張奔　吳映秋　孫文杰　毛耀

摘要：為了監(jiān)控和改善人們的睡眠問題，基于腦電波表征腦部活躍度的原理，設(shè)計了一套睡眠質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)通過單通道腦電波傳感器采樣，應(yīng)用程序接口接收用戶腦電波；分析了腦電波對睡眠質(zhì)量的影響；并在PC終端進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，從而表征用戶的睡眠情況。研究結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確表征用戶的睡眠質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)了利用腦電波作為介質(zhì)的人機(jī)交互。

關(guān)鍵詞：腦電波；睡眠監(jiān)控；入機(jī)接口；TGMA模塊

隨著生活節(jié)奏的加快和社會壓力的增加，睡眠障礙及其相關(guān)疾病的發(fā)生率日益升高。據(jù)世界衛(wèi)生組織的調(diào)查報告顯示，全球有27%的人有睡眠問題，睡眠異常嚴(yán)重影響人們的身心健康、生活質(zhì)量和工作效率，睡眠問題現(xiàn)已成為威脅世界各國公眾的一個突出問題。

然而，解決睡眠問題或者改善睡眠的首要任務(wù)是對睡眠過程進(jìn)行監(jiān)控。人體睡眠過程中，例如腦電、肌電、眼動、鼾聲等信號都可一定程度上表征睡眠質(zhì)量。醫(yī)學(xué)上常采用具備40導(dǎo)聯(lián)的數(shù)字睡眠監(jiān)測系統(tǒng)，可監(jiān)測腦電、心電、肌電、眼動、呼吸氣流、胸腹呼吸運(yùn)動、腿動、血氧、鼾聲、體位等生物信號。此類醫(yī)療器械雖精度高、數(shù)據(jù)豐富，但造價高、使用繁瑣，不適合個體隨時對睡眠情況進(jìn)行監(jiān)控。人的大腦一直在產(chǎn)生腦電波。腦電波是大腦活動時，大量神經(jīng)元同步發(fā)生的突觸后電位經(jīng)總和后所形成，它記錄了腦波變化，是腦神經(jīng)細(xì)胞的電生理活動在大腦皮層或頭皮表面的總體反映。腦電波根據(jù)頻率不同一般可劃分為Delta波，Theta波，Alpha波，Beta波，Gamma波等多種類型。這些腦電波表征了人類大腦活動的頻度和內(nèi)容，進(jìn)而可以表征人類的睡眠狀態(tài)，而且單通道的腦電波采集成本低、數(shù)據(jù)采樣穩(wěn)定。

建立基于腦機(jī)制的睡眠監(jiān)測大型數(shù)據(jù)庫，綜合信息技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及神經(jīng)影像技術(shù)對上述信息進(jìn)行實(shí)時、遠(yuǎn)程、有效的融合，成為睡眠改善的首要任務(wù)。

本文試設(shè)計一種睡眠質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)。整個系統(tǒng)由TGAM模塊、藍(lán)牙模塊、干電極、耳夾、電源和PC端睡眠監(jiān)控程序等部分組成。系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。TGAM模塊完成腦電波信號的采集和處理，藍(lán)牙模塊部分將采樣到的數(shù)據(jù)發(fā)送給PC，基于PC端完成各模塊的初始化及數(shù)據(jù)的實(shí)時監(jiān)測、處理，并通過網(wǎng)絡(luò)同步到遠(yuǎn)程治療中心的數(shù)據(jù)庫。

1系統(tǒng)硬件設(shè)計

腦電波是人體大腦神經(jīng)元和神經(jīng)細(xì)胞生理活動引起的一種生物電，可以通過大腦皮層的電位相對參考點(diǎn)的變化測量得到。由于人體腦電波的腦誘發(fā)電位非常微弱（波幅為0～30mV），且常常淹沒在背景噪聲中，所以采集到的腦電波數(shù)據(jù)必須通過信號處理才能滿足后續(xù)數(shù)據(jù)處理和分析對信號的要求。

1）信號采集

系統(tǒng)采用TGAM模塊作為腦電波生物傳感器，如圖2所示，TGAM模塊與干電極相連接，通過單個腦電波信號（EEG）和參考電極以及地線構(gòu)成整個腦電波采集儀。

2）信號處理

信號處理電路包括前置放大電路、基線校正電路、工頻陷波電路、帶通濾波器、主放大電路和A/D轉(zhuǎn)換電路。

3）藍(lán)牙傳輸

TGAM模塊采集到的腦電波數(shù)據(jù)通過信號處理后利用UART和藍(lán)牙模塊連接。通過藍(lán)牙模塊把采樣到的數(shù)據(jù)發(fā)送給PC進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

2系統(tǒng)軟件設(shè)計

2.1基于Windows的監(jiān)控軟件設(shè)計

基于PC端的睡眠質(zhì)量監(jiān)控程序主要作用是完成各模塊的初始化，采集腦電波數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測、處理和同步。系統(tǒng)利用Windows Visual c++進(jìn)行程序開發(fā)。主程序流程圖如圖3所示。

當(dāng)用戶睡眠時，打開腦電波傳感器，進(jìn)人睡眠。睡眠過程中，傳感器實(shí)時采樣腦電波數(shù)據(jù)通過藍(lán)牙模塊發(fā)送給PC。由于睡眠過程較長，采集的數(shù)據(jù)量較大，PC在數(shù)據(jù)接收到達(dá)一個小時后，比對該時段的數(shù)據(jù)，并自動保留。當(dāng)用戶睡眠結(jié)束時，關(guān)閉腦電波傳感器，程序首先通過互聯(lián)網(wǎng)上傳整個睡眠過程中保留的睡眠數(shù)據(jù)到遠(yuǎn)程治療中心的數(shù)據(jù)庫；并對整個睡眠過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，給出睡眠質(zhì)量評級以及典型睡眠數(shù)據(jù)，通過藍(lán)牙推送到用戶智能終端。

3實(shí)驗(yàn)與分析

3.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計

實(shí)驗(yàn)選擇年齡21歲、身體健康、無腦部病史的在校大學(xué)生作為被試者，其次在晚上人睡前為其佩戴相關(guān)硬件設(shè)備。如圖4所示。監(jiān)測其晚上21：30至第二天早晨7：00睡眠時的腦電波。

3.2實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采樣及分析

1）數(shù)據(jù)解析

腦波模塊每秒鐘發(fā)送513個包，發(fā)送的包有小包和大包兩種，如表1所示為實(shí)驗(yàn)時采集到的數(shù)據(jù)一。

以實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為例，選取表中第一行數(shù)據(jù)進(jìn)行解析說明：小包的格式是AA AA 04 80 02 00 8c F1前面的AA AA 04 80 02是不變的，后3個字節(jié)是一直變化的，第6個和第7個字節(jié)組成了原始數(shù)據(jù)，最后一個字節(jié)是校驗(yàn)和。1個小包里面只包含了1個對開發(fā)者來說有用的數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù)，1個小包就是1個原始數(shù)據(jù)，每秒鐘會有512個原始數(shù)據(jù)。從小包中解析出原始數(shù)據(jù)的算法：原始數(shù)據(jù)=（0x00<<8）18c；if（rawdata>32768）{rawda-ta=65536；}，在算原始數(shù)據(jù)之前，應(yīng)先檢查校驗(yàn)和。檢查校驗(yàn)和的算法：校驗(yàn)和=（0x80+Ox02+Ox00+Ox8C）0xFFFFFFFF）&0xFF。

在第513個大包里，大包的格式是相當(dāng)固定的，以表1中最后一行數(shù)據(jù)即大包數(shù)據(jù)AAAA 20 02 00 83 18 04 46 FB 05 F4C4 01 77 62 00 7E 48 00 26 37 00 72 C6 00 20 93 00 71 5C 04 1805 2F 5B解析說明：如表2所示。

2）睡眠期典型腦電波的提取

成年人睡眠分期一般分為四個不同的時期，即：w清醒期、N1瞌睡期、N2淺睡期、N3深睡期、R快眼動睡眠期。本研究基于以上理論基礎(chǔ)提取典型腦電波。以本次實(shí)驗(yàn)為例，如圖5、圖6、圖7、圖8、圖9所示。

3）睡眠質(zhì)量分析

通過睡眠質(zhì)量監(jiān)控軟件實(shí)時監(jiān)控各典型腦電波所占時間，并以縱坐標(biāo)表示清醒狀態(tài)及各期睡眠所占時間，以橫坐標(biāo)表示時間流程繪制出睡眠結(jié)構(gòu)圖。以實(shí)驗(yàn)為例，如圖10所示。非快眼動期從N1期到N2期，然后再到N3期，接著出現(xiàn)快眼動（R）期睡眠。完成第一個睡眠周期，共約90分鐘。上述試驗(yàn)者睡眠周期在整夜睡眠中重復(fù)了4至6次，NR期睡眠逐漸縮短，R期睡眠逐漸延長。在第一個睡眠周期中，N3期睡眠占主導(dǎo)地位，隨后逐漸減少。

4結(jié)論

腦電數(shù)據(jù)是經(jīng)過實(shí)驗(yàn)記錄得到的，反映腦電活動隨睡眠時間變化的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。在睡眠過程中，腦電波的變化是睡眠質(zhì)量的直接反應(yīng)，利用睡眠時波形的變化判定睡眠質(zhì)量是可行的。在本文研究的基礎(chǔ)上，應(yīng)擴(kuò)大樣本量，分析年齡，性別，睡眠習(xí)慣等對波形變化的影響規(guī)律，為運(yùn)用腦電波判定睡眠質(zhì)量提供理論和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

因此，基于本文的研究，建立基于腦機(jī)制的睡眠監(jiān)測大型數(shù)據(jù)庫，綜合信息技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及神經(jīng)影像技術(shù)對上述信息進(jìn)行實(shí)時、遠(yuǎn)程、有效的融合，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時監(jiān)控睡眠質(zhì)量并改善睡眠質(zhì)量。