模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在消化道系統(tǒng)疾病診斷中的應(yīng)用

摘要： 目的 運(yùn)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ FNN） 模型，對(duì)四種消化道系統(tǒng)疾病進(jìn)行輔助診斷。方法 從100例消化道系統(tǒng)疾病的病例中隨機(jī)抽取70例作為訓(xùn)練集，15例作為驗(yàn)證集，15例作為測(cè)試集，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對(duì)驗(yàn)證集和測(cè)試集進(jìn)行仿真診斷試驗(yàn)。結(jié)果 FNN 診斷消化道系統(tǒng)疾病的準(zhǔn)確率達(dá)到95.2%以上。結(jié)論 FNN 模型可以用來(lái)在臨床上作輔助診斷。

關(guān)鍵詞：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練函數(shù)，學(xué)習(xí)函數(shù)，性能函數(shù)

中圖分類號(hào)： TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ fuzzy neural network，F(xiàn)NN） 是模糊邏輯推理與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，利用誤差信號(hào)反向傳播、調(diào)節(jié)權(quán)重，具有良好的自適應(yīng)性、自組織性和很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，是數(shù)據(jù)分類和模式識(shí)別的有力工具，目前，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在臨床疾病診斷中的應(yīng)用日益廣泛[1-4] 。消化道系統(tǒng)中的急性胰腺炎、膽囊炎（膽石癥）、急性胃腸炎等疾病之間，由于有很多相似的癥狀體征，從而極容易引起誤診，為了能對(duì)這些疾病進(jìn)行準(zhǔn)確的輔助診斷，本文將消化道系統(tǒng)中急性胰腺炎、膽囊炎（膽石癥）、急性胃腸炎等疾病的診斷技術(shù)引入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，借助模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別來(lái)進(jìn)行診斷。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集了2011年1月～2012年10月南昌大學(xué)第四附屬醫(yī)院的100例消化道系統(tǒng)疾病患者的各種檢測(cè)結(jié)果，100例患者中膽結(jié)石伴膽囊炎患者30例，急性膽囊炎10例，急性胃腸炎32例，急性胰腺炎28例，診斷結(jié)果均得到病理證實(shí)。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 提取膽結(jié)石伴膽囊炎患者、急性膽囊炎患者、急性胃腸炎患者、急性胰腺炎患者的血液分析及生化篩查等39項(xiàng)檢測(cè)數(shù)據(jù)和7項(xiàng)臨床癥狀為第1層的輸入向量。7個(gè)臨床癥狀通過(guò)利用模糊數(shù)學(xué)的\"降半梯形\"結(jié)構(gòu)的錄屬函數(shù)來(lái)賦值：

其中， yji為第i 個(gè)對(duì)象對(duì)第j 類癥狀的隸屬函數(shù) ，其定義域?yàn)閇0 ，λ（2）m （i）] 。

1.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立： 由3層前向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。第1層為數(shù)據(jù)預(yù)處理層，先提取患者的46個(gè)特征值再對(duì)其進(jìn)行模糊化處理；第2層為隱含層；第3層為輸出層，輸出層為消化道系統(tǒng)的四種疾病，其結(jié)構(gòu)如下圖（圖1）：

2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)臨床診斷的實(shí)現(xiàn)

2.1 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 從全部樣本中隨機(jī)抽取70 例（膽結(jié)石伴膽囊炎21例，急性膽囊炎6例，急性胃腸炎23例，急性胰腺炎20例）作為訓(xùn)練組，15例作為驗(yàn)證組（膽結(jié)石伴膽囊炎6例，急性膽囊炎3例，急性胃腸炎2例，急性胰腺炎4例），15例為測(cè)試組（膽結(jié)石伴膽囊炎3例，急性膽囊炎1例，急性胃腸炎7例，急性胰腺炎4例）。用MATLAB 2012a編程，分別對(duì)FNN 進(jìn)行訓(xùn)練，并用完成訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行驗(yàn)證和測(cè)試。網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)為trainlm，學(xué)習(xí)函數(shù)為learngdm，誤差性能函數(shù)為mse，各層的傳遞函數(shù)為logsig，訓(xùn)練次數(shù)設(shè)置為1000。

2.2 仿真診斷結(jié)果 通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、驗(yàn)證和和測(cè)試，在訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到40次時(shí)，訓(xùn)練、驗(yàn)證和和測(cè)試誤差同時(shí)達(dá)到最小，其中驗(yàn)證誤差稍大一點(diǎn)，但也只有2.99 ，見(jiàn)圖2：

從圖2中可以看出，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）具有較快的收斂速度，只用了40次訓(xùn)練，就使訓(xùn)練誤差、驗(yàn)證誤差、測(cè)試誤差都同時(shí)達(dá)到最小，從而使仿真診斷測(cè)試的準(zhǔn)確率能大大提高。為了能了解模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)臨床診斷的效果，于是把訓(xùn)練組、驗(yàn)證組和測(cè)試組的診斷結(jié)果進(jìn)行對(duì)照，見(jiàn)表1：

3總結(jié)

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與模糊理論結(jié)合構(gòu)起來(lái)進(jìn)行醫(yī)學(xué)知識(shí)處理是一種很好的方法，這種方法也適用于其他它領(lǐng)域的知識(shí)處理，該系統(tǒng)的識(shí)別能力與訓(xùn)練集關(guān)系密切，若能搜集更多的典型病例，系統(tǒng)的識(shí)別能力將進(jìn)一步提高。

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