高諾，張慧，高志棟，陳鵬程

(山東建筑大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，濟(jì)南 250101)

1 引 言

腦卒中俗稱“中風(fēng)”，是常見的腦血管疾病之一，發(fā)病率高、致殘率高、治愈率低[1]。運(yùn)動(dòng)功能性障礙是腦卒中患者發(fā)病后常見的癥狀之一，因失去肢體行動(dòng)能力無(wú)法生活自理，給患者生活及家庭帶來(lái)了極大困擾。早期臨床醫(yī)學(xué)上，對(duì)腦卒中后引發(fā)的運(yùn)動(dòng)功能性障礙等病癥通常以外科手術(shù)和藥物治療為主。隨著康復(fù)技術(shù)的不斷發(fā)展，運(yùn)動(dòng)療法成為腦卒中患者康復(fù)治療的主要方法。傳統(tǒng)的康復(fù)治療主要依靠康復(fù)醫(yī)師憑借自身臨床經(jīng)驗(yàn)對(duì)患者進(jìn)行按摩推拿，此方法能夠活動(dòng)患者受損的關(guān)節(jié)、減少其肌肉的攣縮，達(dá)到逐漸改善身體機(jī)能的功效。機(jī)械輔助療法主要是通過外力帶動(dòng)患者肢體進(jìn)行規(guī)律的運(yùn)動(dòng)，該康復(fù)儀器的出現(xiàn)可以解決醫(yī)師資源匱乏等問題。然而，中風(fēng)患者致殘的根本原因是因?yàn)榛颊叽竽X中樞神經(jīng)受到損傷，導(dǎo)致大腦無(wú)法支配肢體運(yùn)動(dòng)，最終喪失了肢體的行動(dòng)能力[2]。無(wú)論是傳統(tǒng)的康復(fù)治療還是機(jī)械輔助療法，均只能使患肢被動(dòng)的產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)，無(wú)法對(duì)其所損的大腦中樞神經(jīng)進(jìn)行反饋和修復(fù)。

上世紀(jì)80年代以來(lái)，科學(xué)家們通過大量試驗(yàn)，提出在疾病癥狀出現(xiàn)以后，大腦仍保持一定可塑性。腦機(jī)接口技術(shù)的研究與發(fā)展為解密大腦認(rèn)知功能、攻克大腦神經(jīng)疾病提供了一種新的途徑方法[3-5]。在輔助醫(yī)學(xué)和神經(jīng)康復(fù)領(lǐng)域，基于腦機(jī)接口(BCI)技術(shù)的康復(fù)研究對(duì)于神經(jīng)系統(tǒng)疾病、腦部外傷、肢體殘障等患者的康復(fù)及功能重建具有重要意義。格拉茨技術(shù)大學(xué)使用BCI技術(shù)幫助手癱患者完成了日常生活中最基本的動(dòng)作，如通過控制功能性電刺激設(shè)備實(shí)現(xiàn)喝水等一系列操作，這一事件在BCI助殘事業(yè)中具有重要意義。天津大學(xué)將BCI運(yùn)動(dòng)想象和物理康復(fù)療法結(jié)合在一起，研發(fā)了國(guó)內(nèi)第一臺(tái)人工神經(jīng)機(jī)器人系統(tǒng)—“神工一號(hào)”。該系統(tǒng)在患者體外仿生搭建了一條大腦到肢體的神經(jīng)通路，通過解碼大腦意圖信號(hào)，借助外力驅(qū)動(dòng)患肢完成相應(yīng)的動(dòng)作，使患者在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)療法的同時(shí)對(duì)其受傷的腦區(qū)神經(jīng)進(jìn)行修復(fù)和重建[6-10]。2018年，孔萬(wàn)增團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一種基于BCI運(yùn)動(dòng)想象技術(shù)的嵌入式康復(fù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)融合了運(yùn)動(dòng)想象療法和機(jī)械康復(fù)設(shè)備的優(yōu)勢(shì)，具有開發(fā)周期短，升級(jí)速度快等優(yōu)點(diǎn)[11]。這些系統(tǒng)雖然在腦卒中患者的康復(fù)訓(xùn)練過程中有部分療效，但是系統(tǒng)成本較高，運(yùn)行穩(wěn)定性較差，在腦電信號(hào)分類處理的準(zhǔn)確率和處理器執(zhí)行速度上都有待提高。

針對(duì)目前存在的基于BCI技術(shù)的康復(fù)設(shè)備存在的問題，本研究以腦卒中后存在運(yùn)動(dòng)功能性障礙的患者為研究對(duì)象，開發(fā)了基于腦機(jī)接口技術(shù)的上下肢康復(fù)系統(tǒng)。該康復(fù)系統(tǒng)是在傳統(tǒng)康復(fù)車的基礎(chǔ)上進(jìn)行的升級(jí)改造，有效降低了生產(chǎn)成本。同時(shí)本系統(tǒng)具有主動(dòng)、被動(dòng)、腦控等多種工作模式，滿足不同階段患者的康復(fù)需求。在腦控模式下，本系統(tǒng)采用基于黎曼空間的運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)分析處理算法，具有較高的分類準(zhǔn)確率。一系列離線與在線實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本系統(tǒng)的可行性與有效性。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于腦機(jī)接口技術(shù)的上下肢康復(fù)系統(tǒng)包含上肢康復(fù)系統(tǒng)和下肢康復(fù)系統(tǒng)兩大部分，產(chǎn)品依托市面現(xiàn)有的普通康復(fù)車進(jìn)行結(jié)構(gòu)改造，樣機(jī)見圖1。根據(jù)患者的不同需求，本研究的康復(fù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)了主動(dòng)訓(xùn)練、被動(dòng)訓(xùn)練、腦控訓(xùn)練等多種操作方式，其中腦控康復(fù)訓(xùn)練是基于BCI技術(shù)實(shí)現(xiàn)的，也是本研究的重點(diǎn)，我們以上肢康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)為例展開研究。

圖1 基于腦機(jī)接口技術(shù)的上下肢康復(fù)系統(tǒng)樣機(jī)

2.1 軟件設(shè)計(jì)

上位機(jī)是控制者，能夠?qū)邮盏降男盘?hào)指令進(jìn)行邏輯判斷，發(fā)生相應(yīng)的控制命令；同時(shí)也是服務(wù)者，為使用者提供了一個(gè)人機(jī)交互的界面，康復(fù)訓(xùn)練過程中各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)(如訓(xùn)練模式選擇、系統(tǒng)運(yùn)行速度和方向、訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)等)都可以通過該界面進(jìn)行設(shè)置。上肢康復(fù)系統(tǒng)上位機(jī)操作界面見圖2。

圖2 上肢康復(fù)系統(tǒng)上位機(jī)操作界面圖

2.2 硬件設(shè)計(jì)

下位機(jī)以運(yùn)動(dòng)控制器為核心進(jìn)行控制系統(tǒng)關(guān)鍵部分的硬件設(shè)計(jì)，使用MC464控制器及P874擴(kuò)展模塊進(jìn)行多軸控制。英國(guó)Trio開放式多軸運(yùn)動(dòng)控制器采用64位的微型處理器，支持藍(lán)牙、RS232(485)等多種上位通訊方式，能夠通過數(shù)字、脈沖等信號(hào)控制步進(jìn)或伺服電機(jī)，實(shí)現(xiàn)不同品牌伺服的集成使用或者總線型多軸控制，是一款高速高精度的運(yùn)動(dòng)控制器。本研究選用脈沖信號(hào)控制步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器，控制器選用24 V電源模塊進(jìn)行供電。硬件控制流程見圖3。

圖3 運(yùn)動(dòng)控制器控制流程圖

2.3 腦控康復(fù)系統(tǒng)

腦控訓(xùn)練屬于一種特殊的被動(dòng)訓(xùn)練，系統(tǒng)借助于BCI技術(shù)，繞過患者外圍肌肉神經(jīng)組織，在體外仿生構(gòu)造一條大腦到肢體的神經(jīng)通路。系統(tǒng)通過提取大腦的意圖信號(hào)，并經(jīng)過信號(hào)識(shí)別及分析處理，最終形成機(jī)器語(yǔ)言控制康復(fù)車帶動(dòng)肢體完成相應(yīng)的康復(fù)訓(xùn)練動(dòng)作。該訓(xùn)練方式使患者能夠完全按自己的意愿控制肢體動(dòng)作，通過科學(xué)的循環(huán)訓(xùn)練，逐步重建體內(nèi)的神經(jīng)通路，最終實(shí)現(xiàn)大腦對(duì)肢體的支配控制。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖見圖4。

圖4 基于腦機(jī)接口技術(shù)的上肢康復(fù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

腦控康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)包含四個(gè)模塊：EEG信號(hào)模塊、信號(hào)采集模塊、信號(hào)處理模塊和輸出控制模塊。

2.3.1EEG信號(hào)模塊 EEG信號(hào)分為誘發(fā)性腦電和自發(fā)性腦電兩種。誘發(fā)性腦電，又稱誘發(fā)電位，是由機(jī)體內(nèi)部或外部產(chǎn)生某種神經(jīng)刺激而形成的一種特殊電活動(dòng)。自發(fā)性腦電，又稱自發(fā)電位，是由生物體大腦皮層的神經(jīng)元自發(fā)活動(dòng)而產(chǎn)生的一種有節(jié)律性的電位改變[12]。自發(fā)腦電技術(shù)具有操作簡(jiǎn)單、靈活、無(wú)創(chuàng)等優(yōu)點(diǎn)，故基于運(yùn)動(dòng)想象的BCI在神經(jīng)康復(fù)領(lǐng)域具有較高的應(yīng)用價(jià)值，本研究所設(shè)計(jì)的康復(fù)系統(tǒng)正是采用運(yùn)動(dòng)想象BCI技術(shù)完成的。

2.3.2信號(hào)采集模塊 EEG信號(hào)采集是BCI康復(fù)系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)，也是實(shí)現(xiàn)BCI康復(fù)系統(tǒng)的第一步，采集到的EEG信號(hào)的正確性、完整性將直接決定后面信號(hào)的提取和分類。本系統(tǒng)使用的信號(hào)采集裝置是由博?？倒?Neuracle)提供的32路無(wú)線EEG信號(hào)采集系統(tǒng)，見圖5(a)。EEG信號(hào)采集裝置(腦電帽)的采樣頻率為250 Hz，32個(gè)電極位置分布見圖5(b)。

圖5 EEG信號(hào)采集裝置及電極分布圖

2.3.3信號(hào)處理模塊 EEG信號(hào)的特征提取和模式分類是BCI康復(fù)系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，信號(hào)處理的準(zhǔn)確性是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵，直接影響到系統(tǒng)最終模式識(shí)別的準(zhǔn)確率[13]。目前大多數(shù)EEG信號(hào)分析與分類的方法集中在歐式空間。然而由于EEG信號(hào)存在空間分辨率低、噪聲大、信號(hào)不穩(wěn)定等特性，導(dǎo)致對(duì)EEG信號(hào)的分析與分類難度較大，基于歐式空間的EEG信號(hào)分析算法目前無(wú)法滿足BCI技術(shù)應(yīng)用的要求。本研究采用本團(tuán)隊(duì)提出的基于黎曼空間的EEG信號(hào)特征提取與分類算法。該算法的整體結(jié)構(gòu)框架見圖6。算法詳情請(qǐng)參考文獻(xiàn)[14]。

圖6 基于黎曼空間的腦電信號(hào)特征提取與分類算法

該算法的大體流程為：對(duì)大量已知類別的EEG信號(hào)分別計(jì)算其相應(yīng)的功率譜密度(Power Spectral Density，PSD)矩陣，并按照類別構(gòu)建相應(yīng)的PSD矩陣集。PSD矩陣的建立完成了EEG信號(hào)從歐式空間到黎曼空間的轉(zhuǎn)換。針對(duì)一個(gè)未知類別的EEG信號(hào)，計(jì)算其PSD矩陣并計(jì)算該P(yáng)SD矩陣與不同類別PSD矩陣集中所有PSD矩陣之間的黎曼距離。最后利用K最近鄰分類算法計(jì)算未知類別EEG信號(hào)的類別歸屬[15-18]。

該算法采用PSD矩陣完成EEG信號(hào)從歐式空間到黎曼空間的轉(zhuǎn)換，由于PSD矩陣不僅能夠體現(xiàn)EEG信號(hào)不同頻率成分，還能體現(xiàn)EEG信號(hào)不同通道間的相互作用，因此，該算法在特征提取方面具有其他歐式空間算法不可比擬的優(yōu)勢(shì)，是后續(xù)模式分類精度的保證[19-22]。

2.3.4輸出控制模塊 輸出控制模塊作為EEG信號(hào)的執(zhí)行部分，是EEG信號(hào)形成機(jī)器語(yǔ)言的直接體現(xiàn)。在該環(huán)節(jié)中，上位機(jī)根據(jù)接收到的腦電分類信號(hào)，向下位機(jī)發(fā)出控制命令，直接驅(qū)動(dòng)步進(jìn)電機(jī)帶動(dòng)患者肢體完成康復(fù)訓(xùn)練動(dòng)作。運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的主控單元使用英國(guó)Trio公司提供的MC464系列的運(yùn)動(dòng)控制器，通過以太網(wǎng)接口和網(wǎng)關(guān)連接。輸出模塊控制流程見圖7。

圖7 輸出模塊控制流程圖

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

一個(gè)完整的系統(tǒng)，其控制平臺(tái)應(yīng)該具有良好的穩(wěn)定性。就BCI康復(fù)控制系統(tǒng)而言，系統(tǒng)的穩(wěn)定性主要是指康復(fù)車左右輪動(dòng)作的結(jié)果與BCI識(shí)別出的EEG信號(hào)保持一致性。即BCI康復(fù)系統(tǒng)穩(wěn)定性與系統(tǒng)運(yùn)行過程中誤動(dòng)作率有關(guān)，誤動(dòng)作率越低，系統(tǒng)穩(wěn)定性越好。而作為整個(gè)系統(tǒng)的核心，腦機(jī)信號(hào)的分類結(jié)果將直接影響整個(gè)控制系統(tǒng)的整體性能，本研究用于腦電信號(hào)分析處理的黎曼空間算法以分類準(zhǔn)確率來(lái)評(píng)估系統(tǒng)所使用方法的性能，準(zhǔn)確率越高說(shuō)明效果越好。

3.1 腦電信號(hào)分類準(zhǔn)確率實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)室采用博?？悼萍加邢薰?Neuracle)提供的32通道腦電帽采集2名受試者運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)，受試者根據(jù)實(shí)驗(yàn)范式執(zhí)行左、右手運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)，見圖8，每種任務(wù)以100次為一組，共進(jìn)行5組，并分別記錄5組實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確率。

圖8 實(shí)驗(yàn)范式圖

由于運(yùn)動(dòng)想象時(shí)的事件相關(guān)去同步(ERD) 和事件相關(guān)同步(ERS)現(xiàn)象主要出現(xiàn)在μ(8 ～ 12 Hz) 頻段和β(13～30 Hz)頻段，故本研究對(duì)數(shù)據(jù)均采用8～30 Hz的數(shù)字濾波器進(jìn)行帶通濾波并進(jìn)行50 Hz陷波濾波處理。經(jīng)過多次對(duì)比分析，可見ERD/ERS明顯的時(shí)間段是0.5～5 s，在本研究中，為保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，截取0.5～2.5 s的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類研究。受試者(S1，S2)5組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率見圖9，可以看出，2名受試者實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分類準(zhǔn)確率均高于80%。

圖9 受試者(S1-S2)5組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率

3.2 康復(fù)車誤動(dòng)作試驗(yàn)

上位機(jī)在線虛擬腦電信號(hào)，每隔5 s發(fā)送一次指令，每組實(shí)驗(yàn)虛擬四次左信號(hào)、四次右信號(hào)，為確保實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的有效性，上位機(jī)虛擬腦電信號(hào)的順序分為 “左—右—左—右”、“右—左—右—左” “左—左—右—右”和“右—右—左—左”四組動(dòng)作指令，康復(fù)車默認(rèn)以5 r/min的正轉(zhuǎn)方向運(yùn)行。試驗(yàn)過程中，記錄每次指令發(fā)出后康復(fù)車左右輪動(dòng)作情況，“1”代表動(dòng)作，“0”代表不動(dòng)作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表1。

表1 康復(fù)車動(dòng)作結(jié)果和上位機(jī)指令對(duì)比

由表1可知，上位機(jī)虛擬的腦電信號(hào)不管是以左—右單次方向變換，還是以左—左—右—右雙次方向變換，康復(fù)車的左右輪均未出現(xiàn)誤動(dòng)作情況，這也驗(yàn)證了本研究搭建的康復(fù)系統(tǒng)控制平臺(tái)具有良好的穩(wěn)定性。

由以上可知，本研究基于腦機(jī)接口技術(shù)的上下肢康復(fù)系統(tǒng)對(duì)腦電信號(hào)的分類處理準(zhǔn)確率高達(dá)80%，康復(fù)車接收指令后的誤動(dòng)作率為0，充分驗(yàn)證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

4 結(jié)論

針對(duì)腦卒中術(shù)后的運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)需求開發(fā)了基于腦機(jī)接口技術(shù)的上下肢康復(fù)系統(tǒng)。該康復(fù)系統(tǒng)是在傳統(tǒng)康復(fù)車的基礎(chǔ)上進(jìn)行的升級(jí)改造，有效降低了生產(chǎn)成本。同時(shí)本系統(tǒng)具有主動(dòng)、被動(dòng)、腦控等多種工作模式，滿足不同階段患者的康復(fù)需求。在腦控模式下，本系統(tǒng)采用了基于黎曼空間的運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)分析處理算法，具有較高的分類準(zhǔn)確率。腦電信號(hào)分析實(shí)驗(yàn)與康復(fù)車誤動(dòng)作實(shí)驗(yàn)結(jié)果(腦電信號(hào)分析準(zhǔn)確率大于80%，康復(fù)車誤動(dòng)作率為0)驗(yàn)證了本系統(tǒng)的可行性與有效性。

本研究提出系統(tǒng)利用BCI技術(shù)，在患者體外構(gòu)建了一條大腦信息傳輸通路，使得患者在進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練時(shí)能夠依據(jù)自身的意識(shí)進(jìn)行主動(dòng)訓(xùn)練，這對(duì)于腦卒中患者的大腦可塑性的提高、受損腦區(qū)神經(jīng)功能的修復(fù)均具有十分重要的意義。

雖然本研究系統(tǒng)能夠有效提取患者康復(fù)意圖，協(xié)助患者進(jìn)行主動(dòng)康復(fù)，在患者進(jìn)行肢體運(yùn)動(dòng)康復(fù)的同時(shí)，提高患者大腦可塑性，改善大腦運(yùn)動(dòng)神經(jīng)功能。但本研究系統(tǒng)真正進(jìn)入應(yīng)用尚有很多工作需要完善，如患者在進(jìn)行肢體運(yùn)動(dòng)康復(fù)時(shí)，會(huì)有大量的肌電、眼電、心電信號(hào)混入腦電信號(hào)中，如何提高腦電信號(hào)分析的魯棒性是今后BCI技術(shù)進(jìn)入應(yīng)用的關(guān)鍵核心問題。其次，增加系統(tǒng)安全防護(hù)設(shè)計(jì)，確保系統(tǒng)對(duì)患者不會(huì)造成二次傷害；增設(shè)更多康復(fù)訓(xùn)練功能，方便用戶選擇。隨著BCI技術(shù)的不斷發(fā)展，本系統(tǒng)的研究將在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景。