統(tǒng)規(guī)模、減少計(jì)算時間，提高使用效率和系統(tǒng)的適應(yīng)性，引入可視化工具，提高系統(tǒng)的人性化和交互性。
文檔編號G06F17/00GK1652104SQ200410089268
公開日2005年8月10日 申請日期2004年12月9日 優(yōu)先權(quán)日2004年12月9日
發(fā)明者馬利莊, 肖學(xué)中, 楊旭波, 顧學(xué)蘭, 王慧燕 申請人:上海交通大學(xué)