[发明专利]基于场景稳态视觉诱发的脑-肌电控制假肢的装置及方法有效
申请号: | 201410617265.6 | 申请日: | 2014-11-05 |
公开(公告)号: | CN104398325A | 公开(公告)日: | 2015-03-11 |
发明(设计)人: | 张小栋;李睿;田艳举;陈江城;郭晋;刘畅;王贺;石强勇 | 申请(专利权)人: | 西安交通大学 |
主分类号: | A61F2/72 | 分类号: | A61F2/72 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 陆万寿 |
地址: | 710049 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 场景 稳态 视觉 诱发 控制 假肢 装置 方法 | ||
技术领域
本发明涉及生物医学及先进制造技术,具体涉及一种人体假肢的脑-肌电智能控制装置及方法。
背景技术
随着生物机电一体化技术的发展,越来越多的生物电控制方法被应用于智能假肢,根据控制源的不同,可分为肌电控制假肢与脑电控制假肢。肌电信号控制源处理方法简单,信噪比较高,但被测肌肉容易产生疲劳;而脑电信号不依赖于外界环境条件,但其具有分辨率低,随机性强,信噪比低的不足。近年来,国内外学者均对脑电信号作为外部机电设备的驱动控制源产生了浓厚的兴趣。2011年,匹兹堡大学成功实现了通过提取瘫痪病人的运动想象信号,实现了瘫痪病人的简单进食。2012年,浙江大学通过提取猴子脑内的信息,实现了对机械手的控制。
由于传统的视觉诱发范式多采用棋盘格或条栅的翻转刺激模式,容易产生疲劳刺激,甚至诱发癫痫。为此,越来越多研究学者开展了对不同范式脑机接口的研究,其中对稳态视觉诱发范式的研究,作为新兴的研究方向和研究热点得到了极大的关注和推进。
针对残疾假肢的脑电驱动控制,目前国内学者还停留在用运动想象过程或运动识别过程产生的脑电信号作为智能假肢的控制源,并未对基于智能假肢的稳态视觉诱发脑机接口范式进行深入的研究。
发明内容
本发明在传统稳态视觉诱发产生机理的基础上,为了提高系统目标任务的识别率,提出了一种基于场景稳态视觉诱发的智能假肢脑-肌电精密控制方法及装置。其中,基于场景稳态视觉诱发的实验范式,可解决传统视觉诱发过程中易产生视觉疲劳与易诱发癫痫的缺点;同时,引入的脑、肌电相结合的精密控制方法,还可弥补脑电信号分辨率低的缺憾。
为达到以上目的,本发明是采取如下技术方案予以实现的:
一种基于场景稳态视觉诱发的脑-肌电控制假肢的装置,包括佩戴于受试者残疾肢体上智能假肢本体、置于受试者腰部的信号处理单元,其特征在于,还包括置于受试者脑部枕叶区上的脑电采集单元、置于受试者残疾肢体特定肌群表面的肌电采集单元、置于受试者眼睛可视范围内的场景稳态视觉诱发单元,该场景稳态视觉诱发单元对受试者播放经分解及处理后的不同动作场景的闪烁图像,以诱发受试者产生脑电信号及肌电信号,所述脑电采集单元、肌电采集单元与信号处理单元蓝牙无线连接,所述信号处理单元与智能假肢本体内的电机控制单元通过串行通信连接,该电机控制单元发出电机控制命令通过智能假肢本体内的关节电机及机械传动单元对假肢本体实现三自由度驱动。
上述方案中,所述的场景稳态视觉诱发单元为计算机显示器、电视屏幕、手机或平板电脑之一。所述信号处理单元采用便携化的微处理器BenQS6。所述脑电采集单元采用自带放大滤波的专用便携化脑电帽EMOTIV,并选取国际标准10/20下的O1,O2通道信号,所述肌电采集单元采用KMS无线表面肌电器件,采集特定肌群表面肌电信号,并通过自带软件进行放大滤波。所述智能假肢本体中设有力传感器和触滑觉传感器。
一种基于场景稳态视觉诱发的脑‐肌电控制假肢的方法,采用前述装置实现,其特征在于,包括下述步骤:
(1)为受试者佩戴脑电采集单元与肌电采集单元,脑电采集单元拾取受试者脑部枕叶区脑电信号,肌电采集单元拾取受试者残疾肢体特定肌群表面上的肌电信号;
(2)事先在场景稳态视觉诱发单元中植入一日常简易操作至少四个分解的动作场景图像,每一个动作场景图像经过灰度处理后,分别得到两张黑白分明的反转色图片,交替变化呈现在受试者面前进行视觉诱发;其中,不同动作场景中的反转色图片采用不同频率的脉宽调制,所述两张黑白分明的反转色图片交替变化的频率,也即闪烁频率与该组图片的脉宽调制频率相同;
(3)受试者注视场景稳态视觉诱发单元顺序发出的多个动作场景的闪烁图像,诱发受试者大脑产生操作意图,脑电采集单元与肌电采集单元同步采集脑电、肌电信号,经预处理后,送入信号处理单元,信号处理单元对脑电信号采用小波包与公共模式相结合的算法对α、β频带进行重构,提取脑电信号的特征量,采取模糊神经网络算法对脑电特征向量进行模式识别,识别结果包含相应动作场景图像的多个模式;采取时域分析法对肌电信号进行特征提取,采取LDA算法对肌电信号的特征量进行模式识别,划分肌力大小等级,进行精密判断,判断结果通过串口通信协议将识别结果传送到三自由度的智能假肢电机控制单元;
(4)智能假肢电机控制单元收到识别结果信号后,通过关节电机及机械传动单元驱动智能假肢本体完成相应的目标动作。
上述方法中,所述的智能假肢本体完成目标动作后,通过力、触滑觉传感器以及视觉信息,对信号处理单元进行反馈,实现智能假肢的精密自适应控制。
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