[發(fā)明專利]歸屬度判別裝置

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 94117002.0
• 申請日: 1994-09-30
• 公開（公告）號: CN1099652C
• 公開（公告）日: 2003-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 金井一之
• 申請（專利權(quán)）人: 希森美康株式會社
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00;A61B10/00;//G06F15900
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司
• 代理人: 傅康,葉愷東

本發(fā)明涉及通過綜合2群線性判別的分析結(jié)果進(jìn)行多群判別，從而判別被檢測數(shù)據(jù)歸屬哪一群的歸屬度判別裝置。該裝置可以有效地用于例如疾病的診斷(患者屬于何種疾病群的診斷)。

2群線性判別分析，作為統(tǒng)計判別所著眼的對象屬于2群內(nèi)哪一群的方法，是最普通的方法。另外從獲得知識的觀點看，由于2群線性判別分析最后是根據(jù)2群線性判別函數(shù)的判別值的正負(fù)來判別屬于2群內(nèi)的哪一群的，所以，信息壓縮率非常高。

另一方面，對于某種疾病數(shù)據(jù)，作為從所考慮的多群中決定1群的方法(診斷系統(tǒng))，有以專家系統(tǒng)為代表的符號化的知識和利用推論法進(jìn)行演繹而實現(xiàn)的方法、利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的方法和像作為多元分析的應(yīng)用的多群判別那樣歸納實現(xiàn)的方法等。

如果人們考慮一下例如經(jīng)驗豐富的專科醫(yī)生是經(jīng)過什么樣的思考過程從多群中決定1群的，就會知道，決不是一下就從多群中決定1群的，而是將所能考慮的群壓縮為數(shù)群，通過對它們進(jìn)行相互比較，決定出最像的群。這種過程叫作“選優(yōu)過程”，這是人們比較擅長的。

關(guān)于這種多群模型的認(rèn)識，在電子情報通信學(xué)會論文誌A?Vol.J?72-A?No.1?pp.41-48(1989年1月)上有關(guān)于利用對判別的多群模型認(rèn)識的記載。

在這種多群模型的認(rèn)識中，對于所有的對，進(jìn)行2群間的判別，綜合這些結(jié)果得出對多群的判斷結(jié)果。即，不是對全群假定共同的方差協(xié)方差矩陣，而是對每個對，假定方差協(xié)方差矩陣，對未知輸入模型X，計算到各群∏i，∏j的馬哈賴諾畢斯距離Di²，Dj²和后驗概率P(∏i|x)，P(∏j|x)，根據(jù)馬哈賴諾畢斯距離Di²，Dj²的大小或后驗概率P(∏i|x)，P(∏j|x)的大小得出判別結(jié)果，并在將其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化(標(biāo)準(zhǔn)化對統(tǒng)計量)綜合的基礎(chǔ)上，最后得出未知輸入模型x的分類結(jié)果。但是，對于后驗概率P(∏i|x)，P(∏j|x)沒有登載具體的計算方法。

此外，其中，作為得出最后結(jié)果的方法，給出了多數(shù)決定法、極大極小法、以及利用期望值決定的方法。所謂多數(shù)決定法，就是集中2群判別結(jié)果，根據(jù)多數(shù)決定得出正確的答案。所謂極大極小法，就是在馬哈賴諾畢斯距離中求極大值，當(dāng)距離增大時就否定屬于該群，對群數(shù)多的情況是有效的。所謂利用期望值決定的方法，就是取關(guān)于群∏i的標(biāo)準(zhǔn)化對統(tǒng)計量的期望值，以給出最佳結(jié)果的群為解的方法。

但是，在這種先有的多群判別中，例如在實際構(gòu)筑判別各種疾病的系統(tǒng)時，由于用于獲得知識(線性判別函數(shù)的計算等)的數(shù)據(jù)的質(zhì)的差別，通常，得到的線性判別函數(shù)的可靠性不同。

另外，在實際的疾病的判別中，有具有非常重要意義的組合的2群判別和不怎么有意義的組合的2群判別，平等地考慮所有組合的2群判別是不能令人滿意。可以認(rèn)為，專科醫(yī)生是在無意識中根據(jù)經(jīng)驗進(jìn)行處理的。

上述情況，對于現(xiàn)實中的多群判別系統(tǒng)，特別是進(jìn)行疾病判別的系統(tǒng)，是非常重要的問題。

本發(fā)明就是考慮了這些情況而提出的，其目的是提供一種可靠性比先有的歸屬度判別裝置高的歸屬度判別裝置，該裝置根據(jù)2群線性判別，計算被檢測數(shù)據(jù)屬于多群中的哪一群，同時，對每個2群的組合判別均求出其支持度，通過參照其支持度，判斷被檢測數(shù)據(jù)的歸屬度而進(jìn)行歸屬度的判別。

圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)框圖，如圖所示，本發(fā)明的歸屬度判別裝置包括：存儲裝置101、判別函數(shù)設(shè)定裝置102、2群判別結(jié)果計算裝置103、支持度確定裝置104和歸屬度計算裝置105。

存儲裝置101用于對大量的群預(yù)先存儲各群的特征模型；

判別函數(shù)設(shè)定裝置102用于對存儲裝置101中存儲的許多群全部進(jìn)行組合，從其中選擇任意的2群，并對每一個2群分別設(shè)定將所選擇的各2群進(jìn)行最佳二分的線性判別函數(shù)；

2群判別結(jié)果計算裝置103用于使用由判別函數(shù)設(shè)定裝置102設(shè)定的各2群的線性判別函數(shù)，對各2群計算出被檢測數(shù)據(jù)屬于哪一群的2群判別結(jié)果：

支持度確定裝置104用于對各2群確定由2群判別結(jié)果計算裝置103計算出的2群判別結(jié)果的支持程度；

歸屬度計算裝置105用于根據(jù)各2群的2群判別結(jié)果和支持度計算被檢測數(shù)據(jù)對各群的歸屬度。

作為本發(fā)明中的存儲裝置101，可以使用軟盤裝置及磁盤裝置等各種外部存儲裝置。

作為判別函數(shù)設(shè)定裝置102、2群判別結(jié)果計算裝置103、支持度確定裝置104和歸屬度計算裝置105，可以使用由CPU、ROM、RAM、I/O通道構(gòu)成的微處理器。