nghiên cứu một số phương pháp của trí tuệ tính toán ứng dụng trong y học

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - NGÔ THỊ DIỆU THÚY NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP CỦA TRÍ TUỆ TÍNH TOÁN ỨNG DỤNG TRONG Y HỌC Chuyên ngành: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN HOÀNG PHƯƠNG Hà Nội - Năm 2012 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - NGÔ THỊ DIỆU THÚY NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP CỦA TRÍ TUỆ TÍNH TOÁN ỨNG DỤNG TRONG Y HỌC Chuyên ngành: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN HOÀNG PHƯƠNG Hà Nội – Năm 2012 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH VẼ ĐẶT VẤN ĐỀ Giới thiệu Mục đích luận văn 10 Phương pháp thực luận văn 10 Nội dung luận văn 11 CHƯƠNG GIỚI THIỆU VỀ TRÍ TUỆ TÍNH TOÁN 12 1.1 Trí tuệ tính toán gì? 12 1.2 Các thành phần trí tuệ tính toán 16 1.2.1 Mạng nơron nhân tạo (ANN) 16 1.2.2 Các giải thuật tính toán tiến hóa di truyền 19 1.2.3 Tính toán xác suất mạng tin cậy 22 1.2.4 Hệ chuyên gia (Expert System - ES) 25 1.2.5 Tổng quan Logic mờ (Fuzzy Logic), xây dựng sở tri thức cho hệ chuyên gia mờ 41 1.3 Áp dụng lý thuyết Fuzzy logic lý thuyết độ chắn “Hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh khớp” 48 1.4 Kết luận 49 CHƯƠNG BỆNH KHỚP VÀ QUY TRÌNH CHẨN ĐOÁN BỆNH KHỚP 50 2.1 Bệnh khớp Bệnh viêm khớp dạng thấp 50 2.2 Các loại bệnh khớp 52 2.2.1 Bệnh khớp viêm 52 2.2.2 Bệnh khớp không viêm 52 2.3 Các kiểu triệu chứng chẩn đoán bệnh khớp 53 2.3.1 Các kiểu triệu chứng 53 2.3.2 Các phương pháp chẩn đoán bệnh khớp 55 2.4 Quy trình làm bệnh án xương khớp 56 2.5 Phương pháp chẩn đoán bệnh khớp 60 2.6 Kết luận 62 CHƯƠNG XÂY DỰNG THỬ NGHIỆM HỆ CHUYÊN GIA CHẨN ĐOÁN BỆNH KHỚP 63 3.1 Cơ sở tri thức 63 3.1.1 Triệu chứng 64 3.1.2 Bệnh 65 3.1.3 Các luật sản xuất 66 3.2 Cấu trúc thu nhận tri thức 69 3.3 Xây dựng chế suy diễn sử dụng Fuzzy Logic lý thuyết độ chắn 70 3.3.1 Quan hệ triệu chứng - bệnh nhân 70 4.3.2 Quan hệ triệu chứng - bệnh 71 4.3.3 Quan hệ bệnh nhân - bệnh khớp 72 3.3.4 Thuật toán 77 3.4 Kết luận 82 CHƯƠNG PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG 83 4.1 Phân tích 83 4.2 Thiết kế hệ thống 84 4.2.1 Biểu đồ UseCase 84 4.2.2 Biểu đồ hoạt động 85 CHƯƠNG CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 94 CHƯƠNG KẾT LUẬN 100 ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỂN 101 TÀI LIỆU THAM KHẢO 102 PHỤ LỤC 104 PHỤ LỤC 1: TRIỆU CHỨNG BỆNH KHỚP 104 PHỤ LỤC 2: CƠ SỞ TRI THỨC NẾU – THÌ 106 PHỤ LỤC 3: CÁC TOÁN TỬ FUZZY LOGIC 108 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu tôi, hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Hoàng Phương Các nội dung nghiên cứu kết đề tài trung thực, số liệu bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét tác giả thu thập từ nguồn khác có ghi phần tài liệu tham khảo Ngoài đề tài sử dụng số nhận xét, đánh số liệu tác giả, quan tổ chức khác thể phần tài liệu tham khảo Hà Nội, ngày 10 tháng năm 2012 Học viên Ngô Thị Diệu Thúy LỜI CẢM ƠN Lời em xin chân thành bày tỏ lòng cảm ơn kính trọng sâu sắc người Thầy, PGS TS Nguyễn Hoàng Phương, Phó Vụ trưởng Vụ Khoa học Đào tạo, Bộ Y tế, người thầy trực tiếp hướng dẫn, giúp em định hướng, tận tình bảo hỗ trợ em suốt trình nghiên cứu thực luận văn Em xin thể kính trọng lòng biết ơn đến Quý Thầy Cô Viện Công nghệ thông tin, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, người trang bị cho em nhiều kiến thức chuyên ngành, bảo, giúp đỡ tận tình quý Thầy Cô em suốt trình học tập Tất kiến thức mà em lĩnh hội từ giảng Thầy Cô vô quý giá Nhân đây, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Bố, Mẹ người thân gia đình, người luôn bên cạnh tạo điều kiện thuận lợi để em hoàn thành luận văn Tôi xin cảm ơn bác sỹ, bạn đồng nghiệp công tác Bệnh viện Y học cổ truyền TW, người cung cấp chia sẻ tài liệu, thông tin quý báu suốt trình học tập, nghiên cứu, hoàn thành luận văn Hà Nội, ngày 10 tháng năm 2012 Ngô Thị Diệu Thúy DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt ES Diễn giải tiếng Anh Expert System Diễn giải tiếng Việt Hệ chuyên gia Cơ sở tri thức CSTT CI Computational Intelligence Trí tuệ tính toán GA Genetic Algorithm Giải thuật di truyền ANN Artificial Neural Network Mạng nơron nhân tạo BN Belief Network Mạng tin cậy PR Probabilistic Reasoning Lập luận xác suất AI Atificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo GM German Measles Sởi Đức GrC Granular Computing Tính toán hạt O-A-V TTNT Trí tuệ nhân tạo CNTT Công nghệ thông tin Object – Attribute - Value Đối tượng – Thuộc tính – Giá trị DANH MỤC HÌNH VẼ Hình Các thành phần Trí tuệ tính toán 15 Hình Kiến trúc nơron nhân tạo mạng nơron nhiều lớp 17 Hình Sơ đồ lặp giải thuật di truyền 21 Hình Gán ma trận xác suất có điều kiện cung nối trực tiếp từ A đến B 24 Hình Các thành phần Hệ chuyên gia 25 Hình Cách thức giải vấn đề người 27 Hình Cách thức giải vấn đề người 27 Hình Mô hình Hệ chuyên gia 28 Hình Kiến trúc hệ chuyên gia dựa luật 34 Hình 10 Nhân tố chắn sử dụng MYCIN 38 Hình 11 Đồ thị hàm thuộc  thấp(h) 44 Hình 12 Lược đồ chẩn đoán bệnh khớp 59 Hình 13 Đồ thị hàm thuộc  Sốtcao(t) 65 Hình 14 Cấu trúc thu nhận tri thức 69 Hình 15 Thang đo giá trị ngôn ngữ 75 Hình 16 Ví dụ minh họa quan hệ RPD 76 Hình 17 Mô hình lập luận 78 Hình 18 Sơ đồ thuật toán tính toán 79 Hình 19 Biểu đồ UseCase "Chẩn đoán bệnh khớp" 84 Hình 20 Biểu đồ cập nhật triệu chứng 85 Hình 21 Biểu đồ cập nhật bệnh 86 Hình 22 Sơ đồ cập nhật tri thức 87 Hình 23 Biểu đồ cập nhật thông tin bệnh nhân 88 Hình 24 Biểu đồ cập nhật thông tin cần khám 90 Hình 25 Biểu đồ chẩn đoán 91 Hình 26 Sơ đồ sở liệu 93 Hình 27 Giao diện form 94 Hình 28 Giao diện Cập nhật triệu chứng 95 Hình 29 Giao diện Cập nhật tập luật 96 Hình 30 Giao diện khám lâm sàng 97 ĐẶT VẤN ĐỀ Giới thiệu Công nghệ thông tin nói chung Trí tuệ tính toán (Computing Intelligence CI) nói riêng trở thành công cụ đắc lực cho sống đại Việc áp dụng Công nghệ thông tin vào nhằm làm đại hóa quy trình làm việc ngành nghề mang lại hiệu cao chi phí, tiết kiệm thời gian tăng độ xác xử lý vấn đề Y tế ngành đặc thù mà việc áp dụng Công nghệ thông tin làm tăng cường hiệu khám chữa, chăm sóc điều trị bệnh cho cộng đồng Không thế, hệ thống thông tin Y tế thông minh giải pháp cho vấn đề chẩn đoán sớm, kiểm soát dịch bệnh nghiên cứu… Trí tuệ tính toán hứa hẹn công cụ hỗ trợ đắc lực cho vấn đề Lý thuyết trí tuệ tính toán có bước phát triển mạnh mẽ năm qua Chúng cung cấp kỹ thuật công cụ hỗ trợ có ích cho định người bối cảnh phức tạp Độ phức tạp có nghĩa số lượng lớn yếu tố, thay đổi tình trạng bệnh, tri thức không xác, mơ hồ, thiếu liệu… Sử dụng kỹ thuật cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe y tế có tiềm cao Ngày nay, việc sử dụng kỹ thuật công việc hàng ngày bác sỹ không lạ dự kiến rằng, với chứng tin cậy việc áp dụng mạnh mẽ kỹ thuật mang lại lợi ích thực tế cho bệnh nhân cho bác sỹ Qua khảo sát thực tế cho thấy phần mềm ứng dụng ngành Y tế Việt Nam thể sức mạnh tính toán, lưu trữ, truy xuất nhanh chóng hiệu quản lý kinh tế Tuy nhiên, có thực tế rằng, hàm lượng “thông minh” hầu hết phần mềm ứng dụng Y học Việt Nam thấp Chẩn đoán bệnh nhiệm vụ khó quan trọng y học cần có trợ CHƯƠNG CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM “Hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh khớp” xây dựng ngôn ngữ lập trình C#.Net, Platform: Net Framework 2.0, chạy môi trường Windows XP Dưới chức Hệ:  Cập nhật tri thức  Cập nhật triệu chứng  Cập nhật bệnh  Cập nhật tập luật  Cập nhật hàm thuộc triệu chứng (hàm thuộc biến ngôn ngữ triệu chứng có)  Cập nhật thông tin bệnh nhân (tên, tuổi, giới tính, địa chỉ…)  Cập nhật thông tin khám bệnh (các triệu chứng xuất bệnh nhân, mức độ, tính chất, triệu chứng,…)  Chẩn đoán Dưới giao diện form mô hình: Hình 27 Giao diện form 94 Cập nhật triệu chứng cập nhật bệnh: Form “Cập nhật triệu chứng” form “Cập nhật bệnh” xây dựng dạng Treeview, thao tác thực form:  Thêm nhóm: Chọn nút “Thêm nhóm” để thêm nhóm triệu chứng/ nhóm bệnh vào sở tri thức  Thêm triệu chứng: chọn nhóm cần thêm, chọn nút “Thêm triệu chứng” nút “Thêm bệnh” để thêm triệu chứng/bệnh vào nhóm  Sửa: sửa thông tin triệu chứng/ bệnh nhóm triệu chứng/ bệnh  Xóa: Lựa chọn triệu chứng/ bệnh cần xóa treeview, chọn nút “Xóa” để loại bỏ triệu chứng/ bệnh khỏi sở tri thức Hình 28 Giao diện Cập nhật triệu chứng Cập nhật tập luật: Đê cập nhật tập luật, lựa chọn bệnh muốn cập nhật từ “Treeview danh sách bệnh” Ứng với bệnh, mô hình liệt kê tất luật tương ứng có “Kết luận” bệnh 95 Hình 29 Giao diện Cập nhật tập luật  Khi người sử dụng lựa chọn Thêm/Sửa luật cách Click vào nút “Thêm/Sửa”, form “Thêm/Sửa Luật” mở Người dùng thêm/sửa luật  Xóa luật: Chọn luật muốn xóa, Click vào nút “Xóa”  Khi form “Sửa luật” mở người sử dụng có thể:  Thêm/sửa triệu chứng luật cách lựa chọn triệu chứng Listview bên trái hay node Treeview bên phải, lựa chọn nút nút để thêm bớt triệu chứng  Thêm /sửa “Mức độ” – “trọng số luật” cách sửa trực tiếp “Textbox mức độ” (giá trị nhập nằm đoạn [0,1]); nhập sai chương trình báo lỗi  Sau cập nhật đầy đủ thông tin, lựa chọn nút “Cập nhật” để lưu; không muốn cập nhật lựa chọn nút “Đóng” Cập nhật hàm thuộc triệu chứng: Nếu triệu chứng biến ngôn ngữ, biểu diễn mức độ triệu chứng hàm thuộc Chẳng hạn với triệu chứng “Sốt cao”: Cập nhật thông tin bệnh nhân: lựa chọn chức “Chẩn đoán”, form “Thăm khám lâm sàng” mở ra, lựa chọn nút “Khám” để mở form “Danh sách bệnh nhân” 96  Thêm bệnh nhân: Thêm bệnh nhân vào sở liệu Các thông tin bao gồm: Tên, Tuổi, Ngày sinh, Giới tính, Địa  Sửa thông tin bệnh nhân: Lựa chọn bệnh nhân, sửa thông tin bệnh nhân, Click nút “Lưu” để cập nhật thông tin  Xóa bệnh nhân: Lựa chọn bệnh nhân, Click nút “Xóa” để cập nhật  Sau thao tác thêm sửa thông tin hoàn tất, lựa chọn bệnh nhân, Click nút “Chọn” để chuyển sang bước – “Cập nhật thông tin khám” Cập nhật thông tin khám: Hình 30 Giao diện khám lâm sàng Sau lựa chọn bệnh nhân list, bắt đầu trình khám lâm sàng Lựa chọn triệu chứng xuất bệnh nhân Mức độ triệu chứng khám chọn theo cách:  Mức độ triệu chứng trực tiếp thông qua khám lâm sàng  Mức độ triệu chứng theo thang đo, ứng với thang đo tương ứng triệu chứng Bằng cách này, mô hình dựa vào thông tin triệu chứng nhập vào để tính mức độ triệu chứng thông qua hàm thuộc triệu chứng sở tri thức Có thể hiểu rõ hai cách nhập triệu chứng trình bày qua ví dụ sau: 97 Ví dụ: Bệnh nhân mắc triệu chứng “Sốt cao”, lựa chọn nhập “Mức độ trực thang đo”, lựa chọn thang đo “Nhiệt độ”, điền thông tin nhiệt độ bệnh nhân, Click vào nút “Cập nhật”  Bệnh nhân mắc triệu chứng “Sốt cao”, lựa chọn nhập “Mức độ trực tiếp”, lựa chọn mức độ triệu chứng xuất bệnh nhân thông qua trình khám, click vào nút cập nhật Chẩn đoán: Sau “Cập nhật thông tin khám”, thu tập triệu chứng lâm sàng xuất bệnh nhân Người dùng sửa/xóa thông tin khám cách lựa chọn nút “Sửa” “Xóa” Giả sử ví dụ này, bệnh nhân mắc triệu chứng:  Đo nhiệt độ trực tiếp 380C  Đau khớp háng: mức độ khám lâm sàng = 0.16  Đau khớp viêm: mức độ triệu chứng = 0.05 Sau đảm bảo thông tin triệu chứng bệnh nhân hoàn chỉnh, Click vào nút “Chẩn đoán” Mô hình thực trình suy diễn đưa kết cuối tình trạng mắc bệnh khớp bệnh nhân Kết khả mắc bệnh bệnh nhân đưa form “Kết chẩn đoán” Các bệnh xếp theo thứ tự giảm dần khả mắc bệnh Hình 35 Giao diện Kết 98 Trên kết luận cho thấy: - Bệnh nhân mắc phải triệu chứng đau khớp háng với mức độ tin tưởng 0.16 đưa kết luận không rõ khả mắc bệnh Viêm cột sống dính khớp mức độ tin tưởng =0.04 KẾT LUẬN: Với trình bày, mô hình cho thấy cách tiếp cận giải toán chẩn đoán bệnh Y học, cụ thể toán chẩn đoán bệnh khớp đạt kết phù hợp với liệu ban đầu đưa vào đánh giá có mức độ tin tưởng tương đối xác với trình lập luận định thăm khám lâm sàng chẩn đoán bệnh chuyên gia bác sĩ 99 CHƯƠNG KẾT LUẬN Luận văn đề cập vấn đề sau:  Trí tuệ nhân tạo  Hệ chuyên gia  Fuzzy Logic lý thuyết độ chắn  Ứng dụng Hệ chuyên gia để giải toán cụ thể Y học - Chẩn đoán bệnh khớp  Cơ chế lập luận hệ chuyên gia mô tả tương đối cụ thể với ví dụ điển hình  Cơ cài đặt thử nghiệm hoàn thiện “Hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh khớp sử dụng Logic mờ lý thuyết độ chắn” Trong thực tế, chiến lược hay kinh nghiệm (Heuristic) áp dụng cách thành công cho tất toán Thông thường giải vấn đề lĩnh vực đó, sử dụng nhiều tri thức lĩnh vực Trong Y học, bác sĩ chẩn đoán bệnh bên cạnh khả giải vấn đề tổng quát, họ có kiến thức rộng y học Với việc xây dựng “Hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh khớp”, luận văn theo cách cung cấp cho người đọc cách tiếp cận xây dựng hệ chuyên gia hỗ trợ chẩn đoán bệnh lĩnh vực Y học nói chung bệnh khớp nói riêng “Hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh khớp” đưa kết cho thấy phù hợp với liệu thực tế tri thức chuyên gia cung cấp Tuy nhiên, mô hình lập luận xấp xỉ đưa kết tương đối, sau trình cài đặt thử nghiệm thực tế, mô hình cải tiến đem lại ứng dụng thực tiễn sống 100 ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỂN Các kết luận văn phần đáp ứng nhu cầu hỗ trợ chẩn đoán bệnh viêm khớp dạng thấp cho quy trình làm bệnh án Tây y Phần mềm “Hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh khớp” cài đặt chạy thử nghiệm Khoa Khám bệnh Khoa Nội Bệnh viện Y học cổ truyền Trung ương bước đầu cho kết khả quan xác nhận công cụ trợ giúp hiệu cho bác sỹ, nhiên phần mềm hạn chế chưa có phần bệnh án Y học cổ truyền (Đông y) Với đặc thù chuyên môn Bệnh viện, tới phần mềm cần phải phát triển nâng cấp, bổ sung thêm phần bệnh án có thăm khám Đông y với mục Vọng, Văn, Vấn, Thiết, Biện chứng luận trị, Biểu chứng, Nhiệt chứng, Thực chứng, Hư chứng, Ngoài ra, với phát triển Công nghệ thông tin nói chung Công nghệ Web nói riêng, nhu cầu hỗ trợ chẩn đoán bệnh từ xa (qua mạng) cần đáp ứng Vì vậy, Hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh khớp cần xây dựng dạng Web-based với chức năng, dịch vụ nâng cao khác tích hợp cổng thông tin bệnh viện nhằm phục vụ công tác chăm sóc sức khỏe cộng đồng tốt Vì thế, hướng phát triển đề xuất cho phần kết Luận văn là: Xây dựng thêm phần hỗ trợ chẩn đoán với đặc thù Y học cổ truyền (Đông y) Xây dựng phần mềm hỗ trợ chẩn đoán bệnh khớp sử dụng công nghệ Web tích hợp lên cổng thông tin điện tử Bệnh viện địa http://www.nhtm.gov.vn 101 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A.M Turing (1936), On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungs problem, Proc London Math Soc., 2, 42: 230–265 [2] Turing Machine: Available at http://www.turing.org.uk/turing/ [3] A M Turing (1950), Computing Machinery and Intelligence Available at http://abelard.org/turpap/turpap.htm [4] A.M Turing (1948),Machine Intelligence, in B J Copeland (Ed.), The Essential Turing: The ideas that gave birth to the computer age, Oxford University Press, Oxford, UK [5] J C Bezdek (1994), What is Computational Intelligence? Computational Intelligence Imitating Life, J M., Zurada, R J Marks, and C J Robinson (Eds.), IEEE Press, NY, pp 1–12 [6] A Konar (2005), Computational Intelligence, Principles, Techniques, and Applications, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg [7] D Poole, A Mackworth, and R Goebel (1998), Computational Intelligence—A Logical Approach, Oxford University Press, NY [8] A P Engelbrecht (2007), Computational Intelligence: An Introduction, John Wiley & Sons, Inc., NY [9] R J., Marks (1993), Intelligence: Computational versus Artificial, IEEE Trans Neural Networks, 4: 737–739 [10] C G Langton (Ed.) (1989), Artificial Life, Vol 6, Addison-Wesley, Reading, MA [11] W Pedrycz (1996), Fuzzy Sets Engineering, CRC Press, Boca Raton, FL, pp 73–106 [12] W Pedrycz and F Gomide (1998), An Introduction to Fuzzy Sets: Analysis and Design, MIT Press, MA [13] S Haykin (1999), Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice-Hall, NJ [14] Li M Fu (1994), Neural Networks in Computer Intelligence, McGrawHill, NY [15] J., Hertz, A Krogn, and G R Palmer (1990), Introduction to the Theory of Neural Computation, Addison-Wesley, Reading, MA [16] Nguyen Hoang Phuong and Vladik Kreinovich, “Fuzzy logic and its applications in medicine, International Journal of Medical Informatics”, 2001, Vol 62, pages 165-173 [17] L J., Fogel, A J Owens, and M J.Walsh (1966), Artificial Intelligence through Simulated Evolution, John Wiley & Sons, NY 102 [18] J H Holland (1975), Adaptation in Natural and Artificial Systems, University ofMichigan Press, Ann Arbor, MI [19] I Rechenberg (1973), Evolutionsstrategie—Optimierung Technischer Systeme nach Prinzipien der Biologischen Evolution (Ph.D thesis, 1971), Reprinted by Fromman-Holzboog [20] H.-P Schwefel (1974), Numerische Optimierung von ComputerModellen (Ph.D thesis) Reprinted by Birkh¨ auser (1977) [21] J R Koza (1992), Genetic Programming: On the programming of Computers by Means of Natural Selection, MIT Press, Cambridge, MA [22] E Bonabeau, M Dorigo, and G Theraulaz (1999), Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems, Oxford University Press Inc.v [23] J Pearl (1987), Distributed revision of composite beliefs, Artificial Intelligence, Vol 33, pp 173–213 [24] J Pearl (1986), Fusion, propagation and structuring in belief networks, Artificial Intelligence, Vol 29, pp 241–288 [25] Zadeh, Lotfi A., "Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing," Communications of the ACM, March 1994, Vol 37 No 3, pages 77-84 [26] Zadeh, L (1965), “Fuzzy sets, Information and Control”, 8, 338-353 [27] Nguyễn Hoàng Phương - Nadipuram R.Prasad, Lê Linh Phong, (2002), Nhập môn trí tuệ tính toán (Computational Intelligence: Introduction), NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [28] Nguyen Hoang Phuong (1995), “Fuzzy Set Theory and Medical Expert Systems Survey and Model.” Proc SOFSEM’95: Theory and Practice in Informatics, Lecture Notes in Computer Science, No 1012, Springer-Verlag, 431- 436 [29] Nguyen Hoang Phuong (1997), Towards Intelligent Systems for Integrated Western and Eastern Medicine, TheGioi Publisher, HaNoi [30] PGS.PTS Trần Ngọc Ân (1999), Bệnh thấp khớp, NXB Y học, Hà Nội [31] Phạm Hữu Khang (chủ biên), Đoàn Thiện Ngân (Hiệu đính), C#2005, Nhà xuất Lao động - Xã hội [32] Phương Lan (chủ biên), Hoàng Đức Hải (Đồng tác giả), Lập trình Windows với C#, Nhà xuất Lao động - Xã hội 103 PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1: TRIỆU CHỨNG BỆNH KHỚP Triệu chứng Mô tả Lúc ngủ dậy, bệnh nhân cảm thấy khớp S1: Cứng khớp buổi sáng xương cứng đờ, khó vận động, phải sau thời gian từ đến vài thấy khớp mềm, cử động dễ dàng S2: Sưng khớp ngón gần Sưng đau rõ, Số lượng: hay khớp S3: Sưng khớp bàn ngón Sưng đau rõ, Số lượng: hay khớp S4: Sưng khớp cổ tay Sưng đau rõ, Số lượng: hay khớp S5: Sưng khớp khuỷu Sưng đau rõ, Số lượng: hay khớp S6: Sưng khớp gối Sưng đau rõ, Số lượng: hay khớp S7: Sưng khớp cổ chân Sưng đau rõ, Số lượng: hay khớp S8: Sưng khớp bàn ngón chân S9: Sưng khớp đối xứng Sưng đau rõ, Số lượng: hay khớp Khớp xưng dạng đối xứng Hạt hay cục lên khỏi mặt da, chắc, không đau, lỗ rò, không di động dính vào xương dưới, có kích thước từ 5mm đến S10: Có hạt da 20mm đường kính Vị trí hay gặp: xương trụ, gần khớp khuỷu, xương chầy gần khớp gối, quanh khớp khác Số lượng: đến vài hạt S11: Nam giới Giới tính S12: Nữ giới Giới tính S13: Trẻ tuổi Tuổi S14: Trung niên Tuổi S15: Già Tuổi S16: Đau khớp háng Bắt đầu bên, sau sang bên 104 Đau nhiều vùng bẹn S17: Hạn chế vận động Ngồi xổm khó, đứng đau nhiều, khớp háng S18: Đau cột sống thắt lưng đùi mông teo nhanh chóng Đau liên tục âm ỉ, đau lan xuống vùng mông mặt sau đùi Vận động hạn chế rõ rệt, động tác S19: Hạn chế vận động cột cúi ngửa, độ giãn thắt lưng giảm khối sống thắt lưng chung cạnh cột sống teo nhanh teo nhiều, khiến cho thấy cột sống nhô hẳn phía sau Tiếng tim trở nên mờ, xuất tiếng thổi tâm S20: Viêm màng tim thu ổ van hai van động mạch chủ, tiếng thổi không lan thay đổi cường độ ngày Từ nhẹ: rối loạn điện tim(dẫn truyền), nhịp S21: Viêm tim nhanh;đến mức độ loạn nhịp, ngoại tâm thu, nhịp chậm 105 PHỤ LỤC 2: CƠ SỞ TRI THỨC NẾU – THÌ CHÚ THÍCH: KD – Luật khẳng định PD – Luật phủ định MDTT – Mức độ tin tưởng Luật Nếu Thì Bệnh MDTT Sưng khớp cổ tay KD Viêm khớp dạng thấp 0.25 Sưng khớp khuỷu KD Viêm khớp dạng thấp 0.24 Sưng khớp gối KD Viêm khớp dạng thấp 0.23 Sưng khớp cổ chân KD Viêm khớp dạng thấp 0.24 Sưng khớp bàn ngón chân KD Viêm khớp dạng thấp 0.24 Sưng khớp đối xứng KD Viêm khớp dạng thấp 0.25 Có hạt da KD Viêm khớp dạng thấp 0.25 Cứng khớp buổi sáng, Sưng khớp ngón tay gần KD Viêm khớp dạng thấp 0.5 Cứng khớp buổi sáng, Sưng khớp bàn ngón KD Viêm khớp dạng thấp 0.5 10 Cứng khớp buổi sáng, Sưng khớp cổ tay KD Viêm khớp dạng thấp 0.5 11 Cứng khớp buổi sáng, Sưng khớp khuỷu KD Viêm khớp dạng thấp 0.49 12 Cứng khớp buổi sáng, Sưng khớp gối KD Viêm khớp dạng thấp 0.48 106 13 Cứng khớp buổi sáng, Sứng khớp cổ chân KD Viêm khớp dạng thấp 0.49 14 Cứng khớp buổi sáng, Sưng khớp bàn ngón chân KD Viêm khớp dạng thấp 0.49 15 Cứng khớp buổi sáng, Sưng khớp đối xứng KD Viêm khớp dạng thấp 0.5 16 Cứng khớp buổi sáng, có hạt da KD Viêm khớp dạng thấp 0.5 17 Sưng khớp ngón tay gần, Sưng khớp khuỷu KD Viêm khớp dạng thấp 0.49 18 Sứng khớp ngón tay gần, sưng khớp gối KD Viêm khớp dạng thấp 0.48 19 Sưng khớp ngón tay gần, Sưng khớp cổ chân KD Viêm khớp dạng thấp 0.49 20 Sưng khớp ngón tay gần, Sưng khớp bàn ngón chân KD Viêm khớp dạng thấp 0.49 21 Sưng khớp ngón ngón tay gần, Sưng khớp đối xứng KD Viêm khớp dạng thấp 0.5 22 Sưng khoáp ngón tay gần, có hạt da KD Viêm khớp dạng thấp 0.5 23 Sưng khớp bàn ngón, Sưng khớp khuỷu KD Viêm khớp dạng thấp 0.49 107 PHỤ LỤC 3: CÁC TOÁN TỬ FUZZY LOGIC Toán tử thường (simple operators): o Zt (x,y) = (x,y) o Zs (x, y) = max (x,y) o Zn (x,y) = 1-x Toán tử xác suất (probabilistic operators): o At (x, y) = x*y o As (x,y) = x+y – x*y o An (x) = 1- x Toán tử Luhasicwicz (Luhasicwicz operators): o Lt(x,y) = max { x+y-1,0 } o Ls (x,y) = { x +y, } o Ln (x ) = – x Drastic product and drastic sum Operators: o Dt (x,y) = x if y = = y if x = = if other o Ds (x,y) = x if y = = y if x = = if other o Dn (x) = 1-x 108 [...]... Nghiên cứu một số phương pháp của Trí tuệ tính toán ứng dụng trong y học, đề xuất một phương pháp để giải quyết vấn đề thực tế đặt ra ở Việt Nam 3 Phương pháp thực hiện luận văn Để thực hiện luận văn n y, chúng tôi đã phải nghiên cứu các lý thuyết sau đ y: Nghiên cứu lý thuyết về các phương pháp tính toán mềm trong Y học, bao gồm các lĩnh vực: Hệ chuyên gia, Logic mờ, Lập luận xấp xỉ… 10 4 Nội dung của. .. granular (tính toán chia nhỏ), tính toán nơron, và tính toán tiến hóa Mạng tin c y (BN- Belief Network) và lập luận xác suất (PR - Probabilistic reasoning) là giao điểm của trí tuệ nhân tạo truyền thống và trí tuệ tính toán Trí tuệ tính toán truyền thống PR Tính toán mờ và tính toán chia nhỏ Tính toán tiến hóa Tính toán nơron BN Cuộc sống nhân tạo, Tập thô, Lý thuyết hỗn độn, Trí tuệ b y đàn, … Hình... từ Trí tuệ tính toán , hình vẽ đã phác họa các chủ đề với một số ý tưởng chung về ngành mới n y Các định nghĩa trước đ y về trí tuệ tính toán tập trung vào logic mờ, mạng nơron, thuật giải di truyền, và lập luận xác suất cùng với nghiên cứu về sự cộng tác của chúng Hiện nay, trí tuệ tính toán bị ảnh hưởng lớn bởi các mô hình l y cảm hứng sinh học của trí tuệ m y Nó xử lý các mô hình mờ như tính toán. .. những ứng dụng thực tiễn nhằm phục vụ trong đời sống là nhiệm vụ của những người làm khoa học Phỏng theo tư duy suy diễn của hệ chuyên gia, sử dụng lập luận xấp xỉ, thuật toán Fuzzy Logic, trong thời gian thực hiện luận văn về Trí tuệ tính toán ứng dụng trong Y học, tôi đã lựa chọn bài toán ứng dụng cho bệnh Khớp để x y dựng bản thử nghiệm “Hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh khớp” 2 Mục đích của luận văn Nghiên. .. dung của luận văn Đề tài tập trung vào Nghiên cứu các phương pháp của Trí tuệ tính toán ứng dụng trong Y học nhằm khai thác khả năng áp dụng Trí tuệ tính toán trong việc hỗ trợ chẩn đoán bệnh khớp ở Việt Nam Luận văn bao gồm các chương: Chương 1: Giới thiệu Trí tuệ tính toán Chương 2: Bệnh khớp và Quy trình chẩn đoán bệnh khớp Chương 3: X y dựng thử nghiệm Hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh khớp Chương 4:... tác của nơron-mờ, các giải thuật nơron-di truyền (GA), nơron-tin c y, và các mô hình mạng nơron-tin c y 1.1 Trí tuệ tính toán là gì? Trí tuệ m y đề cập đến năm 1936, khi Turing đề xuất ý tưởng về m y toán học phổ quát, một khái niệm lý thuyết trong lý thuyết toán học về khả năng tính toán [1,2] Turing và Post đã chứng minh một cách độc lập rằng việc xác định khả năng quyết định các mệnh đề toán học. .. Chương n y giới thiệu các khía cạnh cơ bản của các thành phần chính của trí tuệ tính toán hiện đại Chúng thể hiện cách nhìn toàn diện về các công cụ của trí tuệ tính toán (chẳng hạn, logic mờ, mạng nơron, giải thuật di truyền, mạng tin c y, lý thuyết hỗn độn, lý thuyết học tính toán, và cuộc sống nhân tạo) Hành vi cộng tác của các công cụ trên vượt xa nhiều lần hiệu suất cá nhân của chúng Chương n y cũng...giúp đắc lực của các phương pháp trí tuệ tính toán nhằm tận dụng và kết hợp tối đa tri thức của các chuyên gia trong lĩnh vực cụ thể Thực tế cho th y, khi cuộc sống ng y càng trở nên hiện đại thì đời sống nhân dân phải đối mặt với các căn bệnh nguy hiểm hơn Trong đó căn bệnh “Thấp khớp” dường như lại là căn bệnh ng y càng phổ biến nhất Hàng ng y, tại Khoa khám bệnh của Bệnh viện Y học cổ truyền Trung... tạo l y cảm hứng từ hệ thần kinh động vật có vú, tính toán tiến hóa được l y cảm hứng từ lựa chọn tự nhiên trong sinh học, mô phỏng luyện kim l y cảm hứng từ các nguyên tắc nhiệt động lực học và trí tuệ b y đàn l y cảm hứng từ hành vi tập thể của côn trùng hoặc vi sinh vật, và như v y, việc tương tác cục bộ với môi trường g y ra mô hình chức năng thống nhất toàn cục để xuất hiện Những kỹ thuật n y đã... học n y được gọi là kiểu học củng cố (hay học tăng cường) Kiểu học n y cũng có tín hiệu củng cố được l y từ bên ngoài nên nó chỉ là một trường hợp đặc biệt của kiểu học có giám sát 1.2.2 Các giải thuật tính toán tiến hóa và di truyền Để giải quyết vấn đề tính toán phức tạp, cũng như nhiều nhiệm vụ tính toán phức tạp khác, các nhà nghiên cứu về m y tính đã tìm kiếm bản chất trong nhiều năm (cả như là