Eine Benutzerschnittstelle zur vagen Regelgenerierung für medizinische Diagnosen

Diploma Thesis , 1998 , 120 Pages , Grade: 1,0

Computer Science - Technical Computer Science

Einleitung

1.1 Motivation und Zielsetzung

Medizin ist ohne eine umfassende und sorgfältig geplante Erhebung und Verarbeitung von Informationen nicht möglich. Beispielsweise ist in Krankenhäusern eine adäquate Informationslogistik wesentlich für die Qualität der Patientenversorgung, oder eine adäquate Präsentation und systematische Aufbereitung von Bild- und Biosignalbefunden relevant für die diagnostische und therapeutische Entscheidungen. Von entsprechender Wichtigkeit ist eine systematische Repräsentation von ärztlichem Wissen über die Diagnostik und Therapie von Erkrankungen und der Aufbau von Wissensbanken zur Entscheidungsunterstützung des Arztes [Trampi+92].
Oft fehlen zur diagnostischen Entscheidung bei ähnlichen Krankheitsbildern von unterschiedlichen Krankheiten Regeln, oder das Krankheitsbild kommt bei der Krankheit selten vor und gerät somit beim Arzt bzgl. der Zuordnung dieses Krankheitsbild zur Krankheit in
Vergessenheit. Das Vorhandensein von Regeln zur Diagnose aus medizinischen Daten(1) würde eine Differentialdiagnose(2) enorm unterstützen. Regeln für medizinische Diagnosen bieten objektive Kriterien zur Diagnose, so daß ausgefallene individuelle Interpretationsergebnisse, z.B. durch das Vergessen von seltenen Krankheitsbildern bei Krankheiten, vermieden werden können. Die Regeln können ebenfalls verwendet werden, um Wissensbanken von Expertensystemen zu füllen. Regeln für medizinische Diagnosen gewährleisten somit eine verbesserte oder zumindest eine konstante Qualität bei der medizinischen Versorgung.
In dieser Arbeit wird ein Konzept für eine Benutzerschnittstelle zur vagen Regelgenerierung für medizinische Diagnosen entwickelt. Das Konzept wird anschließend in ein Anwendungsprogramm (“Analyst”) umgesetzt. Ziel des Konzepts ist, daß für medizinisches Personal Regeln für Diagnosen aus medizinischen Daten automatisch generiert werden. Auch bereits bekannte Regeln für Diagnosen können vom Benutzer eingegeben und vom System bei der Regelgenerierung
mitberücksichtigt werden. Regeln können durch Angabe von Intervallen (WENN Blutzucker in [200 - 400] mg/dl DANN Diabetes Mellitus) oder linguistisch (WENN Blutzucker hoch DANN Diabetes Mellitus) eingegeben bzw. dargestellt werden.
[...]
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(1) In dieser Arbeit fallen unter den Begriff medizinische Daten Labordaten, Biosignaldaten (wie EEG, EKG,
EMG, usw.) und Anamnesedaten.
(2) Differentialdiagnose: Unterscheidung und Abgrenzung einander ähnlicher Krankheitsbilder

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
  • Motivation und Zielsetzung
  • Übersicht der Gliederung
• Grundlagen
  • Benutzerschnittstellen
    • Einführung
    • Benutzeranalyse
    • Mentales Modell
    • Gestaltungsrichtlinien
      • Maskendesign
  • Medizinische Begriffe
    • Begriffe der klinischen Chemie
      • Das Referenzwert-Konzept
      • Vage Mengen
  • Vage Mengen
    • Einführung
    • Grundbegriffe der Fuzzy-Mengen
    • Linguistische Regeln
    • Zugehörigkeitsfunktionen
    • Praktische Erfahrungen mit Fuzzy-Regeln
  • Neuronale Netze
    • Grundlagen neuronaler Netze
    • RBF-Netze
    • Neuronale Netze und Fuzzy-Logik
• Ein Konzept zur Benutzerschnittstelle
  • Zielsetzung und Übersicht
    • Anforderungen
    • Ein einführendes Beispiel
    • Struktur der Beispieldatensätze
    • Form der Fuzzy-Regel für Diagnosen
    • Der Zusammenhang zwischen Beispieldaten und Fuzzy-Regeln
  • Elemente der Benutzeroberfläche
    • Benutzeranforderungen
    • Die Beispieldaten
    • Eingangsvariablen, Terme und Zugehörigkeitsfunktionen
    • Ausgangsvariablen
    • Funktionalität zum Bearbeiten der Eingangs- und Ausgangsvariablen
    • Eingabe einer Regel
    • Interne Regelpräsentation
    • Anordnung der Regeln
    • Ausgabe einer Regel mit vagen Intervallen
    • Ausgabe einer Regel mit linguistischen Termen
    • Ein neues Verfahren zur linguistischen Approximation
    • Darstellung und Reduzierung der Regelbedingungen
    • Optimierung und Reduzierung der Regeln
    • Generieren der Regeln
    • Generelle Funktionalität der Benutzeroberfläche
  • Kommunikationsprotokoll
  • Regelgenerierungsmethoden
    • RBF-Netzen zur Regelgenerierung
    • DDA-RBF-Verfahren
    • DDA-RecBF-Verfahren
    • Regelintegration
    • Regelextraktion
• Implementierungskonzept und Gestaltungsideen
  • Allgemeines
  • Benutzeroberfläche
    • Maximale Größe einer Bildschirmmaske
    • Das Dokumenten-Konzept
    • Zuordnen der Bezeichner zu den Beispieldaten
    • Eingeben einer Meßgröße und der Meßbereichkategorien
    • Eingabe einer Diagnose
    • Eingabe einer Regel
  • Regelgenerierungsmethoden
  • Kommunikationsprotokoll
• Eine Beispielanwendung: Die Diagnose von Lebererkrankungen
  • Einführung
  • Beispieldaten
  • Regelgenerierungsverfahren
  • Die gelernten Regeln
  • Laufzeitverhalten
• Zusammenfassung und Ausblick
• Literaturverzeichnis
• Anhänge
  • Anhang A: Header File der Schnittstelle
  • Anhang B: Erläuterungen zu den Meßgrößen der Beispielanwendung
  • Anhang C: Ergebnis der Beispielanwendung (linguistische Regeln)
  • Anhang D: Ergebnis der Beispielanwendung ("exakte" Regeln)
  • Anhang E: Weitere Bildschirmmasken

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Diplomarbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Konzepts für eine Benutzerschnittstelle zur vagen Regelgenerierung für medizinische Diagnosen. Das Konzept zielt darauf ab, medizinischem Personal die Möglichkeit zu geben, Regeln für Diagnosen aus medizinischen Daten automatisch zu generieren und gleichzeitig bereits bekanntes Wissen in Form von Regeln in den Prozess einzubeziehen. Die Benutzerschnittstelle soll dabei dem Anwender eine intuitive und verständliche Möglichkeit bieten, mit den Regeln zu interagieren, ohne dass tiefgreifende Kenntnisse der Fuzzy-Logik oder neuronaler Netze erforderlich sind.

• Vage Regelgenerierung für medizinische Diagnosen
• Integration von bereits bekanntem Wissen
• Benutzerfreundliche Schnittstelle für Mediziner
• Anwendung von Fuzzy-Logik und neuronalen Netzen
• Transparente Wissensdarstellung für den Anwender

Zusammenfassung der Kapitel

Das Kapitel 2 "Grundlagen" legt den Grundstein für das Verständnis der Arbeit, indem es die relevanten Konzepte aus den Bereichen Benutzerschnittstellen, medizinische Begriffe, Fuzzy-Mengen und neuronale Netze erläutert. Es werden wichtige Gestaltungsrichtlinien für ergonomische Benutzeroberflächen vorgestellt, medizinische Begriffe aus der klinischen Chemie definiert und die Grundlagen der Fuzzy-Theorie sowie die Funktionsweise von RBF-Netzen dargestellt.

Kapitel 3 "Ein Konzept zur Benutzerschnittstelle" entwickelt ein detailliertes Konzept für eine Benutzerschnittstelle, die dem Anwender eine intuitive und verständliche Möglichkeit bietet, Regeln für medizinische Diagnosen zu generieren und zu bearbeiten. Es werden die notwendigen Eingabedaten, die Verarbeitung und Präsentation der Ausgabedaten sowie alternative Ansätze diskutiert. Das Konzept umfasst die Eingabe von Regeln, die interne Darstellung von Regeln, die Anordnung von Regeln, die Ausgabe von Regeln mit vagen Intervallen und linguistischen Termen sowie die linguistische Approximation von Fuzzy-Mengen.

Kapitel 4 "Implementierungskonzept und Gestaltungsideen" befasst sich mit den Herausforderungen bei der Realisierung des in Kapitel 3 vorgestellten Konzepts. Es werden verschiedene Gestaltungsideen für die Masken und die Dialogführung diskutiert, wobei die Anforderungen der Anwender und die Dialogprinzipien der Software-Ergonomie im Vordergrund stehen. Die Architektur der Benutzerschnittstelle, die Kommunikation zwischen der Benutzeroberfläche und dem Regelgenerierungsmodul sowie die Realisierung des Regelgenerierungsmoduls werden erläutert.

Kapitel 5 "Eine Beispielanwendung: Die Diagnose von Lebererkrankungen" demonstriert die Anwendung des entwickelten Konzepts anhand eines konkreten Beispiels. Es werden die verwendeten Beispieldaten, die Regelgenerierungsverfahren (DDA-RBF-Netz und DDA-RecBF-Netz) sowie die generierten Regeln vorgestellt. Die Performance der Regelgenerierungsmodule wird anhand von Laufzeitmessungen analysiert.

Kapitel 6 "Zusammenfassung und Ausblick" fasst die Ergebnisse der Arbeit zusammen und zeigt Möglichkeiten auf, wie die Benutzerschnittstelle, der Regelgenerierungsalgorithmus und die Schnittstelle weiter verbessert werden können. Es werden auch andere Anwendungen zur Fuzzy-Datenanalyse mit Hilfe von neuronalen Netzen vorgestellt und die Bedeutung der entwickelten Benutzerschnittstelle für die Akzeptanz und Anwendung von Neuro-Fuzzy-Systemen in der Medizin diskutiert.

Schlüsselwörter

Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen vage Regelgenerierung, medizinische Diagnosen, Fuzzy-Logik, neuronale Netze, RBF-Netze, Benutzerschnittstelle, Software-Ergonomie, Datenanalyse, Lebererkrankungen, klinische Chemie, Referenzwert-Konzept, linguistische Approximation, Trainingsdaten, Regelgewichtung, Regelstatus und DDA-Verfahren. Die Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Konzepts für eine benutzerfreundliche Schnittstelle, die es Medizinem ermöglicht, Regeln für Diagnosen aus medizinischen Daten zu generieren und dabei bereits bekanntes Wissen zu integrieren. Die Arbeit untersucht die Anwendung von Fuzzy-Logik und neuronalen Netzen in der medizinischen Datenanalyse und stellt ein heuristisches Verfahren zur linguistischen Approximation von Fuzzy-Mengen vor. Die Arbeit befasst sich auch mit der Implementierung des Konzepts und der Gestaltung der Benutzeroberfläche unter Berücksichtigung der Anforderungen der Anwender und der Dialogprinzipien der Software-Ergonomie.

• College: University of Frankfurt (Main) (Fachbereich Informatik)
• Grade: 1,0
• Author: Frank Friedrich (Author)
• Publication Year: 1998
• Pages: 120
• Catalog Number: V134
• ISBN (eBook): 9783638100939
• Language: German
• Tags: Neuronale Netze, Fuzzy-Logik, Künstliche Intelligenz