中枢神经系统CT影像诊断专家系统的设计与实现(1)
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【摘要】 目的：探讨专家系统在辅助中枢神经系统疾病的CT影像诊断中的价值。方法：根据影像诊断观察习惯，选取20个指标，建立中枢神经系统影像诊断知识库，并根据公认的发生概率设置各征象的初始值。采用VFP9.0数据库语言编程。选取三甲医院有完整临床和影像学资料并经病理证实的术前误诊病例共173例，分别由两名三甲医院副主任医师(第一组)共同阅片，根据经验进行讨论并达成一致，作出诊断；由一名副主任医师(第二组)和一名住院医师(第三组)分别将上述病例的相关信息输入专家系统，记录所得结果。各组间阅片结果采用 字2检验。结果：第一组诊断准确率为37.57%(65/173)，第二组诊断准确率为63.01%(109/173)，第三组诊断准确率为46.89%(81/173)。经统计学处理表明，第二组与另外两组间差异有统计学意义(P<0.05)。第一组与第三组间差异无统计学意义(P>0.05)。结论：将专家系统融入中枢神经系统CT影像诊断具有重要的实用价值。
【关键词】 影像诊断； 专家系统； 中枢神经系统
随着信息技术和人工智能的不断发展，专家系统在医学领域的应用逐步推广。但在中枢神经系统的影像诊断方面，较完整的应用尚未见报道，现将笔者在这一方面做的一些尝试介绍给大家，以供参考。
1 中枢神经系统影像诊断专家系统的背景
专家系统的任务是应用人工智能日趋成熟的各种技术，将专家的知识和经验以适当的形式存入计算机，利用类似专家的思维规则，对事例的原始数据进行逻辑或可能性的推理、演绎，并作出判断和决策[1-2]。
医疗专家系统最早成功应用的实例，是1976年美国斯坦福大学肖特列夫(Shortliff)等[3]开发的医学专家系统MYCIN，这个系统后来被视为“专家系统的设计规范”。此后的近四十年间，尤其是最近十多年，在网络互连技术、数据库技术、程序设计技术等信息处理技术的迅猛发展的推动下，专家系统技术的应用在广度和深度上都到达了一个新的高度 ......
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