模糊聚類在智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)中的研究與應用.pdf

1、醫(yī)療診斷自動化是現(xiàn)代醫(yī)學診斷的發(fā)展方向之一。本文簡要介紹智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的研究應用狀況，提出了一種以中醫(yī)臟腑辯證理論為診斷依據(jù)的智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)。該診斷系統(tǒng)由嵌入式數(shù)據(jù)采集裝置和PC智能診斷平臺組成。數(shù)據(jù)采集裝置利用生物電阻抗技術，采集人體的阻抗信息；診斷平臺在建立樣本數(shù)據(jù)庫的基礎上，對人體阻抗信息進行預處理后，提取若干特征參數(shù)并采用模糊聚類方法進行診斷。該智能診斷系統(tǒng)對醫(yī)院脾胃病人的阻抗數(shù)據(jù)的分析結果表明人體阻抗信息的特征參數(shù)與不同病

2、癥之間存在特定的關系。模糊聚類方法可以作為診斷系統(tǒng)的診斷分類方法，并能夠為專家系統(tǒng)的推理規(guī)則提供相應的理論依據(jù)。 本文分別采用基于模糊等價關系的傳遞閉包法、基于目標函數(shù)的模糊C-均值法、減法聚類與FCM的合成聚類法對診斷系統(tǒng)的樣本數(shù)據(jù)進行聚類分析，并以專家診斷的結果為評判依據(jù)。從算法性能和聚類效果綜合比較，減法聚類與FCM的合成聚類方法要明顯地優(yōu)于其它兩種聚類方法，具有較好的聚類性能和分類效果，值得在基于人體阻抗的智能診斷系統(tǒng)研