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        一種基于腦電波檢測的兒童注意缺陷障礙(ADHD)輔助治療設備

        2022-03-22 20:14:15祝朝坤肖賀旭
        電子產品世界 2022年1期

        祝朝坤 肖賀旭

        摘 要:本設備為一種基于腦電波檢測的兒童注意缺陷障礙(ADHD)輔助治療設備,利用腦電波分析儀采集信號,通過藍牙與主控之間進行通信,主控為STM32單片機,在接收到信號后通過數據處理算法對數據進行處理后,通過I/O輸出為PWM方波,專注力的強度即為占空比,采集到的專注力信號越強占空比越高。為了確定是否達到治療效果,我們以正常兒童注意力的PWM波的占空比為一個常量,治療兒童的PWM波的占空比為變量,用變量和常量的PWM波分別控制2個機器人進行同方向運動,設置一定的路程,2個機器人同時運動,在一定路程中比較2個機器人到達終點的時間。該方法能夠使孩子在娛樂中,自然的完成對ADHD的訓練,據實驗數據可以看出,有較好的治療效果。

        關鍵詞:ADHD;腦電波提取算法;STM32;占空比;專注度

        1 緒論

        1.1 研究背景

        現如今,父母在教育孩子時,會發(fā)現一些兒童經常無法集中注意力去認真做一件事,對于這種現象,醫(yī)學中稱之為兒童注意力缺陷障礙(多動癥)ADHD[2]?;加羞@種病癥的孩子往往成績差,丟三落四,喜怒無常,使父母在教育問題上煞費苦心。解決這個問題正是設計本設備的初衷。

        本文提出一種能夠通過鍛煉提高孩子注意力的設備,使孩子的注意力通過鍛煉得到提高。注意力提高后,孩子的學習也能更加專注認真,從而解決父母對孩子教育的煩惱。

        1.2 研究意義

        本課題將腦電波傳感器與單片機信號處理技術進行統(tǒng)籌設計,具有一定的創(chuàng)新和實用性,主要體現在:腦電波的強弱可以反映出一個人的注意力是否集中,眾所周知,注意力的強弱可以后天進行訓練的,設備通過訓練來增強兒童的注意力,從而達到輔助治療的效果。

        1.3 主要研究內容

        基于腦電波檢測的兒童注意缺陷障礙(ADHD)[3]輔助治療設備以STM32F103系列單片機為主控,利用腦電波傳感器提取大腦中的α腦電波(專注度)然后通過藍牙發(fā)送出去,STM32單片機作為主控通過藍牙接收腦電波信號,在其內通過腦電波提取算法篩選出α腦電波(專注度),之后通過定時器將α腦電波(專注度)處理為實時變化的PWM方波[1],通過I/O口進行輸出,將I/O接入電機驅動芯片TB6612FNG的PWM引腳,在驅動芯片電源引腳輸入一定電壓,從而能通過占空比控制輸出電壓的大小,達到控制電機轉速的目的。

        2 輔助治療的實現

        2.1 實驗準備

        患者兒童佩戴腦電波獲取儀后,可通過藍牙實時將腦電波獲取儀收集到的專注度信號發(fā)送給MCU,MCU對信號進行處理,從而控制機器人Y的運動。為了達到訓練兒童專注度的目的,設置有機器人X與機器人Y形成對照,機器人X是MCU對正常兒童的專注度信號進行處理,控制其運動。機器人Y為患病兒童,機器人X為正常兒童,機器人X為機器人Y的對照。

        2.2 實驗設計

        實驗目的:提高患病兒童的專注度。

        實驗過程:設置單向、雙賽道,兩賽道距終點路程相同,在相同時間分別將2個機器人放于賽道中,同時啟動,觀察2個機器人到達終點所需的時間,如果機器人Y到達終點的時間小于機器人X,則說明達到訓練專注度的目的,為訓練合格,反之則認為沒達到訓練專注度的目的,訓練不合格,如圖1所示。

        兒童天生具有愛玩、爭勝的心理,本實驗通過競爭機制不但可以很好地發(fā)揮孩子的天性,同時在玩的過程中也達到鍛煉的目的,具有一定的趣味性。該設備雖然可以提高兒童的專注度,但仍存在一些缺陷,在之后的研究中,會對設備進行不斷的完善與改進,同時也將深入研究并改進競爭機制,提高對兒童的吸引力,對不同性格的兒童設計不同款式的機器人等。

        3 系統(tǒng)硬件設計

        3.1 系統(tǒng)整體設計

        3.2 腦電波獲取儀介紹

        腦電波獲取儀器主要由電極片、TGAM腦波模塊、電池盒、耳夾、藍牙從機、LED指示燈等組成,如圖3所示。[2]

        電極片:用來準確檢測極微弱的腦電信號。

        FGAM腦波模塊:用來測量人體原始腦波信號。

        耳夾:用來過濾掉噪聲,具有抗干擾能力。

        藍牙主機:只發(fā)送,不接收。

        LED指示燈:用來表示藍牙連接狀態(tài)??扉W表示未配對,慢閃表示已配對但目前未與從機連接上。長亮表示已經和從機連接上。

        3.3藍牙數據的發(fā)送

        藍牙HC05是主從一體的藍牙串口模塊,簡單地說,當藍牙設備與藍牙設備配對連接成功后,可以忽視藍牙內部的通信協(xié)議,直接將藍牙當做串口用。HC05可以擔當藍牙通信中的從機,也可以擔當藍牙通信中的主機。在設備中,腦電波傳感器為藍牙通信中的主機,HC05為通信中的從機。當建立連接后,2個設備共同使用1個通道也就是同1個串口,以相同的波特率,一個設備發(fā)送數據到通道中,另外一個設備便可以接收通道中的數據。[3]通信過程如圖4所示。

        3.4 驅動電路的設計

        驅動電路采用TB6612FNG電機控制芯片,TB6612FNG是東芝半導體公司生產的一款直流電機驅動器件,采用大電流MOSFET-H橋結構,雙通道電路輸出,可同時驅動2個電機。

        TB6612FNG是基于MOSFET的H橋集成電路,其效率高于晶體管H橋驅動器。相比L293D每通道平均600 mA的驅動電流和1.2 A的脈沖峰值電流,其輸出負載能力提高了1倍。相比L298N的熱耗性和外圍二極管續(xù)流電路,它無需外加散熱片,外圍電路簡單,只需外接電源濾波電容就可以直接驅動電機,利于減小系統(tǒng)尺寸。對于PWM信號,它支持高達100 kHz的頻率,本設備利用STM32單片機的PWM信號輸出引腳與芯片的PWM信號輸入引腳連接。電路原理如圖5所示。

        4 系統(tǒng)軟件設計

        設備的軟件設計主要使用C語言開發(fā)。以下為各模塊介紹。

        4.1 單片機程序設計

        本設計的程序流程如圖5所示,MCU首先進行程序初始化,打開腦電波獲取儀連接MCU,腦電波獲取儀開始發(fā)送數據,MCU提取出專注度發(fā)送到定時器函數中對占空比進行配置,之后通過MCU的I/O口輸出PWM方波信號。程序流程如圖6所示。

        4.2 腦電波數據分析與處理

        4.2.1 數據格式的說明

        腦波模塊TGAM芯片大約每秒鐘發(fā)送513個包,其中包括512個小包和1個大包。小包數據格式為8位,大包為32位,大包和小包的前5位數據是不同的,可以根據條件對大包和小包進行區(qū)別。小包的前5位不會變化,后3位分別為2位原始數據與1個校驗位。小包的作用是為大包提供原始數據[4]。

        大包為32位,前4位為說明恒定不變,第5位為傳輸信號的大小,中間部分為說明部分,直到大包倒數第5位代表專注度,倒數第4位為專注度強度的大小,倒數第3位代表放松度,倒數第2位為放松度強度的大小,最后1位為校驗位。圖7為數據包信息說明。

        4.2.2 腦電波提取算法

        單片機串口接收到串口發(fā)送數據后會對其進行篩選,最終只接收大包中的數據,之后提取出大包中的倒數第4位數據為大腦的專注度,并將其發(fā)送到定時器函數中,之后當作占空比的分子控制占空比的大小,從而控制小車機器人的運行速度。數據處理流程如圖8所示。

        5 結束語

        本設計將腦電波與單片機信號控制相結合,是一個較為新穎的嘗試。腦電波分為多種,分布在不同的頻段,不同頻段的腦電波有不同的名稱,其所發(fā)揮的作用也不一樣。如今腦電波在醫(yī)療應用中發(fā)揮了巨大的作用。而本設備是基于腦電波中專注度波的設計,針對(ADHD)兒童神經發(fā)育障礙性疾病研發(fā),在進行藥物治療的同時為兒童更好地集中注意力起到了一定的輔助作用。

        通過對5位志愿者患病兒童的訓練前專注度平均值與經一段時間訓練后測得的專注度平均值進行比較,發(fā)現其平均專注度由56增加到了81,增加了45%,較好地達到了訓練的目的,對提升專注度有一定的輔助作用。

        在之后的研究過程中將對設備進行改進和完善:以提取出其他頻段腦電波信號,為醫(yī)療服務,例如β波,也叫放松度,利用腦電波提取算法能夠檢測一個人的睡眠質量,輔助醫(yī)生更好地對失眠患者進行治療。

        參考文獻:

        [1]張潔,何文濤,馮華星.基于直流無刷電機的PWM電路設計[J].微電子學與計算機,2021(3):84-88.

        [2]李楊,楊金偉,周郁秋,等.注意缺陷多動障礙兒童問題行為及其影響因素分析[J].中國全科醫(yī)學,2017(29):3600-3605.

        [3]黃羚,王俊宏.兒童注意力缺陷多動障礙(ADHD)治療進展[J].中國中醫(yī)基礎醫(yī)學雜志,2015(7):909-911.

        [4]高楓,魯昊,高諾.基于小波包和共同空間模型的運動想象腦電信號特征提取算法[J].生物醫(yī)學工程研究,2019(4):393-396,409.

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