Mạng quan hệ khoảng thời gian khả năng và ứng dụng vào vấn đề chẩn đoán

Xử lí thông tin có yếu tố thời gian được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo. Trong các lĩnh vực đó, chẩn đoán dựa trên mô hình thời gian đóng một vai trò quan trọng và được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ ĐÔ H 152 NỘI MẠNG QUAN HỆ KHOẢNG THỜI GIAN KHẢ NĂNG V ỨNG DỤNG V O VẤN ĐỀ CHẨN ĐOÁN Hà Đặng Cao Tùng Trường Đại học Thủ Hà Nội Tóm tắ tắt: Xử lí thơng tin có yếu tố thời gian ứng dụng nhiều lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo Trong lĩnh vực đó, chẩn đốn dựa mơ hình thời gian đóng vai trị quan trọng ñược nhiều nhà nghiên cứu quan tâm ([2], [4], [7], [10]) Thay cách tiếp cận xác suất trình bày [7], báo trình bày cách tiếp cận dựa lí thuyết khả xử lí quan hệ khoảng thời gian không chắn ñược giới thiệu [8], [9] ứng dụng vào vấn đề chẩn đốn thơng qua khái niệm mạng quan hệ khoảng thời gian khả Keywords: Keywords Temporal Diagnostics, Temporal Scenario, Temporal Relations, Uncertainty, Possibility GIỚI THIỆU Chẩn ñoán lĩnh vực ứng dụng quan trọng Trí tuệ nhân tạo Một phương pháp chẩn đốn quan trọng y tế thực hành lập luận với liệu hướng thời gian (time-oriented) [5] Nhiều định y tế (như chẩn đốn lâm sàng lập kế hoạch điều trị) dựa thơng tin thu từ q trình theo dõi diễn biến lâm sàng, thời gian đóng vai trị quan trọng Thông tin thời gian xuất triệu chứng đóng vai trị quan trọng để chẩn đốn xác sử dụng số hệ chun gia chẩn đốn y tế [2] [10] Trong [7], tác giả ñã sử dụng mạng quan hệ khoảng thời gian xác suất (PrTI hay Probabilistic Temporal Interval Network) để biểu thị tình chẩn đốn y tế Mạng PrTI đồ thị, đó, ñỉnh biểu thị triệu chứng, cạnh biểu thị quan hệ thời gian không chắn hai triệu chứng phân bố xác suất tập Ω quan hệ Allen Nhận ngày 14.8.2016; gửi phản biện duyệt ñăng ngày 15.9.2016 Liên hệ tác giả: Hà Đặng Cao Tùng; Email: hdctung@daihocthudo.edu.vn TẠP CHÍ KHOA HỌC − SỐ 8/2016 153 Trong báo này, chúng tơi đề xuất khái niệm tương tự với mạng PrTI Đó mạng PoTI (Possibilistic Temporal Interval Network) Điểm khác biệt so với mạng PrTI chỗ sử dụng mơ hình khả thay cho mơ hình xác suất để biểu thị mối quan hệ thời gian Việc sử dụng mô hình khả chẩn đốn xuất phát từ yếu tố chủ quan thông tin triệu chứng bệnh nhân cung cấp yếu tố kinh nghiệm (cũng mang tính chủ quan) chuyên gia y tế chẩn đốn MỘT SỐ KHÁI NIỆM Trong phần này, chúng tơi trình bày kí hiệu ñược sử dụng báo này, biểu diễn quan hệ khơng chắn điểm thời gian, quan hệ không chắn khoảng thời gian, khái niệm khoảng cách hai quan hệ Ta biểu thị ñiểm thời gian chữ nhỏ nhỏ a, b, khoảng thời gian chữ lớn A, B Chúng ta biểu thị mối quan hệ hai ñiểm thời gian chữ r với số ñiểm thời gian thành phần Với khoảng thời gian, ta sử dụng kí hiệu tương tự với chữ lớn R Giữa ñiểm thời gian, có ba quan hệ là: "trước" () Giữa khoảng thời gian, có mười ba quan hệ ñược gọi quan hệ Allen [1] Ta kí hiệu tập quan hệ Ω = {p, m, o, s, d, f, e, P, M, O, S, D, F} Chúng ta ñề cập ñến phần tử tập hợp ρ∈Ω A Quan hệ thời gian không chắn Định nghĩa (Quan hệ điểm thời gian khơng chắn) Một quan hệ khơng chắn rab hai điểm thời gian a b vectơ khả ñược chuẩn hoá ( ) < = > < > , ñó π ab (tương ứng π ab π ab ) khả a < b (tương ứng Π ab = π ab , π ab= , π ab a = b a > b) Thuật ngữ "chuẩn hố" định nghĩa lấy từ lý thuyết khả ñược hiểu ( ) < = > max π ab , π ab , π ab = Đơi khi, ta sử dụng kí hiệu rab thay cho Π ab Định nghĩa (Quan hệ khoảng thời gian không chắn) Cho A B hai khoảng thời gian Một quan hệ không chắn RAB A B ñược biểu diễn phân bố khả tập mười ba quan hệ thời gian Allen Ω ={p, m, o, s, d, f, e, P, M, O, S, D, F} Phân bố kí hiệu véc tơ RAB = VAB = (πp, πm, πo, πs, πd, πf, πe, πP, πM, πO, πS, πD, πF), πρ (ρ∈Ω) giá trị khả quan hệ A(ρ)B Hiển nhiên phân bố khả phải thoả mãn tính chất chuẩn hố, nghĩa là, max(πp,πm,πo,πs,πd,πf,πe,πP,πM,πO,πS,πD,πF)=1 (1) TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ ĐƠ H 154 NỘI Kí hiệu VAB sử dụng ñể biểu diễn véc tơ quan hệ khoảng thời gian không chắn Quan hệ khoảng thời gian không chắn nhị phân trường hợp ñặc biệt quan hệ khoảng thời gian không chắn, thành phần véc tơ VAB giá trị Hiển nhiên, ñể thoả điều kiện chuẩn hố phải có ρ∈Ω cho πρ=1 Quan hệ ñược biểu diễn véc tơ có thành phần 1, thành phần khác ñược gọi quan hệ hồn tồn chắn kí hiệu TCR (Totally Certain Relation) Quan hệ ñược biểu diễn véc tơ có tất thành phần gọi quan hệ hồn tồn khơng chắn ñược kí hiệu TUR (Totally Uncertain Relation) Cách biểu diễn quan hệ khoảng thời gian không chắn véc tơ ñịnh nghĩa phù hợp với quan niệm trực giác mối liên hệ với ñại số khoảng Allen Tuy nhiên, việc ñịnh nghĩa phép tốn, biểu diễn gặp nhiều khó khăn Chúng ta sử dụng cách biểu diễn ma trận quan hệ khơng chắn đầu mút khoảng thành phần [6] Định nghĩa (Biểu diễn ma trận quan hệ không chắn hai khoảng thời gian) Cho A=[a1, a2] B=[b1, b2] hai khoảng thời gian Một quan hệ không chắn A B ñược biểu diễn ma trận 2×2  b ra1b2  R AB = M AB =  1 = ra 2b1 2b2   π < ,π = ,π > π < ,π = ,π > =  < = > r11 < = >  π , π , π r21 π , π , π ( ( ) ) ( ( ) )    r22  r12 Trong đó, thành phần ma trận quan hệ khơng chắn đầu mút khoảng thành phần A B, nghĩa là, theo ñịnh nghĩa 1, chúng phải thoả ràng buộc chuẩn hố sau đây: ( max (π max (π max (π ) )=1 )=1 )=1 max π 11< , π 11= , π 11> = < 12 = 12 ,π ,π > 12 < 21 = 21 ,π ,π > 21 < 22 = > , π 22 , π 22 (2) Mặt khác, a1 , π 21= ≤ π11< , π12> ≤ π11> , π11= ≤ π12< , π11> ≤ π 21> , < < π 21 ≤ π 22 , = > π12 ≤ π 22 , < π 22 ≤ π12< , π 22= ≤ π 21> , < π 21= ≤ π 22 , > > π12 ≤ π 22, π 22= ≤ π12< , π 22> ≤ π 21> (3) TẠP CHÍ KHOA HỌC − SỐ 8/2016 155 Giữa hai cách biểu diễn quan hệ khoảng thời gian không chắn véc tơ ma trận, có phép biến đổi bảo tồn quan hệ giới thiệu [9] Mệnh ñề Nếu MAB biểu diễn ma trận quan hệ khoảng thời gian không chắn (thoả ràng buộc (2) (3)) cơng thức biểu diễn véc tơ (thoả ñiều kiện (1)) π p = π 21< π m = π 21= π o = min(π11< , π 21> , π 22< ) π s = min(π11= , π 22< ) π d = min(π11> , π 22< ) π f = min(π11> , π 22= ) π e = min(π11= , π 22= ) π P = π12> π M = π12= π O = min(π11> , π12< , π 22> ) π S = min(π11= , π 22> ) π D = min(π11< , π 22> ) π F = min(π11= , π 22= ) (4) Mệnh ñề Nếu VAB biểu diễn véc tơ quan hệ khoảng thời gian khơng chắn (thoả (1)) cơng thức ñây biểu diễn ma trận (thoả (2) (3)) (5) (6) (7) (8) Các phép biến ñổi từ ma trận sang véc tơ từ véc tơ sang ma trận kí hiệu TV TM B Khoảng cách hai quan hệ thời gian không chắn Khoảng cách (metric) tập X hàm số d: X × X → R (trong R tập số thực) cho với phần tử x, y, z thuộc X, hàm thoả mãn ñiều kiện sau (các ñiều kiện cịn gọi tiên đề khoảng cách): d(x, y) ≥ TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ ĐÔ H 156 NỘI d(x, y) = x = y d(x, y) = d(y, x) d(x, z) ≤ d(x, y) + d(y, z) Trong [7], tác giả ñã ñịnh nghĩa khoảng cách hai quan hệ thời gian mơ hình xác suất khoảng cách số học hai ñiểm cân quan hệ, điểm cân quan hệ tính cơng thức: Trong đó, (i=0,…,12) xác suất quan hệ Allen A B theo thứ tự ρ0=p, ρ1=m, ρ2=o, ρ3=F, ρ4=D, ρ5=S, ρ6=e, ρ7=s, ρ8=d, ρ9=f, ρ10=O, ρ11=M, ρ12=P Định nghĩa khoảng cách công thức có hai nhược điểm Thứ nhất, có hệ số nên hai quan hệ thời gian tương ứng với hai phân bố xác suất khác có điểm cân Chẳng hạn, hai quan hệ thời gian xác suất có phân bố xác suất hoàn toàn khác lại có điểm cân 0.25 Vì vậy, khoảng cách chúng Thí dụ chứng tỏ cơng thức nêu vi phạm tiên đề thứ hai khoảng cách Thứ hai, khơng có sở xác ñáng ñể xếp quan hệ Allen theo thứ tự hay theo thứ tự khác Trong đó, nhân tử cơng thức có hệ số nhân khác dẫn đến giá trị điểm cân tính phụ thuộc vào thứ tự mang tính áp đặt quan hệ Trong mơ hình khả năng, ta định nghĩa khoảng cách hai quan hệ khoảng thời gian không chắn sau Định nghĩa (Khoảng cách hai quan hệ khoảng thời gian không chắn) Giả sử R1 = (π1ρ)ρ∈Ω R2 = (π2ρ)ρ∈Ω hai quan hệ khoảng thời gian không chắn, khoảng cách R1 R2 xác định cơng thức: (9) Hiển nhiên, ñịnh nghĩa thoả mãn tiên ñề khoảng cách Trong hệ chuyên gia, khoảng cách hiệu chỉnh hệ số W= (wρ)ρ∈Ω, wρ>0 (∀ρ∈Ω), nghĩa (10) TẠP CHÍ KHOA HỌC − SỐ 8/2016 157 CƠ CHẾ LẬP LUẬN Trong phần này, trình bày tổng quan chế suy luận gồm phép tốn nghịch đảo, tổ hợp hợp thành ñã ñược ñề xuất [8] Kí hiệu phép tốn sử dụng chung cho ñiểm thời gian khoảng thời gian Sự phân biệt phép tốn thể tốn hạng A Các phép tốn quan hệ điểm thời gian Các phép tốn quan hệ điểm thời gian dựa lí thuyết khả Dubois cộng ñịnh nghĩa [3] Định nghĩa (Các phép tốn quan hệ điểm thời gian khơng chắn) (i) Nghịch đảo (Inversion) quan hệ khơng chắn điểm thời gian a, b quan hệ (ii) Tổ hợp (Combination) nhiều quan hệ khơng chắn quan hệ đó, , hai , (iii) Hợp thành (composition) quan hệ khơng chắn cặp điểm (a, b) quan hệ khơng chắn cặp điểm (b, c) quan hệ , đó, , , Đối với phép tổ hợp định nghĩa 5, xảy tình véc tơ khả chưa chuẩn hố Khi đó, ta xét hai trường hợp sau: a) thành phần cho Khi đó, véc tơ ñược chuẩn hoá cách chia ba b) Khi đó, hai nguồn thơng tin khơng thống hai nguồn bị sai, véc tơ tổ hợp tính cơng thức , , Trong tình này, giá trị khả lớn quan hệ thành phần ñược gán cho quan hệ tổ hợp phương án cho nhiều thơng tin B Các phép tốn quan hệ khoảng thời gian Phép nghịch ñảo xác ñịnh quan hệ RBA biết quan hệ RAB Định nghĩa (Phép tốn nghịch đảo quan hệ khoảng thời gian khơng chắn) Giả sử A B hai khoảng thời gian vả RAB quan hệ hai khoảng thời gian TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ ĐƠ H 158  b R AB =  1 ra2b1 ( ( ra1b2  = ra2b2   π < ,π = ,π > = < = >  π , π , π ) ) r11 r21 (π (π < ,π = ,π > NỘI ) )   < , π = , π > r22  r12 Khi đó, quan hệ nghịch đảo quan hệ RAB quan hệ RBA tính cơng thức sau: ~  rb a rb1a2  R AB = RBA =  1 = rb2a1 rb2a2   π > ,π = ,π < π > ,π = ,π < =  > = < r11 > = <  π , π , π r12 π , π , π ( ( ) ( ) ( ) )    r22  r21 Định nghĩa (Phép tốn tổ hợp quan hệ khoảng thời gian khơng chắn) Giả sử A B hai khoảng thời gian có nhiều nguồn thơng tin xác định quan hệ A B, ñược cho quan hệ Khi đó, quan hệ RAB, tổ hợp k quan hệ tính cơng thức: Định nghĩa (Phép toán hợp thành quan hệ khoảng thời gian không chắn) Giả sử A=[a1, a2], B=[b1, b2], C=[c1, c2] khoảng thời gian RAB RBC quan hệ A, B B, C  b RAB =  1 ra2b1 ra1b2   rb c , RBC =  1  ra2b2  rb2c1 rb1c2  rb2c2  Khi đó, quan hệ RAC A, C, hợp thành hai quan hệ RAB RBC tính cơng thức:  c RAC =  1 ra2c1 ra1c2  ra2c2  đó, với i, j = 1, 2, Các phép toán biểu diễn véc tơ định nghĩa thơng qua phép chuyển TM TV TẠP CHÍ KHOA HỌC − SỐ 8/2016 159 TẠO LẬP KỊCH BẢN THỜI GIAN Trong phần này, ñề xuất cách tạo kịch thời gian không chắn từ số mạng quan hệ khoảng thời gian cho trước sử dụng chế lập luận trình bày mục III Ta biểu diễn mạng quan hệ thời gian khơng chắn đồ thị có hướng, ñó ñỉnh biểu thị kiện, cung biểu thị quan hệ thời gian kiện Hình minh hoạ mạng thời gian khơng chắn Hình1 Hình1 Một mạng quan hệ thời gian khơng chắn Thí dụ Một thí dụ điển hình chẩn đốn sử dụng mạng thời gian HEPAXPERT, hệ chuyên gia giải thích tự ñộng kết xét nghiệm huyết bệnh viêm gan A B Adlassnig Horak [11] Trong HEPAXPERT, bệnh viêm gan B có bốn diễn biến khác (hình 2a), quy định liệu pháp điều trị khác Hình 2b minh hoạ việc biểu diễn diễn biến bệnh viêm gan B mạng quan hệ thời gian dấu hiệu virus dương tính theo diễn biến a) Bốn diễn biến điển hình bệnh viêm gan B b) Mạng quan hệ thời gian diễn biến bệnh viêm gan B Hình Biểu diễn diễn biến bệnh viêm gan B mạng quan hệ thời gian TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ ĐÔ H 160 NỘI Xét k mạng quan hệ thời gian không chắn N1, N2, …, Nk; k mạng có chung tập kiện V={v1,v2,…, vn} mạng có tập quan hệ khác R1, R2, …, Rk, đó, quan hệ thời gian hai đỉnh vi vj Rg nhiên, cách áp dụng phép tốn nghịch đảo, ∈Rg kí hiệu Hiển ∈Rg Ta gọi mạng S quan hệ khoảng thời gian khơng chắn có tập đỉnh ñược xác ñịnh tập hợp V={v1, v2, …, vn} tập quan hệ R=R1∪R2∪…∪Rk kịch (scenario) ñược xây dựng từ mạng N1, N2, …, Nk Hình minh hoạ cho kịch xây dựng từ hai mạng Chú ý rằng, ta cần xác ñịnh véc tơ khả quan hệ thời gian Rij hai ñỉnh vi vj mà có mạng thành phần Ng chứa quan hệ này, nghĩa Rijg∈Rg Trong kịch S, quan hệ R tính cách tổ hợp quan hệ cặp ñỉnh tương ứng Rg hình Thuật tốn xây dựng kịch mơ tả Vào: Tập đỉnh V={v1, v2, …, vn}, Các tập quan hệ thời gian R1, R2, …, Rk Ra: Tập hợp quan hệ R kịch Phương pháp: For i:=1 to n-1 For j:=i+1 to n If (Rij1∈R1) or (Rij2∈R2) or… or (Rijk∈Rk) then Begin For g:=1 to k Reasoning(Rijg, Rg); End Hình Thuật tốn sinh kịch thời gian Trong thuật tốn, thủ tục Reasoning dịng thực cách xác ñịnh ñường ñi ngắn P=v’1,v’2,…,v’m (độ dài đường tính số cung qua) từ vi đến vj theo thuật tốn Dijkstra cho mạng Ng Đường ñi ngắn từ vi ñến vj vi→v’1→v’2→…→v’m→vj Khi đó, xảy ba khả sau: (i) Nếu P khơng xác định (khơng có đường hai đỉnh) Rijg gán TUR TẠP CHÍ KHOA HỌC − SỐ 8/2016 161 (ii) Nếu P=∅ Rijg∈Rg quan hệ có (iii) Nếu P≠∅ Rijg tính nhờ phép tốn hợp thành quan hệ cặp ñỉnh kề ñường ñi phép chuyển ñổi véc tơ ma trận Thí dụ Giả sử a, b, c, d triệu chứng bệnh mà diễn biến lâm sàng mơ tả quan hệ thời gian triệu chứng Dựa diễn biến lâm sàng trường hợp ñã ñược xác ñịnh nhiễm bệnh ñược minh hoạ hình 4a hình 4b, kịch hình 4c sinh thuật tốn nêu sử dụng ñể ñặc trưng bệnh a) Mạng b) Mạng c) Kịch Hình Kịch sinh từ hai mạng Trong thí dụ, quan hệ hai triệu chứng a d khơng sinh kịch khơng xuất mạng thành phần; quan hệ Rbd b d ñược tổ hợp từ (SDF) mạng kết hợp thành (O)⊗(F)=(OSD) mạng ñể thu ñược Rbd=(SD) kịch bản;… NHẬN DẠNG KỊCH BẢN THỜI GIAN Trong [4], nghiên cứu bệnh viêm gan B, tác giả trình bày bốn diễn biến lâm sàng bệnh với biểu dương tính kháng nguyên kháng thể Mỗi diễn biến lâm sàng có thời gian ủ bệnh, phát bệnh, điều trị miễn dịch khác có phác đồ điều trị khác Vì vậy, việc nhận dạng trường hợp nhiễm bệnh thuộc vào diễn biến cần thiết ñối với việc ñiều trị Xét mạng quan hệ thời gian N kịch S ñược xác ñịnh tập hợp ñỉnh V={v1, v2, , vk} tập hợp quan hệ tương ứng RN RS Quan hệ hai ñỉnh vi vj RN phân bố khả tập quan hệ thời gian Allen hai triệu chứng ñược biểu thị ñỉnh vi vj Tương tự, ñược sử dụng để kí hiệu quan hệ vi vj RS Ta giả ñịnh hai tập hợp RN RS mức kí hiệu, nghĩa tập hợp có chứa quan hệ hai đỉnh vi vj tập hợp giá trị khác TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ ĐÔ H 162 NỘI Chỉ quan tâm đến quan hệ mà khơng ý tới đỉnh đầu cuối chúng, ta kí hiệu quan hệ RiN, RiS Khi đó, khoảng cách N S tính công thức (11) Trong hệ chuyên gia, vào mức ñộ quan trọng mối quan hệ thời gian số cặp triệu chứng, người ta sử dụng hệ số điều chỉnh (zi)i=1,…,m, zi>0 (∀i) Khi đó, cơng thức (11) có dạng: (12) Tương tự thực [7], với mạng quan hệ khoảng thời gian N ứng với trường hợp bệnh lí số kịch S1,…, Sn tương ứng với diễn biến lâm sàng ñã biết, người ta xét khoảng cách N với kịch D(N, S1), D(N, S2),…, D(N, Sn) Diễn biến lâm sàng với kịch có khoảng cách tới mạng N nhỏ chẩn đốn, làm sở cho việc xác ñịnh phương án ñiều trị KẾT LUẬN Trong báo ñề xuất cách tiếp cận khả cho việc ứng dụng phương pháp xử lí quan hệ thời gian khơng chắn vào vấn đề chẩn đốn y tế thơng qua khái niệm mạng quan hệ khoảng thời gian khả Cách tiếp cận mở hội ñưa ý kiến chuyên gia vào kết luận chẩn đốn tự động thay dựa mơ hình xác suất sử dụng HEPAXPERT Một mạng quan hệ khoảng thời gian với yếu tố khơng chắn biểu diễn lập luận dựa lí thuyết khả ñược sử dụng ñể mô tả diễn biến lâm sàng với triệu chứng mối quan hệ thời gian chúng Bài báo trình bày phương pháp kết hợp số mạng có tập hợp triệu chứng thành kịch thời gian Hơn nữa, đối sánh mạng quan hệ mơ tả diễn biến lâm sàng cụ thể với số kịch cách sử dụng khái niệm khoảng cách mạng kịch Một số kiểm chứng với liệu giả ñịnh cho thấy phương pháp ñề xuất hợp lí Việc thí nghiệm với liệu y tế thực sự, chẳng hạn việc chẩn đốn lâm sàng cho bệnh viêm gan B dựa xét nghiệm huyết ñược coi hướng nghiên cứu TÀI LIỆU THAM KHảO J.F Allen, "Maintaining knowledge about temporal intervals", Comm ACM 26 (1983) 832−843 L Console, A J Rivolin, D T Dupr'e, P Torasso (1989), "Integration of Causal and Temporal Reasoning in Diagnostic ProblemSolving" In: Proceedings of the 9th International Workshop on Expert Systems and Their Applications TẠP CHÍ KHOA HỌC − SỐ 8/2016 163 Dubois D., HadjAli A., Prade H., (2007), "A Possiblility Theory−Based Approach to the Handling of Uncertainty Relations between Temporal Points" International Journal Of Intelligent Systems (IJIS), Vol 22, pp.157-179 J Gamper and W Nejdl (1997), "Abstract Temporal Diagnosis in Medical Domains" Artificial Intelligence in Medicine, 10(3), pp.209-234 John H Nguyen, Yuval Shahar, Samson W., Amar K D., Mark A M., (1999), "Integration of Temporal Reasoning and Temporal-Data Maintenance into a Reusable Database Mediator to Answer Abstract, Time-Oriented Queries: The Tzolkin System" Journal of Intelligent Information Systems 13, pp.121-145 V Ryabov (2002), "Handling Uncertain Interval Relations", In: Proceedings of the 2-nd IASTED International Conference on AI and Applications, ACTA Press, pp.291-296 V Terziyan, V Ryabov (2003), "Abstract Diagnostics Based on Uncertain Temporal Scenarios", In: M Mohammadian (ed.), Proceedings of the International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control and Automation (CIMCA-2003), February 12-14, Vienna, Austria, pp.327-337 Hà Đặng Cao Tùng (2011), "Tiếp cận dựa lý thuyết khả xử lý quan hệ không chắn khoảng thời gian", Đặc san Khoa học, trường Đại học Sư phạm Hà Nội 56, tr.81-90 Hà Đặng Cao Tùng (2013), "Transformation between possibilistic representations of time interval relations" Tạp chí Khoa học Công nghệ, tập 51, số 4A 10 Hamlet, J Hunter (1987), "A Representation of Time for Medical Expert Systems", Lecture Notes in Medical Informatics, Vol 33, pp.112-119 11 K.-P Adlassnig and W Horak (1995), "Development and retrospective evaluation of HEPAXPERT-I: a routinely-used expert system for interpretive analysis of hepatitis A and B serological findings", Artificial Intelligence in Medicine (1995) 1–24 THE POSSIBILITY TEMPORAL INTERVALS NETWORK AND IT’S APPLICATION IN DIAGNOSIS Abstract: Abstract Dealing with temporal information is applied in many areas of artificial intelligence As a specific case, the temporal model-based diagnosis plays an important role in the applications to medical domains and is interested by many researchers ([2], [4], [7], [10]) Instead of the probabilistic approach is presented in [7], this paper presents an approach basing on the possibility theory for representing and reasoning on uncertain relations between temporal intervals as introduced in [8], [9] and it’s application for resolving the diagnosis problems through the possibility temporal intervals network Keywords: Keywords Temporal diagnostics, temporal scenario, temporal relations, uncertainty, possibility  ... báo ñề xuất cách tiếp cận khả cho việc ứng dụng phương pháp xử lí quan hệ thời gian khơng chắn vào vấn đề chẩn đốn y tế thơng qua khái niệm mạng quan hệ khoảng thời gian khả Cách tiếp cận mở hội... thị quan hệ thời gian kiện Hình minh hoạ mạng thời gian khơng chắn Hình1 Hình1 Một mạng quan hệ thời gian khơng chắn Thí dụ Một thí dụ điển hình chẩn đốn sử dụng mạng thời gian HEPAXPERT, hệ chun... sử dụng báo này, biểu diễn quan hệ khơng chắn điểm thời gian, quan hệ không chắn khoảng thời gian, khái niệm khoảng cách hai quan hệ Ta biểu thị ñiểm thời gian chữ nhỏ nhỏ a, b, khoảng thời gian