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        基于Wi-Fi技術的穿戴式動物嗅覺機器人*

        2015-05-09 07:59:06曹端喜莊柳靜蘇凱麒
        傳感技術學報 2015年3期
        關鍵詞:信號系統(tǒng)

        曹端喜,莊柳靜,蘇凱麒,周 潔,胡 寧,王 平

        (浙江大學生物傳感器國家專業(yè)實驗室,生物醫(yī)學工程教育部重點實驗室,生儀學院,浙江杭州310027)

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        基于Wi-Fi技術的穿戴式動物嗅覺機器人*

        曹端喜,莊柳靜,蘇凱麒,周 潔,胡 寧,王 平*

        (浙江大學生物傳感器國家專業(yè)實驗室,生物醫(yī)學工程教育部重點實驗室,生儀學院,浙江杭州310027)

        基于Wi-Fi技術的動物嗅覺機器人通過對記錄的大鼠嗅覺神經(jīng)元信號進行分析解碼,實現(xiàn)氣味檢測與識別。本嗅覺機器人由大鼠和穿戴式動物神經(jīng)記錄系統(tǒng)組成;其中穿戴式動物神經(jīng)記錄系統(tǒng)包括前置探頭、動物背包和用戶軟件,采用IEEE 802.11g網(wǎng)絡協(xié)議,最大數(shù)據(jù)傳輸率為54 Mbit/s,可同步記錄8通道嗅覺神經(jīng)數(shù)據(jù)。計算機或iPad對采集的大鼠嗅覺神經(jīng)信號進行實時的顯示和記錄,并使用主成分分析法(PCA)對記錄到的數(shù)據(jù)進行離線分析,實現(xiàn)氣味識別。

        動物機器人;無線記錄;嗅覺;神經(jīng)信號;Wi-Fi

        哺乳動物具有異常高靈敏的嗅覺系統(tǒng),能檢測到空氣中極其痕量的氣體分子,在緝毒、搜爆、反恐等社會防范方面發(fā)揮著重要的作用。神經(jīng)學家通過記錄和分析大鼠嗅覺神經(jīng)元的電生理活動來實現(xiàn)氣味檢測和識別。在這些實驗中,笨拙的儀器和導線極大地限制了大鼠的活動和測試環(huán)境。因此,能夠用于復雜環(huán)境中氣味檢測和識別的神經(jīng)記錄系統(tǒng)有著非常大的應用價值[1]。

        關于無線神經(jīng)記錄系統(tǒng)的研究可以在很多文獻中看到,不同的解決方案被多個實驗室和公司提出并成功實現(xiàn)[2-5]。然而,大多數(shù)已經(jīng)發(fā)表的無線神經(jīng)記錄系統(tǒng)都需要較大的動物背包[6-10],不能同時記錄Spike和場電位信號[11-13],或不具有高帶寬的無線傳輸[14]。

        我們的目標是使用高帶寬的無線接口代替多芯電纜,使得大鼠在實驗中能夠更加自然地響應對外界環(huán)境的變化。本設計的基于Wi-Fi技術的動物嗅覺機器人包括一種穿戴式的8通道無線神經(jīng)信號記錄系統(tǒng),利用Wi-Fi技術傳輸大鼠的嗅覺神經(jīng)信號,成功用于多種氣味的檢測。

        圖1 系統(tǒng)結構示意圖

        1 系統(tǒng)設計

        圖2 系統(tǒng)硬件實物圖和嗅覺神經(jīng)記錄過程中的大鼠

        圖1為系統(tǒng)結構框圖,其中位于左中位置的圖片為硬件實物圖。為了同步記錄多個嗅球區(qū)域的神經(jīng)元信號,我們設計制作了一種8通道微絲陣列電極。電極包含兩排平行的鎳鉻合金微絲(AM system,WA;#762000,直徑65 μm),每行各4根,每根電極絲間距為200 μm~400 μm。微絲陣列電極植入于大鼠嗅球或嗅皮層,前置探頭對微絲電極記錄到的微伏級信號進行20倍前置放大,輸出端通過FPC排線與背部電路板相連。背部電路板包括3.7 V鋰電池、信號調(diào)理電路和嵌入式Wi-Fi模塊EMW3161,鋰電池輸出電壓經(jīng)過DC/DC轉換后為信號調(diào)理電路和EMW3161供電;信號調(diào)理電路依次對前置探頭輸出信號進行工頻陷波、50倍二級放大、通帶為0.5 Hz~2 kHz的帶通濾波以及輸出緩沖;EMW3161集成了STM32F205微控制器和Wi-Fi芯片BCM43362,STM32F205微控制器內(nèi)置了12 bit ADCs,對調(diào)理后的信號進行模數(shù)轉換后發(fā)送給計算機或iPad。在計算機或iPad端對采集的信號進行顯示和記錄,并使用主成分分析法(PCA)進行離線分析,實現(xiàn)氣味檢測和識別。

        1.1 硬件設計

        圖2(a)為系統(tǒng)硬件實物圖,包括前置探頭、背包電路板和鋰電池,各模塊之間采用FPC排線相連。系統(tǒng)采用鋰電池供電(+3.7 V DC),利用TI公司的電源管理芯片TPS61200、TPS63700和TPS63031進行電壓轉換,分別獲得+5 V和-5 V VDC為信號調(diào)理電路供電,以及+3.3 V VDC為嵌入式Wi-Fi模塊供電。

        1.1.1 信號調(diào)理

        大鼠嗅覺神經(jīng)信號幅值范圍為80 μV~200 μV,有效頻率范圍為0.5 Hz~2 kHz[15]。信號為微伏級信號,故前置探頭選擇具有高輸入阻抗(1012Ω)的運算放大器TLC2274(Texas Instruments),放大器設置為20倍增益正向放大,探頭直接與微絲電極相連,并通過FPC排線與背部電路板連接。經(jīng)過前置放大后,采用雙T網(wǎng)絡工頻陷波器濾除信號中的工頻干擾,陷波器原理圖及幅頻特性如圖3所示。陷波之后,對信號進行高通濾波,濾波器的截止頻率為0.5 Hz[16],增益為50。系統(tǒng)的總體電壓增益為60 dB。隨后,信號通過截止頻率為2 kHz的二階巴特沃斯低通濾波器,經(jīng)過電壓抬升之后,信號耦合到微控制器內(nèi)置ADCs的輸入端。

        圖3 工頻陷波器原理圖和幅頻特性

        1.1.2 嵌入式Wi-Fi模塊

        本系統(tǒng)中采用EMW3161(Mxchip)集成Wi-Fi模塊作為無線網(wǎng)絡接口。EMW3161是一款超小型的,低功耗的嵌入式Wi-Fi模塊,它集成了無線局域網(wǎng)MAC和Cortex-M3微控制器,完美地移植了ThreadX硬實時操作系統(tǒng),配有TCP/IP協(xié)議棧NetX。使用802.11g協(xié)議,EMW3161最大傳輸速度可達54 Mbit/s。

        EMW3161集成了基于ARM的Cortex-M3微控制器STM32F205,時鐘頻率為120 MHz,該微控制器內(nèi)置了12 bit ADC,采樣頻率最高支持6 Msample/s。微控制器對所有8通道的輸入信號進行掃描和模數(shù)轉換,并將數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡實時地傳輸給上位機。每個通道的采樣頻率為10 kHz,采樣精度為12位,因此系統(tǒng)對輸入信號的分辨率為0.8 μV,實際的數(shù)據(jù)傳輸速率為160 kbit/s。

        1.2 軟件設計

        1.2.1 下位機軟件

        下位機程序開發(fā)環(huán)境為Keil uVision4,采用C語言編寫,圖4為程序流程圖。系統(tǒng)上電后,微控制器STM32F205首先進行硬件初始化,包括ADC和相應IO端口的初始化、DMA的初始化等。微控制器搭載硬實時操作系統(tǒng)ThreadX,配有NetX網(wǎng)絡協(xié)議棧,啟動時建立無線局域網(wǎng),SSID為WNRS,靜態(tài)IP地址為192.168.1.1。隨后,微控制器建立TCP服務器,等待計算機或iPad的命令,啟動或停止數(shù)據(jù)采集。ADC通過DMA直接與微控制器內(nèi)存進行數(shù)據(jù)交互,當數(shù)據(jù)緩沖區(qū)填滿之后將數(shù)據(jù)打包并通過Wi-Fi發(fā)送給計算機或iPad。

        圖4 下位機軟件流程圖

        1.2.2 PC端軟件

        PC端軟件采用LabView 2011(National Instruments)語言開發(fā),通過無線局域網(wǎng)接收下位機捕獲的數(shù)據(jù),同時控制系統(tǒng)工作進程,圖5(a)為PC端軟件界面。軟件實時地對所有8通道信號進行記錄和顯示。由于硬件濾波頻率為0.5 Hz~4 kHz,本系統(tǒng)可同時記錄場電位信號和神經(jīng)發(fā)放活動,用戶可通過下拉式菜單來選擇哪一種信號被顯示[17]。利用記錄到的數(shù)據(jù),可以進行后期的信號處理,如神經(jīng)發(fā)放的提取和分類以及PCA氣味識別等。

        圖5 PC端軟件和iPad端軟件

        1.2.3 iPad端軟件

        iPad端軟件iRat采用iOS平臺和Object-C語言,結合CorePlot和AsyncSocket進行智能移動端開發(fā)。iOS是由蘋果公司開發(fā)的移動操作系統(tǒng),目前使用在iPad、iPhone、iPod touch和Apple TV上。iOS具有簡單易用的界面、令人驚嘆的功能,以及超強的穩(wěn)定性,其內(nèi)置的眾多技術和功能讓Apple設備始終保持著遙遙領先的地位。本系統(tǒng)采用iOS端進行開發(fā),能夠在較短的開發(fā)時間內(nèi)增強程序的穩(wěn)定性及通用性,并且能在完成功能的基礎上進行很好的界面美化。iPad端軟件功能與PC端軟件類似,這里不再復述。

        1.2.4 PCA算法

        主成分分析法(PCA)可對多變量的平面數(shù)據(jù)進行最佳綜合簡化,在保證數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則下對高維變量空間進行降維處理。用PCA實現(xiàn)氣味區(qū)分的基本思想為:令fn(k0)為氣味k刺激前神經(jīng)元#n發(fā)放頻率,fn(k)為氣味刺激后3 s內(nèi)的發(fā)放頻率,則定義神經(jīng)元#n對氣味k的響應為

        xn(k)=fn(k)-fn(k0)

        (1)

        假定有p個變量(p次氣味刺激),每個樣本共有n個特征(記錄到n個神經(jīng)元響應,n>3),構成一個p×n階的數(shù)據(jù)矩陣:

        (2)

        (3)

        使[Y1,Y2,…,Yn]互相正交,若Yi有最大方差,那么就稱為第1主成分,依次為第2主成分、第3主成分等。提取前3個主成分(累計貢獻率>85%),用新的3個特征量代替原來的n個特征量。

        2 實驗結果與討論

        2.1 電極植入

        為了同步記錄多個嗅球區(qū)域的神經(jīng)元信號,我們設計制作了一種8通道微絲陣列電極。利用開顱手術可將電極包埋于嗅球或嗅皮層:選取重200 g~250 g的雄性SD大鼠,從腹腔注射10%水合氯醛(注射量0.4 mL/100 g)麻醉后,固定于立體定位儀上。手術在無菌條件下進行,利用顱鉆磨去嗅球/嗅皮層上方覆蓋的頭骨,暴露出嗅球/嗅皮層背部,實驗過程中大鼠體溫需維持在正常水平。隨后用液壓微推進器將電極緩慢植入到記錄神經(jīng)層。手術過程中將電極連接到信號采集系統(tǒng)進行實時監(jiān)測,當電極記錄到明顯、具有特征性的Spike信號時,認為電極尖端已進入記錄神經(jīng)層,同時停止電極植入,用牙科水泥對電極進行包埋。手術后經(jīng)過一周的恢復,大鼠可用于氣味檢測。

        2.2 信號記錄

        圖6(b)為實驗過程中的大鼠,使用彈性魔術貼制成的動物外套將本設計的無線神經(jīng)信號記錄系統(tǒng)以及鋰電池固定在大鼠背部,前置探頭直插在微電極陣列的接口中。整個系統(tǒng)質(zhì)量為25.35 g,其中前置探頭和背部電路板重12.20 g,鋰電池重13.15 g,該鋰電池可為系統(tǒng)連續(xù)供電3 h以上。由于背部電路板和電池并沒有和大鼠直接接觸,系統(tǒng)的發(fā)熱不會對大鼠造成影響。為了支持高達160 kbit/s的數(shù)據(jù)傳輸率,我們必須保證記錄距離不高于30 m。表1列出了本系統(tǒng)以及其他已經(jīng)發(fā)表的無線神經(jīng)記錄系統(tǒng)的相關特性。

        圖6 8通道微絲電極和電極植入

        表1 本系統(tǒng)與其他無線神經(jīng)記錄系統(tǒng)的參數(shù)比較

        對于每個通道,左上圖為場電位信號,左下圖為Spike信號,右圖為提取的Spike。

        實驗成功紀錄了大鼠嗅覺神經(jīng)信號,使用MATLAB(Mathworks,Inc)對記錄到的神經(jīng)數(shù)據(jù)進行離線分析,提取出場電位信號以及Spike信號,同時,非線性能量因子算法被用作Spike提取,信號處理結果如圖7所示,其中基底噪聲為±25 μV。

        2.3 氣味識別

        為了研究動物嗅覺機器人的特異性,我們分析了其受香芹酮,檸檬醛,乙酸異戊酯,異丁醇,丁二酮,苯甲醚6種單分子氣味刺激時的Spike信號。以大鼠嗅球信號為例,我們發(fā)現(xiàn)從同一大鼠記錄到的氣味響應信號具有非常高的特異性(圖8(a)),同一電極記錄點記錄到的不同氣味誘發(fā)的Spike發(fā)放模式不同。此外,我們逐步降低氣味濃度,以香芹酮為例,其濃度在10-1mol/L~10-9mol/L之間時,Spike發(fā)放頻率幾乎不變,而一旦低于10-9mol/L,頻率迅速降低,并且Spike的幅值也大大降低(圖8(b))。實驗結果表明,動物嗅覺機器人具有非常高的靈敏度。

        利用單分子氣味,初步表明動物嗅覺機器人可用于氣味檢測。而在實際應用中,環(huán)境中的氣體往往含有多種成分,并且其濃度較低。為了進一步驗證該動物嗅覺機器人用于檢測自然氣味,我們分析了其受水果氣味刺激時的Spike和LFP信號。由于香蕉和乙酸異戊酯具有類似氣味,我們對這兩種的神經(jīng)信號進行了比較。發(fā)現(xiàn)香蕉和乙酸異戊酯能夠引發(fā)相似的LFP信號,而Spike信號卻不同(圖8(c))。由于LFP代表了局部神經(jīng)元的群體發(fā)放模式,而Spike僅代表單個神經(jīng)元信息,從這一結果分析,盡管這兩種氣味能夠在較大區(qū)域引發(fā)相似的神經(jīng)元活動,而在單個神經(jīng)節(jié)點上,每種氣味引發(fā)的活動不盡相似。這為我們研究嗅球神經(jīng)元進行氣味區(qū)分的機理提供了實驗依據(jù)。同時,證明了本嗅覺機器人能夠用于檢測自然氣味。為進一步將動物嗅覺機器人應用于肺癌呼出氣體標志物檢測,食品新鮮度檢測,爆炸物搜索等提供了研究基礎。

        (a)動物嗅覺機器人的特異性分析,同一通道電極記錄到的神經(jīng)元spike響應具有氣味特異性;(b)動物嗅覺機器人的靈敏度分析,神經(jīng)元受不同濃度的香芹酮刺激時的發(fā)放頻率變化;(c)香蕉與乙酸異戊酯引發(fā)引發(fā)的Spike發(fā)放頻率不同,上方圖片顯示神經(jīng)元Spike發(fā)放柵狀圖,每個點表示一個Spike,下方圖片顯示每個時刻對應的Spike平均發(fā)放頻率;(d)兩種氣味引發(fā)相似的β(15 Hz~30 Hz)振蕩;(e)氣味刺激下和無氣味時的LFP頻譜分析。

        此外,我們還采用主成分分析等氣味識別算法對大鼠嗅覺神經(jīng)元信號進行了分析。PCA三維坐標上每個點代表一次氣味刺激后神經(jīng)元的綜合響應,同種氣味刺激響應在空間分布上相聚較近。

        圖9顯示從同一大鼠記錄到的神經(jīng)元對苯甲醚和乙酸異戊酯兩種氣味響應的主成分分布,圓點表示受苯甲醚刺激(9次刺激)時的響應,三角形點表示受乙酸異戊酯刺激(8次刺激)時的響應,結果顯示PCA能夠很好地區(qū)分兩種響應。此外,我們正采用支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等方法進一步對氣味進行識別,以期望實現(xiàn)更準確方便的氣味識別。

        圖9 PCA氣味分類結果

        3 結論

        本文設計了一種基于Wi-Fi技術的動物嗅覺機器人,通過8通道微電極提取并分析清醒大鼠嗅覺系統(tǒng)對氣味刺激的響應信號,對神經(jīng)信號分析解碼后實現(xiàn)氣味檢測和識別。實驗結果表明,這種動物嗅覺機器人能夠長期穩(wěn)定地用于氣味檢測,且靈敏度達到10-10mol/L。在單分子氣味或自然氣味檢測中,該動物嗅覺機器人都具有非常高的特異性。因此,在微量復雜氣味檢測領域具有廣泛的應用價值。此外,無線神經(jīng)檢測系統(tǒng)具有輕便、傳輸距離遠、傳輸速率高等優(yōu)點,可用于各種復雜條件下大鼠神經(jīng)信號的記錄。實際上,建立氣味檢測模型需要大量的數(shù)據(jù)和有效的神經(jīng)解碼算法。進一步,我們期望通過在大鼠嗅球區(qū)對大鼠嗅覺信息的進行采集提取和解碼,解析大鼠對特殊氣味的神經(jīng)信號編碼方式,并利用大鼠的嗅覺信息編解碼來輔助控制大鼠的運動狀態(tài)。

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        A Wearable Olfactory Animal-Robot System Based on Wi-Fi Technology*

        CAODuanxi,ZHUANGLiujing,SUKaiqi,ZHOUJie,HUNing,WANGPing*

        (Biosensor National Laboratory,Key Laboratory of Biomedical Engineering of Education Ministry,Department of Biomedical Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China)

        Artificial olfactory system based on a telepresence rat was presented to record and decode neural activities from behaving rats for odorant detection. The Artificial olfactory system consists of two parts:(A)adult rat,and(B)a wearable wireless neural recording system(WNRS). The WNRS that constructed of a amplifier headstage,backpack board and user software is capable of transmitting up to 54 Mbit per second of raw streaming data using IEEE 802.11g protocol,and can examine and store 8 channels of captured neuronal firing data synchronously. Olfactory neural data are recorded and displayed in personal computer or iPad,and then be analyzed offline with PCA algorithm to realize odor recognition.

        animal-robot;wireless recording;olfactory;neural data;Wi-Fi

        曹端喜(1990-),男,浙江大學,碩士研究生,從事生物醫(yī)學工程與細胞傳感器系統(tǒng)研究,bami_caoduanxi@163.com;

        王 平(1962-),男,浙江大學,教授,博士生導師,主要研究方向為傳感器與檢測技術、生物芯片與生物電子學、人工嗅覺與人工味覺等,cnpwang@zju.edu.cn。

        項目來源:國家自然基金委重大國際合作項目(61320106002)

        2014-09-02 修改日期:2014-12-05

        C:7230J

        10.3969/j.issn.1004-1699.2015.03.001

        TP216

        A

        1004-1699(2015)03-0303-07

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