Ứng dụng logic mờ xây dựng hệ thống hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng bệnh đau co thắt ngực

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 qu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

Công trình được hoàn thành tại

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN VĂN HIỆU

Phản biện 1: PGS.TS Lê Văn Sơn

Phản biện 2: GS.TS Nguyễn Thanh Thủy

Luận văn đã được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ Kỹ thuật họp tại Đại Học Đà Nẵng vào ngày 18 tháng 05 năm 2013

Có thể tìm hiểu Luận văn tại:

- Trung tâm Thông tin-Học liệu, Đại học Đà Nẵng

- Thư viện trường Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng

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 công 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 đoán bệnh không 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 không cần can thiệp ngay lập tức bao gồm co thắt thực quản, đau

do túi mật, viêm thành ngực Chẩn đoán chính xác là yếu tố quan trọng giúp điều trị đúng cho những bệnh nhân bị đau ngực.Để chẩn đoán được các nguyên nhân này, ngoài 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, quá trình chẩn đoán có thể xem như một quá trình xử lý các thông 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 toán học thì công 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 công 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 còn khá khiêm tốn Vì vậy, trong khuôn 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 quá trình chẩn đoán 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

Phương pháp nghiên cứu lý thuyết:

- Nghiên cứu lý thuyết về Lôgic 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

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 đoán bệnh Mô tả quy trình ứng dụng Lôgic mờ trong hệ thống chẩn đoán 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

CHƯƠNG 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 Cường 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 toán 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 toán min

CHƯƠNG 2 PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG CHẨN ĐOÁN LÂM

SÀNG BỆNH ĐAU THẮT NGỰC 2.1 QUY TRÌNH CHẨN ĐOÁN BỆNH

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

Các mô hình này tạo thành cơ sở cho các hệ chuyên gia y học nhằm giúp đỡ các bác sĩ trong việc chẩn đoán một số bệnh đặc trưng nào đó Trong mô hình chẩn đoán 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 = A ο R

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 = Q ο R Hình sau tóm tắt ý nghĩa và cách sử dụng các mối liên hệ mờ

Q, T, R và các tập mờ A, B

Triệu chứng

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:

Ở đây 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

B’(y) = supt[ A’(x), QM(x,y)]

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

và toán tử được định nghĩa như sau:

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

Biểu đồ trạng thái: Có hai dạng, dạng 1 cho người dùng là

bệnh nhân và dạng 2 cho người dùng là bác sĩ

Bác sĩ Bệnh nhân

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 đoán 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

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

CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG VÀ TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG

3.1 GIỚI THIỆU CHUNG:

3.1.1 Các Menu trong giao diện chính

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 đoán

Hình 3.9 Form người dùng chẩn đoán

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 công logic mờ vào bài toán chẩn đoán nói chung và chẩn đoán bệnh đau co thắt ngực nói riêng

3 Đã xây dựng thành công một công 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 đoán 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,

đa dạng hơn Ngoài ra, ứng dụng cũng có thể được phát triển lên web

để mọi người đều có thể tự chẩn đoán bệnh cho mình

Từ những vấn đề nêu trên, tác giả nhận thấy luận văn này chỉ

là một công trình cho luận án cao học để nhấn mạnh việc ứng dụng logic mờ vào các vấn đề y học, còn về mặt ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn, tôi rất mong sự đóng góp ý kiến và đánh giá của các bác sĩ chuyên ngành để công trình được hoàn thiện hơn trong công tác chẩn đoán và điều trị bệnh