（控制理论与控制工程专业论文）支持向量机方法在智能医疗诊断系统中的应用与研究.pdf

浙江大学硕士学位论文 摘要 医疗诊断自动化是现代医学诊断中一个重要的发展方向。本文在简要介绍智 能医疗诊断系统的研究及发展状况基础上，尝试将支持向量机方法引入诊断平 台，进一步完善人体阻抗智能医疗诊断系统。该诊断系统由嵌入式数据采集装置 和p c 智能诊断平台组成。数据采集装置利用生物电阻抗技术，采集人体的阻抗 信息；诊断平台通过采集样本数据，并对人体阻抗信息进行预处理后，提取合适 特征向量，对一定量样本数据进行训练，得出模型，并根据该模型预测未知病症 样本。该智能诊断系统通过对医院脾胃、中风病人及正常个体的人体阻抗数据的 分类结果表明人体阻抗信息的特征参数与不同病症之间存在特定的关系。支持向 量机方法作为智能诊断系统的诊断方法有着较好的分类及预测结果。 本文的主要工作将支持向量机方法引入人体阻抗智能医疗系统中的诊断平 台，试图把s v m 方法作为病症的诊断方法文中分别将绝对值形式特征向量与 相对值形式特征向量作为s v m 分类的输入，对脾胃病人样本进行二分类、脾胃 病人与正常个体三分类以及中风和正常个体二分类，分类预测正确率分别为8 0 ，6 0 和9 0 左右。从分类预测结果分析，采用相对值形式特征向量对样本 进行s v m 分类效果较好；对于同一训练样本和预测样本采用i m f 核函数分类结 果明显好于其他几种核函数。从分类预测结果以及智能医疗诊断发展方向出发， 支持向量机方法在基于人体阻抗的智能医疗诊断系统中值得进一步深入研究。 关键词；支持向量机，分类预测，人体电阻抗，医疗诊断 浙江大学硕士学位论文 a b s t r a c t a u t o m a t e dm e d i c a ld i a g n o s i si st h ed i r e c t i o no f d e v e l o p m e n to f m o d e mm e d i c a l d i a g n o s i s t h et h e s i sb r i e f l yi n t r o d u c e st h es t u d ya n da p p l i c a t i o no fi n t e l l i g e n e o m e d i c a ld i a g n o s i ss y s t e m , a n dp l 镪i 伽i 忸l l ni n t e l l i g e n c em e d i c a ld i a g n o s i ss y s t e m b a s e do nt r a d i t i o n a lc h i n e m e d i c i n et h e o r y t h i sd i a g n o s i ss y s t e mi sc o m p o s e do f 棚ne 田a b e d d e dd a t aa c q u i s i t i o ne q u i p m e i a ta n dap ci n t e l l i g e n e od i a g n o s i sp l a t f o r m t h ed a t aa c q u i s i t i o ne q u i p m e n tc o l l e c t st h eh u m a ni m l , e d 趾e ei n f o r m a t i o n ；t h ep c d i a g n o s i sp l a t f o r mi su s e dt os e tu pt h ei m p e d a n c ed a l a b a s e p r e p r o e c s st h eh t m m a i m p e d a n c ed 枫e = x l l s c t8 0 l n ef e a t u r ep a r a m e t c r s t h e nu s es u p p o r tv e c t o rm a e l a i n o t ot r a i nd a t aa n ds e tu pc e r t a i nm o d e lt op r e d i c tt m e e r t a i ns w a t c l a t h er e s u l t so ft l a o 锄a 1 ) ，s i so fh o s p i t a ls t o m a c hl r o u b l er e l a t e di l l n e s sa i 溺，s l a - o k oc a s e sa n dh e a l t h y c a s e ss h o wt h e a ea 托r e l a t i o n sb l t w c a ll a t m m ai m l , e d 觚c of e a t u a ep a r a m e t e r sa n d d i f f e r e n ti l l n e s sc a s 镐s u p p o r tv i 矧 o i m a e l a i n ec 蛐b cu s e dt oc i a s s i 母t l a ei l l n e s sc 魑e s i nd i a g n o s i ss y s t e m , a n dg i v e nt h es u p p o r tt ot h e r e a s o n i n g r u l e so f e x p e r ts y s t e m t h et h e s i sr e s p e c t i v e l yu s e sa b s o l u t ev a l u ef e a t u r ev e c t o r sa n dc o m p a r a t i v ev a l u e f e a t u r ev e c t o r st oe l a s s i f yt w ot y p e so f h o s p i t a ls t o m a c ht r o u b l er e l a t e di l l n e s sc a s 伪 b o s p i t a ls t o m a c ht r o u b l er e l a t e di l l n e s sc a s e sw i t hh e a l t h yc a s e sa n ds t r o k ec a s e sw i t h h e a l t h yc a s e s t h ee x a c t n e s sr e , h a l t so ft h ec l a s s i f i c a t i o nc o r r e s p o n dt oa b o u t8 钟缸 6 0 a n d9 0 * , 4 u s i n gc o m p a r a t i v ev a l u ef e a t u r ev c c t o l sa c q u i r e sb e t t e rr e s u l to f c l a s s i f i c a t i o na c c o r d i n gt ot h ea n a l y s i so f r e s u l t r b fk e r n e lb e h a v e sb e t t e rc o m p a r e s t oo t h e rk e r n e lf o r m a t s a c c o r d i n gt ot h ep e r f o r m a n c 跫o fs u p p o r tv e c t o rm a c h i n ei n d a s s i f i e a t i o na n dt h ed i r e c t i o no fd e v e l o p m e n to fi n t e l l i g e n c em e d i c a ld i a g n o s i s s y s t e mi ti sw o r t hf u l t h e l s t u d yw h e nc a r r y i n go u tt h er e s e a r c ha n dd e v e l o p m e n to f t h ei n t e l l i g e n c em e d i c a ld i a g n o s i ss y s t e mb a s e do nh m n a ni m l , e c l a n e c k e y w o r d s ：s u p p o r tv e c t o rm a e h i n e ；h u m a ni m p e d a n c e ；m e d i c a ld i a g n o s i s ； c l a s s i f i c a t i o na n dp r e d i c t i o n ； i i i 浙江大学硕士学位论文 1 1 课题的提出 第一章绪论 科学技术日益发展，各学科之间交叉和渗透也变得更为突出，自动化及控制 的研究领域也从传统的工业过程控制、仪表及仪器扩展到广阔的横向应用领域， 如管理控制系统中的企业资源规划( e r p ) 、智能交通系统等。其中运用控制领 域的理论知识与技术手段，实现医疗诊断的智能化，也是控制方向研究中人工智 能的一个分支。 人工智能是一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科，人工智能的研究目的 是探索和模拟人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习等规律，进而设计出 具有类似人类某些智能的计算机系统，延伸和扩展人类的智能。人工智能的研究 有生理功能和宏观功能的模拟方法。从生理结构上来模拟，也就是仿生学的观点， 探讨人脑的生理结构，把人脑的微观结构及其智能行为的研究结合起来，这就是 人工神经网络的研究方法，宏观功能的模拟就是从人的思维活动和智能行为的心 理学特性出发利用计算机系统来对人脑智能进行宏观功能的模拟，这就是建立心 理学基础上的研究方法，也即符号处理方法。专家系统就是采用符号处理方法。 智能医疗诊断系统的研究是人工智能研究的一部分，融合计算机技术、人工 智能、医学诊断等多种学科技术。其研究目的是实现医疗诊断仪器的自动化，以 定量、直观的方式提供人体的各种相关信息，并且模拟医生的判断和推理能力得 出尽可能正确的诊断结果。而传统医学的诊断方法，是医生结合自身专业知识和 一定的医疗仪器检查结果从而得出诊断结果，这种诊断结果的正确性与医生的专 业水平密切相关，特别是对于那些难以诊断的复杂病例，医生的诊断因人而异会 表现出主观性，可见智能诊断系统的研究是具有非常实用的意义。依靠计算机和 智能技术提供辅助医疗诊断，可以给医生提供可靠的辅助诊断信息，从而进一步 提高诊断的科学性。 本课题研究的智能诊断系统不同与依据专家经验的计算机智能诊断系统，不 把专家知识及对病理的描述作为诊断的依据，而是通过计算机实现自动采集人体 阻抗信息，经过数据的预处理，提取特征向量，并通过诊断平台的s v m 方法实现 对相关病症的诊断。 1 2 课题的研究背景 首次把数学模型引入到临床医学诊断要追溯到1 9 5 9 年，美国的l e d l e y 等开 第一章绪论 创了计算机辅助诊断的先例，他使用基于布尔代数和贝叶斯定理作为计算机诊断 模型用于诊断肺癌病例，并在1 9 6 6 年，结合上述研究首次提出了“计算机辅助 诊断”( c o m p u t er a i d e dd i a 鲈o s i s ) 这个概念【1 1 。r m o r p u r g o 和s 咖s s i 采用一 阶谓词逻辑和产生式规则两种知识表达方法组建多个数据库开发出供医生参考 的智能诊断决策系统【2 】。f i r r i o l of j 等人利用启发式规则进行知识表达开发了 唾腺肿瘤的组织病理诊断专家系统【3 】。1 9 7 6 年，美国斯坦福大学的s h o r t l i f f e 等 建立了一整套专家系统的开发理论，并研制出世界上第一个功能较全面的用于诊 断和治疗细菌感染病的专家及咨询系统- - m y c i n 专家系统，用于鉴别细菌感染 及治疗的诊断。m y c i n 医学专家系统通过人机界面输入病人的病史和各种可能 的化验数据，并可以在化验数据不齐全的情况下进行推理，给出诊断结果1 4 】。j u w i e d i n g 和t k r e t s c h m a r 0 采用语义网络表示方法，采用链表结构组建知识库 研制了一个基于知识的医学诊断系统f 5 l 。之后的1 9 8 2 年，美国匹兹堡大学的 m i l l e r 等开发了著名的i n t e m i s t - i 内科计算机辅助诊断系统，根据病人病理的外 在表现及专家知识来诊断疾病，其知识库中包含了5 7 2 种疾病，约4 5 0 0 种症状 嘲。1 9 9 1 年美国哈佛医学院b a r n e t t 等开发的计算机诊断软件，能用于多种病症 的诊断，其诊断数据库中包含有2 2 0 0 种疾病和5 0 0 0 种症状【7 1 2 0 世纪7 0 9 代，我国开始智能医疗领域的研究，最开始常用概率统计法， 也就是数字计算法，从疾病的临床资料( 症状、体征、理化检查) 发生的频率与 疾病概率之问的树立明确统计学分析，从而得出最相似的诊断。8 0 年代后，则多 用人工智能的方法，即以疾病的数值表示与专家的推理相结合的一种方法。两种 方法都要通过一定的数学模型来实现，常见的数学模型有b a y e s 公式、模糊数学 及加权求和一阂值浮动。至8 0 年代中期，国内一半以上的系统采用了这3 种数学 模型【8 一。9 哞代以后支持向量机( s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e s ) 、决策树等方法 也逐渐应用到智能医疗领域的研究【1 0 , 1 1 , 1 2 】。 李雪荣等建立了一种人工智能专家系统用于儿童心理障碍标准化诊断与治 疗f 瑚。1 9 8 2 年，宇文贤设计实现了用于诊治滋养细胞疾病的计算机诊断医疗专 家咨询系统【。张玉璞等人实现了基于波形分析的心血管疾病诊断的专家系统 【嘲。1 9 8 3 年，张志华利用计算机辅助诊断盆腔子宫内膜异位症【1 6 1 。1 9 9 7 年，张 红梅等提出个仿人疾病诊断专家系统模型，勇于辅助医生诊断疾病【1 7 1 。1 9 9 8 年，周仲宁提出了一种专家系统用于眼科疾病诊断【l s l 。陈国宁等开发了一个用 于中医咳感症诊断专家系统n 9 3 。2 0 0 0 年，刘凤斌等建立电脑专家诊断系统用于 脾胃病辨证量表的研制，并使用“诊断树”模型使脾胃病临床辨证和疗效评价达 到客观化和标准化例。 上述的智能医疗诊断系统以已有的经验和诊断知识模仿诊断专家，建立模拟 医生运用知识进行推理的专家系统。但是这类专家系统的知识获取有较大限制， 2 浙江大学硕士学位论文 以及专家系统自身存在自学习困难、推理效率较低等原因，使得这类系统只能用 于简单的疾病诊断。 2 0 世纪4 0 年代起，人工神经网络丌始运用于智能医疗系统，如在生物医学中 的高分子序列分析、图像分析及辅助诊断等许多领域，取得了很好的效果。人工 神经网络是模仿生物神经系统中神经元的一种数学处理方法。相比较专家系统， 神经网络有并行处理方式、自学习能力、联想记忆和容错等优点。特别在分类诊 断以及基于分类的智能控制和优化求解方面，神经网络专家系统比传统的专家系 统性能更为优越。人工神经网络在医疗诊断中主要有以下几个方面1 2 0 - 3 s ： ( 1 ) 临床疾病诊断急性心肌梗塞是最早应用神经网络进行诊断的疾病 之一。此后，陆续将呼吸衰竭、痴呆、精神疾病、性传播疾病等疾病应用人 工神经网络进行诊断，取得了良好的诊断结果。 ( 2 ) 波形分析心电图的波形分析( 心肌梗塞、心室肥厚、房性、室性 异位节律、房颤、室颧、室扑、s t - t 波形改变等) ，肌电图分析、脑电图分 析( 老年性痴呆、瘫痛等) ( 3 ) 影像学分析应用于x 线的骨肿瘤、胸部及肺部肿瘤诊断、p e t 扫描、 核磁共振扫描等 ( 4 ) 病理学标本诊断 但是，人工神经网络也存在着如学习及问题求解“黑箱”模型、知识获取过 程可解释性差等局限性。在理论上缺乏实质性进展。在统计学习理论上发展起来 的支持向量机( s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ) 凭借其良好的解决有限样本学习问题、 较好的泛化能力越来越多的应用于智能医疗诊断领域，成为当前智能医疗诊断研 究的热点。 支持向量机( s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ) 是在统计学习理论的基础上发展起来 的一种新的通用学习方法。与传统统计学相比，统计学习理论( s t a t i s t i c a l l e a r n i n gt h e o r y ) 是一种专门研究有限样本情况下机器学习规律的理论t 3 6 - 3 9 。 v a p n i k 从2 0 世纪6 0 年代开始致力于此方面的研究，到9 0 年代中期，随着线性不可 分问题在理论上的解决，统计学习理论更加严密和成熟【蚰】。统计学习理论是建 立在严密的理论基础之上的，为解决有限样本学习问题提供了一个统一的框架。 它能将很多现有方法纳入其中，有望帮助解决许多原来难以解决的问题( 比如神 经网络结构选择问题、局部极小点问题等) ；同时，在这一理论基础上，发展了 一种新的通用学习方法一支持向量机。支持向量机较好地解决了小样本、非线 性、高维数、局部极小点等实际问题。近年来，支持向量机在模式识别、回归分 析、函数逼近、信号处理等领域得到了广泛的应用，支持向量机的方法根据结构 风险最小化原则，尽量提高学习机的泛化能力。它将分类器的优化问题转化为求 解一个凸二次规划的问题，所得的解是唯一的且为全局最优解，这样就不存在一 3 第一章绪论 般神经网络的局部极值问题。 吉林大学王晶等人使用支持向量机分类器诊断肿瘤的良、恶性。成则丰等人 通过支持向量机建立识别正常甲状腺和甲状腺癌的识别模型。范子雄等人将支持 向量机用于诊断心脏病，取得不错效果。 1 3 课题的研究方案 1 3 1 智能诊断系统的结构框架 本课题研究的诊断系统的由两部分组成：人体阻抗信息采集装置和计算机诊 断系统。整个诊断系统研究的重点是智能诊断方法的研究。 本文提出的智能医疗诊断系统不需要利用人机界面人工输入诊断对象的症 状，或者医生的诊断信息，再由专家系统或神经网络系统建立的诊断知识库或诊 断模型进行诊断分析，得出相应的诊断结果，而是要实现人体信息的自动采集和 诊断。通过嵌入式计算机系统采集人体相应阻抗信息，数据经过通讯存储到计算 机中，根据诊断平台相应的诊断模型，给出测试者的诊断结果。 课题研究中用生物点阻抗技术提取人体病症信息，作为诊断平台病症诊断的 输入数据信息。生物电阻抗( b i o c l e c t n c a li m p e d 锄) 技术【1 辨】【4 3 】是利用生物组织 及器官的电学特性来提取人体生理信息的无创检测技术。简单的说生物电阻是利 用置于体表的电极向人体输入微弱的检测电流，然后测量适当部位的电压变化， 从而得到相关组织或器官的电阻抗变化情况。生物电阻抗技术在现代医学中已经 有了广泛应用背景并在进一步的研究发展中睁s 2 1 。 在病症诊断中，用到了支持向量机( s u p p o r t v e c t o r m a c h i n e ) 方法，通过嵌 入式数据采集装置采集相应病症阻抗数据，建立数据库存储病症信息，对数据信 息进行预处理以后，使用s v m 方法训练特定病症数据，建立相应的模型用于未 知阻抗信息的预测。 1 3 2 智能诊断系统的医学诊断理论依据 本诊断系统选用中医的脏腑辩证理论作为诊断的理论依据。中医强调整体， 以辩证思想和中国传统文化中的自然观为依据，把一个个体作为一个整体看待， 并以系统的观念来作出定性的诊断【5 3 弓7 】。本课题研究中，就以中医学为理论依据 通过对人体的经络、穴位进行检测来诊断病症。 西医强调定量和局部，以解剖和自然科学理论为依据，研究深入到器官、组 4 浙江大学硕士学位论文 织、细胞甚至分子的水平，但是考虑到人体作为一个系统具有非常高的复杂性， 而且人体差异较大，想通过建立数学模型来诊断病症是不现实的，目前研究中相 关模型的建立也都是基于特定部位或者是局部近似。 因此，本文提出的智能医疗诊断系统以中医理论为指导结合西医生物电阻抗 技术，引入系统的理念，把个体当作一个整体来研究 1 3 3 人体阻抗信息采集方案 本文研究的诊断系统的起点首先就是获得人体阻抗信息从信息处理技术和 诊断技术来看，对人体阻抗信息的诊断分析属于基于信号处理的诊断。通过嵌入 式数据获取特定病症的人体阻抗信息。根据中医学理论，采集的人体阻抗信息为 人体特定穴位的阻抗信息，本课题中为人体手部1 8 个特定穴位 人体作为生命体，采集阻抗信息会收到本身含有的各种生物电信号，如皮肤 电信号的影响。所以课题中阻抗采集装置有模拟滤波器加隔离光耦消减电信号中 含有的高次谐波、噪声等干扰信号。同时也对人体阻抗数据豹采集电极做了改进， 设计了一种线性排列的多路探测电极来增加采集信号的精确度。关于这种线性捧 列的多路探测电极会在第二章中详细说明。 1 4 课题研究的主要内容 本文提出的基于人体阻抗的智能医疗诊断系统是以中医脏腑辩证理论为诊 断依据，以实现相关病症的医疗诊断为目的的智能诊断系统。本诊断系统的研究 重点是在生物电阻抗技术和计算机诊断应用的研究基础上，以支持向量机作为病 症诊断方法的研究。由于目前样本数量有限，病症统计过多，本文的研究重点是 人体阻抗信息的特征提取以及利用支持向量机方法对特定病症的人体阻抗信息 进行诊断分类和预测。 本人主要工作包括： ( 1 ) 人体阻抗信息数据采集装置的设计与改进，设计一种线性多捧列的多路 探测电极 ( 2 ) 胃病相关的病症与中风病症的样本数据采集( 采集对象为杭州中医院的 长期胃病患者和杭州中医院针灸科中风住院病人) ( 3 ) 采用绝对值形式和相对值形式提取人体阻抗信息特征向量 ( 4 ) 支持向量机方法对人体阻抗信息诊断分类的研究 本文主要内容有： 一、支持向量机理论基础及支持向量机方法用于智能诊断系统的病症分类的研 5 第一章绪论 究 二、基于人体阻抗的智能医疗诊断系统的设计和改进。主要介绍人体阻抗数据 采集装置的设计和一种线性排列的多路探测电极。 三、样本数据的预处理以及特征提取。并采用支持向量机方法对数据进行分类 和预测，采用不同参数讨论分类效果，并对比前人方法作出比较 四、对支持向量机分类方法在基于人体阻抗的智能医疗诊断系统中的研究作出 总结，并对下一步的研究工作进行展望。 6 浙江大学硕士学位论文 第二章人体阻抗智能诊断系统的结构及其 理论基础 2 1 人体阻抗智能医疗诊断系统的框架结构 本课题的人体阻抗智能医疗诊断系统由两部分组成：嵌入式数据采集装置和 p c 智能诊断平台。整个系统的框架如图2 1 所示。 本文中提到的人体阻抗智能医疗诊断系统是在嵌入式数据采集装置基础上 结合生物电阻抗技术，采集人体特定穴位的阻抗信息，经数据通讯至p c 智能诊 断平台。在大量实验数据基础上，通过支持向量机方法对特定病症建立数据模型， 对新采集的人体阻抗信息进行分类及预测分析，从而得出病症的诊断结果。 具体来说，对于嵌入式数据采集装置主要由信号发生电路、信号放大电路、 信号转换及滤波电路、a d 转换电路和微控制器及其外围电路等组成。对样本进 行数据采集时，首先通过信号发生及信号放大电路模块产生对人体的持续激励信 号，并通过测试电极传递给被测量人体同时实时采集测量人体的反馈信号，然后 把样本数据通过数据通讯接口电路模块传输到p c 智能诊断平台。 u s b 伊s 2 接口 电源转换信号发生 电路 信号放大 电路 陌司 任 p c 限d 八 信号 尝纠电极 = 智能诊断 切换 il 平台 电路 通信微控信号 接口制器转换 r s 2 3 2 ，u s b = 电路 电路 ， 电路 接口 ： 嵌入式数据采集装置 - 一 豳2 1 智能医疗诊断系统结构图 。 p c 智能诊断平台，则是通过嵌入式数据采集模块采集来的数据信息，结合 中医理论知识和专家诊断知识基础，根据样本数据文件及专家诊断结果建立样本 数据库，利用合理有效的诊断方法，实现对不同病症样本的准确诊断。本文工作 7 第二章人体阻抗智能诊断系统的结构及其理论基础 重点就在与诊断方法的研究，意图通过支持向量机方法对采集的相关病症进行处 理，提取合适的特征向量，结合医生的诊断结果建立对应病症的模型，通过建立 的模型对新输入的未知数据信息进行诊断，给出诊断结果。该诊断平台目前基于 p c 机，为提高其便携性和实用性，目前已经将该诊断平台成功移植到p d a 中。 在将来进一步的研究中，本课题研究的智能医疗系统将实现数据信息采集、病症 诊断的网络化，大大提高该系统在实际应用中的便利性，使得测量个体足不出户 就可以通过网络实现相关病症的诊断。 2 1 1 嵌入式数据采集装置的结构 嵌入式数据采集装置的框架结构见图2 1 中虚线框内描述。下面简要介绍各 功能电路模块的结构设计及具体功能。 ( 1 ) p c p d a 诊断平台与数据采集装置的接口 数据通信的主要任务就是传输采集的人体阻抗数据和控制命令，是连接诊断 平台与数据采集装置的重要模块。数据通讯模块的设计中需要选择合适的通信接 口标准、传输介质和通信控制芯片等来实现通信的速度、距离以及抗干扰能力。 本文研究的智能医疗诊断系统中，数据的采集和传输都在实地进行，并没有 涉及到远程采集与诊断，数据传输的距离基本不超过1 5 m ，但同时采集现场的 干扰还是较大。综合考虑上述要求，在本系统数据采集装置的通讯接口中采用了 目前异步通讯中应用最为广泛的接口标准r s - 2 3 2 。r s 2 3 2 接口标准的信号传输 速率虽然只有2 0 k b s ，传输的最大距离为1 5 m ，但是在传输速率和传输距离上 已经完全符合目前的需要。同时为了增加通讯电路的抗干扰能力诊断平台与数据 采集装置的通信电路增加了抗干扰措施避免地线干扰，并限制传输线在1 5 m 左 右来克服r s - 2 3 2 采取不平衡传输方式，即单端通讯，收、发端的数据信号是相 对于信号地，随地线的干扰，传送的高低电平难以识别，抗干扰能力差的弱点。 ( 2 ) 信号发生、信号放大电路 本系统选用频率为l k h z 至2 0 k h z ，峰峰值为1 0 v 并且变化平缓的正弦交 流信号作为激励信号，而没有采用含有高频谐波并且冲击较大的交流脉冲信号。 信号发生电路要考虑信号频率范围、信号的失真补偿等参数；信号放大电路 则要考虑放大信号的峰值以及增加信号的驱动能力。本课题中数据采集装置采用 运算放大器构成电压放大及跟随电路实现信号放大的具体要求。 ( 3 ) 信号转换电路 信号转换电路由交直流转换电路和a d 转换电路两部分组成。 由于人体的反馈信号通常在低频范围内，即有限带宽信号，就可以用低通滤 波器除去高频项可以得到较为准确的阻抗变化信号。交直流转换电路采用信号包 s 浙江大学硕士学位论文 络解调电路，即用低导通压降的肖特基二极管对交流信号整流，再通过一低通滤 波器，得到反馈电压的包络信号。 a d 转换电路的设计首要的是选择合适的a d 转换芯片，考虑到本系统中 人体反馈信号的频率为低频，整个系统的采样频率为5 0 h z ，并且系统对采样精 度不是很高。本系统选用l o 位精度的非高速串行a d 转换芯片。 ( 4 ) 信号切换电路 激励信号和人体的反馈信号均为模拟的交流信号，因此选用模拟多路开关作 为信号切换电路。同时为了对人体阻抗进行多点测量，并尽量减少测试电极的数 量，设计信号切换电路实现不同的信号通路的选择。还要保证模拟通道的截止电 压和允许通过的频率符合激励信号和反馈信号的幅度和频率要求。 ( 5 ) 电源转换电路 电源转换电路采用了专用集成电路，对稳压电路和滤波电路无需另外设计， 仅需考虑该转换电路的额定功率，即支持的最大有效电流。 数据采集装置中大多数功能电路是5 v 的直流电源供电，而信号发生电路需 要士1 0 v 的直流电源供电，以产生对人体的交流激励信号。同时信号切换电路要 对多路交流信号进行模拟通道切换，也要求有正负直流电源的供电。所以在数据 采集装置中加入电源转换电路模块，将u s b 或p s 2 口提供的5 v 直流电转换成 ：t ：1 0 v 直流电为上述电路供电。 ( 6 ) 测试电极 本装置采用了自行设计的测试电极，采取激励电极 和检测电极公用一对电极的方法，即一个电极既作为激 a c o u t 励电极又作为检测传感器。测试电极是联系人体与数据 采集装置的关键环节，测试电极要求有较高的灵敏度， 有利于激励电流的注入和反馈电压的提取，并且与皮肤 表面的接触阻抗要小。其简图如图3 2 所示。为了迸一 。 步提高采集数据的正确度还专门设计了一种线性排列的 多路探测电极。 圈2 2 测试电撮 ( 7 ) 微控制器及其外围电路 微控制器是数据采集装置中的核心单元，控制和协调各功能电路的工作，处 理转换的数据，并暂存在内部存储单元，再通过通讯将采集的数据以二进制样本 文件的格式传送给p c 诊断平台。 从系统设计的要求及成本考虑，人体阻抗智能诊断系统选用了单片机作为控 制器。单片机系统的硬件设计要完成以下四个步骤：单片机的选型，外盈接 口的设计，存储器的选择，抗干扰设计。 上述是人体阻抗智能医疗诊断系统数据采集装置的各功能电路的设计。同时 9 第二章人体阻抗智能诊断系统的结构及其理论基础 也考虑采用线路的屏蔽、合适的接地、合理的布线、以及电源滤波等措施来获取 有效准确的人体阻抗信息 2 1 2p c 诊断平台 p c 诊断平台是课题研究的重点和难点。其主要功能主要有两个：数据处理 功能以及诊断功能。诊断平台的框图如图2 3 所示。 蟹2 3 粥诊斯平台的功能框田 数据处理功能：将测试电极正确与测试人体部位连接以后，与嵌入式数据采 集装置建立通信联系，通过控制器发出检测指令，通信正常指示灯亮起，同时开 始接收检测数据。测试以及通信结束后，诊断平台从数据采集装置中读入二进制 的样本数据文件；将样本文件中各个采集点的有效数据并进行数据处理，并将处 理后的样本存入样本数据库。 诊断功能：这是p c 诊断平台的核心，也是本智能医疗诊断系统的研究重点 和难点。本文提出的诊断系统建立在中医脏腑辩证理论基础上，试图通过支持向 量机方法在解决该系统中的诊断问题。通过采集特定的样本数据，达到一定容量 使用支持向量机方法简历特定病症的模型，对于未知病症样本通过以建立的模型 来分类和预测。在将来的研究中会加入病症归属的隶属度信息，达到人性化病症 诊断 2 2 生物电阻抗测量技术与人体阻抗信息采集 2 2 1 生物电阻抗测量技术 2 2 1 1 生物电阻抗测量综述 生物电阻抗测量( e l e c t r i c a lb i o i m p e d a n c em e a s u r e m e n t ) ，或简称阻抗 技术，是一种利用生物组织与器官的电特性及其变化规律提取与人体生理、病理 1 0 浙江大学硕士学位论文 状况相关的生物医学信息的检测技术。它通常是借助置于电极系统向检测对象发 送激励信号，一般为微小的交流测量电流或电压，检测相应的电阻抗及其变化， 然后根据不同的应用目的，获取相关的生理和病理信息。生物电阻抗测量技术具 有无创、无害、廉价、操作简单和功能信息丰富等特点，医生和病人易于接受。 生物电阻抗测量方法和技术可以追溯到1 8 世纪，1 7 8 0 年意大利神经生理学 家g a l v a n i 通过观察蛙的神经收缩现象，建立了生物电理论。最早开始研究生物 电阻抗的是德国科学家h e r m a n n ，1 8 7 1 年他成功测量了骨骼肌的电阻。并发现电 流沿不同方向通过骨骼肌是测量的电阻也不同1 9 3 哞s a p e n g o 则首先用交流电 桥测量出生物组织的电容。 生物医学信号来源于生物休，其种类繁多，如心电、脑电、肌电、胃电、皮 肤电、神经动作电位等，而且产生机理相当复杂。但总体上说，生物电信号同生 物医学信号一样大致上有以下4 个特点： 1 随机性：生物体是一个庞大而复杂的系统，按生理功能可分为许多基本 系统，如循环系统、神经系统等。在人的生理活动中这些基本系统相互影响、相 互渗透，而其中存在的联系、制约关系及活动规律还没有被我们清楚地认识。因 而生物电信号表现出一定的随机性，一般不能用数学函数来准确表达。 2 信噪比低：在维持正常生理活动的条件下，生物体的各个基本系统之间 存在着有机的联系，因而在生物医学信号中存在着严重的背景噪声。 3 强度微弱：人体生理参数的强度都很微弱，生物电压信号大都在微伏、 毫伏量级。 4 频率低：生物电信号是低频率的慢变信号，通常频率范围在音频。 2 2 1 2 生物电阻抗测量原理 可以说生物电阻抗技术还是一门边缘性的研究领域，从1 9 6 9 年在纽约召开第 一届生物电阻抗会议至今，己经有许多生理学、医学、物理学和工程学方面的专 家参加到这项研究中来。根据众多学者的研究表明，生物电阻抗的数学模型如下： 交流电路的阻抗是复数电压与复数电流的比值，即： z：里(2-21) l 一般情况下，z 值为复数。记作：z = r 十j x ，式中z 为复数阻抗，r 为电阻，x 为电抗。 电抗x 又可分为由电容存在所表现出来的容抗( x c ) 和由电感存在所表现出 来的感抗( x 1 ) 两类。对于体内物质来说，感抗是可以忽略的，l l p x l = o 。由于生 物体内含有电蓉不同的各种物质，处处存在着不可忽视的电容，所以容抗不可以 第二章人体阻抗智能诊断系统的结构及其理论基础 忽略。当频率不高时，生物电阻抗主要表现为阻容性：而当频率较高时，则表现 为电阻性这是因为x c 与通电频率有关，即： x c = 去( 2 - 2 - 2 2 z c )， 式中f 为通电频率，c 代表电容。 当通电频率足够大( 2 0 - - - 1 0 0 k - i z ) 时，肠* 0 ，即可以把体内物质的阻抗看成是 由纯电阻构成，容抗可以忽略不计。根据这一原理，把机体作为电阻，将适当频 率和强度的恒定电流( 2 0 - 1 0 0 k h z ，0 5 - 4 m a ) 通过被测组织，拾取这段组织的电阻 变化信号，即可代表该组织的阻抗变化。即： z = r ；p 考( 2 - 2 栅 由此我们得出测定人体电阻抗选用的电流频率一般是在2 0 - 1 0 0 k h z 之间。频 率如果太低，容易产生刺激和激化作用；频率如果太高，又容易使体内产生较多 的热量而造成机体灼伤。而当频率在5 0 k h z 以下时，皮肤和电极之间的接触阻抗 增加，与电极相关的伪迹信号就会增加，影响测量的准确性，所以通常我们选取 的频率范围为5 0 - 1 0 0 k h z 。 任何生物体都由基本单位细胞构成，细胞由细胞膜包裹，内部充满细胞质， 细胞之问是细胞外液。生理学研究表明，当直流或低频电流施加于生物组织时， 电流将以任意一种可能的方式绕过细胞，主要流经细胞外液：当施加于生物组 织电流的频率增加，细胞膜电容的容抗减小。一部分电流将穿过细胞膜流经细 胞内液。这使得生物组织阻抗对外界呈现一定的频散特性。通常可以用三元件等 效模型来表示阻抗特性，如图2 4 所示 图2 4 生物组织阻抗特性等效模型 其中胎是细胞外液的电阻，国是细胞外液的并联电容，砌是细胞膜的电 阻，白是细胞膜的并联电容，肜是细胞内液的电阻，“是细胞内液的并联电 容。在低频范围内( 低于1 姗z ) ，细胞膜的漏电阻很大，可视为开路，而内外液 的并联电容a ，c e 很小，有也可视为开路，这样就可以得到如图2 5 所示的简化 等效模型。 对于整个生物组织而言，由于生物组织是由大量的细胞组成，可视为许多 1 2 浙江大学硬士学位论文 细胞的集合，因此生物组织的简化 电路模型中的彤，庙，砌己不再 代表某个细胞内、外液电阻和细胞 膜电容，而是代表整个生物组织的 等效内、外电阻和膜电容。本文中 提到的阻抗测量模型，也是基于上 述生物阻抗理论，具体应用在下文 中给出 2 2 2 人体穴位电阻抗采集 圈2 5 本系统的人体阻抗模型 本文中的人体阻抗智能医疗采集系统中，首先就要采集人体特定穴位的阻抗 信息，而阻抗采集点的位置与诊断的器官及病症密切相关，随着医疗诊断重点的 不同而不同。而且这些阻抗信息同上面提到的医学信号一样存在在随机性、不稳 定性、噪声背景强、信号微弱的特点。同样的对于不同的医疗诊断需求，对阻抗 采集的电极也有不同要求。 从这些问题出发，我们在检测人体阻抗信息的时候就需要考虑到上述信号特 点，对应于人体自身电信号频率低、强度弱的特性，将作用于人体的激励信号频 率设定在1 0 k h z 左右，且频率在诊断平台中可以做相应的修改，信号强度为峰 峰值1 0 v 的交流正弦信号 生物阻抗测量电极从控制角度出发看也就是生物阻抗检测的传感器，由激励 电极和检测电极组成。在本文提及的智能医疗诊断系统中，为了减少电极数目， 采取激励电极和检测电极公用一对电极的方法，即两个电极同时作为激励电极和 检测传感器。为了能得到更精确的阻抗数据，设计出一种线性排列的多路探测电 极来实现一个平面上多个点的电参数测量，其结构原理如图2 6 所示，其中i 为背面绝缘层，2 为正面绝缘层，3 是铜箔，a 为正面绝缘层右部截去段，b 为正 面绝缘层左部截去段。这种线性排列的多路探测电极的特点是非常适合一个区域 内呈直线排列或近似直线排列的多点阻抗；电极是由柔性线路板制成的，具有一 定的弯曲性能，加上导电黏液的作用使得其可以随生物体表的形状黏附在生物体 表面。将柔性多路探测电极的电极黏附在生物体的多个部位，并在一个具有较大 导电面积、固定在生物体体表的参考电极配合下，可以连续而快速地测量生物体 在电极黏附位置附近的阻抗，以及人体手指两侧的阻抗信息。 具体实施来看，正面绝缘层和背面绝缘层原始形状相同，但是正面绝缘层的 左右两侧各截去一段，使得铜箔的右部和左部的一面裸露。铜箔由自上而下线性 1 3 第二章人体阻抗智能诊断系统的结构及其理论基础 摔列的若干条铜箔导线组成。每条铜箔导线由线宽较大的铜箔和与之相连线宽较 小的铜箔这两部分组成。铜箔在正面绝缘层的左侧裸露处及其绝缘层四周涂有导 电黏液。铜箔在正面绝缘层的右侧裸露处在使用的过程中与一个接线座相连，这 样就可以把电信号传递给相关设备。 d 圈2 6 多路探测电极结构原理图 一z 厂3 f 隰黔瓣粼溯擎4 帮霹、鞭黪鬻瓣姆渺铲戮龄罗戮瓣嘴擎妒9 孵鬻潮 圈乏7 多路探测电极结构原理 - 剖视图 2 3 中医学理论依据与人体阻抗信息采集点的确定 目前世界上医学理论主要有两种，中医和西医。各自不同的思想文化、科学 文化孕育了不同的理论体系。 西医学术从1 6 世纪开始欧洲发生一系列科学技术革命开始，走上移植和应用 近代科学技术革命成果的发展道路，把物理学、化学、生物学的知识直接应用于 解答医学问题，把这些学科的分解还原方法、实验方法、定量方法等应用于医学 1 4 浙江大学硬士学位论文 研究，对于生理、病理等能够以实验为依据，定量地做出物理的、或化学的、或 生物学的解释，由此被人们称为医学的科学化和技术化。 中医理论体系形成于2 0 0 0 年前，中医理论自身虽然也强调概念之间的逻辑 关系，但总的说来，中医理论缺乏严密的逻辑关系。同时任何人都不可否认，中 医理论博大精深，源远流长，具有深厚的中国文化底蕴。在西学东渐的强大潮流 冲击下，中医以其不可替代的作用独树一帜。 两种医学理论相比较，西医以解剖学和自然科学为依据，强调局部细化和定 量，研究深入到器官、组织、细胞甚至是分子水平中医则强调整体，中医学的 整体分析方法，是中医理论得以建立的重要基础。一方面，通过这种方法，中 医学认识到了许多整体的人体生理病理规律，另一方面，这种整体方法也使得中 医学创立了许多反映事物整体联系和整体规律的概念和理论。这是中医学得以立 足的基础，也是中医学的最大优势之一 在本文的研究工作中，把中医的经络学说和中医脏腑辩证理论作为研究的中 医学理论依据。基于中医脏腑辨证理论有研究者认为人体也是一个控制系统，人 体内言b 依据如体温、血压、血糖等生理参数对人体健康进行调节和控制过程。这 跟控制理论中的控制系统概念有共通之处。目前的中医研究中对于经络的实质还 存在在各种不同的理解，至今还没有得出统一的结论，但是有研究工作发现经络 存在着阻抗特性。 2 3 1 中医经络学说 经络学说是中医理论体系的重要组成部分，这一学说出自于我国春秋战国时 期的医学著作黄帝内经，距今已有两千多年的历史。从西医角度来看，由于 现代解剖学没有发现“经络”，所以，人体中是否真有经络，就成为一个不解之 谜。 近几十年来，国内外众多学者对经络学说进行了大量的探索和研究，然而迄 今为止并没有突破性的进展，经络学说依然是作为中医理论中最深奥最难以捉摸 的部分存在。 中医学理论认为，“经络”是经脉和络脉的总称。其中，经脉是主脉，络脉 是傍支脉或小支脉。经络是气血运行的通路，它受脏腑所主宰，分布于全身，通 达表里，贯彻上下，互相联络，构成一个有机的整体，以维持人体的正常生理活 动。经络应该有广义和狭义之分【5 】。 广义经络，是人体一切内在联系通路的总称，包括神经、血管、淋巴管， 以及其他传递信息的结构通道。广义经络主要产生于人体的总体观察。古人在对 人体进行总体观察中发现，人体的脏腑与脏腑之间，脏腑与肢节之问，表里之间， 第二章人体阻抗智能诊断系统的结梅及其理论基磕 上下内外之间，在结构上是协调统一的因此广义的经络其实是揭示了人体内在 联系的概括，体现了中医学理论整体的思想。 狭义的经络，是显示针刺穴位的经络，主要包括十二经脉及任督二脉。从狭 义经络的形成发展来看，它主要是体现针刺穴位与内脏联系的概括。因此其循行 路线存在着一定程度上的示意性，从解剖观察上不定能找到完整的经络实体。 中医研究表瞬，常人双侧经络具有基本对称的电阻抗特性，当人体脏腑病变 时，就必然在相应经络有所反应，表