8、医疗系统中的计算智能与机器学习应用

医疗系统中的计算智能与机器学习应用

在当今的医疗领域，计算智能和机器学习技术正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍两个重要的应用场景：基于模糊逻辑的患者监测系统以及基于OpenCV和MobileNetV2的安全距离与口罩检测系统。

基于模糊逻辑的患者监测系统

敏捷开发与双环学习

敏捷软件开发生命周期在双环学习中得到了广泛应用。它包含反复进行的迭代和增量过程，这种方法更有利于双环学习，而非单环学习。单环学习侧重于有效执行任务，而双环学习则关注确定最佳执行任务以及何时需要改进。双环学习与敏捷方法的相关性十分显著，它强调了框架的形成方式。

患者监测系统架构

该系统的架构包括目标结果和实际结果。目标结果仅代表用户输入的尺度，产品会保存在数据库中，并进行简单计算以产生类似真实结果的效果。实际结果即诊断结果，将使用模糊逻辑进行计算，代表五种不同的诊断：无效、效果较差、中性、有效和效果更佳，每种诊断反映了用户在治疗期间的当前状态。系统的开发过程包括需求分析、设计、实现、测试、部署和维护。

模糊逻辑算法

• 定义变量 ：在起始页面定义变量，各种需求决定输入到系统的数据，每个数据代表一组要保存到数据库的数据。
• 构建隶属函数 ：将输入空间的每个点映射到隶属值（0到1之间的一组数字），通过图形表示可以确定模糊性的特征，是离散的还是连续的。
• 构建基本规则 ：这是所有算法发生的关键步骤，系统通常使用基本计算评估第一个输入，使用模糊化过程改变算法中的