基于模糊灰色理论心电图评价可靠性

　　18导联动态心电图监测仪,是较为先进的心电图检测系统设备.该检测系统(ECG)是由心电信号采集器,信号处理系统和显示系统等组成.信号采集器24 h ECG同步监测,并将监测信息转换为临床3,4,12,18导联同步显示、同步回放.可对冠心病、心律失常、心肌缺血、心肌梗塞等心脏疾病进行监测,如果该监测仪不能完全实现18导联组合同步,则会造成诊断盲区,不能很好地正确判断心脏疾病及损伤部位[1],因此, 18导联动态心电图工作可靠性的问题,显得十分重要.

　　为了保证18导联动态心电图工作可靠性,主要要求对其信号采集系统工作可靠性进行预测与评判.由于电极安置、导联线及记录器都可能对信号采集系统的工作可靠性产生影响,而且,它们之间存在的关系既不是十分清楚也不是一无所知,是一种灰关系.一种缺陷机理可能导致多种采样缺陷;一种采样缺陷也有可能是由多种缺陷机理共同作用的结果.且样本数据与评价指标之间又存在着十分复杂的模糊性.因此,信号采集系统工作状态可靠性具有一定的模糊灰色性,采用传统预测方法很难对其进行较好的评价[2-7].本文拟通过对心电图信号采集系统研究,利用模糊灰色理论方法[6-7],对18导联动态心电图信号采集系统的工作可靠性进行预测与评判.

　　1　模糊灰色可靠性评价

　　模糊理论是基于分类的局部理论,在信息融合的应用中主要是通过与特征相连的规则对专家知识进行建模.特别适合处理非精确描述问题.灰色理论方法属于非统计方法,灰色聚类是将聚类对象对于不同的聚类指标所拥有的白化权,按几个灰类进行归纳,通过计算综合效果,判断聚类对象所属类型.因此,综合利用灰色模糊理论对多因素18导联动态心电图检测可靠性评价,是一个值得研究探索的新方法.

　　1·1　待测样本数据特征矩阵的构造

　　由于聚类指标本身是一个模糊的标准,所以确定复杂系统灰类的白化权函数并非易事.本文先利用模糊数学的方法计算各组待测样本对各聚类指标的隶属度,建立灰色模糊评价模型,避免了确定阈值时的主观性影响.最后利用灰色聚类理论对待测样本进行可靠性聚类[5,8].

　　设有n组待评估样本,m个聚类指标.用各待测样本对聚类指标的隶属度构造待测样本数据特征矩阵,如式(1)所示.

　　式中,xi为第i组待评估样本,i= 1,2,…,n;xi(j)为第i组待评估样本中第j个特征变量对第j个聚类指标的隶属度,j= 1,2,…,m.

　　由于各特征变量的变化范围是连续的,且聚类指标的许用范围是一个区间数,故根据不同情况选用连续性的戒下型隶属函数(见图1(a))和连续性的正态型隶属函数(见图1(b))加以描述,图中参数a为x的数学期望,b根据实际情况选取,反映隶属度μA(x)从1衰减到0的速度.各隶属函数值均在(0,1)内.