Việc ứng dụng công nghệ trợ giúp trong quá trình thăm khám bệnh là nhân tố quan trọng trong việc giảm tải công việc của bác sĩ. Vấn đề đặt ra là làm thế nào để các công nghệ nâng cao được chính xác trong chẩn đoán. Trong nghiên cứu này, chúng tôi phát triển một mô hình kết hợp giữa tính toán hạt với các độ đo tương đồng mờ phức. Trước hết, độ đo tương đồng mờ phức được sử dụng để đánh giá độ tương đồng giữa các mẫu bệnh chuẩn với mẫu cần chẩn đoán. Sau đó tính toán hạt được áp dụng để lựa chọn xem bệnh nào có khả năng mắc cao nhất. Mô hình đề xuất được thực nghiệm trên bộ dữ liệu ảnh nha khoa bao gồm các ảnh X-quang về bệnh răng khôn mọc lệch. Kết quả thực nghiệm chứng tỏ mô hình mới có độ chính xác tốt hơn so với một số phương pháp khác. Kết quả nghiên cứu này sẽ hỗ trợ các nha sĩ trong chẩn đoán bệnh răng khôn mọc lệch.
The application of support techniques in disease examination is an important factor in reducing the overloading of doctors. The problem is howcome the technologies can increase the accuracy of diagnosing. In this paper, we develop an model integrating granular computing and complex fuzzy similarity measures. Firstly, complex fuzzy similarity measures are used in order to evaluate the similarity degree among standard samples and the diagnosis samples. Then, the granular computing is applied to select the highest ability of the disease that the patients can be affected. The proposed model is implemented on dental dataset including X-ray images of wisdom teeth deviate. The experimental results show that the novel model gets higher accuracy than other related methods. This research supports to the dentists in wisdom teeth deviate diagnosing.
- Đăng nhập để gửi ý kiến