在单片机上和模糊逻辑检测室性早博_stc正在检测单片机

在单片机上和模糊逻辑检测室性早博

在单片机上和模糊逻辑检测室性早博 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 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 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 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 意 义 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Y7FH且Z7FH,则输出“正常”;

如果YZ,输出“是PVC”;
如果ZY,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。