ung dung logic mo trong linh vuc y hoc

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC HUẾ

HỒ NGỌC

ỨNG DỤNG HỆ CHUYÊN GIA MỜ TRONG
CHẨN ĐOÁN BỆNH Y HỌC
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số : 60.48.01

TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng – Năm 2020


Người hướng dẫn khoa học:

Phản biện 1: PGS.TS.
Phản biện 2: GS.TS.

Luận văn đã được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn
tốt nghiệp Thạc sĩ Kỹ thuật họp tại Đại Học …..

Có thể tìm hiểu Luận văn tại:


3
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Nước ta đang trên đà phát triển và hội nhập. Hệ thống Y tế và
Giáo dục vẫn còn nhiều

bất cập và hạn chế, đặc biệt là các cơ sở

vùng sâu vùng xa, chưa có điều kiện tiếp cận với công nghệ hiện đại.
Đội ngũ Y Bác sĩ chưa đủ để đáp ứng với tình trạng bệnh nhân ngày
càng tăng cả về số lượng và loại bệnh. Nhận thức của người dân về
bệnh tật và cách sơ cứu cũng mơ hồ. Nếu muốn đưa bệnh nhân đến
được các bệnh viện trung tâm thì mất nhiều thời gian…Để khắc phục
những khó khăn này, chúng ta cần có cơng cụ gần gũi với thực tiễn,
người dùng dễ sử dụng và linh hoạt để có thể giúp bệnh nhân và Y
Bác sĩ phát hiện bệnh và điều trị kịp thời.
Hiện nay, hàng năm có đến hàng triệu người phải cầu viện đến
sự giúp đỡ của Y học để đối phó với bệnh đau thắt ngực. Theo thống
kê của tổ chức Y tế Thế giới (WHO) thì cứ 2 giây có 1 người chết vì
bệnh tim mạch; Cứ 5 giây có một trường hợp nhồi máu cơ tim; Cứ 6
giây có 1 trường hợp đột quỵ;...[14] Đây là một loại bệnh thường gặp
nhưng việc chẩn đốn bệnh khơng phải lúc nào cũng đạt kết quả
chính xác.
Vấn đề đặt ra là từ tri thức và các kinh nghiệm thực tế của các
Y bác sĩ trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh đau thắt ngực từ hàng
thế kỷ qua, làm thế nào để tập hợp chúng thành các quy luật và đưa
vào máy tính để từ đó giúp ta chẩn đoán được nguyên nhân gây bệnh
và đề xuất phương án điều trị ban đầu.


Thực ra, đau thắt ngực không phải là một bệnh mà là một triệu
chứng trong nhiều triệu chứng khác nhau nhưng do nó tác động mạnh
mẽ đến bệnh nhân nên người ta thường gọi nó là một bệnh – bệnh
đau co thắt ngực.
Đau ngực là một triệu chứng thường gặp có nhiều nguyên nhân

khác nhau, trong đó có một số nguyên nhân cần phải được can thiệp
nhanh chóng chẳng hạn như đau thắt ngực, nhồi máu cơ tim, hoặc
bóc tách động mạch chủ. Những nguyên nhân gây đau ngực khác có
thể khơng cần can thiệp ngay lập tức bao gồm co thắt thực quản, đau
do túi mật, viêm thành ngực. Chẩn đốn chính xác là yếu tố quan
trọng giúp điều trị đúng cho những bệnh nhân bị đau ngực.Để chẩn
đoán được các ngun nhân này, ngồi triệu chứng chính là đau ngực
thì cần phải kết hợp với nhiều triệu chứng khác nhau cũng như các
đặc điểm của cơn đau như cường độ đau, thời điểm xảy ra cơn đau,
thời gian mà cơn đau kéo dài,...
Do đó, q trình chẩn đốn có thể xem như một q trình xử lý
các thơng tin đầu vào (các triệu chứng, đặc điểm cơn đau,..) để xác
định thông tin đầu ra (các bệnh dẫn đến chứng đau co thắt ngực). Về
mặt tốn học thì cơng việc này tương đương với việc giải một
phương trình nhiều ẩn số và khi lượng ẩn số quá lớn thì việc giải là
rất khó khăn. Một cách để khắc phục cơng việc khó khăn này là ứng
dụng Logic mờ - một cách tiếp cận mới có khả năng ứng dụng và
mang lại nhiều kết quả thực tiễn. Ngày nay việc ứng dụng Logic mờ
vào các nghành khoa học đã phát triển mạnh mẽ. Tuy nhiên việc xây


dựng các hệ chẩn đoán Y học như vậy ở nước ta vẫn cịn khá khiêm
tốn. Vì vậy, trong khn khổ của một luận văn Cao học, em chỉ
muốn đưa ra một giải pháp để thực hiện hệ chẩn đoán bệnh đau thắt
ngực dựa trên các triệu chứng lâm sàng, đề xuất phương pháp điều trị
ban đầu trước khi phải nhờ vào các xét nghiệm chuyên khoa.
2. Mục tiêu và nhiệm vụ
Mục tiêu của đề tài là nhằm cải thiện và nâng cao hiệu quả
trong việc ứng dụng công nghệ hiện đại vào chẩn đoán bệnh.
Để thực hiện được mục tiêu, cần phải thực hiện những nhiệm

vụ cơ bản sau đây:
- Tìm hiểu Y học, thu thập các triệu chứng liên quan tới biểu hiện
lâm sàng của bệnh đau thắt ngực và các bệnh liên quan.
- Tìm hiểu và ứng dụng Logic mờ trong q trình chẩn đốn. Xây
dựng các luật hình thành nên bệnh từ các triệu chứng.
- Xây dựng ứng dụng cho phép chẩn đoán bệnh và xuất ra kết quả là
bệnh án của từng bệnh nhân.
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là phương pháp ứng dụng Logic mờ vào
hệ thống chẩn đoán bệnh đau co thắt ngực.
Tìm hiểu cơ sở lý thuyết logic mờ, cơ chế suy diễn mờ và các
thông tin liên quan đến bệnh đau co thắt ngực
Đề tài tập trung nghiên cứu phương pháp ứng dụng Logic mờ
vào hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh đau co thắt ngực.
4. Phƣơng pháp nghiên cứu


Phương pháp nghiên cứu lý thuyết:
- Nghiên cứu lý thuyết về Lơgic mờ và cơ chế suy diễn.
- Tìm hiểu các triệu chứng lâm sàng của bệnh đau co thắt ngực và
nguyên nhân gây bệnh. Trình bày dưới dạng các mệnh đề Nếu – Thì.
- Xây dựng các tập luật mờ dựa trên mối tương quan giữa triệu chứng
và nguyên nhân gây bệnh.
- Sử dụng ngôn ngữ C# để viết chương trình.
Phương pháp thực nghiệm:
Thực nghiệm trên các cơng cụ phát triển hệ thống hỗ trợ chuẩn
đoán bệnh
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
5.1. Ý nghĩa khoa học
- Nâng cao chất lượng, độ chính xác và kịp thời trong việc khám

chữa bệnh;
- Làm chủ được công nghệ chẩn đoán bệnh hiện đại;
5.2. Ý nghĩa thực tiễn
Kết quả thu được từ thực nghiệm có thể được áp dụng để
chẩn đoán nhiều loại bệnh lý khác nhau;...
6. Nội dung tóm tắt
Chương 1: Trình bày tổng quan về bệnh đau thắt ngực. Các
triệu chứng, đặc điểm của bệnh cũng như các nguyên nhân gây bệnh
và trình bày các khái niệm về Lôgic mờ và cơ chế suy diễn mờ được
ứng dụng vào Luận văn.


Chương 2: Trình bày cụ thể triệu chứng và đặc điểm của các
bệnh dẫn đến đau thắt ngực dưới dạng các mệnh đề Nếu – Thì. Liên
kết các mệnh đề này thành hệ thống Luật mờ phục vụ cho chẩn đốn
bệnh. Mơ tả quy trình ứng dụng Lơgic mờ trong hệ thống chẩn đốn.
Phân tích thiết kế hệ thống theo hướng đối tượng.
Chương 3: Trình bày việc xây dựng và triển khai ứng dụng
Cuối cùng là phần đánh giá, kết luận và hướng phát triển của
đề tài.


CHƢƠNG 1
TỔNG QUAN BỆNH ĐAU THẮT NGỰC VÀ LÝ THUYẾT
LOGIC MỜ
1.1. TỔNG QUAN BỆNH ĐAU CO THẮT NGỰC
1.1.1. Khái niệm và cấu trúc cơ quan nội tạng
1.1.2. Cƣờng độ và vị trí đau
1.1.3. Nguyên nhân gây bệnh
1.1.4. Biểu hiện lâm sàng của bệnh đau co thắt ngực

1.2. LOGIC MỜ VÀ CƠ CHẾ SUY DIỄN MỜ
1.2.1. Khái niệm logic mờ
1.2.2. Logic mờ và các phép toán
1.2.3. Cơ chế suy diễn mờ
1.2.4. Điều khiển logic mờ
Cơ chế suy diễn kết hợp các luật trong cơ sở luật thành một
ánh xạ từ tập mờ A’ trong U đến tập mờ B’ trong V. Do trong nhiều
ứng dụng có ngõ ra và ngõ vào của hệ thống mờ là các giá trị thực
nên chúng ta phải xây dựng các giao diện giữa cơ chế suy diễn và
môi trường. Các giao diện này là bộ mờ hóa và bộ giải mờ.
Bộ mờ hóa là phép ánh xạ từ một điểm có giá trị thực x *

U

Rn vào một tập mờ A’ trong U. Người ta thường dùng 3 loại mờ
hóa sau:
Bộ mờ hóa Singleton: Bộ mờ hóa này ánh xạ một điểm thực
X* U vào một singleton mờ A’ trong U có giá trị độ phụ thuộc là 1
tại x* và 0 tại tất cả các điểm khác trong U, nghĩa là:


µA’(x) =
Bộ mờ hóa Gaussian: ánh xạ x*

U thành một tập mờ A’

trong U có hàm thuộc Gaussian như sau:
(1.16)
Với ai là các thông số dương và t-norm * thường được chọn là
phép tích đại số hoặc phép tốn min.

Bộ mờ hóa tam giác: ánh xạ x* U vào tập mờ A’ trong U có
hàm thuộc tam giác như sau:

(1.17)
Với bi là các thông số dương và t-norm * thường được chọn là
phép tích đại số hoặc phép tốn min.
Bộ giải mờ là phép ánh xạ từ tập mờ B’ trong V R(là ngõ ra
của cơ chế suy diễn) thành điểm rõ y* V. Việc giải mờ là tìm một
điểm trong V biểu diễn tốt nhất tập mờ B’. Để chọn lựa sơ đồ giải
mờ, người ta tuân theo ba tiêu chuẩn sau:
- Tính hợp lý
- Tính tốn đơn giản
- Tính liên tục


CHƢƠNG 2
PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG CHẨN ĐỐN LÂM
SÀNG BỆNH ĐAU THẮT NGỰC
2.1. QUY TRÌNH CHẨN ĐỐN BỆNH
2.1.1. Lập luận chẩn đốn bệnh
2.1.2. Quy trình chẩn đốn
Trình tự chẩn đoán lâm sàng bệnh đau thắt ngực:
Thu thập các triệu chứng lâm sàng
Xác định loại bệnh liên quan đến đau thắt ngực

Giải thích căn bệnh
Đề xuất phương án điều trị sơ khởi

Kết thúc

Hình 2.1. Trình tự chẩn đốn lâm sàng
2.1.3. Các triệu chứng lâm sàng của bệnh đau thắt ngực
2.2. MƠ HÌNH HĨA Q TRÌNH CHẨN ĐỐN
2.2.1. Thơng tin mờ
2.2.2. Luật xấp xỉ
2.2.3. Mơ hình hóa


Các mơ hình này tạo thành cơ sở cho các hệ chuyên gia y học
nhằm giúp đỡ các bác sĩ trong việc chẩn đốn một số bệnh đặc trưng
nào đó. Trong mơ hình chẩn đốn bệnh, tri thức y học được biểu diễn
như một mối liên hệ mờ giữa các triệu chứng S (symptoms) và các
loại bệnh D (diseases). Gọi:
- Tập mờ A là các triệu chứng quan sát trên bệnh nhân.
- Mối quan hệ R biểu diễn tri thức y học liên kết các triệu chứng
(tập S) với các loại bệnh (tập D).
- Tập mờ B là các bệnh khả dĩ xuất hiện trên bệnh nhân và được
suy diễn bằng luật hợp thành như sau:
B =AοR
Hoặc B(d) = max[min(A(s), R(s,d))] , s

S đối với mỗi d

D.
Độ phụ thuộc của các triệu chứng quan sát được trong tập mờ
A có thể biểu diễn mức độ xác suất hiện diện triệu chứng hoặc độ
nghiêm trọng. Độ phụ thuộc trong tập mờ B chỉ mức độ xác suất
bệnh mà bệnh nhân mắc phải. Mối quan hệ mờ R tạo thành liên kết
lớn nhất đối với mối liên hệ mờ Q (trên tập các bệnh nhân P cho sẵn
và các triệu chứng S) và mối liên hệ mờ T (trên tập các bệnh nhân P

và các loại bệnh D).
Chúng được biểu diễn như sau:
T=QοR
Hình sau tóm tắt ý nghĩa và cách sử dụng các mối liên hệ mờ
Q, T, R và các tập mờ A, B.


Bệnh
nhân

T

P

Loại bệnh

Triệu chứng

Loại bệnh
Bệnh

D

Q

= nhân

P

S

o

Triệu
chứng

RB

Tri thức y học

Kinh nghiệm y khoa

Triệu chứng

Loại bệnh

BD

=

Khả năng mắc bệnh

AS

Loại bệnh

o

Triệu
chứng

Triệu chứng của bệnh nhân

RS

Tri thức y học

Hình 2.3. Quy trình chẩn đốn bệnh
2.3. DỮ LIỆU VÀO CHO HỆ THỐNG – CÁC TRIỆU CHỨNG
2.4. DỮ LIỆU RA CHO HỆ THỐNG – CÁC BỆNH LIÊN
QUAN ĐẾN TRIỆU CHỨNG ĐAU THẮT NGỰC
2.5. TẬP LUẬT MỜ
2.6. HỆ CHẨN ĐỐN BỆNH ĐAU CO THẮT NGỰC
2.6.1. Mơ hình
2.6.2. Quy trình xử lý
Lưu đồ minh họa các bước thực hiện việc chẩn đốn lâm sàng
bệnh đau thắt ngực (Hình 2.6):


Bắt đầu
Nhập triệu chứng S1

Nhập triệu chứng Sn
µCm(OUT) = 0
Số luật = 0
Tính độ phụ thuộc triệu chứng S1 = µS1
Tính độ phụ thuộc triệu chứng Sn = µSn
µP = min (µS1, …, µSn)
µD = µP.
µout = max[µout, µD]

Số luật = số luật + 1
Số luật = Tổng số luật?

Sai

Đúng

….
Tính tốn mức độ mắc bệnh
Kết thúc

Hình 2.6. Lưu đồ chẩn đoán bệnh


2.6.3. Cơ chế suy diễn
Cơ chế suy diễn dựa trên sự kết hợp được thực hiện theo
phương pháp sau:
Bước 1: Đối với M luật Nếu – Thì (IF - THEN) có dạng:
Ru(1) : Nếu x 1là S

(1)

và ....... x là
n S

1

(1)

n

thì y là P(1), ta xác định

hàm thuộc
(1)
S1

(l)

…

( x 1;....; xn) với l = 1,2,…m theo công thức sau:

Sn

S1

(1)

…

Sn

(l)

( x1;....; xn) =

S1

(1)

(x1)…

Sn

(1)

(xn)

S (l) là biến ngôn ngữ thứ i ( i= 1, 2,...., n) ứng với các triệu
i

chứng bệnh nào đó.
P(l) là loại bệnh ứng với luật thứ l.
(1)
Bước 2: Xác định
( x ;...., x , y) =
Ru

1

B

(1)
S1

…

(l)
Sn

p(l)(

x1;...., xB, y)
với l = 1, 2, …, m.
Bước 3: Xác định
(x,y) =

QM

Ru

(l)

(x,y)

Với QM =
Ở đây

Ru

(m)

(x,y)

(l)

là toán tử t-conorm hay s-norm

Bước 4: Cho ngõ vào A’ thì cơ thế suy diễn ở ngõ ra B’ theo

công thức luật kết hợp Mamdami.
(y) = supt[

B’

(x),

A’

(x,y)]

QM

Trong các bước trên, toán tử được thay thế bằng phép tính min
và tốn tử

được định nghĩa như sau:

Probor(a,b) = a + b - ab


2.7. Phân tích hệ thống
2.7.1. Biểu đồ ca sử dụng
Các tác nhân hệ thống: Hệ thống gồm có hai tác nhân, đó là
bác sĩ và bệnh nhân.

Bác sĩ

Bệnh nhân

Hình 2.8. Các tác nhân của hệ thống
Biểu đồ ca sử dụng

Hình 2.9. Biểu đồ ca sử dụng tổng quát
2.7.2. Biểu đồ trạng thái
Biểu đồ trạng thái: Có hai dạng, dạng 1 cho người dùng là
bệnh nhân và dạng 2 cho người dùng là bác sĩ.


Hình 2.10. Biểu đồ trạng thái dạng 1

Hình 2.11. Biểu đồ trạng thái dạng 2
2.7.3. Biểu đồ tuần tự
Biểu đồ tuần tự: Bác sĩ thu thập các triệu chứng và xác định
mức độ của từng triệu chứng qua thăm khám ban đầu. Từ đó hệ
thống sẽ dựa trên các luật có sẵn và các triệu chứng nhập vào để chẩn
đốn bệnh cho mỗi bệnh nhân. Sau đó sẽ in ra bệnh án để bệnh nhân
theo dõi khi đến khám lần sau.


Hình 2.12. Biểu đồ tuần tự
2.7.4. Biểu đồ hoạt động
Biểu đồ hoạt động: Cho người dùng thu thập triệu chứng và
chẩn đoán bệnh cho bệnh nhân.


Hình 2.13. Biểu đồ hoạt động
2.8. THIẾT KẾ CƠ SỞ DỮ LIỆU
2.8.1. Nguồn dữ liệu
2.8.2. Các bảng CSDL

CSDL được thiết kế trong Access bao gồm 7 bảng: Bảng Benh,
bảng Benhnhan, bảng Luat, bảng TrieuChung, bảng ChiTietLuat,
bảng ChiTietBenh, bảng NhomTrieuChung. Các bảng này liên hệ với
nhau qua mối liên kết để thuật toán làm việc và xử lý CSDL một
cách hiệu quả và nhanh chóng.


Hình 2.14. Cơ sở dữ liệu


CHƢƠNG 3
XÂY DỰNG VÀ TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG
3.1. GIỚI THIỆU CHUNG:
3.1.1. Các Menu trong giao diện chính
3.1.2. Cách sử dụng:
3.1.3. Chƣơng trình:
3.2. DEMO CHƢƠNG TRÌNH:

Hình 3.1. Form tiếp nhận bệnh nhân


Hình 3.2. Form danh sách bệnh nhân

Hình 3.3. Form thu thập triệu chứng – Chẩn đoán bệnh


Hình 3.4. Form nhóm triệu chứng

Hình 3.5. Form triệu chứng

Hình 3.6. Form quản lý bệnh

Hình 3.7. Form quản lý luật


Hình 3.8. Kết quả chẩn đốn

Hình 3.9. Form người dùng chẩn đoán


KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN
Những kết quả nghiên cứu của luận văn cho phép rút ra những
kết luận sau:
1. Luận văn này được thực hiện nhằm mục đích hỗ trợ cho đội ngũ y
bác sĩ tại các trạm y tế cơ sở vùng sâu vùng xa, chưa có đủ điều kiện
vật chất để trang bị những thiết bị y tế hiện đại trong việc chẩn đoán
và điều trị bệnh đau thắt ngực, một bệnh rất hay gặp trong bối cảnh
hiện nay. Đồng thời cũng giúp các bệnh nhân có thể tự chẩn đốn
bệnh cho mình trước khi đến bệnh viện.
2. Luận văn đã thu thập được về các triệu chứng liên quan tới biểu hiện
lâm sàng của bệnh đau thắt ngực và tổng hợp thành một nguồn tri
thức giá trị là cơ sở cho việc nghiên cứu bệnh đau thắt ngực. Bên
cạnh đó, luận văn cũng đã nghiên cứu và ứng dụng thành cơng logic
mờ vào bài tốn chẩn đốn nói chung và chẩn đốn bệnh đau co thắt
ngực nói riêng.
3. Đã xây dựng thành cơng một cơng trình ứng dụng NNLT C# trên nền
tảng Netframework. Chương trình có giao diện thân thiện với người
dùng, dễ sử dụng, đầy đủ các chức năng cơ bản và có độ tin cậy
cao.

Hướng phát triển: Đề tài mới chỉ dừng lại với một căn bệnh
đau co thắt ngực, mong muốn phát triển chương trình với nhiều chức
năng chẩn đốn bệnh mới, ví dụ như đau bụng, bệnh cao huyết áp,
thấp huyết áp,..để làm cho hệ thống chẩn đoán ngày càng phong phú,