在单片机上和模糊逻辑检测室性早博

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在单片机上和模糊逻辑检测室性早博

摘要：在基于单片机8051的心电监护模块中，用模糊逻辑检测室性早博，使心电监护模块功能得到扩展。    关键词：心电监护 模糊逻辑 数字单片机
现代多参数监护仪普遍采用模块化模块，每个模块都是能完成单功能的独立微处理机系统，多个模块通过串行口接收主控制器命令，送出测量结果。心电监护模块是其中的关键部件，其在单片机控制下拾取心电信号，放大、预处理，并传送给主控模块。
室性早博（PVC）是一种最常见的心律失常，它的实时，正确检测是心电图自动分析的一项重要技术。在心电监护的基础上，加入心博和节律分类功能，便可进行心律失常监护。室性早博检测一般在高端的心律失常分析模块中进行。目前单片机的功能不断增强，过去主要用作控制器的单片机，在完成原来的任务后，尚剩余不少CPU时间和控制功能，完全有可能实现一些过去只能在PC机上运行的复杂算法，而且用汇编语言编程提高运行速度。
模糊系统是模糊集合论和模糊逻辑的具体应用，它模拟人脑思维决策的能力，特别适用于数字模型难以精确表示的不确定系统。医学决策系统中的许多信息都是不确定的，例如心电信号中的大量特片信息，适合用模糊推理的方法进行处理。笔者的实验室采用模糊逻辑识别室性早博，效果较好。
笔者在基于8051的心电模块中移植上述算法，实现室性早博检测。在模糊单片机上进行模糊控制或推理非常方便。在数字单片机上实现，关键是怎样存储表达隶属度函数和模糊规则，以及怎样实现推理。

1 隶属度函数、模糊规则和模糊推理方法
使用RR间期、R波宽度和面积、T波的面积和峰值这五个形态参数描述一个QRS波。室性早博的典型形态特片表现为RR间期较小，R波宽度大、面积大,T波宽度大、峰值大。经过统计和实验确定的隶属度函数如图1所示。
图1中横轴表示论域，纵轴表示隶属度。每个输入语言变量定义小（S）、中（M）、大（L）、特大（XL）四个语言变量值。隶属度函数为三角形或半梯形。
模糊规则共有32条，部分规则如表1所示。其中17条判决“是PVC”，15条判决“可能是PVC”，--表示不考虑该参数的影响。

表1 模糊规则

RR间期	R波面积	R波的宽度	T波面积	T波峰值	结论
XL	XL	--	--	--	是PVC
XL	--	XL	--	--	是PVC
M	L	XL	XL	L	是PVC
M	L	L	XL	L	是PVC
…
L	--	--	XL	--	可能是PVC
--	XL	XL	XL	L	可能是PVC
M	--	--	XL	L	可能是PVC
L	S	M	--	M	可能是PVC

在数字单片机上实现模糊控制一般采用三种方式：强度转移方式、直接查表方式和公式计算方式。直接查表方式通过事先的离线计算，得到一张模糊控制表，将控制表存放在计算机机内存中；控制过程中，根据输入变量查找表中对应的控制量。在一般的控制应用中，这种方法速度最快。但本系统中输入变量较多(5个)，模糊控制表维数高，存储、查表均不方便。强度转移方式是按模糊控制的极大-极小法进行推理。每个输入参数映射为多个隶属度，每组输入会激活多条规则，可能对应不同的结果。用取小的原则计算各组合对应规则的输出强度，然后按最大隶属度原则得出对应于各结论的可信度。这样，对于每一个输入，都可得出与各结论相对应的输出强度，称为输出隶属度，取输出强度最大的那个隶属度作为输出。实验结果表明，这种方法对本系统最为合适。
2 强度转移法在单片机8051上的实现
2.1 隶属度函数的存放
由于数字单片机只能存储和处理数字信息，且单片机的内存容量有限，如果要对系统输入输出论域的所有隶属函数的连续曲线进行存储，是根本不可能的。对于三角形隶属函数，采用三点法，存储三角形的三个顶点；对于两边的半梯形，也存储腰和顶的三点。隶属度函数存放在ROM中，如表2所示（仅列出RR，其余类推）。

表2 隶属度函数存放示意图

地  址	隶属度函数			模糊值	模糊变量
1C00H	0.0	0.8	1.0	S	RR
1C03H	0.8	1.0	1.4	M
1C06H	1.0	1.4	2.5	L
1C09H	1.4	2.5	3.0	XL

2.2 输入模糊化
提取的特片参数是精确值，将它们与隶属函数进行比较组合，求出相应的模糊输入量。隶属度范围为0～1，在8位机上可表示为00H～FFH。对本系统而言，每个精确输入值最多只对应两个模糊输入量大于零，其余的模糊输入量则为零。例如：假设RR=1.1，从表2可知它落在中（M）和大（L）两个区间上，因此对于中（M）和大（L）的隶属度为：
μm(1.1)=(1.4-11.1)/(1.4-1.0)×FFH=BFH
μl(1.1)=(1.1-1.0)/(1.4-1.0)×FFH=3FH
在RAM中开辟一块区域，存放各模糊输入量，如表3所示。

表3 模糊输入量存放示意图

地  址	隶属度	模糊值	模糊变量
D0H	00H	S	RR
D1H	BFH	M
D2H	3FH	L
D3H	00H	XL

2.3 模糊规则的存放
模糊规则表示为：IF A and B and C and D and E THEN Y(or Z)
其中“IF”后紧接着的词称前件，中“THEN”后面的词称后件。首先将输入的模糊值S、M、L、XL分别与数字0、1、2、3相对应，即：
RR、RA、RW、TA、TH：S=0，M=1，L=2，XL=3
每条规则用三字节表示。第一字节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；第二字节高四位表示第三前件，低四位第四前件；第三字节高四位表示第五前件，低四位表示后件。其中，F表示不考虑该前件，A表示“是PVC”，B表示“可能是PVC”。以第一条规则（存放在ROM中）为例，如表4。

表4 模糊规则存放示意图

地  址	数  据	意    义
1D00H	33H	第一条规则第一前件，第二前件
1D01H	FFH	第一条规则第三、第四前件不考虑
1D02H	FAH	第一条规则第五前件不考虑，后件为“是”

2.4 模糊推理和输出
对于一组模糊输入，遍边每一条模糊规则。取第一条规则第一前件（3H）作为地址偏移量，加上模糊输入RR在RAM中存放的首地址（40H），则可从RAM内RR存放区域中查找出XL的隶属度A1；取第一条规则第二前件（3H）作为地址偏移量，加上模糊输入RA在RAM中存放的首地址（44H），则可从RAM内存放区域中查找出XL的隶属度B1：依此类推着隶属度C1、D1、E1。根据强度转移法，取A1、B1、C1、D1、E1中最小值作为该规则后件所取的语言变量“是PVC”的隶属度Y1。当所有规则都遍历后得到：“是PVC”的属度Y1 Y2～Ym，“可能是PVC”的隶属度Z1 Z2～Zn。取Y1 Y2～Y的最大值作为“是PVC”的隶属度Y，取Z1 Z2～Zn的最大值作为“可能是PVC”的隶属度Z。如果Y<7FH且Z<7FH，则输出“正常”；如果Y>Z，输出“是PVC”；如果Z>Y，输出“可能是PVC”。
本文讨论了在数字单片机中进行模糊推理的方法，实现在心电监护模块中用模逻辑检测室性早博，使心电监护模块功能得到扩展。室性早博检测结果和心电波形数据一起传给上位机，进行心律失常的进一步分析。

李小路

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