（生物医学工程专业论文）脑电信号的处理及其在假肢中的应用.pdf

脑电信号的处理及其在假肢中的应用 p r o c e s s i n go f t h ee e g a n di t sa p p l i c a t i o ni nt h ea r t i f i c i a lh a n d s a b s t r a c t 1 1 l ea r t i f i c i a lh a n d sb a s e do ne e gi st h es y s t e mf o rc o n t r o l l i n go rc o m m u n i c a t i n gw i t h o t h e re l e c t r o n i cd e v i c e sb yh u m a ni n t e n t i o n s i ti st h ei m p o r t a n tb r a n c ho ft h eb i o m e d i c a l e n g i n e e r i n g 1 1 1 er e s e a r c hd e a l sw i t ht h en e u r o p h y s i o l o g y , r e h a b i l i t a t i o ne n g i n e e r i n g s i g n a l p r o c e s st e c h n o l o g ya n d o n t h ee l e c t r o e n c e p h a l o g r a p h ( e e g ) f e a t u r ee x t r a c t i o na n de e g c l a s s i f i c a t i o np l a yi m p o r t a n tr o l e s s of a r , t h es t u d i e si ne e gh a v eb e e nc o n c e n t r a t e do np r o v i d i n ga ne 衢c i e n tw a yt o c o m m u n i c a t ew i t ht h eo u t e r - w o r l da n dr e c a l ls o m el i m bf u n e t i o n sf o ri n d i v i d u a l sw i t hs e v e r e m o t o rd e f e c t s i nt h er e s e a r c ho fa r t i f i c i a lh a n d sc o n t r o l l e db ve e g f i n d i n gt h a tt h ee e g i d e n t i f i c a t i o nc o r r e c t l yp l a y st h ek e yr o l ei nt h ea r t i f i c i a lh a n d ss y s t e m e e gi s v e r y c o m p l i c a t e db i o l o g i cs i g n a l 胁ee e g c o l l e c t e dd i r e c t l yi s n to f e n o t l g i li n f o r m a t i o na n dc a l l t a d a p tt ot h ed e v e l o p m e n to fa r t i f i c i a lh a n d s oi ti sv e r yi m p o r t a n tt oc h o o s ec o r r e c tm e t h o d s o fe e gf e a t u r ee x t r a c t i o na n dc l a s s i f i c a t i o n f o ri m p r o v i n gt h ep r e c i s i o no fm o t i o n ak i n do f c o n t r o lm o d e ii sd e v i s e db a s e do nw a v e l e tp a c k e tt r a n s f o n n a t i o na n db pa l g o r i t h ma f t e r s u m m i n gu pa n ds t u d y i n go t h e rw o r k si nt h i sf i e l di nt h i sp a p e r f i r s t , s t u d ye e gd e e p l ya n do t h e rw o r k si nt h i sf i e l d b yt h e s ep r e p a r a t i v e , t h ea u t h o r a n a l y s e st h ef e a s i b i l i t yo fc o n t r o la r t i f i c i a lw i t he e ga n dd e v i s e sac o n t r o lm o d e lc o n t r o l l i n g a r t i f i c i a lh a n dw i t hm e n t a lt a s k se e g s e c o n d ，r e s e a r c h0 1 1w a v e l e tt r a n s f o r m a t i o nt h e o r ya n df i l t e rn o i s e sf r o me e gu s i n gi t f u r t h e r m o r e , r e s e a r c ho nw a v e l e tp a c k e tt r a n s f o r m a t i o n m u l t i r e s o l u t i o na n a l y s i st h e o r yi s u s e dt oe x t r a c td i f f c r c n tr h y t h mp o w e rf e a t u r e sw h i c h r e p r e s e n tt h ec o r r e s p o n d i n ge e gb a s e d o ne e gr h y t h m t h i r d ，t h es t r u c t u r eo fb pn e u r a ln e t w o r k 小n ) i ss t u d i e da n da l s oi m p r o v e d p a r a m e t e r s o f n na r es e tc o r r e c t l y t h ed i f f e r e n te e gi sc l a s s i f i e db yd e v i s e dn nw h i c hi ss e l f - a d j u s t i n g a n ds e l f - l e a r n i n g c o n t r o lc o m m a n di so u t p u t t e da f t e rc l a s s i f i c a t i o nb yn n f i n a l l y ，as i m p l ea r t i f i c i a lh a n d sm o t i o ne x p e r i m e n ti sd o n eu s i n gt h ek n o w l e d g eo f d i g i t a la n ds i m u l a t i o nc i r c u i t f i n i s ht h es e r i a lc o m m u n i c a t i o nf r o mp c st oo u t e rc o n t r o l c i r c u i to nt h ed e v e l o p m e n te n v i r o n n l g n tl a b v i e wa n dd e s i g nab r a i n - c o m p u t e ri n t e r f a c eo f e e g d i s p l a y i n gw h i c hc a nd ot h es i m p l ee e gp r o c e s s i n g k e yw o r d s ：e e g ；w a v e l e tp a c k e tt r a n s f o r m ；b pn e u r a ln e t w o r k ；l a b v i e w 独创性说明 作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得大连理 工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志 对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 作者签名： 冲1 2 1 大连理工大学硕士研究生学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用 规定”，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论 文。 作者签名：盗! 盘 导师签名： 人连理工大学硕士学位论文 1 绪论 1 1 引言 在康复工程领域，基于脑电信号的假肢控制研究是脑神经科学、认知科学、康复工 程、现代信息学和计算机科学等学科共同发展的产物，实现了人脑意识信息与计算机等 电子设备日j 的交换。近年来，假肢技术得到了长足的进步，从只具有装饰性作用的假肢 到应用比较广泛的肌电假肢，到具有智能性的脑电控制假肢以及神经元假肢都得到了不 同程度的研究和应用。近来，在肌电信号控制假肢技术研究的基础上，实验室开始尝试 使用脑电信号来控制假肢运动的研究。 在当今社会，关于神经肌肉障碍造成的残疾困扰着越来越多的人的生活。例如脑中 风、脑部或者脊髓外伤、脑瘫、肌肉萎缩、多发性硬化等很多种脑部及脊筒疾病都会损 伤控制肌肉运动的神经通路或者损害肌肉本身。这类疾病引起的神经肌肉损伤和紊乱都 会阻断或削弱大脑和脊髓对运动神经的控制，出现运动传导通路不畅，最严重时将导致 患者完全失去对肌肉的控制能力，甚至连眼球的转动和呼吸运动都可能完全被阻断，从 而使患者不能以任何方式传递信息。如今这些疾病困扰着大约二百力美国人，而在全世 界范围内就更多了。并且，现代的生命维持系统可以使大多数患者甚至是植物人活的更 长，从而也大大的延长和加重了患者自身以及由此带给经济和社会上的负担。在多数情 况下，人们还没有能力完全修复损伤的神经系统，只能在一定程度上恢复或改善神经系 统功能。目前，恢复功能的方法有三种：第一种，增强现存传导通路的能力，用可以受 到自主控制的肌肉替代萎缩的肌肉i ”。这种方法在某些实际应用中取得了显著的效果。 如对于严重瘫痪或由于脑干损伤的患者，依靠眼睛的移动可以发出简单的指令，甚至可 以进行文字处理工作；同样，有严重构语障碍的病人可以通过手的运动来产生人工语言。 在某些条件下，这种方式是极其有效的，但往往是笨拙的，而且是非常有限的。第二种， 绕过神经通路中的损伤点，依靠直接影响该通路所控制的肌肉来恢复功能，这种技术被 称为功能性电刺激。例如，对于一些有脊髓损伤的病人，来自损伤点上级肌肉的肌电 ( e l e c t r o m y o g r a m ，e m g ) 活动有可能被用来控制对瘫痪肌肉的直接电刺激，从而恢复部分 瘫痪肌肉的活动能力 2 1 。第三种，为大脑建立一条全新的信息与控制通道，即利用脑电 信号直接来控制假肢，为有严重行为障碍的残疾人提供帮助1 3 j 。 基于脑电信号的假肢系统可以提供一种不依赖于人体的外周神经系统及肌肉组织， 建立在人与周围环境问信息交流与控制的新型通道。近年来的研究成果显示，脑电活动 可以作为这种新型通道的基础，基于脑电信号的假肢技术己经成为康复领域新的研究热 脑电信号的处理及其在假肢中的麻h j 点。利用不同方式获得使用者的脑电信号，分析人脑的意识活动信息，实现人与周围环 境或设备间的信息交流。 假肢系统可以分为脑电信号的获取子系统，脑电信号的处理子系统和输出控制子系 统。如图1 1 所示。研究中发现：作为假肢系统的中问通道信号分析处理部分是其中的 关键问题，其左右了整个系统的性能。随着现代数字信号处理技术的发展，脑电信号的 分析处理技术也大为加强，本文将在特征提取与降维、分类等几个关键技术进行较为深 入的研究。 图1 1 用脑电信号控制假肢系统示意图 f i g 1 1t h e i l l u s t r a t i o n o f t h e i n t e l l i g e n th a n d c o n t r o l l e db y t h e e e g 脑电假肢技术给丧失肌肉控制功能，头脑思维依旧灵活的残疾人提供了最后的解决 方案，哪怕它的运算速度还比较慢，设计也尚不完善，但用发展的眼光看，不用太久的 时间，脑电假肢技术就会给残疾人、甚至是正常人带来难以想象的价值。 1 2 脑电信号分析方法 基于脑电信号的假肢系统，通过实时或短时提取，分析出脑电信号中反映大脑不同 状态的信息特征来实现控制。但值得提出的是，目前通过脑电读取出人们正在进行的各 种思维活动还不现实，通常的研究方法是使人产生容易被解释的脑电，然后识别出这种 脑电信号，经过不同的分析和处理，找出所需要的特征信息。然而脑电信号是十分微弱 的非平稳生物电信号，选择合适的分析处理方法尤为重要。 1 9 3 2 年，d i e t c h 首先用傅立叶变换进行了e e g 分析，相继引入频域分析。但由于 缺少关于宏观脑电活动机理的知识，脑电分析仍难以取得重大进展。目前较公认的分析 方法大多建立在假设脑电是准平稳信号的基础上。即认为它可以分为若干段，每一段的 人造理t ：大学颐十学付论文 过程基本平稳，但段上叠加着瞬态。随着现代数字处理技术的发展，并借助计算机来分 析脑电信号取得了重大进展。近年来如小波分析、神经网络分析、独立分量分析、混沌 分析等在脑电信号分析中的应用，代表了脑电信号分析方法的新进展。 1 2 1 时域分析方法 直接从时域提取特征是最早发展起来的方法，其直观性强、物理意义较明确，至今 为不少脑电图工作者使用。过去的e e g 分析主要靠肉眼观察，可看作是人工时域分析。 尽管大量脑电信息从频域观察比较直接，但也有些重要信息在时域上反映更为突 出。如反映癫痫信息的棘慢波，反映睡眠信息的梭形波等瞬态波形，因此时域分析在目 前脑电定量分析中仍占有重要的位置。时域分析主要是直接提取波形特征，以供进一步 的分析和诊断。如过零截点分析、直方图分析、方差分析、相关分析、峰值检测及波形 参数分析、相干平均、波形识别等等，而且近年来在波形特征识别、模式识别及在自适 应滤波等技术上均取得了不少进展。利用a l l 等参数模型提取特征，也是时域分析的一 种重要手段，这些特征参数可用于e e g 的分类、识别和跟踪1 4 l 。 1 2 2 频域分析方法 脑电信号是以频率特性为主要特征的，因此频域分析在脑电信号中占有重要位置。 谱分析是频域分析的主要手段，将脑电信息由随时间变化的幅值转变为随频率变化的功 率，可以直接观察经典脑电频段的分布与变化情况。谱分析的不足之处是不能分辨脑电 的空间位相和波的形态。 谱分析方法主要有两类，都是按定义用有限长数据来估计。一类是以快速傅立叶 ( f a s tf o u r i e rt r a n s f o r m ，f f n 为基础的经典分析方法，主要有两条途径：( 1 ) 先估计相关 函数，在经傅立叶变换得到功率谱估计( 根据维纳一辛钦定理) 。( 2 ) 把功率谱和信号幅 频特性的平方联系起来，即功率谱是幅频特性平方的总体均值与持续时间之比，是在持 续时f b j 趋于无限时的极限值。经典谱估计方法比较成熟，优点是处理简便，对信号适应 性强，物理意义明显；存在的共同问题是估计的方差特性不好，而且估计值沿频率轴的 起伏甚剧，数据越长越严重。另一类是近年来发展的各种现代谱估计技术，参数模型法 是应用最广泛的一种方法，在e e g 信号处理中应用也较为普遍。参数模型法的优点是频 率分辨率高，特别适用于短数据处理，且谱图平滑，有利于参数的自动提取和定量分析， 因此适合于对e e g 作动态分析。目前在e e g 分析中应用较多的是a r 模型谱估计技术p 】。 由于脑电信号是非平稳性比较突出的信号，估计时一般要分段处理，而a r 谱比较适用 于短数据处理，因此就更适合于对脑电作分段谱估计。但这种方法对被处理信号的线性， 平稳性及信噪比要求较高，因此不适合对长数据的e e g 进行分析处理。 脑电信号的处理及其在假肢中的府删 谱分析要求信号具有平稳的特性，而e e g 是典型的非平稳信号，因此e e g 的谱分析 必须建立在信号准平稳分段的基础之上。 其他的频域分析方法还包括压缩谱阵，脑电地形图，显著性概率地形图等等。 1 2 3 时频域分析方法 时频分析方法是多种多样的，与传统方法相比，它们在非平稳信号的处理中具有突 出的优越性。为了能够反映生物医学信号等非平稳信号的频域特性随时问的变化情况， 工程技术上通常采用两种方法：时窗法和频窗法。但严格地说，时窗法和频窗法存在同 样的问题，即时域与频域的“不确定性原理”( 也称测不准原理) 。欲在时域上分辨的愈 细致，则在频域上分辨的愈模糊，反之亦然。因此更合理的方法是把时、频两域结合起 来表示信号。一般来说，时频分析方法具有很强的能量聚集作用， 不需要知道信号频 率随时间的确定关系，只要信噪比足够高，通过时频分析方法就可在时间一频率平面上 得到信号的时间频率关系。因此时频分析主要用来寻找信号的特征，通常采用一些特殊 的变换来突出信号的特征点，更适合用来分析e e g 这样复杂的非平稳信号。目前应用 较为广泛的方法有维格纳分布( w i g n e r v i l l ed i s t r i b u t i o n , w d ) 6 1 和小波变换理论1 7 j 。 1 2 4 其他分析方法 ( 1 ) 人工神经网络【8 】：这是一种模仿神经元结构和神经信息传递机制的信号处理方 法，在e e g 信号处理中主要被用来模式分类，这种方法的优点在于信号的特征可由网络 自己“学习”获得，不必人为的进行提取。 ( 2 ) 混沌分形理论 9 1 ：研究表明，脑电信号具有混沌特性，运用混沌理论研究脑电 信号的混沌动力学特性，有可能提示大脑功能更本质的特性。通过对不同状态脑电信号 分数维值的分析发现，e 一分维分析结果与神经心理学的识别非常一致，表明这种研究 方法是有意义的。 ( 3 ) 独立分量分析( i n d e p e n d e n tc o m p o n e n ta n a l y s i s ，i c a ) 0 0 1 ：i c a 用以解决盲源分 离问题，它以随机变量的非高斯性和相互独立为分析目标，最终是为了从多通道观测数 据中分离出相互独立的信源。我们可把多道脑电信号的的独立分量成分看成是大脑中若 干个“等效源”，这些等效源的输出经脑容体传播到不同的头皮电极位置上。在e e g 信 号处理中i c a 可用来消除噪声和特征提取等。 ( 4 ) 双谱分析i l l l ：此方法包含了频域中各种成分的信息，同时也包括了信号的相位 信息。双谱的综合特征指标已被用于临床脑电监护，用以捕捉通常无法获得的脑电细微 变化，寻获这些变化的起因，并用于表达大脑清醒程度。 大近理工大学硕七学位论文 1 3 国内外研究概况和发展趋势 脑电信号是典型的低频弱电信号，目前用于控制中的脑电信号主要来自头皮表面的 脑电信号，幅值一般在o - - 1 0 0 p v ，频率在o 5 1 0 0 h z 范围内。脑电信号容易被一些肌电信 号干扰，容易产生出一些假信号，所以要对脑电信号进行精确的滤波和识别处理。脑电 信号的分析处理是整个脑电假肢控制系统的关键问题，它的正确性和处理速度直接关系 到系统的性能，现代信号处理方法如小波分析和神经网络分析更适合用于处理脑电信 号，另外还有一些方法专门用来处理脑电信号。 在国内，脑电信号处理和应用技术还没有成熟，很多理论和方法都只是处于实验阶 段，离实际应用存在一定距离，大部分测试是在正常人群中进行的，而在残疾人中进行 的测试较少，并且系统存在通讯速度慢的问题，最高通讯率为3 0 b i t m i n i l “，所以，提高 通讯速度和控制的正确率是需解决的问题，而且现有脑电信号处理系统都处于实验研究 阶段，不适合在假肢中使用。近几年对脑电信号利用的研究发展很快，清华大学的程明 等人实现了利用诱发脑电控制多自由度假手完成倒水动作的过程【l3 1 。随着计算机技术的 发展，基于脑电信号的假肢技术的基础研究和应用研究都有很大进展，基础研究主要集 中在探究和阐明e e g 节律，单个皮层神经元活动以及其他电生理现象的潜在机制，改 善信号的分析处理方法，选择理想的运算方法以及开发更好的系统软件，以便设计出更 快速、更精确、更有效脑电假肢系统。 国外的脑电假肢技术正处于快速的发展阶段。最近，科学家在动物实验上取得很大 进展，已经能够检测提取猴子大脑皮层电位信息，通过信号处理，驱动机器手运动，重 复做出猴子手臂的运动1 1 4 】，其通讯速率已经超过3 2 b i t m i n 。美国的一瘫痪病人通过植入 器记录的思维脑电信号，经过计算机的解码和处理，可以控制一支假手的张开和闭合， 利用机械手臂抓住和移动物体【1 5 】。这也使我们看到了瘫痪病人利用“思想”去控制假肢 运动的希望。 脑电信号假肢的应用研究主要集中在寻求与多个学科进行协作来挖掘其潜在的应 用价值，该系统不仅可以拓宽其在康复领域的应用，还可向军事和娱乐等多个领域发展。 在康复工程领域里，对假肢的研究可谓日新月异。从仅用于装饰作用的人造假手、假腿 到机械牵引式假肢再到具有能动功用的肌电假肢、再造指假肢和神经控制假肢等。其中 单纯具有工艺性的装饰式假肢、机械式假肢和肌电信号式假肢的技术已经比较成熟，特 别是肌电控制式假肢的应用得到了很大的肯定。随着康复领域里智能假肢研究和应用， 人们在寻求控制信号源头时，自然会想到具有巨大潜力的脑电信号。我们知道，现有的 残疾人辅助控制装置( 如肌电信号假肢) 要求使用者还具有部分肌肉活动能力，这类设备 不能用于肌肉完全瘫痪的患者。脑电信号的分析处理还带来了神经生物学的发展，使得 脑电信号的处理及其在假肢中的廊 j 人们对我们的大脑有了更深刻的认识，我们可以从脑电信号中提取很多信息，还可以通 过信号处理从中提取大脑对肢体的运动信息，这正是在康复领域里人们所“梦寐以求” 的控制之源。藏电控制假肢技术的研究涉及神经科学、康复工程与计算机技术等学科。 研究的顺利开展需要多学科多方面人才的协同工作。相信随着研究工作的进一步开展， 脑电假肢技术将日趋成熟。 1 4 本课题的理论和实际意义 脑电信号的处理及其在假肢中应用的研究是生物医学工程、微电子学及智能控制研 究等领域相互融合的结果，其理论和应用的价值不仅仅受限于康复工程领域。 ( 1 ) 新的助残信息交流和控制手段。基于脑电信号的控制系统逐步使得人们利用脑 电信号同计算机或其他装置进行通讯成为可能，可以帮助严重的残疾患者( 例如肌肉萎 缩性硬化、脑干或脊髓损伤) 以及有严重的交流障碍患者恢复控制和交流功能。主要有 三方面的含义，第一，根据人的e e g 信号，建立一种全新的信息通道，实现对智能假 肢、轮椅等辅助设备的控制；第二，帮助部分残疾人利用脑电信号完成打字或其他的个 人电脑输入系统；第三，功能电刺激，在建立新通道的同时，刺激病灶部位肌肉，尽可 能恢复肌肉的功能。 ( 2 ) 新的信息交流控制手段和娱乐方式。基于脑电信号的控制系统还能应用到军事 和娱乐等众多领域，将大大扩展人们控制外界和交流信息的能力，它的出现可能是对传 统的交流控制手段的一个革命，为人们展现一种全新的传递信息手段和娱乐方式，人们 可以进行思维游戏，还可以把e e g 作为一种全新的计算机接i ：3 ，不需要点击鼠标或者 其他身体动作，也不需要使用者说话，就能自如地操作计算机。当然，要使这类系统为 普通大众适用，还有待于脑电记录设备和处理等技术的很大提高。相信在未来，脑电系 统将会给每个人的生活带来一场革命，人们将会看到个全新的世界。 ( 3 ) 脑功能研究领域。人的大脑是一个极其复杂的系统，研究人的思维机理，了解 脑组织的功能，对于开发人的智力，充分发挥人的潜能，进而达到造福人类的目的。它 为大脑开拓了多种新的信息输出渠道，有助于人们对大脑信息传递和控制模式的深入理 解，也为分析脑刺激和神经元相互作用提供了革命性的方法，这些将极大地丰富脑认知 科学和神经信息学的内容，其应用前景将是无限广阔的。 本论文完成的主要工作： ( 1 ) 脑电信号的探索。如果能够从头皮记录到的脑电信号中分离出人的具体意识信 息，那么就能用以控制假肢动作。这样既能克服肌电信号作为假肢控制信息源的局限性， 又能克服由神经信号作为假肢控制信息源带来的有创性。本论文在了解现今国内外此领 6 大连理l 人学硕十学位论文 域内的发展现状后，对脑电信号进行了深入的分析，探索了脑电信号作为假肢控制信息 源的可行性，并选择利用意识任务脑电信号来控制假手的动作。系统控制方案见图1 2 。 ( 2 ) 脑电信号的分析处理。首先对e e g 进行滤波处理，消除背景噪声。为了很好 的表征原始信号，对e e g 进行特征分析，本人提出根据e e g 节律来提取相应频带能量 特征的方法，选取合适的分解尺度对e e g 进行小波包分解，并选取与e e g 节律相对应 的频带信号来提取其能量特征。 在充分了解国内外模式识别发展现状的基础上，本人以b p 神经网络分类器为基础， 进行合理构造，对表征e e g 的特征向量进行分类识别，并取得了较好的分类效果。 ( 3 ) 控制电路的研究。结合电路设计的知识，设计简单的外部控制电路来驱动电机 控制假手的动作。 ( 4 ) 人机界面和程序的设计。能够实现简单的信号处理，并能进行串口通信，把具 体的e e g 指令输出到外部控制电路，进行简单的假手动作实验。 视 觉 反 馈 图1 2 系统控制方案框图 f i g 1 2t h ed i a g r a mo f c o n t r o ls c h e m e so i ls y s t e m 脑电信号的处理及其在假肢中的麻用 2 脑电信号研究 2 1 脑电信号概述 1 9 2 4 年，德国神经精神病学家h a n sb e r g e r ( 1 8 7 3 1 9 4 1 ) 就开始研究人类脑电图，首 次记录到了人类的e e g 。1 9 2 9 年，他发表了他的第一篇研究报告一“人类脑电图”， 这就是现今神经病学中广泛应用的一项技术一脑电图( e e g ) 的发端。 2 1 1 脑电信号产生机理 要了解脑电信号的产生机理，首先要对神经解剖生理有一个概括的了解。人类的大 脑可以分为端脑、小脑、脑干和丘脑四部分。端脑是脑的最高级部位，分为左右大脑半 球。大脑半球表面的灰质层，称为大脑皮质( 皮层) 。这两个大脑半球由神经纤维束连接。 每个大脑半球又可以分为四叶：即额叶、颞叶、枕叶和顶叶。如图2 1 所示。 图2 1 人脑分页示意图 f i g 2 1t h ei l l u s t r a t i o no f c e r e b r u m sp a g i n a t i o n 大脑皮质是很多高级神经活动的物质基础，这些大脑皮质可以分为很多不同的区 域，每个区域具有不同的功能。对于这些不同区域的功能的了解，对于进行研究有很大 的帮助。这些区域的划分如图2 2 所示。大脑的这些不同的区域，在执行相应的功能的 时候，就会产生相应的电信号，这就是脑电信号。脑电信号是大脑半球的生物电活动， 决定着大脑的节律同步活动。这些信号是由上百万的神经细胞产生的，这些神经细胞叫 神经元。通过神经元的突触，每一个神经元都与成百上千个其它的神经元连接。有一些 连接处在兴奋状态，这时就会产生动作电位；而有一些就处在抑制状态，这时会产生休 止电位。每一个神经元都会接受到与它连接的其它神经元发来的信号，当这些信号的和 超过一个阈值的时候，这个神经元就会发出神经脉冲。这些脉冲的传递，就形成了脑电 人连理丁大学硕十学位论文 信号阍。这种单个神经元产生的电信号是不能直接从头皮电极上测量到的。但是，当很 多神经元都在传递信号的时候，这些电信号混合在一起，就可以测量到了。 图2 2 大脑功能区域示意图 f i g 2 2t h ei l l u s t r a t i o no f c e r e b r u m sf u n c t i o na r e a 2 1 2 脑电信号节律 脑电图( e e g ) 是由电极记录下来的大脑细胞群的自发性生物电活动。它是一种复杂 的综合波，包括一些不同的频率分量，脑电图的形状也是因人而异的，而且各个不同的 频率分量在不同的时候有着不同的表现。人类的脑电图中脑波频率一般在o 5 3 0 h z ，通 常按照频率进行分类以表示各种成分，一般将比n 波慢的j 波与0 波统称为慢波，而将 比n 波快的声波和y 波统称为快波。此外，对在特定条件下，如在病理情况下容易出现 的与上述不相同的脑波，则按其波形特征及其所代表的意义分别给予命名，如棘波，尖 慢综合波，顶尖波及三相波等【1 7 l 。国际上的分类标准见表2 1 。 表2 1 脑波按频率的分类( 单位：n z ) t a b 2 1e e gr h y t h m ( u n i t s ：h z l 各种脑电波在临床上代表了不同的大脑活动状况，部分脑电波意义如下【1 8 】： 脑电信号的处理及其在假肢中的府用 a 波：健康成年人以a 节律占优势，睁开眼睛或接收其他刺激时，a 波立即消失而 呈现快波。如果被试者在安静时闭眼，则a 波又重现。枕部a 波数量最多，波幅最大， 波形最整齐，节律性最好。c t 波的频率、振幅、和空域分布等因素是反应大脑机能状态 的重要指标。 卢波：分布于额区及中央区，其次为前中额。随年龄的增长声节律波逐渐增多，老 年以后又逐渐减少。声波可进一步分为用和应，所波的频率约为1 3 2 0 h z ，它与a 波 一样受心理活动的影响，口2 波的频率约为2 0 - 3 0 h z ，它在中枢神经系统强烈活动或紧 张时出现。 0 波：波幅为2 0 - - 4 0 1 t v ，散布于额区、中央区、颞区，项区亦有少量。疲劳状态或 入睡后0 波将增多。 巧波；波幅在2 0 1 u v 以下。散布于额区，只在皮质内发生，而不受脑的较低级部位 神经的控制。在睡眠期间，皮层脑电可出现较多子波。 ，波：幅度小于2 1 x v ，是由注意或感觉刺激所引起的低幅高频波。 图2 3 给出了来自脑电图仪( 无创伤式获取) 上的脑电信号的几种波形图。 p 搜 a 坡 0 渡 s 被 耱渡 0l 23 时问( ；) 图2 3 脑电信号的各种节律波形 f i g 2 3v a r i o u sf r e q u e n c i e sw a v eo f e e g 2 1 3 脑电信号分类 脑电信号可以从头皮或脑皮层表面进行记录，也可以在大脑内部记录特定脑皮层神 经元活动电位。目前，可用于假肢控制的脑电信号可以分为三类：诱发脑电( e v o k e d p o t e n t i a l s ，e p ) ，自发脑电和植入电极信号。表2 2 所示的是几种常用的脑电信号。 大造理j ：大学硕十学位论文 表2 2 典掣脑电信号 t a b 2 2r e p r e s e n t a t i v ee e g 信号名称具体描述 节律，a 节律 ( 自发脑电) 事件相关同步( e r s f 事件相关去同步 ( e r d ) ( 自发脑电) 皮层慢波电位 ( s c p s x 自发脑电) p 3 0 0 ( 诱发电位1 稳态视觉诱发电位 ( s s v e p x 诱发电位) 单个神经元放电记录 ( 植入方式) 节律是g - - 1 2 h z 的白发脑电节律，与返动活动相关，在感 觉运动皮层最大被记录。a 节律是也处于相同的频带自发脑 电节律，但主要在枕部记录。这些节律的幅度都可以通过生 物反馈被改变。 e r s e r d 是与运动相关的，出现在特定频带的信号幅值 增加和减少现象，主要位于感觉运动皮层。人们可以通过生 物反馈学习改变适当频带的信号幅值。这些信号即便当人们 以想象运动替代真实动作即预j 龟动的时候也存在。 脑电信号中从3 0 0 m s 持续到几分钟的大的负电位或正电位。 个人可以通过生物反馈训练产生这种电位。 在事件相关刺激3 0 0 m s 一4 0 0 m s 后出现脑电中的正电位，主 要位于中央皮层区域，属于内部响应，不需要训练 是对由特定频率调制的视觉刺激的响应。它的特征是出现刺 激频率脑电活动的增加。 这种信号的获得需要对受试者植入电极，从而获得来自局部 神经元的响应。受试者训练可以用来实现控制，一个或多个 细胞的自然响应也可以被使用。 ( 1 ) 诱发脑电。在实验研究中，一些技术使用了诱发脑电响应，比如由特定刺激诱 发，通过潜伏期、幅度和位置识别的e e g 信号。诱发脑电信号是依靠对使用者的外部 电生理行为的控制，通过系统特定的刺激装置，产生规律稳定的诱发电位信号，作为系 统的输入。由于该种模式的系统需要刺激装置，因此使用范围受到一定的限制。但是诱 发电位的规律性较强，因此系统工作较稳定，正确率高。目前较成功的具有实时演示功 能的系统大多是基于诱发电位的控制系统。 ( 2 ) 自发脑电。一些使用了特定脑电成分，如特殊皮层位置的特定脑电频率，也即 自发脑电，产生于正常脑功能过程中，与外部刺激无关。自发脑电信号是依赖使用者内 部电生理行为的控制，e e g 信号的不同节律来自大脑皮层的不同运动感觉区域，不需要 刺激装置。因此该种方式的系统提供了比较好的系统模型，适用范围广，具有广阔的应 用前景。由于自发脑电的非平稳性容易受到环境、情绪等因素的影响，特征不显著，因 此该种方式的系统对信号处理方法要求较高，目前的系统分类正确率偏低。 脑电信号的处理及其在假肢中的麻h i ( 3 ) 植入电极信号。与诱发电位和自发脑电不同，植入电极信号是通过头皮将电极 植入到特定的大脑皮层，是直接获取神经元信号，因此是有创的。对于植入式的系统， 需要将微电极、微电极阵列以及芯片等装詈植入人的颅内，将记录到的大脑皮层局部神 经元的活动电位作为系统的输入，因此该方法的信噪比高，特征清晰、准确。但对于如 何将记录电极植入最佳位置、植入电极可以连续工作多长时间、植入电极适合那些人群 以及植入过程的风险性等方面的研究正在进行之中。 本文选择的控制信息源是意识任务脑电信号( 自发脑电) 。基于自发脑电的假肢系统 是非植入式的，e e g 信号是从人的大脑头皮表面获得，信号的获取方式是无创的，不需 要额外的刺激装置和使用者长时问的训练，因此在研究方面受到高度重视，在使用方面 都受到广泛的欢迎，具有更广阔的应用| ；i 景。但是该方式获得的e e g 信号的信噪比较 低，周围环境以及人的精神状态对e e g 信号的影响较大，如何有效提取e e g 中的意识 特征信息并进行准确分类是其中研究的关键。 2 1 4 脑电信号特点 选择合适的特征提取方法和分类算法与啮电信号自身的特点有着密切的关系。一般 来说，脑电信号有以下几个特剧”】： ( 1 ) 脑电信号非常微弱，背景噪声很强，一般e e g 信号只有5 0 斗v 左右，最大 1 0 0 i | t v 。而且往往包含大量的干扰信号成分，例如心电( e l e c t r o c a r d i o g r a m e c g ) 、眼电 等生理信号伪迹；工频干扰、电磁干扰和电极接触不良等原因造成的各种伪差等。因此 脑电信号的提取与处理对检测系统分析系统有很高的要求，包括要求有高输入阻抗、高 共模抑制比、低噪声等放大技术，能从强噪声中提取弱电信号的高质量滤波技术等。 但) 脑电信号是一种随机性很强的非平稳信号。随机性强是由于影响它的因素太多， 其规律又未被认识，所以很多规律只能从统计的角度进行分析。生成脑电信号的生理因 素始终处于变化状态，而且对外界的影响敏感，这使得脑电信号表现出很强的非平稳性。 脑电信号的长度从l s 增至1 0 s ，其平稳性由9 0 降至1 0 ，因此非平稳信号分析方法在 脑电信号处理中具有重要意义。 ( 3 ) 非线性。生物组织的调节机能及适应机能必然影响到电生理信号，使其具有非 线性特点。传统的信号处理技术是建立在线性系统理论分析的基础之上，因此如何减少 非线性带来的误差也是信号处理中需要注意的问题。 ( 4 ) 脑电信号的频域特征比较突出，功率谱分析及各种频域处理技术在e e g 信号 处理中占有更重要的位置。 大连理t 大学硕士学竹论文 2 2 大脑半球的功能定位 大脑在进行不同的意识任务活动时，e e g 存在一定差别，特别是a 波和声波的非对 称性表现出了较强的相关性。如当进行空间想象意识任务时，右侧半脑的n 波和声波成 分偏低，而进行与语言或算术运算有关的意识任务时，右侧半脑的这两种成分明显偏高， 这就意味着人在完成不同类型的意识任务时，记录到的e e g 的某些频率成分在两个大 脑半球的表现存在差异。可以利用e e g 的这种差异，通过模式识别，达到控制假肢的 目的。 解剖学的研究和临床实验的结果表明，人的大脑可以分成两个功能独立的半球，每 个半球都具有相对独立的意识功能，进行一些高级的认知活动1 2 l j 。一般来说，讲话、语 言和运动技巧与大脑左半球的功能有关，而空间技巧则与右半球的作用有关。功能的不 对称不仅成人有，儿童和婴儿也有，并且在某种程度上某些动物也有。近年来，由于医 学、技术和认知科学的快速发展，己经积累了大量的临床数据，为脑不对称性研究提供 了重要的研究资料。现己发现，左半球是言语、音素译码、句法、命名、字母的触觉识 别、阅读、写作、对持续刺激和时间顺序的感知、指、肢、与口腔运动的随意组合，以 及词语的学习和记忆所必不可少的；而右半球则是二维和三维形状的感知、界线定向、 朝向、颜色、空间定位和定向，形状触觉，音乐的和谐与旋律，音乐刺激的音色与强度、 感情色彩与语调形式、自身打扮的能力、歌唱、建造模型，以及对两侧感受野的直接注 意所必须的。总的来说，两个半球的功能具有不对称性，右半球主要负责空间的和有整 体意义的意识活动，而左半球则主要负责语言的和与分析相关的意识任务。表2 3 为人 类大脑左右半球优势对照表。 表2 3 大脑左右半球不对称功能 t a b 2 3a n i s o m e r o u sf i m e t i o n so f l e f lh e m i s h e r ea n dr i g h th e m i s h e r e 脑电信号的处理及其在假肢中的应用 2 3 脑电信号记录方法 上面已经了解了关于脑电信号的一些性质和特点，然而如果不知道在哪个部位安装 电极，用哪种方式记录脑电信号，则不能j 下确分析脑电信号。 关于头皮电极的位置，有许多放置法如m o n t r e a l 、c o h n 及g i b b s 法等。但应用最多 的是1 0 2 0 系统法，即国际脑电图学会建议采用的标准电极安放法1 1 9 1 ，这种安放方法的 特点是：头部电极的位置与大脑皮质的解剖学分区较为一致，电极的排列与头颅大小及 形状成比例，如图2 4 所示。为了便于区分电极与两大脑半球的关系，通常规定右侧用 偶数，左侧用奇数。以从鼻根至枕骨粗隆边的正中失状线为准，在此线左、右等距离的 相应部位定出左、右前额点( f p l ，f p 2 ) 、额点( f 3 ，f 4 ) 、中央点( c 3 ，c 4 ) 、顶点( p 3 ，p 4 ) 和枕点 ( o l ，0 b ) 。前额点位置在鼻根上相当于鼻根至枕骨租隆的1 0 处。额点在前额点之后， 相当于鼻根至| j 额点距离二倍，即鼻枕正中线距离2 0 处，向后中央、顶、枕诸点的间 隔为2 0 ，1 0 2 0 导联系统的命名即源于此。另外有时候记录水平和垂直眼动的眼电图 ( e l e c t r o r e t i n o g r a m ，e o g ) 的电极也被放置，垂直e o g 电极放置于眼的上下部位，水平 e o g 电极放置于两眼与鼻的相邻两侧。 目前常用的电极连接形式有二种： ( 1 ) 使用无关电极的单极导联法。单极导联法是将活性电极放置于头皮上，无关电 极取于耳垂来记录脑电图的方法。通常活性电极连接于第一栅极，无关电极连接于第二 栅极，这样产生于活性电极的阴性电位变化将作为波形朝上阴性波被记录下来。但是要 找到一个完全不活跃的部位作为参考电极几乎是不可能的，只能取距离脑部尽可能远的 身体上的某一点作为零电位点。若选躯干或四肢为相对的零电位点，在脑电图中就会混 进波幅比脑电图大1 0 0 0 倍的心电信号，所以一般只能使用耳垂、鼻尖或乳突部作为零 电位点，参考电极部位一般选两侧耳垂。单极导联的优点在于大致记录到活性电极下的 脑电位变动的绝对值。但头皮上电极与大脑皮层表面之间存在着脑软膜、脑脊液、硬膜、 颅骨、头皮等组织，也就是电极距离皮层表面相当远，因此由活性电极记录到的是电极 下直径3 - 4 c m 范围电活动的总和，产生于局限性部位的小的电位变动则可能因被其周围 脑组织的电活动所掩盖而不能发现。还有缺点就是耳垂或乳突不是绝对零电位点，易混 进其他生物电位干扰。特殊的参考电极还采用将头皮上多个活动电极各通过1 5 k f 2 的电 阻后连接起来，作为参考电极使用，叫作平均参考电极( a v e r a g er e f e r e n