孙文涛、李娜、姜波、范光杰、张鸿儒
鸡西市人民医院眼科158100
摘要:本文在认真分析了医生诊断疾病的实际过程的基础上,指出了传统医学专家系统存在的两个缺陷,并针对以往的医学专家系统的两个缺陷做出了改进。首先,针对传统医学专家系统的工作过程和医生诊断疾病的过程不一致这个缺陷,本文尝试提出了设计医学专家系统的新思路。其次,以往的医学专家系统,将医学专家的经验整理成多条推理规则,导致了医学专家系统被设计成了一个静止的系统,无法应付多变的疾病症状。针对这一缺陷,本文将模式识别方法应用于医学专家系统,以达到让医学专家系统具有自我学习能力的目的。
关键词:模式识别技术、眼科疾病、辅助诊断系统
一、模式识别技术分析
模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。
模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。
二、眼科疾病辅助诊断系统的意义
眼科方面的疾病越来越受到社会的关注,但是许多地区的眼科医生对视功能疾病的了解却不是很充分,如何辅助这些眼科医生对视功能疾病进行诊断这一问题变得越来越急迫.
眼科疾病的辅助诊疗为研究对象,结合了人工智能、模糊数学、知识工程、计算机技术、网络技术等一系列新技术与视功能方面医学科学的研究成果,研究和设计了基于专家知识的视功能诊疗辅助系统。该系统不仅能对常见的视功能类疾病进行分析,还能根据主诉症状、个人病史、生活习惯、年龄、遗传等因素对特殊的多病混杂情况进行智能分析,辅助医生快速地对视功能方面疾病进行诊断和治疗。首先,根据视功能知识的特点,采用六位制层次性分类编码方式表示知识,并设计了基于网络环境的知识获取方式。然后,经过对视功能专家医生诊断过程的研究,并结合模糊数学理论,提出了层次性的模糊推理机制,实现了推理机制中症状对疾病的匹配度的计算方法,还对诊断中的多病混杂问题进行了分析,提出和实现了相应的推理策略。最后,充分考虑了系统的实用性和便捷性,设计了一个可视化的操作环境及病历管理系统,并能对现有视功能检查系统软件的智能控制与数据采集的功能。该系统的主要贡献在于可以辅助眼科医生进行视功能疾病的诊疗,以此提高诊疗的质量和效率。
三、模式识别技术的眼科疾病辅助诊断系统的展望
如今计算机硬件的高速发展以及计算机应用领域的不断开拓人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说目前一般计算机却无法直接感知它们我们常用的键盘、鼠标等外部设备对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换,并与计算机联机,但由于识别技术不高,而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下,成为开拓计算机应用的瓶颈,也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是,着眼于拓宽计算机的应用领域,提高其感知外部信息能力的学科———模式识别,便得到迅速发展。人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式,是对人类感知外界功能的模拟,研究的是计算机模式识别系统,也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。
结论:模式识别是一门理论与实践紧密结合的学科，教与学的方式值得我们研究和探索还可以看出模式识别具有相当大的前景，而且模式识别的应用得到越来越多的人的支持，而且它的成效也十分显著。因此它也得到各国的重视，正因各个单位集体对人工智能的模式识别给予相关的重视，模式识别技术在现今社会也能快速发展。当然，现在的模式识别还不算真正完整，不过人类科技的技术是不断发展的，相信总有一天人工智能中的模式识别会真正融入我们的社会，成为我们人类不可或缺的一部分。将其利用与眼科疾病辅助诊断有利于减轻传统治疗中的缺陷,值得大力推广.
参考文献:张禹基于掌纹识别的疾病诊断关键技术研究北京工业大学2011
杨金柱基于医学影像的计算机辅助诊断关键技术研究东北大学2006