可拓学在脑电波分析与诊断推理中的应用

表 ２ 脑电波分类标准
由 公 式 （３），
则由公式（５），有＜８．６，１０．２＞关于 Ｘ１＝＜８，１３＞，Ｘ２＝＜０．５，３２＞的 位 值
为：
。
由（６）有， 区间关联函数
４） 确定权系数
由于脑电波的分类上非满足不可的条件只有频率一个条
件， 而幅值不是非满足不可的条件， 不予考虑。所以这里取 λ１＝１ ， λ２＝０ 。
Ｓ ＵＮ ＴＩＥ ＺＨＡＮＧ ＨＵＩ
摘要：利 用 Ｃ－ Ｆ 模 型 的 不 确 定 性 推 理 方 法 ， 对 采 集 到 的 脑 电 波 数 据 建 立 脑 电 波 定 量 分 析 与 诊 断 专 家 系 统 。 脑 电 波 的 分 类 采
用 了 可 拓 学 理 论 中 的 区 间 可 拓 识 别 技 术 来 计 算 Ｃ－ Ｆ 模 型 的 证 据 可 信 度 ， 从 而 可 以 准 确 地 对 生 物 体 在 不 同 生 理 状 态 下 的 脑
（６）
称
为区间＜ｘ，ｙ＞关于区间套 Ｘ１，Ｘ２ 例， 有 Ｆ＝＜
８．６，１０．２＞，
其中 ｃ１ 表示脑电波的频率， ｃ２ 表示脑电波的幅值； ｖｉ 表示脑 电波关于 ｃｉ 的量值。
２） 确定经典域与节域区 根据四种脑电波形的分类标准， 可以确定经典域与节域。
士研究生， 主要研究方向： 光电跟踪系统仿真技术； 王红宣
（１９６８．３－ ）， 女， 汉族， 中国科学院长春光机所研究员， 主要研究方
向：精 密 跟 踪 与 伺 服 控 制 。
Ｂｉｏｇｒ ａｐｈｙ：Ｚｈａｉ Ｊｕｎ － ｈｏｎｇ （１９８２ － ），ｍａｌｅ， Ｈａｎ， ｓｔｕｄｙ ｉｎ Ｃｈａｎｇ
ｃｈｕｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｏｐｔｉｃｓ， Ｆｉｎｅ Ｍｅｃｈａｎｉｃｓ ａｎｄ Ｐｈｙｓｉｃｓ， Ｃｈｉｎｅｓｅ
Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎ ｉｓ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｓｅｒｖｏ ｓｙｓｔｅｍ；
（１３００３３２ 吉林 长 春 中 科 院 长春 光 学 精 密 机 械 与 物 理 研 究 所）
根据可拓理论， 结合脑电波分类标准的经典域值， 可将其描 述为综合评价经典物元模型
ｊ＝１，２，３，４， Ｒ０ｊ 为第 ｊ 类波形的物元模型， Ｎ０ｊ 为第 ｊ 类波形。 为脑电波属于第 ｊ 类波形时第 ｋ 项指标的
量值域， 即各类波形关于对应特征所取数值的范围— ——经典域。 节域的物元模型为：
ＲＰ 为 综 合 评 价 物 元 模 型 的 节 域 ， Ｐ 为 所 有 类 型 的 脑 电 波 ， ＶＰ１ 为 Ｐ 关于特征的取量值的范围， 即 Ｐ 的节域。
３ 脑电波的区间可拓识别
３．１ 问题的提出 从理论上脑电波分类流程图是对每个采集到的点按照幅频 归类。但是， 这种方法在程序上的实现需要根据采集时间的长短 以及采集频率的高低而进行几万万次乃至几亿次， 这在实时性 上是很难达到系统要求。可拓学中的可拓识别方法为我们提供 了一个很好的分类方法， 但是由于它是对个体物元进行的识别， 所以需要对其进行改进， 希望对一个区间内的数据按照幅频进
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行识别。因此， 目前要解决的问题是如何利用个体物元可拓识 别技术来推论区间可拓识别。
３．２ 区间可拓识别的推理 可拓集合用取自（＋∞，－ ∞）的实数来表示事物具有某种性质的 程 度 。这 个 程 度 是 用 关 联 函 数 来 表 示 的 。区 间 可 拓 识 别 的 具 体 过 程如下： １） 确定待识别物元 我 们 需 要 识 别 的 对 象 是 采 集 得 到 小 白 鼠 在 清 醒 、浅 睡 眠 、深 度 睡 眠 、以 及 ＲＥＭ（Ｒａｐｉｄｅｙｅｍｏｖｅｍｅｎｔ）快 速 眼 动 睡 眠 期 做 的 脑 电波， 其波形记录如下（ 图 ３－ １） 。
称 为 区 间 ＜ｘ，ｙ＞与 区 间 ＜ａ，ｂ＞之 距 。
（３）
技
区间位值 由一个点与两个区间或者区间与区间的位置关系，
术
， 则点 ｘ 关于 Ｘ０，Ｘ 的位值为
创 （４）
新 可得区间＜ｘ，ｙ＞关于区间套 Ｘ１，Ｘ２ 的区间位值（ 简称 ＩＩ 位值） 为
（５）
四个不同的状态可以表示成如下物元：
则， 那么区间关联函数为
技 １ 引言
术 众所周知脑电波形图是对人脑中的脑神经活动的生理或病 理状态的反映， 对其进行检测可以为临床诊断提供非常宝贵的
创 病理诊断依据。所以对人脑的脑电进行研究是很有必要的。目 前已有的临床脑电仪器很难对脑电波有具体的定性定量的分
新 析， 而且对于一些细微的局部改变往往很难发现。为了克服这 些困难， 定量脑电波分析就应运而生了。
软件天地 文章编号：１００８－ ０５７０（２００７）１１－ １－ ０２３２－ ０２
中 文 核 心 期 刊 《 微 计 算 机 信 息 》（ 测 控 自 动 化 ）２００７ 年 第 ２３ 卷 第 １１－１ 期
可拓学在脑电波分析与诊断推理中的应用
Ａｐ ｐ ｌｉｃａ ｔｉｏ ｎ ｏ ｆ Ｅｘｔｅ ｎ ｓ ｉｏ ｎ Ｒｅ ｃｏ ｇ ｎ ｉｔｉｏ ｎ ｉｎ Ｅｌｅ ｃｔｒｏ ｅ ｎ ｃｅ ｐ ｈ ａ ｌｏ ｇ ｒａ ｍ Ａｎ ａ ｌｙｓ ｉｓ ａ ｎ ｄ Ｄｉａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉｓ ＥＳ （北京科技大学）孙 铁 张 慧
２．２ 推理机
推理机是整个系统中最重要的部分， 脑电波的波形识别分
类功能由推理机完成。
推理算法用不确定性推理中的 Ｃ－ Ｆ 模型推理方 法 ， 由 于 人
的脑电波是随着人体生理情况的变化而变化的， 也就是说作为
证据的脑电波不是固定不变的， 所以在一段时间之内， 作为医学
诊断的证据存在不确定性因素。同时推理规则也存在着不确定
度为：
的可信度。即其身体状况为健康的可信
度为 ９０％。
（下转第 ２２８ 页）
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中 文 核 心 期 刊 《 微 计 算 机 信 息 》（ 测 控 自 动 化 ）２００７ 年 第 ２３ 卷 第 １１－１ 期
Ｒｕｌｅ ４：ＩＦ
ＴＨＥＮ β ［１．０］
Ｒｕｌｅ ５：ＩＦ 清醒安静 ＡＮＤ ＴＨＥＮ 被测对象状态正常 ［０．９０］
Ｒｕｌｅ ６：ＩＦ 大脑兴奋 ＡＮＤ ＴＨＥＮ 被测对象状态正常 ［０．９０］
Ｒｕｌｅ ７：ＩＦ 大脑困倦 ＡＮＤ ＴＨＥＮ 被测对象状态正常 ［０．９０］
Ｒｕｌｅ ８：ＩＦ 深度睡眠 ＡＮＤ ＴＨＥＮ 被测对象状态正常 ［０．９０］
５） 识别结论 综合关联值为：
可以得出＜８．６，１０．２＞完全属于 Ｘ１＝＜８，１３＞，Ｘ２＝＜０．５，３２＞， 由可拓 学转化 为 Ｃ－ Ｆ 模 型 的 角 度 来 看 ， 也 就 是 频 率 在＜８．６，１０．２＞内 的
脑电波属于 α波的的可信度为 ＣＦ＝１．０。
由此根据不确定性推理传播算法
可得出在小白鼠大脑处于安静清醒状态时的测得其身体健康程
孙 铁： 教授
幅为 ５－ ２０ｕＶ， 是一种快波。Β波的出现意味着大脑比较兴奋。
根据脑电波频率的不同提取出专家系统中规则库的知识。
规则库采用产生式的表示方法， 即 ＩＦ …ＴＨＥＮ… 规则。
Ｒｕｌｅ １：ＩＦ
ＴＨＥＮ δ ［１．０］
Ｒｕｌｅ ２：ＩＦ
ＴＨＥＮ θ ［１．０］
Ｒｕｌｅ ３：ＩＦ
ＴＨＥＮ α ［１．０］
技
术 参考文献
图 ５ ＯｐｅｎＧＬ 实现的场景
创 ［１］牟彧清，王汝霖，李国新．ＭＡＴＬＡＢ 与 ＶＣ 接口技术的研究［Ｊ］．微 计算机信息，２００６，７－ ３：２７５－ ２７７．
新 ［２］ 刘志俭．应用程序接口用户指南［Ｍ］．科学出版社，２０００．８． 作者 简 介：翟 军红（１９８２．５－ ）， 男， 汉族， 中国科学院长春光机所 硕
２ 脑电波分析与诊断专家系统介绍
本系统以小白鼠作为实验对象， 采集到的数据主要是在对 小白鼠注射一定的 催 眠 药 剂 后 进 行 的 。 对 小 白 鼠 的 安 静 、浅 睡 眠 、深 度 睡 眠 、ＲＥＭ（ Ｒａｐｉｄ Ｅｙｅ Ｍｏｖｅｍｅｎｔ— ——快 速 眼 动 ） 睡 眠 ４ 个状态进行了监测。每个生物状态采集时间为 ５ 分钟， 目前已 知的脑电波频率为 ０．５－ ３０ 在 Ｈｚ， 根据香浓采 样 定 理 ， 设 定 采 集 频率为 ２００Ｈｚ。
电波进行分析诊断。
关键词：脑电图（ＥＥＧ）；产生式专家系统；Ｃ－ Ｆ 模型；区间可拓识别
中 图 分 类 号 ： Ｔ Ｐ ２７４
文献标识码：Ａ
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ：Ｔｈｅ Ｅｘｐｅｒｔ Ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙ ａｎｄ ｄｉａｇｎｏｓｅ ｔｈｅ ｓｌｅｅｐｉｎｇ ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ． Ｉｔ’ｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃ－ Ｆ （Ｃｅｒｔａｉｎｔｙ Ｆａｃｔｏｒ） Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ ｓｔｒａｔｅｇｙ ａｎｄ Ｉｎｔｅｒｖａｌ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｉｎｆｅｒ ｔｈｅ ＣＦＲ（Ｃｅｒｔａｉｎｔｙ Ｆａｃｔｏｒ Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）． Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ：ＥＥＧ， Ｐｒ ｏｄｕｃｔｉｏｎ Ｅｘｐｅｒ ｔ Ｓｙｓｔｅｍ， Ｃ－ Ｆ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｓｔｒ ａｔｅｇｙ， Ｉｎｔｅｒ ｖａｌ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ
２．１ 专家系统知识表示 目前根据医学界对于脑电波的认识可知， 脑电波是一些自 发的有节律的神经电活 动 ， 其 频 率 变 动 范 围 在 每 秒 １－ ３０ 次 之 间 ， 可 划 分 为 四 个 波 段 ， 即 δ（ １－ ３Ｈｚ） 、θ（ ４－ ７Ｈｚ） 、α（ ８－ １３Ｈｚ） 、β （ １４－ ３０Ｈｚ） 。其分类具体如下： １） δ波， 频率为每秒 １－ ３ 次， 振幅为 ２０－ ２００ｕＶ 当人在婴儿 期或智力发育不成熟、成年人在极度疲劳， 深度睡眠、深度麻醉、 缺氧或大脑有器质性病变时可出现这种波段 ２） θ波 ， 频 率 为 每 秒 ４－ ７ 次 ， 振 幅 为 １０－ ５０ｕＶ．成 年 人 在 意 愿受到挫折，抑郁时， 在困倦时中枢神经系统处于抑制状态时即 ＲＥＭ 睡 眠 时 以 及 精 神 病 患 者 这 种 波 极 为 显 著 。 但 此 波 为 少 年 （１０－ １７ 岁）的脑电图中的主要成分。 ３） α波， 频率为每秒 ８－ １３ 次， 平均数为 １０ 次左右， 振幅为 ２０－ １００ｕＶ，人 在 清 醒 、安 静 并 闭 眼 时 该 节 律 最 为 明 显 ， 睁 开 眼 睛 或接受其它刺激时， α波即刻消失。波幅由小到大， 再由大到小 成规律性变化， 呈棱状分布。 ４） β波 β波 在 额 部 和 颞 部 最 为 明 显 ， 频 率 为 １４－ ３０Ｈｚ， 振