基于人工神经网络的慢性肾病分级辅助诊断专家系统设计

• 作者: 冯娇娇 吴效明
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 慢性肾脏病 肾小球滤过率 Qt 专家系统
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 医学信号处理与医学仪器
• 页码范围: 4660-4664
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2014.01.015

摘要

目的:慢性肾病分级辅助诊断系统设计的目的是共享专家经验,使医生更准确的诊断慢性肾病,使慢性肾病患者及时了解自己的病情,同时收集病例数据.将收集到的病例资料建立成数据仓库,评估数据质量,使用决策树方法进行数据挖掘,对数据进行分析.方法:本文以GFR估算模型为基础,设计由客户端、数据库服务器、和网站组成的专家系统.系统采用C/S及B/S混合体系机构,在Windows 7的操作平台下,以Qt为开发平台,采用C++编程语言进行开发.结果:医生只需要在PC机运行客户端,就可以进行数据的录入,通过选择GFR估算方法即可得到GFR预测值.实验中,以中山大学附属第三医院肾内科病例数据为依据,验证系统.系统平稳,能较好的实现人工神经网络算法在慢性肾病分级预测中应用.本系统能够快速准确预测病情分级,并提供规范的治疗方案.数据库实现了对病历资料查询、管理、收集数据等主要功能.结论:本系统实现基于C++语言的GFR估算平台,实现了已有模型的外部扩展使用和数据库对数据管理功能.系统界面友好、操作简单,有效提高慢性肾病诊断确诊时间、分级预测正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴效明	华南理工大学生物科学与工程学院生物医学工程系	199	1579	20.0	28.0
2	冯娇娇	华南理工大学生物科学与工程学院生物医学工程系	1	9	1.0	1.0