在單片機(jī)上用模糊邏輯檢測室性早搏

現(xiàn)代多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀普遍采用模塊化結(jié)構(gòu)，每個模塊都是能完成單一功能的獨立微處理機(jī)系統(tǒng)，多個模塊通過串行口接收主控制器命令，送出測量結(jié)果。心電監(jiān)護(hù)模塊是其中的關(guān)鍵部件，其在單片機(jī)控制下拾取心電信號，放大、預(yù)處理，并傳送給主控模塊。

室性早博（ＰＶＣ）是一種最常見的心律失常，它的實時、正確檢測是心電圖自動分析中的一項重要技術(shù)。在心電監(jiān)護(hù)的基礎(chǔ)上，加入心搏和節(jié)律分類功能，便可進(jìn)行心律失常監(jiān)護(hù)。室性早博檢測一般在高端的心律失常分析模塊中進(jìn)行。目前單片機(jī)的功能不斷增強(qiáng)，過去主要用作控制器的單片機(jī)，在完成原來的任務(wù)后，尚剩余不少ＣＰＵ時間和控制功能，完全有可能實現(xiàn)一些過去只能在ＰＣ機(jī)上運行的復(fù)雜算法，而且用匯編語言編程提高運行速度。

模糊系統(tǒng)是模糊集合論和模糊邏輯的具體應(yīng)用，它模擬人腦思維決策的能力，特別適用于數(shù)學(xué)模型難以精確表示的不確定系統(tǒng)。醫(yī)學(xué)決策系統(tǒng)中的許多信息都是不確定的，例如心電信號中的大量特征信息，適合用模糊推理的方法進(jìn)行處理。筆者的實驗室采用模糊邏輯識別室性早博，效果較好。

筆者在基于８０５１的心電模塊中移植上述算法，實現(xiàn)室性早博檢測。在模糊單片機(jī)上進(jìn)行模糊控制或推理非常方便。在數(shù)字單片機(jī)上實現(xiàn)，關(guān)鍵是怎樣存儲表達(dá)隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則，以及怎樣實現(xiàn)推理。

１ 隸屬度函數(shù)、模糊規(guī)則和模糊推理方法

使用ＲＲ間期、Ｒ波寬度和面積、Ｔ波的面積和峰值這五個形態(tài)參數(shù)描述一個ＱＲＳ波。室性早博的典型形態(tài)特征表現(xiàn)為ＲＲ間期較小，Ｒ波寬度大、面積大，Ｔ波寬度大、峰值大。經(jīng)過統(tǒng)計和實驗確定的隸屬度函數(shù)如圖１所示。

圖１中橫軸表示論域，縱軸表示隸屬度。每個輸入語言變量定義小(Ｓ)、中(Ｍ)、大(Ｌ)、特大(ＸＬ)四個語言變量值。隸屬度函數(shù)為三角形或半梯形。

模糊規(guī)則共有３２條，部分規(guī)則如表１所示。其中１７條判決"是 ＰＶＣ"，１５條判決"可能是 ＰＶＣ"，－－表示不考慮該參數(shù)的影響。

在數(shù)字單片機(jī)上實現(xiàn)模糊控制一般采用三種方式：強(qiáng)度轉(zhuǎn)移方式、直接查表方式和公式計算方式。直接查表方式通過事先的離線計算，得到一張模糊控制表，將控制表存放在計算機(jī)內(nèi)存中；控制過程中，根據(jù)輸入變量查找表中對應(yīng)的控制量。在一般的控制應(yīng)用中，這種方法速度最快。但本系統(tǒng)中輸入變量較多(５個)，模糊控制表維數(shù)高，存儲、查表均不方便。強(qiáng)度轉(zhuǎn)移方式是按模糊控制的極大－極小法進(jìn)行推理。每個輸入?yún)?shù)映射為多個隸屬度，每組輸入會激活多條規(guī)則，可能對應(yīng)不同的結(jié)果。用取小的原則計算各組合對應(yīng)規(guī)則的輸出強(qiáng)度，然后按最大隸屬度原則得出對應(yīng)于各結(jié)論的可信度。這樣，對于每一個輸入，都可得出與各結(jié)論相對應(yīng)的輸出強(qiáng)度，稱為輸出隸屬度，取輸出強(qiáng)度最大的那個隸屬度作為輸出。實驗結(jié)果表明，這種方法對本系統(tǒng)最為合適。

２ 強(qiáng)度轉(zhuǎn)移法在單片機(jī)８０５１上的實現(xiàn)

２．１ 隸屬度函數(shù)的存放

由于數(shù)字單片機(jī)只能存儲和處理數(shù)字信息，且單片機(jī)的內(nèi)存容量有限，如果要對系統(tǒng)輸入輸出論域的所有隸屬函數(shù)的連續(xù)曲線進(jìn)行存儲，是根本不可能的。對于三角形隸屬函數(shù)，采用三點法，存儲三角形的三個頂點；對于兩邊的半梯形，也存儲腰和頂?shù)娜c。隸屬度函數(shù)存放在ＲＯＭ中，如表２所示（僅列出ＲＲ，其余類推）。

２．２ 輸入模糊化

提取的特征參數(shù)是精確值，將它們與隸屬函數(shù)進(jìn)行比較組合，求出相應(yīng)的模糊輸入量。隸屬度范圍為０～１，在８位機(jī)上可表示為００Ｈ～ＦＦＨ。對本系統(tǒng)而言，每個精確輸入值最多只對應(yīng)兩個模糊輸入量大于零，其余的模糊輸入量則為零。例如：假設(shè)ＲＲ＝１．１，從表２可知它落在中（Ｍ）和大（Ｌ）兩個區(qū)間上，因此對于中（Ｍ）和大（Ｌ）的隸屬度為：

μｍ（１．１）＝（１．４－１．１）／（１．４－１．０）×ＦＦＨ＝ＢＦＨ

μｌ（１．１）＝（１．１－１．０）／（１．４－１．０）×ＦＦＨ＝３ＦＨ

在ＲＡＭ中開辟一塊區(qū)域，存放各模糊輸入量?如表３所示。

２．３ 模糊規(guī)則的存放

模糊規(guī)則表示為：ＩＦ Ａ ａｎｄ Ｂ ａｎｄ Ｃ ａｎｄ Ｄ ａｎｄ Ｅ ＴＨＥＮ Ｙ（ｏｒ Ｚ）

其中"ＩＦ"后緊接著的詞稱前件，"ＴＨＥＮ"后面的詞稱后件。首先將輸入的模糊值Ｓ、Ｍ、Ｌ、ＸＬ分別與數(shù)字０、１、２、３相對應(yīng)，即：

ＲＲ、ＲＡ、ＲＷ、ＴＡ、ＴＨ：Ｓ＝０，Ｍ＝１，Ｌ＝２，ＸＬ＝３

每條規(guī)則用三字節(jié)表示。第一字節(jié)高四位表示第一前件的模糊值，低四位表示第二前件的模糊值；第二字節(jié)高四位表示第三前件，低四位表示第四前件；第三字節(jié)高四位表示第五前件，低四位表示后件。其中，Ｆ表示不考慮該前件，Ａ表示"是 ＰＶＣ"，Ｂ表示"可能是 ＰＶＣ"。以第一條規(guī)則（存放在ＲＯＭ中）為例，如表４。

２．４ 模糊推理和輸出

對于一組模糊輸入，遍歷每一條模糊規(guī)則。取第一條規(guī)則第一前件(３Ｈ)作為地址偏移量，加上模糊輸入ＲＲ在ＲＡＭ中存放的首地址(４０Ｈ)，則可從ＲＡＭ內(nèi)ＲＲ存放區(qū)域中查找出ＸＬ的隸屬度Ａ１；取第一條規(guī)則第二前件(３Ｈ)作為地址偏移量，加上模糊輸入ＲＡ在ＲＡＭ中存放的首地址(４４Ｈ)，則可從ＲＡＭ內(nèi)ＲＡ存放區(qū)域中查找出ＸＬ的隸屬度Ｂ１；依此類推得隸屬度Ｃ１、Ｄ１、Ｅ１。根據(jù)強(qiáng)度轉(zhuǎn)移法，取Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、Ｄ１、Ｅ１中最小值作為該規(guī)則后件所取的語言變?quot;是ＰＶＣ"的隸屬度Ｙ１。當(dāng)所有規(guī)則都遍歷后得到："是ＰＶＣ"的隸屬度Ｙ１ Ｙ２～Ｙｍ，"可能是 ＰＶＣ"的隸屬度Ｚ１ Ｚ２～Ｚｎ。?。伲?Ｙ２～Ｙｍ的最大值作為"是 ＰＶＣ"的隸屬度Ｙ，?。冢?Ｚ２～Ｚｎ的最大值作為"可能是 ＰＶＣ"的隸屬度Ｚ。如果Ｙ＜７ＦＨ且Ｚ〈７ＦＨ，則輸出"正常"；如果Ｙ＞Ｚ，輸出"是 ＰＶＣ"；如果Ｚ〉Ｙ，輸出"可能是 ＰＶＣ"。

本文討論了在數(shù)字單片機(jī)中進(jìn)行模糊推理的方法，實現(xiàn)在心電監(jiān)護(hù)模塊中用模糊邏輯檢測室性早博，使心電監(jiān)護(hù)模塊功能得到擴(kuò)展。室性早博檢測結(jié)果和心電波形數(shù)據(jù)一起傳給上位機(jī)，進(jìn)行心律失常的進(jìn)一步分析。