云推理機模型運用于肌氧指標可靠性驗證

陳玥　徐國棟

摘 要 本文探索肌氧參數與血乳酸、心肺功能參數之間的定性關系，肌氧拐點與無氧閾（乳酸閾、通氣閾）之間的定量關系，建立云推理機模型，使具有無損、實時、在體、連續監測優勢的近紅外光譜術可以對現有監測方法起到補充作用。

關鍵詞 云推理機 近紅外光譜技術 肌氧

中圖分類號：F270 文獻標識碼：A

科技是當代體育發展的重要因素，先進的科學儀器和技術手段的應用在該領域研究中起著舉足輕重的作用。如何規范運動員身體機能監測與評定的生物學指標體系和評定標準，建立自動化程度不斷提高、測試結果更加準確、信息反饋更加迅速的監測手段和評定方法，是運動醫學領域亟待解決的問題之一，不僅有助于提高運動訓練的科學化水平、增強運動員競技能力，還可以預防運動員運動損傷并延長運動壽命。

一、近紅外光譜技術

近紅外光譜術（near infrared spectroscopy，NIRS）是一項新的生物醫學監測技術，為研究人員提供了一種嶄新的無損、實時、在體監測局部骨骼肌肌氧變化的技術。近紅外肌氧監測技術已被廣泛應用于運動科學研究。眾多研究發現，肌氧與攝氧量的變化顯著相關；肌氧拐點與乳酸閾、通氣閾存在高度的相關性，但仍停留在定性描述的基礎上，因此，運動過程中肌氧與傳統生理監測指標之間的定量關系仍缺乏系統性研究，從根本上限制了近紅外光譜術和肌氧在運動實踐中的推廣應用。

二、云推理機模型

通常情況下，用概念的方法描述客觀不確定性就會比傳統數學方法更為合理，更具有普適性和真實性。云模型就是在這一背景下孕育而生的，它將我們對事物概念用云的觀念來描述，反映自然語言中概念的隨機性和模糊性，實現定性、定量信息之間的相互轉換，基于云模型的推理方法可以體現人們語言思考中的概念軟推理能力。

設U是一個用精確數值表示的定量論域，C是U上的定性概念，若定量值x∈U，且x是概念C上的一次隨機實現，若x滿足 ，其中 ，且x對概念C的隸屬度滿足 則x在論域U上的分布稱為正態云。云發生器（Cloud generator）有正向、逆向兩種。正向正態云發生器（Forward Normal Cloud Generator，記作CG）是從定性到定量的映射；逆向云發生器（，記作 ）是實現從定量值到定性概念的轉換模型。它從一定數量的云滴中提取云模型的數字特征（Ex，En，He）來表示定性概念。

基于云模型的定性規則推理就是由X條件云發生器和Y條件云發生器組合而成的。單條件推理規則可形式化為：If A then B，其中A、B分別為推理規則的前件與后件。用云模型來實現定性規則推理過程的云推理機模型可以描述為，當前件論域U1上的一個特定值a作X條件輸入，激活前件云CGA，隨機產生一個對于a的隸屬度 ，將該隸屬度值作為后件云CGB的Y條件輸入，隨機產生一個云滴drop（b， ）。

三、云推理機模型驗證肌氧指標可靠性

為驗證肌氧指標的可靠性，利用采集到的數據，需要系統深入地分析肌氧與不同參數的定量關系。首先，以建立肌氧參數為輸入，血乳酸濃度、心肺功能參數作為輸出的云推理機模型，進一步分析參數間的聯系。其次，采用合適的計算機自動化拐點判斷方法，準確有效地獲取肌氧拐點、乳酸閾、通氣閾。然后進一步建立以肌氧拐點作為輸入，經典運動能評價指標（乳酸閾、通氣閾）作為輸出的云推理機模型，利用該模型尋找出肌氧拐點與乳酸閾、無氧閾的定量關系。具體來說，將肌氧拐點作為解釋變量，通氣閾、乳酸閾等經典運動能力評價指標作為被解釋變量，采集所有被試在不同運動范式下的肌氧拐點和通氣閾、乳酸閾數據集，分別作為逆向云發生器的輸入，計算得到肌氧拐點、通氣閾和乳酸閾的云數字特征，從而建立各自的正態云發生模型，實現由實測數據到定性概念的提取，即可構建由肌氧拐點到已有運動能力評價指標的云推理機模型——肌氧拐點到已有運動能力評價指標之間的定性/定量相互轉換的演算模型。推理過程中，通過概率值的傳導機制實現了本研究中一系列不確定因素的傳遞，從而可以規避模型的輸入與輸出之間的不同量級的差異性。

四、小結

肌氧是一項新的監測指標，相對于傳統的評價指標具有在體、連續、實時和無損等優勢，能更大程度滿足運動訓練科學化監控的需要。研究新指標（肌氧）與傳統指標（血乳酸、攝氧量）之間的數學模型，并以此為切入點建立基于肌氧的獨立評價體系，作為傳統指標的補充甚至替代，突破現有的非定量研究的局限，從而可以實現近紅外光譜術在運動訓練定量監控中的實踐要求。

本文系湖北省自然科學基金項目（2011CDC109）、湖北省教育廳指導性項目（編號：2011jyte093）的研究成果之一。

（作者：陳玥，江漢大學圖書館，系統分析與集成專業博士； 徐國棟<通訊作者>，江漢大學體育學院，教授，博導）

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