检索结果-内蒙古大学图书馆

基于动态不确定因果图理论开发的人工智能诊断模型对呼吸困难为主诉疾病的鉴别诊断效果评估

前进论坛 2021年第10期 32-32页

人工智能(AI)辅助诊断近年飞速发展。在目前发展已经比较成熟的病理、放射影像及皮肤疾病诊断等方面,AI辅助诊断的准确性甚至可超过专科医生的平均诊断水平。但是,主流AI技术的突破和应用仅集中在基于模式识别的临床诊断判定。在临床诊... 详细信息

人工智能(AI)辅助诊断近年飞速发展。在目前发展已经比较成熟的病理、放射影像及皮肤疾病诊断等方面,AI辅助诊断的准确性甚至可超过专科医生的平均诊断水平。但是,主流AI技术的突破和应用仅集中在基于模式识别的临床诊断判定。在临床诊疗工作中需求更为广泛的基于逻辑推理的疾病诊断方面仍是研发的难点。动态不确定因果图(dynamic uncertain causality graph,DUCG)理论是为克服国际上流行的处理不确定因果知识的表达和推理模型贝叶斯网络的缺陷而提出的,目前已应用于复杂工业系统进行故障诊断。

关键词：辅助诊断贝叶斯网络模式识别推理模型 AI技术动态不确定因果图疾病诊断专科医生

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基于动态不确定因果图人工智能诊断模型对以关节痛为主诉风湿性疾病的诊断价值

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中华临床免疫和变态反应杂志 2019年第4期13卷 283-287页

作者：焦洋张湛黄晓明景中奇张勤中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院普通内科北京100730 北京清睿智能科技有限公司北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084

目的基于动态不确定因果图(dynamic uncertain causality graph,DUCG)理论建立以关节痛症状为主诉的疾病库的人工智能诊断模型,并验证其对整体疾病库疾病及其中风湿性疾病的诊断价值.方法结合临床经验和流行病学数据,确定关节痛为主... 详细信息

目的基于动态不确定因果图(dynamic uncertain causality graph,DUCG)理论建立以关节痛症状为主诉的疾病库的人工智能诊断模型,并验证其对整体疾病库疾病及其中风湿性疾病的诊断价值.方法结合临床经验和流行病学数据,确定关节痛为主诉的疾病库,优化疾病库内各疾病的诊断与鉴别诊断路径;根据DUCG理论的不确定因果知识表达方法,通过DUCG知识库编辑器,构建人工智能诊断模型;从两家三级医院的电子信息病历系统中随机选择疾病库疾病相关病历,利用DUCG测试平台和推理机进行测试,验证模型的诊断能力.结果以关节痛症状为主诉的疾病库的人工智能诊断模型共包含170个症状、体征、血清学和影像学结果变量.疾病谱包括风湿性疾病12种,感染性疾病4种.按筛选条件纳入验证病例数为192例,184例诊断正确,整体诊断模型的平均准确率为95.8%.其中测试以关节痛为主诉的风湿性疾病病例共169例,对风湿性疾病诊断准确率达97.6%.结论基于DUCG的人工智能诊断模型可弥补个人知识和专业限制,降低误诊率,减轻公共卫生保健资源的负担.

关键词：动态不确定因果图人工智能诊断风湿性疾病

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动态不确定因果图(DUCG)在鞍区疾病中的诊断价值

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中国微侵袭神经外科杂志 2018年第6期23卷 249-253页

作者：包新杰范阳华张湛景中奇王怡刘振宇郭岷江王任直冯铭中国医学科学院北京协和医院神经外科 100730 北京清睿智能科技有限公司 100084 中国医学科学院北京协和医院病案科 100730 中国科学院自动化研究所北京100190 中国医学科学院医学信息研究所北京100730

目的拟在采取综合考虑鞍区疾病相关特征的基础上,提出一种基于动态不确定因果图(DUCG)的诊断建模与推理方法。方法通过专科医生和人工智能工程师合作,基于DUCG的算法及原理,融合专家知识、临床经验、医学研究成果、临床样本统计数据多... 详细信息

目的拟在采取综合考虑鞍区疾病相关特征的基础上,提出一种基于动态不确定因果图(DUCG)的诊断建模与推理方法。方法通过专科医生和人工智能工程师合作,基于DUCG的算法及原理,融合专家知识、临床经验、医学研究成果、临床样本统计数据多种数据和知识来源,构建基于DUCG的鞍区疾病诊断模型。从北京协和医院电子信息病例系统中选择17种最常见的鞍区疾病相关病例,验证诊断模型的的诊断能力,并以图形方式直观展示疾病和症状之间因果关系的推理过程。结果本组DUCG鞍区疾病诊断模型包含138个变量。采用1个病例进行诊断模型测试,结果表明:颅咽管瘤的概率排名第一,占89.004%,并可得到DUCG推导图,清楚解释疾病病因和所有相关因素,症状和监测结果,及其关联性。本组共测试139例鞍区病例,诊断模型的平均准确率为94%。结论基于DUCG的鞍区疾病诊断模型应用于医学诊断中可弥补个人知识和专业限制,降低误诊率,减轻公共卫生保健资源的负担。

关键词：动态不确定因果图诊断模型鞍区疾病人工智能

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动态不确定因果图用于复杂系统故障诊断

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清华大学学报（自然科学版） 2016年第5期56卷 530-537,543页

作者：赵越董春玲张勤清华大学核能与新能源技术研究院先进核能技术协同创新中心先进反应堆工程与安全教育部重点实验室北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084

商用核电站中的操作员在电站正常运行时需要密切监测核反应堆的运行状态。当故障发生时,对核电站进行迅速、有效的故障诊断和对故障进行正确处理极为重要。该文介绍了动态不确定因果图(dynamic uncertain causality graph,DUCG)理论方法... 详细信息

商用核电站中的操作员在电站正常运行时需要密切监测核反应堆的运行状态。当故障发生时,对核电站进行迅速、有效的故障诊断和对故障进行正确处理极为重要。该文介绍了动态不确定因果图(dynamic uncertain causality graph,DUCG)理论方法,并将DUCG方法应用于核电站的故障诊断。以中国广核集团有限公司的宁德核电站1号机组CPR1000为原型建立了8类典型的二回路故障模型,进行故障诊断验证和故障发展预测。同时,应用该公司全配置仿真系统对每个故障进行了20次实际测试。验证和测试结果均表明:DUCG能够准确、快速、高效地进行故障诊断。

关键词：动态不确定因果图复杂系统故障诊断

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动态不确定因果图用于中医诊断的思考

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湖南中医杂志 2017年第9期33卷 133-135页

作者：吕胤刘志君晏峻峰湖南中医药大学湖南长沙410208

中医的诊病过程具有复杂性和不确定性,准确地诊断出病因是对疾病治疗和人体健康十分重要的前提。动态不确定因果图(Dynamic Uncertain Causality Graph,DUCG)理论是一种基于动态不确定因果关系知识的表达和推理方法,能够以图形的方式来... 详细信息

中医的诊病过程具有复杂性和不确定性,准确地诊断出病因是对疾病治疗和人体健康十分重要的前提。动态不确定因果图(Dynamic Uncertain Causality Graph,DUCG)理论是一种基于动态不确定因果关系知识的表达和推理方法,能够以图形的方式来简洁表达复杂的不确定的因果关系,并在知识库建立的前提下基于证据化简图形知识库和对事件展开运算,最终得到定性的推理结果及其发生的概率。本文提出了将DUCG技术运用于中医诊断上的方法理论,以期为进一步的研究提供参考。

关键词：中医诊断动态不确定因果图人工智能

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动态不确定因果图在核电故障诊断和处置中的应用

动态不确定因果图在核电故障诊断和处置中的应用

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2017年度核电站新技术交流研讨会

作者：张勤清华大学

用DUCG诊断24个核电模拟机二回路单行故障，实验结果正确率均为100％。基于DUCG的正确检测、预报、诊断和发展预测，将可以采用EOP而非SOP来处理故障。初步实验和分析(包括安全性和经济性比较)表明:采用EOP可显著提升核电站安全性和经... 详细信息

用DUCG诊断24个核电模拟机二回路单行故障，实验结果正确率均为100％。基于DUCG的正确检测、预报、诊断和发展预测，将可以采用EOP而非SOP来处理故障。初步实验和分析(包括安全性和经济性比较)表明:采用EOP可显著提升核电站安全性和经济效益，其中至少10个的效益非常明显，例如可避免跳堆。

关键词：核电站故障诊断故障处置动态不确定因果图

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动态不确定因果图在化工系统动态故障诊断中的应用

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智能系统学报 2015年第3期10卷 354-361页

作者：曲彦光张勤朱群雄北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 北京航空航天大学计算机学院北京100083

为了避免化工工程中经济及生命的损失,有效及时检测出故障是十分必要的。动态不确定因果图(DUCG)是一种根据有向图实现动态不确定因果关系表达与推理的方法。其处理信息的特性,对于目前规模庞大的化工过程故障诊断有着自身的优势。因此... 详细信息

为了避免化工工程中经济及生命的损失,有效及时检测出故障是十分必要的。动态不确定因果图(DUCG)是一种根据有向图实现动态不确定因果关系表达与推理的方法。其处理信息的特性,对于目前规模庞大的化工过程故障诊断有着自身的优势。因此运用DUCG,通过构建对象系统知识库、对故障数据进行概率推理,实现化工过程的故障诊断,并针对化工过程的震荡信号,对原DUCG系统的数据发送模块做出改进,使之适用范围更全面。为了验证DUCG理论的有效性,采用TE过程作为实验对象,建立包含54个变量、114条因果关系的DUCG模型。该模型对TE过程中的故障得到较高诊断排序概率,诊断正确概率达到了100%,与贝叶斯网络的平均诊断正确概率79.71%相比,说明了DUCG是一种行之有效的方法。

关键词：化工过程动态不确定因果图故障诊断 TE过程概率推理

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基于动态不确定因果图的化工过程动态故障诊断及状态预测

基于动态不确定因果图的化工过程动态故障诊断及状态预测

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作者：曲彦光北京化工大学

学位级别：硕士

化工过程具有规模大、高复杂性、高风险等特点,为了避免经济及生命的损失,在故障发生时,有效及时地检测出故障是十分必要的。动态不确定因果图(Dynamic Uncertain Causality Graph, DUCG)是用有向图表达不同变量之间因果关系并进行推理... 详细信息

化工过程具有规模大、高复杂性、高风险等特点,为了避免经济及生命的损失,在故障发生时,有效及时地检测出故障是十分必要的。动态不确定因果图(Dynamic Uncertain Causality Graph, DUCG)是用有向图表达不同变量之间因果关系并进行推理的理论,可通过图形简洁地表达过程的因果关系并根据构建的图形知识库给出故障事件的概率推理。由于其能根据证据信息降低复杂度,并能处理不完备知识及不确定的证据信息,对于目前规模庞大的化工过程故障诊断有着自身的优势。基于上述背景,本文所做的研究工作如下：①运用DUCG实现化工过程的故障诊断,并针对化工过程的震荡信号,对原DUCG系统的数据发送模块做出改进,使之适用范围更全面。②采用了TE (Tennessee Eastman)过程作为实验对象,建立了包含54个变量、114条因果关系的DUCG模型。该模型对TE过程中的故障都得到较高诊断排序概率,仿真结果达到了100%,说明了DUCG是一种行之有效的方法。③在故障诊断的基础上对故障的异常变量及状态进行预测,预测结果虽与实际结果不完全一致,但可预测出大部分实际异常的变量,预测止确率达到70%,说明了该功能具有一定的有效性。

关键词：化工过程动态不确定因果图故障诊断故障状态预测概率推理

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动态不确定因果图在化工过程故障诊断中的应用

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智能系统学报 2014年第2期9卷 154-160页

作者：杨佳婧张勤朱群雄北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 北京航空航天大学计算机学院北京100083

化工过程具有高复杂性和高危险性等特点,且生产过程都是长周期连续运转,一旦出现故障就会造成巨大的损失,因此对化工过程进行实时的过程监控和故障诊断,对于确保化工生产过程的安全性具有十分重要的意义。动态不确定因果图(Dynamic Unce... 详细信息

化工过程具有高复杂性和高危险性等特点,且生产过程都是长周期连续运转,一旦出现故障就会造成巨大的损失,因此对化工过程进行实时的过程监控和故障诊断,对于确保化工生产过程的安全性具有十分重要的意义。动态不确定因果图(Dynamic Uncertain Causality Graph,DUCG)理论是一种动态不确定因果知识的表达和推理方法,能够以图形方式简洁表达不确定因果关系,并基于证据化简图形知识库和进行事件展开运算,最终得到定性推理结果(可能的假设事件集合)及其发生的概率。以TE(Tennessee Eastman)化工过程为测试平台,对基于DUCG理论开发的一种新的应用于化工过程的实时过程监控与故障诊断系统进行了知识库构建和实时在线故障诊断测试,结果证明基于DUCG的化工过程故障诊断方法及开发的软件系统非常有效。

关键词：动态不确定因果图故障诊断化工过程 TE过程

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动态不确定因果图在化工过程监控与故障诊断中的应用

动态不确定因果图在化工过程监控与故障诊断中的应用

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作者：杨佳婧北京化工大学

学位级别：硕士

随着现代化工过程生产规模的不断扩大,其复杂性和危险性也越来越高,并且生产都是连续、长时间的运转过程,因此过程一旦发生故障,很可能会造成巨大的损失,因而化工过程的可靠性和安全性得到了越来越多的关注。动态不确定因果图(Dynamic U... 详细信息

随着现代化工过程生产规模的不断扩大,其复杂性和危险性也越来越高,并且生产都是连续、长时间的运转过程,因此过程一旦发生故障,很可能会造成巨大的损失,因而化工过程的可靠性和安全性得到了越来越多的关注。动态不确定因果图(Dynamic Uncertain Causality Graph, DUCG)理论是近几年来提出的一种新的知识表达和推理方法,是一种定性分析和定量分析相结合的方法,弥补了纯定性方法或纯定量方法的不足,具有很多的优点。本文以TE化工过程为研究对象与测试平台,将DUCG理论首次应用于化工过程的实时过程监控与故障诊断中。主要研究工作如下：一、研究了解目前国内外故障诊断技术领域的研究现状。二、研究动态不确定因果图理论。动态不确定因果图能够以图形方式简洁表达不确定因果关系,并基于证据化简图形知识库和进行事件展开运算,最终得到定性推理结果(可能的假设事件集合)及其发生的概率。本文深入研究学习了动态不确定因果图的各个变量的定义及如何进行知识表达,掌握了基于DUCG理论的知识库建模方法、事件展开及推理计算方法等理论知识。三、对TE化工过程进行知识库模型构建及故障诊断测试研究。以国际上广泛采用的TE化工过程为测试平台,对基于DUCG理论开发的一种新的应用于化工过程的实时过程监控与故障诊断系统进行了知识库构建和实时在线故障诊断测试。结果证明基于DUCG的化工过程故障诊断方法是有效的。四、在对TE化工过程的故障诊断测试中,针对目前DUCG理论无法适用于TE化工过程中震荡类故障的诊断的不足,提出了对DUCG理论算法的改进,从而使得其对于振荡类故障可以做出正确的诊断。

关键词：动态不确定因果图故障诊断化工过程 TE过程

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