摘要：随着近年来计算机硬件系统的飞速发展，社会又迎来了新一轮的工业革命——信息化革命，渐渐的我们的社会踏入了信息化的时代。新一代的技术A（AI）、B（bigdata）、C（clound）开始逐渐的引领时代的潮流。但是信息的采集和利用率却不如计算机硬件发展的如此之快，由于信息数据量比较大，而且信息熵值较低难以整合使用，限制了对信息的挖掘和利用。随着近年来医疗领域信息化与人工智能算法的研究与发展，不仅留下了丰富的医疗案例数据，还为数据的开发与使用创造了条件，因此拥有丰富的数据以及成熟的算法供智能医疗诊断的使用。

  本文基于当前的社会现状综合了朴素贝叶斯算法与TF-IDF（词频-逆文本频率）思想设计的智能医疗诊断系统是基于C/S架构，使用python语言和neo4j数据库遵循MVC开发模式进行开发，具有敏捷灵活的开发方式，且有良好的跨平台性的优势。此智能医疗诊断系统，界面简单，操作简洁，且具有良好的可扩展性以及较高的准确率，可以为日常的简单疾病的诊断做一些参考。智能医疗诊断系统主要实现了知识获取模块，解释器模块，GUI模块以及推理机等模块。

经过最终的测试，智能医疗诊断系统可以满足用户日常疾病的诊断，而且无需繁琐的程序和输入格式，方便性与交互性有了巨大的提升。对于庞大的网络信息资源而言，也得到了充分的挖掘与使用，使数据重新迸发出了实质性的价值。总而言之，本系统实现了对网络资源的再利用和人们部分日常诊断需求。

关键词：智能医疗诊断；朴素贝叶斯；MVC；TF-IDF；Neo4j

目录

摘要

ABSTRACT

第1章 前言-- 1 -

1.1研究背景-- 1 -

1.2 国内外研究现状-- 1 -

1.3研究目的和意义-- 2 -

1.3.1研究的目的-- 2 -

1.3.2研究的意义-- 3 -

1.4课题主要工作-- 3 -

第2章 智能医疗诊断系统相关技术-- 5 -

2.1 Python语言介绍-- 5 -

2.2 Neo4j Graph 数据库-- 6 -

2.3朴素贝叶斯（Naïve Bayes）-- 7 -

第3章 智能医疗诊断系统分析-- 8 -

3.1系统可行性分析-- 8 -

3.1.1 技术可行性分析-- 8 -

3.1.2经济可行性分析-- 8 -

3.1.3开发环境的可行性-- 8 -

3.2系统功能需求分析-- 8 -

3.2.1知识获取模块需求分析-- 9 -

3.2.2数据库构建模块需求分析-- 9 -

3.2.3 GUI模块需求分析-- 9 -

3.2.4解释器模块需求分析-- 10 -

3.2.5推理机模块需求分析-- 10 -

3.3系统非功能性需求分析-- 10 -

3.3.1系统性能要求需求分析-- 10 -

3.3.2系统的准确率要求需求分析-- 10 -

3.3.3系统的可扩充性与可移植性-- 10 -

3.4 系统开发环境与开发工具-- 11 -

第4章 智能医疗诊断系统的总体设计-- 12 -

4.1 智能医疗诊断系统的总体结构设计-- 12 -

4.2智能医疗诊断系统数据库的设计-- 13 -

4.2.1数据库的选择-- 13 -

4.2.2数据库的建模-- 14 -

第5章 智能医疗诊断系统的模块设计-- 16 -

5.1 GUI功能模块的设计-- 16 -

5.1.1 GUI技术简介-- 16 -

5.1.2智能医疗诊断系统窗口布局设计-- 17 -

5.2解释器功能模块的设计-- 19 -

5.2.1解释器主要技术介绍：-- 20 -

5.2.2解释器模块流程图-- 22 -

5.2.3解释器模块详细设计-- 23 -

5.3推理机功能模块的设计-- 23 -

5.3.1推理机模块使用技术介绍：-- 24 -

5.4知识获取模块的设计-- 26 -

5.5后台程序主控模块设计-- 28 -

第6章 智能医疗诊断系统的测试-- 29 -

6.1系统测试目的-- 29 -

6.2系统测试环境-- 29 -

6.3系统测试内容-- 29 -

6.4系统功能测试-- 29 -

6.4.2系统总体功能测试-- 30 -

6.4.3 GUI模块测试-- 32 -

6.5系统测试结果与分析-- 34 -

第7章 总结与展望-- 35 -

7.1总结-- 35 -

7.2展望-- 35 -

参考文献-- 37 -

致谢-- 39 -