Формирование и исследование нечеткой базы знаний для диагностики болезни Альцгеймера / Курсовая работа

Диагностика нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера, является одной из наиболее актуальных проблем в современной медицине. Увеличение количества пациентов с таким диагнозом оказывает значительное влияние на систему здравоохранения и экономику. Данный тип болезни выявляется по большей части у пожилого населения, что приводит к достаточно высоким затратам на медицинское обслуживание и уход.

Количество страдающих деменцией по всему миру составляет 60 миллионов человек, а болезнь Альцгеймера составляет большую часть из этого числа. По прогнозам количество заболевших будет ежегодно увеличиваться. В Российской Федерации, как и в других странах, наблюдается тенденция к увеличению числа пациентов с этим заболеванием из-за старения населения и факторов риска, таких как генетическая предрасположенность, низкий уровень физической и умственной активности, диабет, ожирений и гипертония.

Основными причинами позднего выявления болезни Альцгеймера является: ошибочное интерпретирование как естественные возрастные изменения и проявление болезни уже на поздний стадиях, так как симптомы на ранних стадиях могут не проявляться. Ключевую роль в замедлении прогрессирования заболевания и улучшения качества жизни может сыграть ранняя диагностика. На данный момент существует несколько методов диагностики – это МРТ, ПЭТ и когнитивные тесты, данные методы являются достаточно дорогостоящими и труднодоступными, что подчеркивает необходимость разработки новых подходов. 

Применение интеллектуальных систем, основанных на нечеткой логике, может помочь в выявлении симптомов болезни на ранней стадии, что делает подтверждает перспективность данного направления. Такие системы способны обрабатывать неопределенные и неполные данные, что позволяет получать интерпретируемые результаты. Базы знаний на основе нечеткой логики могут помочь в построении системы диагностики, которая будет учитывать различные факторы риска и симптомы, оценивая вероятность наличия заболевания. Применение нечетко-продукционных правил и моделей нечеткой нейронной сети позволяет создавать базы знаний, которые могут быть использованы для поддержки принятия решений в процессе диагностики.

Объект исследования: базы знаний для диагностики нейродегенеративных заболеваний (на примере болезни Альцгеймера).

Предмет исследования: метод формирования баз знаний для диагностики нейродегенеративных заболеваний (на примере болезни Альцгеймера) с применением модели нечеткой нейронной сети.

Цель работы: разработка эффективного метода, позволяющего оптимизировать процесс диагностики болезни Альцгеймера на основе формирования и исследования нечетких баз знаний.

Для достижения цели работы решаются следующие задачи:

1. Анализ предметной области и постановка задачи диагностики нейродегенеративных заболеваний (на примере болезни Альцгеймера) на основе баз знаний.

2. Сбор, описание и подготовка данных для формирования баз знаний.

3. Разработка технологии формирования базы знаний.

4. Формирование и исследование баз знаний, оценка их адекватности.

Научная новизна работы: разработка эффективного метода, позволяющего оптимизировать процесс диагностики нейродегенеративных заболеваний (на примере болезни Альцгеймера), имеет теоретическую обоснованность, а также подтверждена численно-параметрическими исследованиями.

Теоретическая значимость работы заключается в формировании базы знаний для эффективной диагностики болезни Альцгеймера.

Практическая ценность работы. Сформированные базы знаний могут быть использованы для создания автоматизированных систем, способных анализировать большие объемы данных пациентов и предоставлять врачам рекомендации по диагностике нейродегенеративных заболеваний, в частности болезни Альцгеймера.

Методы исследования. Для решения поставленных задач были применены методы нечёткой логики, нейронных сетей и нейронечеткого моделирования.

На защиту выносятся следующие результаты: результаты исследования сформированных баз знаний для диагностики нейродегенеративных заболеваний (на примере болезни Альцгеймера).

В первой главе проводится обзор болезни Альцгеймера: описание, классификация, симптомы и существующие методы диагностики. Обоснована необходимость использования интеллектуальных систем на основе нечеткой логики для более точной диагностики, и сформулирована задача по созданию баз знаний.

Во второй главе анализируются доступные наборы данных, описание их источников и подготовка данных для формирования баз знаний.

Третья глава посвящена технологии формирования баз знаний с использованием программных комплексов: загрузка данных, настройка нечеткой нейронной сети, построение функций принадлежности и обучение сети.

В заключении сформулированы основные научные тезисы и практические результаты работы.

ВВЕДЕНИЕ 3

1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ФОРМИРОВАНИЯ И ИССЛЕДОВАНИЯ БАЗ ЗНАНИЙ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ БОЛЕЗНИ АЛЬЦГЕЙМЕРА 6

1.1 Понятие и особенности болезни Альцгеймера 6

1.2 Методы диагностики болезни Альцгеймера 6

1.3 Актуализация формирования нечеткой базы знаний для диагностики болезни Альцгеймера 7

1.4. Постановка задачи формирования и исследования баз знаний для диагностики болезни Альцгеймера 8

1.5. Выводы 8

2. ПОИСК, ОПИСАНИЕ И ПОДГОТОВКА ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА И ФОРМИРОВАНИЯ БАЗ ЗНАНИЙ 10

2.1. Анализ открытых источников данных для моделирования 10

2.2. Выбор и описание источника исходных данных 13

2.3. Выбор и описание набора данных 15

2.3. Оценка качества и подготовка исходных данных 18

2.4. Выводы 22

3. ТЕХНОЛОГИЯ ФОРМИРОВАНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЙРОНЕЧЕТКОЙ СИСТЕМЫ 24

3.1. Описание среды моделирования для формирования базы знаний 24

3.2. Этапы технологии формирования базы знаний 28

3.4. Генерация обучающей и тестовой выборки 30

3.5. Инициализация функций принадлежности для нечетких правил 30

3.6. Инициализация нечетких правил базы знаний 31

3.7. Обучение нечетких нейронных сетей и формирование базы знаний 34

3.8. Выводы 36

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 38