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1、中樞神經(jīng)系統(tǒng)CT影像診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)效果統(tǒng)計(jì)4800字
目的：探討專家系統(tǒng)在輔助中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病的CT影像診斷中的價(jià)值。方法：根據(jù)影像診斷觀察習(xí)慣，選取20個(gè)指標(biāo)，建立中樞神經(jīng)系統(tǒng)影像診斷知識(shí)庫，并根據(jù)公認(rèn)的發(fā)生概率設(shè)置各征象的初始值。采用VFP9.0數(shù)據(jù)庫語言編程。選取三甲醫(yī)院有完整臨床和影像學(xué)資料并經(jīng)病理證實(shí)的術(shù)前誤診病例共173例，分別由兩名三甲醫(yī)院副主任醫(yī)師（第一組）共同閱片，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行討論并達(dá)成一致，作出診斷；由一名副主任醫(yī)師（第二組）和一名住院醫(yī)師（第三組）分別將上述病例的相關(guān)信息輸入專家系統(tǒng)，記錄所得結(jié)果。各組間閱片結(jié)果采用 字2檢驗(yàn)。結(jié)果
2、：第一組診斷準(zhǔn)確率為37.57%（65/173），第二組診斷準(zhǔn)確率為63.01%（109/173），第三組診斷準(zhǔn)確率為46.89%（81/173）。經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)處理表明，第二組與另外兩組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P0.05）。結(jié)論：將專家系統(tǒng)融入中樞神經(jīng)系統(tǒng)CT影像診斷具有重要的實(shí)用價(jià)值。 影像診斷； 專家系統(tǒng)； 中樞神經(jīng)系統(tǒng) 隨著信息技術(shù)和人工智能的不斷發(fā)展，專家系統(tǒng)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用逐步推廣。但在中樞神經(jīng)系統(tǒng)的影像診斷方面，較完整的應(yīng)用尚未見報(bào)道，現(xiàn)將筆者在這一方面做的一些嘗試介紹給大家，以供參考。 1 中樞神經(jīng)系統(tǒng)影像診斷專家系統(tǒng)的背景 專家系統(tǒng)的任務(wù)是應(yīng)用人工智能日趨成熟的各種技
3、術(shù)，將專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)以適當(dāng)?shù)男问酱嫒胗?jì)算機(jī)，利用類似專家的思維規(guī)則，對(duì)事例的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯或可能性的推理、演繹，并作出判斷和決策[1-2]。 醫(yī)療專家系統(tǒng)最早成功應(yīng)用的實(shí)例，是1976年美國斯坦福大學(xué)肖特列夫（Shortliff）等[3]開發(fā)的醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)MYCIN，這個(gè)系統(tǒng)后來被視為“專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)范”。此后的近四十年間，尤其是最近十多年，在網(wǎng)絡(luò)互連技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、程序設(shè)計(jì)技術(shù)等信息處理技術(shù)的迅猛發(fā)展的推動(dòng)下，專家系統(tǒng)技術(shù)的應(yīng)用在廣度和深度上都到達(dá)了一個(gè)新的高度，診斷的準(zhǔn)確性或特異性均較傳統(tǒng)診斷方法明顯提高[4-8]。 目前在醫(yī)學(xué)影像診斷領(lǐng)域內(nèi)，專家系統(tǒng)在肺部結(jié)節(jié)定性、乳腺癌
4、診斷及骨齡測定、骨腫瘤診斷等方面取得了不同程度突破。 2 設(shè)計(jì)原理 專家系統(tǒng)是基于知識(shí)的系統(tǒng)。一個(gè)完整的醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)應(yīng)由下列五個(gè)部分組成：數(shù)據(jù)庫、知識(shí)庫、推理機(jī)、解釋接口和知識(shí)獲取模塊。數(shù)據(jù)庫存放的是已確診病例的臨床和影像信息等數(shù)據(jù)集；知識(shí)庫是用來存儲(chǔ)已知的中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病各種診斷信息數(shù)據(jù)以及各種診斷信息的發(fā)病概率；推理機(jī)是專家系統(tǒng)的思維機(jī)構(gòu)，本質(zhì)是一組程序，用來控制和協(xié)調(diào)整個(gè)系統(tǒng)，它通過輸入的數(shù)據(jù)，利用知識(shí)庫的原有知識(shí)按一定的推理策略解決所提出的問題；解釋接口是用戶與專家系統(tǒng)交互的環(huán)節(jié)，負(fù)責(zé)對(duì)推理給出必要的解釋，便于用戶了解推理過程，為用戶向系統(tǒng)學(xué)習(xí)提供方便；人機(jī)接口主要用來完成輸入
5、輸出工作；學(xué)習(xí)系統(tǒng)就是知識(shí)獲取模塊，它為修改和擴(kuò)充知識(shí)庫存的原有知識(shí)提供相應(yīng)的手段，隨著醫(yī)學(xué)的不斷發(fā)展和人類對(duì)疾病認(rèn)識(shí)的不斷深入，結(jié)合實(shí)踐過程中總結(jié)出的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，程序設(shè)計(jì)者與臨床醫(yī)師間進(jìn)行交流后可以通過學(xué)習(xí)系統(tǒng)來完成顱內(nèi)疾病知識(shí)的完善和規(guī)則的修訂，并輸入知識(shí)庫中。 當(dāng)系統(tǒng)診斷一個(gè)疑似患者時(shí)，就可以將該患者的臨床癥狀和影像信息通過人機(jī)接口輸入計(jì)算機(jī)，推理機(jī)將這些資料與知識(shí)庫當(dāng)中的規(guī)則進(jìn)行比對(duì)、匹配。處理的結(jié)果通過屏幕或打印系統(tǒng)提供給用戶。 2.1 知識(shí)庫的建立 系統(tǒng)各相關(guān)指標(biāo)的設(shè)置是根據(jù)日常工作中，影像診斷醫(yī)師的常規(guī)觀察習(xí)慣，并結(jié)合各種CT征象在診斷中的權(quán)重來選取。主要有：發(fā)病部位（額
6、葉、顳葉、頂葉、枕葉、小腦半球、腦干、基底節(jié)區(qū)、鞍區(qū)、橋小腦腳區(qū)、松果體區(qū)、側(cè)腦室、三腦室、四腦室、腦膜、脊髓、顱骨以及跨多部位等）、病灶形態(tài)（圓形、類圓形、不規(guī)則形）、占位效應(yīng)（有、沒有）、平掃時(shí)病灶的密度（等密度、低密度、高密度和混合密度）、是否有鈣化（沒有、斑點(diǎn)狀、條片狀、完全鈣化）、囊變、壞死（沒有、小囊、大囊、多囊）、水腫（沒有、輕度、中度、重度）、腦積水（沒有、有）、強(qiáng)化程度（沒有、輕度、明顯）以及強(qiáng)化的特征（均勻、不均勻、厚環(huán)形、薄環(huán)形、開環(huán)形、壁結(jié)節(jié)強(qiáng)化等）、病灶境界（清楚、模糊）、病灶數(shù)量（單發(fā)，多發(fā)）等十二個(gè)CT征象，以及發(fā)病年齡、發(fā)熱、智力障礙、功能障礙、外傷史、疫區(qū)生活
7、史等臨床指標(biāo)信息，并建立每項(xiàng)影像特征的標(biāo)準(zhǔn)化選項(xiàng)。 根據(jù)各指標(biāo)分別建立信息庫，信息庫包括每種疾病各指標(biāo)的屬性值及發(fā)生概率。各指標(biāo)發(fā)生概率的系統(tǒng)初始值以目前學(xué)術(shù)界公認(rèn)的概率為標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置。在系統(tǒng)開始使用后，隨著每一條隨訪記錄的錄入，系統(tǒng)通過后臺(tái)的維護(hù)模塊將自動(dòng)調(diào)整各指標(biāo)的發(fā)生概率。 2.2 程序編寫 中樞神經(jīng)系統(tǒng)影像診斷專家系統(tǒng)編程開發(fā)語言為VFP9.0，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)軟件為VFP9.0，操作系統(tǒng)為Windows。系統(tǒng)采用采用VFP9.0數(shù)據(jù)庫和SQL技術(shù)。為了確保信息采集的準(zhǔn)確性，系統(tǒng)采用下拉式選項(xiàng)框方式進(jìn)行信息采集。按照影像專家日常分析圖像的習(xí)慣，分步驟采集患者各種影像及臨床信息。通過S
8、QL技術(shù)獲取符合上述特征的候選疾病，通過各參數(shù)在相關(guān)疾病的發(fā)病概率計(jì)算，得出可能的疾病，再結(jié)合關(guān)鍵性信息，得出最終的診斷結(jié)果，供影像診斷醫(yī)師參考，見圖1～2。 2.3 準(zhǔn)確性驗(yàn)證 采用三甲醫(yī)院有完整臨床和影像學(xué)資料并經(jīng)病理證實(shí)的術(shù)前誤診病例共173例，包括腫瘤、感染、中毒、外傷、血管、先天性、變性、代謝、脫髓鞘、遺傳性病變等十大類疾病。測試方法：⑴由兩名三甲醫(yī)院副主任醫(yī)師（第一組）共同閱片，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行討論并達(dá)成一致，作出診斷；⑵由一名副主任醫(yī)師（第二組）和一名住院醫(yī)師（第三組）分別將上述病例的相關(guān)信息輸入專家系統(tǒng)，記錄所得結(jié)果。并分別對(duì)第一組與第二組
，第二組與第三組進(jìn)行準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)
9、?！?.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 采用SPSS 13.0軟件，對(duì)三組結(jié)果分別進(jìn)行兩組間 字2檢驗(yàn)，以P<0.05為組間差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 3 結(jié)果 4 討論 4.1 臨床應(yīng)用價(jià)值 醫(yī)療診斷是一項(xiàng)典型的專家任務(wù)。醫(yī)學(xué)專家必須具有特定領(lǐng)域的知識(shí)和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。而要培養(yǎng)一個(gè)醫(yī)學(xué)專家既需要時(shí)間，又花費(fèi)巨大。因此，開發(fā)特定應(yīng)用的計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)療專家系統(tǒng)就成為生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)課題。 醫(yī)療專家系統(tǒng)有許多吸引人的特征，如不像人類專家那樣會(huì)遺忘或退休，專家知識(shí)可以不再受時(shí)間和空間的限制而得以永久保留并廣為推廣應(yīng)用；專家系統(tǒng)的可靠性高；還可以綜合多個(gè)專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，提高解決問題的能力。計(jì)算機(jī)輔
10、助醫(yī)學(xué)診斷系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中應(yīng)用的深化。利用專家系統(tǒng)技術(shù)來處理這些知識(shí)密集性的任務(wù)，可以將人們從重復(fù)和繁重的腦力勞動(dòng)中解放出來，從事更富有創(chuàng)造性的工作。 國內(nèi)專家系統(tǒng)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展相對(duì)來說規(guī)模較小、水平較低，應(yīng)用范圍也有限，這與我國計(jì)算機(jī)專業(yè)人員與醫(yī)生缺乏交流等因素有關(guān)。通過從事計(jì)算機(jī)研究的專家和醫(yī)學(xué)專家們的共同努力，特別是跨學(xué)科的生物醫(yī)學(xué)工程人員的培養(yǎng)，相信專家系統(tǒng)必將在醫(yī)療領(lǐng)域得到更為廣泛的重視和應(yīng)用。 目前在醫(yī)學(xué)影像診斷領(lǐng)域內(nèi)，在肺部結(jié)節(jié)、乳腺癌診斷及骨齡測定等領(lǐng)域有部分應(yīng)用。顱內(nèi)病變?cè)\斷方面，2009年復(fù)旦大學(xué)醫(yī)學(xué)院進(jìn)行了基于模糊集的腦膠質(zhì)瘤分級(jí)自動(dòng)診斷方面的
11、研究。1999年，北京神經(jīng)外科研究所開發(fā)了鞍區(qū)及鞍上腫瘤計(jì)算機(jī)輔助MR影像診斷軟件。而較為完整和全面的神經(jīng)系統(tǒng)方面的專家系統(tǒng)，目前國內(nèi)外文獻(xiàn)均未見報(bào)道。 由于專家數(shù)量相對(duì)于患者數(shù)量以及醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)量仍然是明顯偏少的，不少中、小型及偏遠(yuǎn)地區(qū)醫(yī)院的醫(yī)生或者經(jīng)驗(yàn)不夠豐富的年輕醫(yī)生的誤診率偏高。本系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用將有助于改善這種情況。 在本項(xiàng)目的數(shù)據(jù)測試中，未使用專家系統(tǒng)輔助診斷的準(zhǔn)確率為37.57%（65/173），與文獻(xiàn)[14]報(bào)道類似。這與大多數(shù)人的認(rèn)識(shí)有很大差異，主要是因?yàn)闇y試中，僅以第一診斷作為判斷準(zhǔn)確率的依據(jù)，與日常工作中以常見病、多發(fā)病為主有所不同；另外，也與測試病例均為誤診病例
12、有關(guān)。使用輔助診斷的兩組的準(zhǔn)確率分別為第二組63.01%（109/173）和第三組46.89%（81/173）。兩組的準(zhǔn)確率均較未使用軟件輔助診斷的準(zhǔn)確率高，其中第二組與第一組、第三組之間具有顯著性意義，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）。本系統(tǒng)通過逐步提問，引導(dǎo)醫(yī)生全面、仔細(xì)閱片，通過及時(shí)反饋可能結(jié)果，可以拓展年輕醫(yī)生的思路，對(duì)于提高基層醫(yī)院和廣大低年資醫(yī)師的中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病診斷水平有很大幫助。 4.2 關(guān)于推理機(jī)的設(shè)計(jì) 傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)診斷專家系統(tǒng)一般采用概率統(tǒng)計(jì)法，為解決醫(yī)學(xué)活動(dòng)中的不確定性知識(shí)，近來又發(fā)展出基于二元Logistic回歸法、分類回歸樹及粗糙集等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的模糊算法專家系統(tǒng)。
13、影像診斷的特點(diǎn)是要全面分析病灶的各種信息，并密切結(jié)合臨床信息，綜合分析。本系統(tǒng)根據(jù)影像診斷的過程和特點(diǎn)，采用概率法與關(guān)鍵特征相結(jié)合的推理機(jī)制。相對(duì)于貝葉斯算法、二元Logistic回歸法、分類回歸樹及粗糙集等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的模糊算法，本系統(tǒng)有實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡單，緊密聯(lián)系臨床等優(yōu)點(diǎn)。 4.3 自我學(xué)習(xí)功能 自我學(xué)習(xí)功能是提高專家系統(tǒng)自我更新、自我完善能力的重要途徑。常見的專家系統(tǒng)推理方法，如貝葉斯算法、二元Logistic回歸法、分類回歸樹及粗糙集等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的模糊算法，需要具有專業(yè)知識(shí)的人員定期進(jìn)行數(shù)據(jù)的重新訓(xùn)練、挖掘，無法實(shí)現(xiàn)用戶對(duì)軟件在后期應(yīng)用中的自我更新、完善。本系統(tǒng)初步具備了自我更新、自
14、我完善的能力，通過知識(shí)補(bǔ)充模塊，可以添加系統(tǒng)原來無法診斷的疾病，也可以補(bǔ)充原本不完整的知識(shí)信息，并且，隨著數(shù)據(jù)庫中樣本數(shù)量的不斷擴(kuò)大，學(xué)習(xí)程序可以通過每一個(gè)隨訪病例的錄入，自動(dòng)調(diào)整各種指標(biāo)屬性值的發(fā)病概率，以達(dá)到自我學(xué)習(xí)，自我完善的目的。 4.4 目前存在的不足之處 雖然，使用軟件的第一診斷準(zhǔn)確率高于常規(guī)組，但僅有63.01%。造成第一診斷準(zhǔn)確率偏低的原因有以下可能性：所選病例為術(shù)前誤診的疑難病例；軟件對(duì)某些征象的描述、分類不夠細(xì)化；屬性賦值不夠精確；軟件使用者對(duì)一些影像征象的觀察不夠準(zhǔn)確。隨著對(duì)影像征象的分類、描述更趨合理，系統(tǒng)搜集的確診病例不斷豐富，以及醫(yī)務(wù)人員對(duì)影像資料解讀的不斷提高
15、，軟件的診斷準(zhǔn)確率必將進(jìn)一步提高。 計(jì)算機(jī)輔助診斷是影像診斷學(xué)發(fā)展的方向之一。將來，隨著計(jì)算機(jī)輔助診斷與圖像處理、PACS系統(tǒng)等技術(shù)融合，專家系統(tǒng)的臨床應(yīng)用范圍將進(jìn)一步擴(kuò)大。本系統(tǒng)希望能為這方面的工作做一些有益的嘗試。 參考文獻(xiàn) [1]俞思偉.醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理與實(shí)現(xiàn)方法[J].醫(yī)學(xué)信息，2002，15（6）：346-349. [2]韋曉虎，鄭虹.基于事例推理的醫(yī)學(xué)診斷專家系統(tǒng)[J].玉林師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2006，27（3）：179-180. [3] E. H . Short liffe， S. G. Axline， B. G. Buchanan ， et al. An
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中樞神經(jīng)系統(tǒng)CT影像診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)效果統(tǒng)計(jì)4800字
