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第1章 绪论1

1.1决策支持系统的概念1

1.2 CDSS的概念4

1.3 CDSS研究现状6

1.3.1 CDSS的发展历程6

1.3.2基于临床指南的CDSS7

1.3.3 RBR与CBR的CDSS8

1.3.4基于本体的CDSS9

第2章 相关理论与方法11

2.1本体与医学本体11

2.1.1本体与领域本体11

2.1.2医学本体的抽象化表示12

2.1.3医学本体描述语言14

2.2临床医学知识表示方法15

2.2.1知识的形式化表示方法15

2.2.2临床医学知识表示模型19

2.3规则知识获取的方法21

2.3.1数据库中的知识发现22

2.3.2规则知识的获取流程23

2.4文本信息抽取方法24

2.4.1命名实体识别方法25

2.4.2实体关系抽取方法26

2.4.3句法分析27

2.4.4有限状态自动机与正则语法28

2.4.5基于条件随机场的命名实体识别方法30

2.5基于规则的推理方法32

25.1正向推理32

25.2反向推理34

25.3正反向混合推理36

2.5.4冲突解决策略37

2.6基于案例的推理方法37

2.6.1相似度计算方法38

2.6.2相似度权重的智能计算方法40

2.6.3案例相似度矩阵范数与层次聚类分析方法43

第3章 临床医学知识的表示47

3.1医学本体的构建47

3.1.1医学本体概念词典的构建47

3.1.2医学本体的层次结构49

3.2临床医学规则知识的表示50

3.2.1临床医学知识可视化表示规范50

3.2.2临床医学知识的SAGE建模53

3.3临床医学案例知识的表示55

3.3.1临床案例知识库结构56

3.3.2临床案例知识库设计60

第4章 临床医学知识获取方法66

4.1规则知识的获取方法66

4.2文本信息的抽取方法72

4.2.1文本信息抽取的一般过程72

4.2.2医学命名实体的识别流程73

4.2.3基于条件随机场的中文命名实体识别76

4.3案例知识的获取81

4.3.1电子病历81

4.3.2案例知识获取流程82

4.3.3临床案例结构化信息的获取83

4.3.4临床案例知识的XML表示85

第5章 规则推理与案例推理的实现93

5.1 CBR-RBR集成推理模式93

5.2基于规则推理的方法96

5.2.1基于SAGE模型的规则库构建方法96

5.2.2规则推理的实现99

5.3临床案例相似度计算100

5.3.1属性值相似度计算方法101

5.3.2匹配方式与相似度计算的关系107

5.3.3相似度计算中权重的确定109

5.3.4基于TF-IDF原理的项目权重计算109

5.3.5基于自组织竞争神经网络的综合权重计算115

5.4临床案例相似度计算综合实验121

5.4.1实验数据的采集与预处理121

5.4.2临床案例样本之间的相似度计算122

5.4.3实验结果分析141

5.4.4实验总结145

5.5基于临床案例的层次聚类分析146

5.5.1基于临床案例知识库的层次聚类分析146

5.5.2临床案例聚类分析的意义151

5.6基于案例推理的方法152

5.6.1临床案例推理的主要过程152

5.6.2项目权重和综合权重的保存155

5.6.3案例检索156

第6章 基于规则推理与案例推理的CDSS实践158

6.1 CDSS的设计原则158

6.2系统框架158

6.3系统主要功能设计159

6.3.1规则推理的功能设计160

6.3.2案例推理的功能设计164

6.4 CDSS临床实验及评估168

6.4.1 CDSS临床实验168

6.4.2 CDSS临床实验的结果评估169

参考文献173

索引181