BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

HỒ THỊ VĨNH THANH

ỨNG DỤNG LOGIC MỜ XÂY DỰNG

HỆ THỐNG HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN LÂM SÀNG

BỆNH ĐAU CO THẮT NGỰC

Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Mã số : 60.48.01

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng – Năm 2013

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

1

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.

2

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

3

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

hệ thống chẩn đoán bệnh đau co thắt ngực.

Tìm hiểu cơ sở lý thuyết logic mờ, cơ chế suy diễn mờ và các

thông tin liên quan đến bệnh đau co thắt ngực

Đề tài tập trung nghiên cứu phương pháp ứng dụng Logic mờ

vào hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh đau co thắt ngực.

4. Phƣơng pháp nghiên cứu

4

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.

Phương pháp thực nghiệm:

Thực nghiệm trên các công cụ phát triển hệ thống hỗ trợ chuẩn

đoán bệnh

5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

5.1. Ý nghĩa khoa học

- Nâng cao chất lượng, độ chính xác và kịp thời trong việc

khám chữa bệnh;

- Làm chủ được công nghệ chẩn đoán bệnh hiện đại;

5.2. Ý nghĩa thực tiễn

Kết quả thu được từ thực nghiệm có thể được áp dụng để

chẩn đoán nhiều loại bệnh lý khác nhau;...

6. Nội dung tóm tắt

Chương 1: Trình bày tổng quan về bệnh đau thắt ngực. Các

triệu chứng, đặc điểm của bệnh cũng như các nguyên nhân gây bệnh

và trình bày các khái niệm về Lôgic mờ và cơ chế suy diễn mờ được

ứng dụng vào Luận văn.

5

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.

6

CHƢƠNG 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. Cƣờng 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:

7

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.

Bộ giải mờ là phép ánh xạ từ tập mờ B’ trong V R(là ngõ ra

của cơ chế suy diễn) thành điểm rõ y* V. Việc giải mờ là tìm một

điểm trong V biểu diễn tốt nhất tập mờ B’. Để chọn lựa sơ đồ giải

mờ, người ta tuân theo ba tiêu chuẩn sau:

- Tính hợp lý

- Tính toán đơn giản

- Tính liên tục

8

CHƢƠNG 2

PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG CHẨN ĐOÁN LÂM

SÀNG BỆNH ĐAU THẮT NGỰC

2.1. QUY TRÌNH CHẨN ĐOÁN BỆNH

2.1.1. Lập luận chẩn đoán bệnh

2.1.2. Quy trình chẩn đoán

Trình tự chẩn đoán lâm sàng bệnh đau thắt ngực:

Hình 2.1. Trình tự chẩn đoán lâm sàng

2.1.3. Các triệu chứng lâm sàng của bệnh đau thắt ngực

2.2. MÔ HÌNH HÓA QUÁ TRÌNH CHẨN ĐOÁN

2.2.1. Thông tin mờ

2.2.2. Luật xấp xỉ

2.2.3. Mô hình hóa

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

9

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.

10

Hình 2.3. Quy trình chẩn đoán bệnh

2.3. DỮ LIỆU VÀO CHO HỆ THỐNG – CÁC TRIỆU CHỨNG

2.4. DỮ LIỆU RA CHO HỆ THỐNG – CÁC BỆNH LIÊN

QUAN ĐẾN TRIỆU CHỨNG ĐAU THẮT NGỰC

2.5. TẬP LUẬT MỜ

2.6. HỆ CHẨN ĐOÁN BỆNH ĐAU CO THẮT NGỰC

2.6.1. Mô hình

2.6.2. Quy trình xử lý

Lưu đồ minh họa các bước thực hiện việc chẩn đoán lâm sàng

bệnh đau thắt ngực (Hình 2.6):

Bệnh

nhân Bệnh

nhân

Triệu

chứng T P D Q P S R B

D

Loại bệnh Triệu chứng Loại bệnh

o =

Kinh nghiệm y khoa Tri thức y học

Triệu

chứng B D A S R S

D

Loại bệnh Triệu chứng Loại bệnh

o =

Khả năng mắc bệnh Tri thức y học Triệu chứng của bệnh nhân

11

Hình 2.6. Lưu đồ chẩn đoán bệnh

Nhập triệu chứng S1

Bắt đầu

Nhập triệu chứng Sn

µCm(OUT) = 0

Số luật = 0

Đúng

Tính độ phụ thuộc triệu chứng S1 = µS1

µD = µP.

µP = min (µS1, …, µSn)

Tính độ phụ thuộc triệu chứng Sn = µSn

Số luật = số luật + 1

µout = max[µout, µD]

Số luật = Tổng số luật?

Tính toán mức độ mắc bệnh

Kết thúc

Sai

….

.

12

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:

Ru(1)

: Nếu x1 là S1(1)

và ....... xn là Sn(1)

thì y là P(1)

, ta xác định

hàm thuộc

S1(1)

… Sn(l)

( x1;....; xn) với l = 1,2,…m theo công thức sau:

S1(1)

… Sn(l)

( x1;....; xn) = S1(1)

(x1)… Sn(1)

(xn)

Si(l)

là biến ngôn ngữ thứ i ( i= 1, 2,...., n) ứng với các triệu

chứng bệnh nào đó.

P(l)

là loại bệnh ứng với luật thứ l.

Bước 2: Xác định Ru(1)

( x1;...., xB, y) = S1(1)

… Sn(l)

p(l)

(

x1;...., xB, y)

với l = 1, 2, …, m.

Bước 3: Xác định

QM(x,y) = Ru(l)

(x,y) Ru(m)

(x,y)

Với QM = (l)

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

13

2.7. Phân tích hệ thống

2.7.1. Biểu đồ ca sử dụng

Các tác nhân hệ thống: Hệ thống gồm có hai tác nhân, đó là

bác sĩ và bệnh nhân.

Hình 2.8. Các tác nhân của hệ thống

Biểu đồ ca sử dụng

Hình 2.9. Biểu đồ ca sử dụng tổng quát

2.7.2. Biểu đồ trạng thái

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

14

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.

15

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.

16

Hình 2.13. Biểu đồ hoạt động

2.8. THIẾT KẾ CƠ SỞ DỮ LIỆU

2.8.1. Nguồn dữ liệu

2.8.2. Các bảng CSDL

CSDL được thiết kế trong Access bao gồm 7 bảng: Bảng Benh,

bảng Benhnhan, bảng Luat, bảng TrieuChung, bảng ChiTietLuat,

bảng ChiTietBenh, bảng NhomTrieuChung. Các bảng này liên hệ với

nhau qua mối liên kết để thuật toán làm việc và xử lý CSDL một

cách hiệu quả và nhanh chóng.

17

Hình 2.14. Cơ sở dữ liệu

18

CHƢƠNG 3

XÂY DỰNG VÀ TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG

3.1. GIỚI THIỆU CHUNG:

3.1.1. Các Menu trong giao diện chính

3.1.2. Cách sử dụng:

3.1.3. Chƣơng trình:

3.2. DEMO CHƢƠNG TRÌNH:

Hình 3.1. Form tiếp nhận bệnh nhân

19

Hình 3.2. Form danh sách bệnh nhân

Hình 3.3. Form thu thập triệu chứng – Chẩn đoán bệnh

20

Hình 3.4. Form nhóm triệu chứng

Hình 3.5. Form triệu chứng

21

Hình 3.6. Form quản lý bệnh

Hình 3.7. Form quản lý luật

22

Hình 3.8. Kết quả chẩn đoán

Hình 3.9. Form người dùng chẩn đoán

23

KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN

Những kết quả nghiên cứu của luận văn cho phép rút ra những

kết luận sau:

1. Luận văn này được thực hiện nhằm mục đích hỗ trợ cho đội

ngũ y bác sĩ tại các trạm y tế cơ sở vùng sâu vùng xa, chưa có đủ điều

kiện vật chất để trang bị những thiết bị y tế hiện đại trong việc chẩn

đoán và điều trị bệnh đau thắt ngực, một bệnh rất hay gặp trong bối

cảnh hiện nay. Đồng thời cũng giúp các bệnh nhân có thể tự chẩn

đoán bệnh cho mình trước khi đến bệnh viện.

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,

24

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.