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论文范文:基于脑机接口技术的上下肢康复系统研究

时间:2022-06-23来源:康复医学

脑神经系统疾病中以脑卒中最为常见,这是一种由脑内神经受损或缺失而导致的脑 血管疾病。卒中患者发病后常伴有吐字不清、失语、肢体麻木无力或行动困难等症状, 严重时还可能引起偏瘫、死亡等。运动功能障碍是脑卒中患者发病后常见的临床症状之 一,因失去肢体行动能力生活无法自理,给患者生活及家属照料带来了极大的困扰。 对存在肢体运动功能障碍的患者,传统的运动疗法主要依靠人工帮助患者活动其受 损肢体,这对患者因长时间瘫痪导致肌肉萎缩、神经退化具有较好的防护作用。但是这 种方法需要投入大量人力和财力,康复成效只能依据医师经验进行主观评定,缺乏科学 和系统的评估。康复器械的出现解决了医师匮乏的问题,以机械外力代替人工,能够更 加快速、精准的帮助患者完成肢体康复训练,但是这种被动式的康复运动对患者受损的 脑神经疗效较低,而且恢复周期长。本文提出了一种基于脑机接口技术的上下肢康复系 统,有效融合了传统机械运动疗法和神经疗法的优点,尤其是脑控康复训练系统的设计, 能够使患者在康复训练的同时,修复其受损的中枢神经,重建体内神经通路,对脑部神 经功能恢复具有重要作用。本文主要研究内容如下: 1. 阐述本文的研究背景及目的,就卒中后肢体运动功能障碍介绍了国内外康复训练 系统的研究现状,以及本系统的研究意义与推广价值。 2. 介绍康复医学的理论基础知识,对大脑可塑性研究进行分析,制定本系统的评定 标准。 3. 设计系统的整体框架,包括系统功能实现、本体结构设计及优化、控制方案选择、 硬件设备选型及采购、人机交互界面和通讯功能设计等。首先,根据患者需求分析,系 统设计主动、被动、脑控及助力四种康复模式。其次,根据系统所要实现的功能,分析 系统的机械结构特点,确定控制方案,并设计系统的硬件结构,同时对上肢系统的电机 同轴、系统阻尼力等问题进行研究分析。最后,搭建硬件平台,实现系统速度及方向变 化的柔顺控制。 4. 开发基于运动想象 BCI 技术的脑控康复训练系统,介绍脑机接口的原理及组成, 分析脑控康复系统的可行性。同时,以脑电信号为信号源,对信号的产生、采集、处理 及输出控制四个环节进行研究分析,并着重研究黎曼空间算法对脑电信号的特征提取及 模式分类。 5. 通过一系列实验,验证系统的可行性及有效性。通过控制器编程软件平台对底层 I 山东建筑大学硕士学位论文 控制程序的可行性进行仿真验证,包括速度、方向变化时的柔顺控制 HMI 仿真。系统可 行性从脑电信号分类准确率及康复系统运行过程中的误动作率两方面进行分别论证。系 统有效性实验则通过与山东中医药大学附属医院康复科合作完成,对卒中导致上肢运动 功能障碍的患者进行临床实验,最终评定系统的有效性。 本文所研究的康复系统在脑神经康复领域具有较广阔的应用前景。论文中提到的运 动想象 BCI 技术能够使患者在主动康复意识的基础上完成肢体的康复训练,这种自发性 的 EEG 信号可以更好地修复患者受损的脑区神经,达到重建体内神经回路的目的。
脑卒中,运动功能障碍,脑机接口,运动想象,神经修复
脑神经系统疾病中以脑卒中最为常见,这是一种由脑内神经受损或缺失而导致的脑
血管疾病。卒中患者发病后常伴有吐字不清、失语、肢体麻木无力或行动困难等症状,
严重时还可能引起偏瘫、死亡等。运动功能障碍是脑卒中患者发病后常见的临床症状之
一,因失去肢体行动能力生活无法自理,给患者生活及家属照料带来了极大的困扰。
对存在肢体运动功能障碍的患者,传统的运动疗法主要依靠人工帮助患者活动其受
损肢体,这对患者因长时间瘫痪导致肌肉萎缩、神经退化具有较好的防护作用。但是这
种方法需要投入大量人力和财力,康复成效只能依据医师经验进行主观评定,缺乏科学
和系统的评估。康复器械的出现解决了医师匮乏的问题,以机械外力代替人工,能够更
加快速、精准的帮助患者完成肢体康复训练,但是这种被动式的康复运动对患者受损的
脑神经疗效较低,而且恢复周期长。本文提出了一种基于脑机接口技术的上下肢康复系
统,有效融合了传统机械运动疗法和神经疗法的优点,尤其是脑控康复训练系统的设计,
能够使患者在康复训练的同时,修复其受损的中枢神经,重建体内神经通路,对脑部神
经功能恢复具有重要作用。本文主要研究内容如下:
1. 阐述本文的研究背景及目的,就卒中后肢体运动功能障碍介绍了国内外康复训练
系统的研究现状,以及本系统的研究意义与推广价值。
2. 介绍康复医学的理论基础知识,对大脑可塑性研究进行分析,制定本系统的评定
标准。
3. 设计系统的整体框架,包括系统功能实现、本体结构设计及优化、控制方案选择、
硬件设备选型及采购、人机交互界面和通讯功能设计等。首先,根据患者需求分析,系
统设计主动、被动、脑控及助力四种康复模式。其次,根据系统所要实现的功能,分析
系统的机械结构特点,确定控制方案,并设计系统的硬件结构,同时对上肢系统的电机
同轴、系统阻尼力等问题进行研究分析。最后,搭建硬件平台,实现系统速度及方向变
化的柔顺控制。
4. 开发基于运动想象 BCI 技术的脑控康复训练系统,介绍脑机接口的原理及组成,
分析脑控康复系统的可行性。同时,以脑电信号为信号源,对信号的产生、采集、处理
及输出控制四个环节进行研究分析,并着重研究黎曼空间算法对脑电信号的特征提取及
模式分类。
5. 通过一系列实验,验证系统的可行性及有效性。通过控制器编程软件平台对底层
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控制程序的可行性进行仿真验证,包括速度、方向变化时的柔顺控制 HMI 仿真。系统可
行性从脑电信号分类准确率及康复系统运行过程中的误动作率两方面进行分别论证。系
统有效性实验则通过与山东中医药大学附属医院康复科合作完成,对卒中导致上肢运动
功能障碍的患者进行临床实验,最终评定系统的有效性。
本文所研究的康复系统在脑神经康复领域具有较广阔的应用前景。论文中提到的运
动想象 BCI 技术能够使患者在主动康复意识的基础上完成肢体的康复训练,这种自发性
的 EEG 信号可以更好地修复患者受损的脑区神经,达到重建体内神经回路的目的。
关键词:脑卒中,运动功能障碍,脑机接口,运动想象,神经修复
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ABSTRACT
Stroke is the most common cranial nervous system disease, which is a cerebrovascular
disease caused by damage or loss of nerves in the brain. Stroke patients are often accompanied
by symptoms such as slurred speech, aphasia, numbness, weakness, or difficulty in movement.
In severe cases, they may also cause hemiplegia and death. Motor dysfunction is one of the
common clinical symptoms after the onset of stroke patients. Because of the loss of physical
mobility, they are unable to take care of themselves, which brings great troubles to the lives of
patients and the care of their families.
For patients with limb motor dysfunction, traditional exercise therapy mainly relies on
artificial help to move the injured limbs, which has a better protective effect on the patients'
muscle atrophy and neurodegeneration caused by prolonged paralysis. However, this method
requires a lot of manpower and financial resources, and the effectiveness of rehabilitation can
only be evaluated subjectively based on the experience of doctors, and lacks scientific and
systematic evaluation. The emergence of rehabilitation equipment solves the problem of the
lack of physicians. The use of mechanical external forces instead of artificial forces can help
patients complete limb rehabilitation training more quickly and accurately. However, this
passive rehabilitation exercise has a lower effect on the damaged brain nerves of the patient
and restores it. The cycle is long. This article proposes a rehabilitation system for upper and
lower limbs based on brain-computer interface technology, which effectively combines the
advantages of traditional mechanical movement therapy and neurotherapy, especially the
design of the brain-controlled rehabilitation training system, which enables patients to repair
them while recovering. The damaged central nervous system rebuilds nerve pathways in the
body and plays an important role in the recovery of brain nerve function. The main research
contents of this thesis are as follows:
1. Introduced the research background and purpose of this article, including the
introduction of the current research status of rehabilitation training system, explaination of the
theoretical significance and promotion value of rehabilitation system on post-stroke limb
motor dysfunction
2. Introduced the basic knowledge of rehabilitation medicine theory, analyzed the
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research of brain plasticity, and formulated the evaluation standard of rehabilitation system.
3. designed the overall framework of the proposed rehabilitation system, including
system function realization, ontology structure design and optimization, control scheme
selection, hardware equipment selection and procurement, human-computer interaction
interface and communication design, etc.
4. Developed a brain-controlled rehabilitation training system based on motor imaging
BCI technology, introduced the principle and composition of the brain-computer interface, and
analyzed the feasibility of the brain-controlled rehabilitation system. At the same time, using
electroencephalogram (EEG) as the signal source, the four links of signal generation,
acquisition, processing and output control are studied and analyzed, and the Riemann space
algorithm is focused on the feature extraction and pattern classification of EEG signals.
5. The feasibility of the underlying control program is simulated and verified through the
controller programming software platform. The feasibility of the system is demonstrated
separately from the accuracy of EEG signal classification and the rate of misoperation during
the operation of the rehabilitation system. The effectiveness of the system was tested in
collaboration with the Rehabilitation Department of the Affiliated Hospital of Shandong
University of Traditional Chinese Medicine. Clinical experiments were conducted on patients
with upper limb motor dysfunction caused by stroke, and the effectiveness of the system was
finally evaluated.
The rehabilitation system studied in this article has broad application prospects in the
field of neurological rehabilitation. The motor imagination BCI technology mentioned in the
thesis can enable patients to complete limb rehabilitation training on the basis of subjective
consciousness. This spontaneous EEG signal can better repair the patient’s damaged brain
nerves and achieve the reconstruction of the body’s neural circuit purpose.
Key Words: stroke, motor dysfunction, brain-computer interface, rehabilitation
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目 录
摘 要 ......................................................................................................................I
ABSTRACT........................................................................................................ III
第 1 章 绪 论
1.1 课题研究背景 ..................................................................................................................1
1.2 课题研究目的 ..................................................................................................................2
1.3 研究现状 ..........................................................................................................................2
1.3.1 国外研究现状...........................................................................................................2
1.3.2 国内研究现状...........................................................................................................4
1.4 理论意义与推广价值 ......................................................................................................5
第 2 章 康复医学理论及评价标准
2.1 康复医学理论基础 ..........................................................................................................7
2.1.1 中枢神经系统康复理论...........................................................................................7
2.1.2 大脑可塑性研究.......................................................................................................8
2.2 康复评价标准 ..................................................................................................................9
2.2.1 康复评价内容...........................................................................................................9
2.2.2 康复评价指标.........................................................................................................10
2.3 本章小结 ........................................................................................................................12
第 3 章 系统总体设计
3.1 系统功能设计 ................................................................................................................13
3.1.1 康复训练模式..........................................................................................................13
3.1.2 安全防护功能.........................................................................................................14
3.2 系统本体结构设计 ........................................................................................................15
3.3 主要硬件设备选型 ........................................................................................................18
3.4 系统控制方案设计 ........................................................................................................22
3.4.1 系统上位机方案设计..............................................................................................23
3.4.2 系统硬件方案设计..................................................................................................26
3.5 本章小结 ........................................................................................................................36
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第 4 章 脑控康复系统
4.1 脑机接口介绍 ................................................................................................................37
4.1.1 脑机接口原理及组成..............................................................................................37
4.1.2 脑机接口的分类......................................................................................................37
4.2 脑控康复系统设计.........................................................................................................38
4.2.1 运动想象 EEG 信号 ...............................................................................................39
4.2.2 信号采集.................................................................................................................39
4.2.3 信号处理.................................................................................................................40
4.2.4 输出控制.................................................................................................................43
4.3 本章小结 ........................................................................................................................44
第 5 章 系统实验及结果分析
5.1 底层程序可行性实验验证.............................................................................................45
5.1.1 MPV5 软件介绍 ......................................................................................................45
5.1.2 HMI 仿真 .................................................................................................................46
5.2 系统可行性实验 ............................................................................................................49
5.2.1 EEG 信号分类算法离线实验 .................................................................................49
5.2.2 康复车误动作实验..................................................................................................51
5.2.3 系统整体性能实验..................................................................................................52
5.3 系统有效性实验 ............................................................................................................54
5.3.1 脑电地形图..............................................................................................................54
5.3.2 康复临床实验..........................................................................................................55
5.4 本章小结 ........................................................................................................................58
第 6 章 总结与展望
6.1 研究总结 ........................................................................................................................59
6.2 研究展望.........................................................................................................................60
参考文献 ............................................................................................................. 61
后 记 ................................................................................................................... 66
攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 ......................................................... 67
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第 1 章 绪 论
1.1 课题研究背景
脑卒中,又名“中风”,是常见的脑血管疾病之一,具有发病率高、致残率高、治愈
率低等特点[1]。中风患者发病后,极少数患者可以通过传统的康复治疗恢复健康,而绝
大多数患者则丧失部分肢体运动功能,甚至导致偏瘫[2,3]。据数据显示,截止 2019 年年
底,全球中风患者高达 800 多万,而这一数字正以 150 万/年的速度持续增长,脑卒中已
经严重危害到人类健康[4]。
运动功能障碍是卒中患者发病后常见的临床症状,患者大脑中枢神经受到损害或压
迫,最终导致肢体失去大脑控制,这就使得患者的活动能力受到很大限制,对其生活、
工作和精神都产生了一定影响。同时,患者生活无法自理,需要家人陪伴,也为家庭带
来了较大的照料负担。及时有效的康复训练,可以使患者逐渐恢复大脑对肢体的控制,
重拾自信,获得健康,返回社会。
早期临床医学上,手术和药物治疗是脑卒中患者常采取的治疗程序。随着康复医学
水平的不断提高,运动疗法成为脑卒中患者康复治疗的主要方式[5,6]。传统运动疗法主要
依靠康复医师一对一地对患者进行按摩推拿,以活动患者受损肢体为主,这对患肢因长
时间瘫痪导致肌肉萎缩、神经退化具有较好的防护作用。但是这种康复治疗需要专业的
按摩医师和大量的时间、财力,同时缺少科学、系统的评估,不适用于大多数患者。另
一种常见的运动康复训练为机械辅助疗法,以机械外力代替康复医师,通过机械设备带
动患者肢体运动,这种康复方式在一定程度上减少了人力和物力的投资,也是现下比较
流行的康复疗法[7-10]。然而,以上两种康复方式都只能使患者受损的肢体被动的进行康
复运动,无法对其受损的大脑中枢神经形成反馈和修复,康复成效较低,恢复较慢。
随着脑科学研究的不断发展,脑机接口(Brain- Computer Interface,BCI)技术的广
泛应用为治疗大脑神经疾病提供了一种新的研究方向。BCI 能够检测并识别大脑神经的
活动信号,获取脑部思维信息,通过在大脑与外界之间建立某种联系,实现大脑与外界
环境的信息互换。一方面,BCI 通过探测并识别脑部神经元活动信号,将大脑的思维意
图转换成计算机语言,由计算机控制机械设备带动肢体完成相应指令动作;另一方面,
BCI 通过感官或认知事件刺激大脑相应的中枢神经,对产生的动作进行反馈,从而模拟
肢体的主观运动,以实现患者在康复运动的同时,使其受损脑区功能及体内的神经通路
得到可塑性修复和重建[11-17]。
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1.2 课题研究目的
通过研究脑卒中患者发病后导致肢体运动功能障碍的原因,本文引进先进的 BCI 技
术,旨在研究一款可以辅助患者完成肢体主动训练的康复系统。该系统能够使患者在康
复训练的同时,修复其受损的中枢神经,重建体内的神经通路,为肢体运动功能障碍患
者提供更加科学、有效的康复训练疗法。
系统主要目的包括以下几点:
(1)以机械外力代替康复医师,辅助患者完成患肢的主/被动康复训练。一名康复
医师可操作多台康复仪器,可同时辅助多名患者应用系统完成康复训练,解决了医师资
源匮乏的问题,减少人力、物力和财力的投资,降低成本。
(2)系统设有主动、被动、脑控和助力等多种操作模式,满足不同阶段的患者需求。
(3)相对医师提供的训练参数系统设定更加准确,并且在康复训练的过程中系统实
时反馈相关数据,能够让患者对自己的康复情况有所了解,为患者增添康复信心。系统
可靠性较高,并能够实现可重复锻炼。
(4)引进先进的 BCI 技术,将传统的被动康复疗法转换为主动康复训练,有效地
提高患者肢体的运动肌能,修复受损的脑神经区域,逐步重建原来的神经通路。
1.3 研究现状
国内外现有的康复仪器大都存在着与患者互动性不好等缺点,这也是临床医学上康
复仪器受到限制的主要原因。近年来,机器人技术发展迅速,在医疗领域的应用更是取
得了较大的突破,以医用机器人技术为主的各项研究和使用,为脑卒中等疾病患者的健
康恢复提供了新的康复方法。
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是以认知大脑为基础的研发学科,能够将人
的大脑和机器智能融合在一起,形成人机交互式混合智能。这种智能具有人脑所独有的
决策、思考、学习、能动性、纠错与行动能力等特质,同时具有机器智能精准记忆、快
速检索、大规模处理数据、高精度计算等优势,能够实现更高等级的智能[18]。BCI 是人
机混合智能发展的核心技术,在康复医学等领域,具有广泛的应用。BCI 技术的研究与
发展引起国内外众多科学家和研究学者的关注和重视。
1.3.1 国外研究现状
康复机器人作为新兴产业在医学领域得到了广泛应用,它为康复医学的发展提供了
新的研究方向。20 世纪 90 年代,自动化技术开始兴起,并逐渐应用于康复医疗设备上,
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其高度自动化、工作效率高等优点,使康复机器人在帮助患者康复训练过程中具有更大
的成效。
1995 年,麻省理工团队研究开发了 MIT-MANUS,这是世界上首台定义完整的上肢
康复机器人。如图 1.1 所示,系统机械臂与计算机相连,是一个具有两个自由度的五连
杆机构,可以帮助中风患者完成肩、肘等部位的康复训练任务。此外,系统还具有虚拟
现实等功能。康复训练过程中,患者将手臂固定在机械臂上,跟随系统规划好的路线完
成肩、肘等部位的康复训练,同时计算机可实时反馈患者肩、肘部的运动轨迹,让患者
对康复训练任务有了更加清晰明了的认识[19]。
图 1.1 MIT-MANUS 系统 图 1.2 MOTOmed 康复训练器
图 1.2 是由德国 RECK 公司研制开发的 MOTOmed 康复训练器,设有主动、被动和
助力三种康复模式。通过机械设备带动患肢运动称为被动训练,主要适用于患者初期,
以增强肢体本体感觉、活动关节、改善肌肉挛缩为目的;主动训练就是患者在不依赖任
何外力的情况下,克服阻力独立完成肢体训练的操作,一般适用于患者恢复的中后期,
主要以增强肌肉力量为主。助力训练是一种辅助操作,适用于肢体尚存部分肌力的患者。
患者先是根据肢体恢复情况首先进行主动运动,当无法继续训练时电机介入协助完成剩
余的康复训练任务[20-22]。
起初,BCI 技术主要应用于助残领域,以识别脑思维的独特优势帮助残障患者重新
获取基本的生活能力,比如应用 BCI 智能语音系统表达诉求,使失语患者与外界实现交
流,利用 BCI 智能轮椅使肢体残疾患者重新获得自由行动的能力等[23-27]。2017 年,科学
狂人埃隆·马斯克(Elon Musk)创办了 Neuralink 公司,致力于脑疾病的研究,公司计划
四年内研究出首个改善脑部疾病的 BCI 设备,同时还将继续研究植入神经接口技术,通
过开发高生物神经植入技术,将人工智能成功的植入人的大脑,使智能人脑机成为现实。
随着 BCI 技术的深入研究与快速发展,越来越多的 BCI 产品开始应用于康复医疗、军事、
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教育等众多领域,尤其在康复医学领域,BCI 通过检测脑神经的活动,识别脑思维信号,
将患者的主观意图通过机器语言表现出来,对脑神经受损的患者具有较好的神经修复和
体内回路重塑等疗效。格拉茨技术大学基于 BCI 技术研制出一款协助手瘫患者完成生活
日常动作的系统,通过控制功能性电刺激设备实现了喝水等一系列操作,被认为是 BCI
应用中的里程碑事件;在 2014 年巴西世界杯足球赛开幕式上,一名腰下全瘫的参赛选手
借助 BCI 技术控制下肢完成了开球表演,这一举动轰动世界[28]。
1.3.2 国内研究现状
国内康复技术的研究相对起步较晚,主力军以各大高校和从事康复医学研究的科研
工作者为主。近年来,康复市场对智能康复设备的需求量日益增加,国家也开始大力扶
持康复治疗行业,使得许多高新技术企业纷纷涉足康复领域,推动了康复医学研究的发
展。
自 2000 年以来,许多清华大学的科研工作者在康复医学领域进行了大量的探索和研
究,也取得了不少成果。其中,以季林红团队研发的适用于中风患者上肢训练的康复机
器人最具代表性。如图 1.3 所示,该设备是一个 2 自由度(大、小臂)的平面连杆机构,
由两台伺服电机带动大、小臂运动,可以实现大、小手臂的自由运动和复合运动。此外,
系统设有多种康复模式,为患者提供了更多的选择性[29]。
图 1.3 上肢康复训练机器人 图 1.4 宝达华上下肢自动康复机
图 1.4 展示了北京宝达华公司研制的上下肢自动康复机[30]。该机器能够对患者的上、
下肢分别进行康复训练,与患者接触的部位设有手托板和脚盒,连接装置采用双曲柄机
构,能够使动力传递更柔顺、系统运行更稳定。为避免患者在训练过程中造成二次伤害,
系统设有防痉挛保护功能。同时,康复训练过程中与训练相关的参数指标可实时反馈到
显示屏上,方便康复医师掌握患者康复动态,通过康复评定结果制定更科学的康复方案。
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2014 年,天津大学以中风全瘫患者为研究对象,应用 BCI 技术研制出全球第一台用
意念控制肢体运动的人工神经康复系统,命名为“神工一号”,如图 1.5 所示。该系统是
在传统物理疗法基础上,应用 BCI 技术在患者体外搭建了一条神经通路,通过解码大脑
的思维意图,将脑电信号转换成机器语言,最终模拟神经冲动电刺激完成了相应肢体的
康复运动[31]。
(a)“神工一号”机器人系统 (b)“神工一号”系统原理
图 1.5 "神工一号"机器人系统
2018 年孔万增团队研发了一种基于 BCI 运动想象技术的嵌入式康复系统[32]。该系
统融合了运动想象疗法和机械康复设备的优势,具有开发周期短,升级速度快等优点。
国内外的这些设备系统虽然在脑卒中患者的康复训练过程中已有部分疗效,但其成
本较高,系统运行稳定性较差,在脑电信号分类处理的准确率和处理器执行速度上都有
待提高。针对目前基于 BCI 技术的康复设备存在的问题,本文以脑卒中后存在运动功能
性障碍的患者为研究对象,开发了基于脑机接口技术的上下肢康复系统。该康复系统是
在传统康复车的基础上进行的升级改造,有效降低了生产成本。同时本系统具有主动、
被动、脑控和助力等多种工作模式,满足不同阶段患者的康复需求。在脑控模式下,系
统采用基于黎曼空间的运动想象脑电信号分析处理算法,具有较高的分类准确率。一系
列离线与在线实验结果验证了本系统的可行性与有效性。
1.4 理论意义与推广价值
BCI 作为新兴的人机接口技术,其研究意义重大,尤其在康复医学领域有着广阔的
应用前景。将 BCI 技术应用于患者的康复治疗中,在传统的康复仪器中增加了大脑的控
制功能,把完全被动式的肢体运动转换成患者有意识的主动康复,有效地将神经疗法和
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运动疗法融合在一起,提高了患者主观能动性。BCI 通过在患者体外搭建人工神经通路,
模拟大脑支配肢体运动的过程,使患者通过思想来控制外界设备带动肢体运动。此外,
BCI 还可在患者中枢神经系统中形成反馈,促进脑神经修复,并重新建立受损的神经通
路,提高康复疗效[33-40]。
该系统的研发,可以代替或辅助康复医师帮助患者完成康复训练,有效解决了现有
康复医师资源匮乏的问题,为患者提供了一种高效、科学的康复途径。同时,一名康复
医师可以同时操作多台机器,一对多的为患者进行辅助康复训练,大大提高了康复治疗
的效率。
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第 2 章 康复医学理论及评价标准
2.1 康复医学理论基础
康复,直译为“恢复健康”、“伤口复原”等,是指应用各种手段措施帮助患者改善病
情、提高生活质量、重新获取生活自理的能力。随着社会的进步与发展,康复的含义也
在不断发生改变,康复不单指疾病本身的复原,而且更重视患者的生活状态,旨在从心
理、生理、社会等多个方面帮助患者进行全面的康复。
康复医学是一门涉及基础理论、评估和治疗等多方面内容的学科。开展以疾病、残
疾等患者功能障碍为主体的研究,可以弥补功能缺失等问题,通过预防、诊断、评定、
治疗和训练等方式,可以提高患者各方面的功能[41]。
2.1.1 中枢神经系统康复理论
中枢神经系统(Central Nervous System,CNS)是脊椎动物最为复杂和严密的一种
调节器官,它既可以控制感觉知觉、情绪调节和机体维持等基本神经活动,也能对思维、
认知和意识等高级神经活动产生作用[42-45]。CNS 中,大量的神经细胞聚在一起形成了神
经网络,其主要功能是传递、存储和处理信息,产生各种神经活动信号,支配肢体的行
为活动。当 CNS 受到损伤后,神经细胞受损、缺失或死亡,往往会伴随着神经功能的严
重损害,诱发各种临床症状,如偏瘫、失语、残疾或昏迷等,甚至导致死亡,不同部位
受损其临床表现也会不同。神经系统损害后主要临床表现如下:
1. 运动功能障碍(动作失调):神经元受到损伤后,由其控制的神经肌肉出现弛缓
性麻痹,自主运动、肌肉收缩能力和反射活动都会消失,而关节活动的肌力失衡会造成
某些畸形的出现。随着时间的推移,肌肉因长时间得不到运动逐渐萎缩,从而导致身体
各部分功能完全瘫痪。
2. 感觉神经失调:皮肤的感觉神经包括触觉和痛觉,当感觉神经发生断裂时,它所
支配的皮肤上的感觉神经就会消失。当感觉神经系统损伤时,往往伴有感觉减退、异常
等症状。
3. 言语障碍:言语中枢神经是人类言语能力的生理基础。其功能在于控制人的语言
行为,实现人与外界的信息交流,当该部位受到损害时,人们的语言行为就会出现障碍,
如失语症等。
数百年来,CNS 受损后功能无法恢复已经成为公认的定论。而临床医学上,部分脑
梗死、脑出血、偏瘫等病症患者通过治疗又逐渐恢复健康,这让很多学者对神经元不能
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再生的结论提出质疑。针对这一质疑最流行的解释是中枢神经受损后,功能正常的神经
元代替了坏死的神经元,这种代偿使机体逐渐恢复了功能。
1960 年美国生物学家约瑟·奥特曼通过实验发现:在成年哺乳动物的大脑内可能会
有新神经元的生成,但这种观点并未引起关注。直到 1980 年,纽约神经学家 Fernando
Nottebohm 再次通过大量实验证实,在鸣禽动物的大脑中确实有新神经细胞产生,而且
发挥了一定的作用。1989 年,美国率先启动了全国范围的脑学研究项目,计划在
1990-2000 年的十时间内,制定了旨在发展右脑的“零点工程”。此后,大量的实验数据不
断地出现。1998 年,科学家首次以实验数据表明,在死于癌症的成人大脑中,发现了标
有 5-溴脱氧尿苷(BrdU)的新生神经元。2013 年卡洛林斯卡研究所的研究人员分析了 55
位死者脑组织的单个神经细胞,发现在人类大脑海马区域中每天都会有 700 个新的神经
细胞产生,这一结论振奋了学术界。人脑中的关键区域—海马,已被证实与多种生理过
程有关,这些生理过程包括学习、记忆、运动等,同时海马区域的变化与各种神经疾病
也存在一定的关联。假如大脑能够通过生成新的神经元来自我更新,那么改善先天性再
生能力以恢复受损大脑的活动将成为一个可行的途径。伦敦大学神经生物学家 JackPrice
最近的一项研究表明:直接向大脑注射干细胞,可以帮助诱导受损的大脑复原,用以增
强大脑自我复原的能力。这一系列的实验结果将人类大脑可再生的理论推向了一个新的
高度[46]。
2.1.2 大脑可塑性研究
大脑的可塑性指的是大脑能被环境和经验所改造,并且能够在外部环境和经验的影
响下,对大脑的结构和功能进行塑造性的改造[47]。
人的大脑是由神经细胞和突触相互连接在一起形成的复杂网络,具有大规模并行性、
结构多样性等特点。神经网络中,神经元是大脑的计算引擎,它们能够平行地接收来自
成千上万个连接树突的突触传递来的信号。神经元突触之间的信息传递和神经元之间的
相互作用,是神经系统中最基本、最特殊的一种存在形式,也是神经网络发挥生理功能
的基础,而神经元的活动异常是导致神经系统疾病的重要原因之一。研究表明,神经元
间突触连接强度的变化是学习记忆的物质基础,故此提出了突触可塑性理论,即神经元
间突触连接强度的变化与神经元的活动密切相关。
在对帕金森病的研究中,意大利学者发现:在疾病发生的早期,运动学习会产生一
种新的细胞记忆机制。这项研究结果于 2017 年 12 月 21 日发表在国际学术期刊《Brain》
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上。利用动物模型,研究小组发现了纹状体神经元的运动学习细胞的特征,在运动学习
初期,纹状体神经细胞会对抑制性刺激产生反应,同样的抑制性刺激也会在未训练的动
物或达到正常行为的动物身上引起神经细胞的抑制。由此认为,纹状体神经细胞在运动
学习的初始阶段改变了其电特性,使新输入的刺激与之前的刺激相结合,从而优化运动
的表现。这种“标记”机制在学习结束后就不再需要了,所以神经元会回到原来的状态,
从而阻碍了抑制性电刺激的产生[48-53]。
近几年来,大脑可塑性研究发展迅速,已广泛应用于各个领域。研究表明,神经系
统在个体的发育和成长过程中都是可塑的,在孩子的早期教育中,根据影响大脑可塑性
的各种因素,提供相应的干预措施和教育方案,对大脑发育具有积极作用,有针对性地
开发大脑的潜在机能,可以更加全面、有效地促进脑的整体发育[54]。脑可塑性研究为脑
神经损伤、缺失等患者的康复治疗提供了重要的理论依据。人类中枢神经系统可塑性表
现在损伤的神经细胞轴突可以在某个方向上再生,并将突触与功能之间的联系重新建立
起来,产生一系列复杂的代偿过程。
2.2 康复评价标准
康复医学中,康复评价是患者康复治疗过程中最重要的环节之一,具有重要的理论
研究意义。就整个康复治疗过程而言,康复评价分为三个阶段,即早期评价、中期评价
和后期评价。早期评价发生在病人住院初期,主要用以了解病人发病原因、身体损伤程
度、机能基本状况及康复潜在能力等问题,并以此为其制定康复计划和目标;患者康复
训练过程中,中期评价可以评定其康复治疗的效果和功能改善的程度,同时,医师根据
康复评定反馈的结果为后续的康复方案补充或修改;后期的康复评价通常是在患者完成
全部康复治疗方案后,以整个治疗方案和机能恢复程度为评定对象做出准确的医学评定,
为病人进一步的康复治疗和重返社会提供建议[55]。
医师根据康复评价的结果,可以判断出病人是否存在功能障碍,确定其位置、范围
及受损程度等,了解病人受损部位与正常标准的差异,为病人的进一步治疗提供基本依
据,并有针对性的为其制定治疗方案;同时,根据患者对不同治疗效果的反馈,医师可
以不断完善患者后期的康复方案,以确定更适合患者个体的、具有最佳康复效果的治疗
方案。
2.2.1 康复评价内容
康复评价必须做到全面而又有针对性,过度评价既费力费时,又不利于患者体能的
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恢复。现代医学康复评价体系中,主要包括躯体运动功能评定、心理精神评定、语言能
力评定和社会生活能力评定等。
1. 躯体运动功能评定。
躯体运动功能评定主要反映患者肢体或肌肉的运动能力,包括关节灵敏度、肌力、
肌张力/痉挛、感知反射活动等。
2. 心理精神评定。
心理精神评定是指通过会谈、心理测试及实验室检查等方法,对患者的心理、情绪、
精神状态及行为进行正常或异常鉴定的评估。例如,患者发病后的情绪及精神状态评定、
抑郁症评定、痴呆症状评定等。
3. 语言能力评定。
语言能力评定主要包括语言发声能力评定、语言表达能力评定、语言发育能力评定
和语言读写听能力评定等,例如失语症评定。
4. 社会功能评定。
社会能力的评定内容包括生存能力、生活质量和就业能力等方面。
2.2.2 康复评价指标
采集和分析各项康复评价指标,有助于康复医师了解并掌握患者的康复情况,可为
后续治疗方案的制定提供更好的依据。躯体运动功能的评定中,一般以关节活动度、肌
力、肌张力/痉挛、反射活动、运动功能障碍等内容作为康复评价指标[56]。
1. 关节活动度评价
关节活动度(Rang Of Motion,ROM),指在关节活动过程中所能达到的最大活动幅
度,通常定义为关节从开始活动到活动结束的正常活动区间。对于肌性、神经系统损伤
严重的患者而言,关节活动度的评价不仅是患者康复过程中的评价基础,也是评估其关
节受损程度及功能障碍范围的主要指标之一。
2. 肌力评价
肌力评价是在患者自主运动过程中对肌群收缩能力的一种评估。通过肌力评价,医
师可以了解患者受损部位肌群的收缩状态、收缩能力及功能障碍程度,确定患者是否存
在肌力下降以及引起肌力变化的因素,分析患者能够恢复的最大可能性,为患者提供更
科学、有效的康复治疗方案。临床医学上,常采用徒手肌力评定法(MMT)评估患者肌
力,主要是让患者以特定的姿势做出规范性动作,通过触碰肌腹,并观察其能否克服外
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部阻力等因素完成标准动作。MMT 评定标准如表 2.1 所示[57]。
表 2.1 MMT 肌力评定表
级别 判断标准 级别 判断标准
5 级 能对抗最大阻力,即正常肌力 3 级- 能对抗重力,活动范围大致正常
5 级- 能对抗比最大阻力稍小的阻力 2 级+ 能对抗重力,活动范围达 50%
4 级+ 能对抗比中等度稍大的阻力 2 级 解除重力的影响,活动范围正常
4 级 能对抗中等度阻力 2 级- 解除重力的影响,可部分活动
4 级- 能对抗比中等度稍小的阻力 1 级+ 可触到较强的肌收缩
3 级+ 能对抗轻度阻力 1 级 可触到较弱的肌收缩,但无关节活动
3 级 能对抗重力,活动范围正常 0 级 无肌收缩,无关节活动
3. 肌张力/痉挛评价
肌张力是指肌肉在放松状态下所表现出的紧张程度,主要用来维持人体的形态和体
位,是人体能够完成运动行为的基础,具有多种表现形式。举例来说,人体休息状态下
的肌肉张力称为静态肌张力;人体站立状态下,尽管肌肉没有明显收缩,但要使身体呈
站立状态,并保持一定的稳定性,就必须在肌肉细胞之间建立联系,此时产生的肌肉张
力称为体位肌张力;人体运动时的肌肉张力称为运动肌张力,主要用来确保动作的连贯
与一致性。
肌张力的评定有助于医师判断患者受损关节有无痉挛状态,同时,通过分析肌张力
的受损及恢复程度,在后期的康复治疗过程中,有效的防止肌肉细胞之间因长时间处于
松弛状态而出现挛缩等情况。
4. 反射活动评价
反射,可以看作是神经活动的一种表现,是机体在某种刺激下产生的不随机性运动
的固定反应,通常是由反射弧完成的。整个反射弧由感受器、传入神经、反射中枢神经、
传出神经及效应器五部分组成,其中任一环节出现问题都会导致反射活动异常。中枢神
经系统受到损伤或发生病变,通常还会伴有运动反射的损害,严重者则可能导致反射永
久消失。对病人反射活动的评价是康复评价的重要内容。
5. 运动功能障碍评价
运动有随意性和非随意性之分。随意运动即随心所欲的运动,是一种可以完全按照
自己意愿进行的有意识动作,也叫做自主运动。而非随意运动是由体内运动神经控制肌
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群进行的无意识运动。肢体动作不协调、行为动作不连贯或患者不能按照自己的意愿进
行自主运动时称为运动功能障碍。
临床研究表明,患有运动功能障碍的病人,其肌能恢复不仅与自身运动行为有关,
而且还与神经功能的恢复密切相关。现代医学常用 F-M 简表及神经功能缺损评分表作为
评价指标,两种量表分别见表 2.2 和表 2.3[57]。
表 2.2 F-M 简表
运动综合评分 评级 运动障碍程度
<50 分 I 严重运动障碍
50~84 分 II 明显运动障碍
85~95 分 III 中度运动障碍
96~99 分 IV 轻度运动障碍
表 2.3 神经功能缺损程度评分表
神经功能评分 评级 神经损伤程度
0~15 分 I 轻度损伤
16~30 分 II 中度损伤
31~45 分 III 严重损伤
2.3 本章小结
本章主要是对康复医学理论知识及评价标准进行了详细的阐述,介绍了 CNS 康复
医学的基本理论知识及大脑可塑性研究的进展,从康复医学评定的内容入手,提出了以
躯体运动功能障碍患者为主体,包括关节活动度、肌力、肌张力/痉挛、反射活动和运动
功能障碍等五个评价指标。
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第 3 章 系统总体设计
3.1 系统功能设计
3.1.1 康复训练模式
根据患者的需求分析,系统设计了主动、被动、脑控及助力四种康复训练模式,其
中脑控康复训练是基于 BCI 技术实现的,也是本文研究的重点。
1. 被动康复训练
被动康复训练主要用在患者发病后肢体的早期康复治疗中,通过机械外力带动患者
受损肢体进行规律的运动,有助于防止受损肢体功能退化、肌肉萎缩,同时还可以促进
血液循环,改善心血管系统功能,增强肌肉力量,提高肌肉协调性和灵活性。用户可以
根据自身的康复情况,设定相应的运动速度、转向及康复时间等参数,以适应自身的训
练强度。由于被动模式下肢体运动完全是由机器带动的,很有可能对受损肢体造成二次
伤害,所以康复训练过程中要确保系统运行平稳,速度改变柔顺。
2. 主动康复训练
主动康复训练是指患者在不依靠任何外力的情况下,仅通过自身肌肉力量克服机械
阻力完成的肢体康复训练,一般用于患者恢复的中、后期,以增强肌肉力量为主。此模
式下,系统设有五档可调阻力,用户可根据自身的肌力情况选择不同大小的阻力进行康
复运动。
3. 助力康复训练
该训练模式是一种以主动训练为主,被动训练为辅的主被动交叉式辅助训练,适用
于尚有部分残余肌力或经过一段康复训练使肢体恢复了部分肌力的患者。该模式启动后,
控制器可实时监测康复系统运行时的速度状态和运动时间,当检测到系统的运动速度有
下降时,控制器启动电机主动介入患者康复训练,辅助患者完成剩余的运动任务。此功
能有助于激活患者的潜力,加强主动运动的再学习,缩短康复周期。
4. 脑控康复训练
脑控康复训练,是在被动训练的基础上应用 BCI 技术增加了脑控功能,模拟大脑控
制肢体运动的生理过程,将被动训练转换成患者有意识的主观运动。脑控训练启动后,
患者通过运动想象产生大脑活动信号,使用非侵入式采集装置对大脑 EEG 信号进行采集,
然后利用黎曼空间算法对采集到的脑电信号进行特征提取与模式识别,并将识别后的判
断结果转换成计算机语言,最终由上位机发送运动指令控制康复车做出相应运动响应。
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该训练模式有助于患者受损脑神经修复及体内神经通路重建,其实现过程将在第四章重
点阐述。
3.1.2 安全防护功能
1. 安全需求分析
系统安全性是确保患者进行有效康复训练的前提,系统运行过程中,患者肢体与系
统硬件设备是直接接触的,如果操作不当,会对受损肢体造成二次伤害,这不仅不利于
患者的康复治疗,还可能加重病情。系统安全防护设计中,本文提出了以下几方面的安
全设计要求:
(1)设置机械紧急停止按钮:在系统运行期间,发生紧急情况时按下此按钮,即可
立即停止系统的所有操作。
(2)上位机安全防护设计:人机操作界面的按键应设置互锁,以防止因病人误操作
而造成系统非正常运行;系统运行过程中,上位机应提供相应训练状态及参数等信息,
显示应清晰明了;检测到突发状况时,上位机要及时作出预判,并能发出提示或警报等。
(3)下位机安全防护设计:系统运行过程中的速度、阻力等参数必须设定在一定范
围之内,且不得超过患者和系统硬件设备的承受范围;硬件控制电路中应设有上电和断
电保护、电流或电压过大保护;系统运行过程中速度变化、方向切换等操作应柔顺、平
稳等。
2.安全防护功能设计
(1)防痉挛保护:系统运行过程中,控制器实时检测电机的运转速度,当检测到电
机运转速度不正常(连续两个检测周期收到信号延时 30%以上,或者超过一个检测周期
未收到检测信号)时,系统判定患者处于痉挛状态,并启动防痉挛保护功能,驱动康复
车以 5r/min 的运行速度反转 6 秒后停机,并发出警报声提醒康复医师进行检查。
(2)防触电、漏电保护:康复车选用 220V 交流电作为工作电源,内置 24V 直流变
压器,控制器和电机工作电压均为直流24V的安全电压,所有功能模块均设有接地装置,
通过配置三孔插头实现可靠接地。同时配有漏电保护装置,当发生电流泄漏时立刻自行
切断电源,有效保障用户的安全。
(3)防过载保护:电机运转过程中,驱动器能够实时监测电机的运行电流,当检测
到被测电流超过其额定电流 5s 以上时,判定系统过载故障,控制器自动切断电机的输入
电压,防止损坏电机。
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(4)防滑脱保护:康复车设计有可翻折扶手,可以侧方上车;配备车用安全带,采
用金属搭扣设计,使用方便安全;同时配置专用防滑脚踏板,设有小腿固定支架、前后
绑带和魔术贴扣,防止腿部滑落;手部配有固定手套,使用康复车时用来辅助手部固定
在机器扶手上。
3. 系统性能参数指标
患者康复训练过程中,系统运行速度、阻力大小等参数的设定也会对患者产生影响,
若不能综合考虑患者肢体的承受能力、肌肉张力等因素,很容易对患者造成伤害。综合
考虑系统的受众人群,将系统的具体参数设定如下:
(1)设定速度:系统转速范围为 0~20r/min,分四档位设定,初始值默认为 0r/min。
(2)设定阻力:主动训练时,系统设五档阻力,初始阻力值默认为 0N。
(3)设定训练时间:定时设置范围为 0~60min,到达设置时间后,系统自动切断
输出,系统初始定时默认为 10min。
(4)设定方向:顺时针方向、逆时针方向
3.2 系统本体结构设计
基于脑机接口技术的上下肢康复系统包含上肢康复系统和下肢康复系统,这两部分
在功能设计上是两个完全独立的子系统,所能实现的功能是一致的。换句话说,患者可
以根据自身需求选择上肢康复训练、下肢康复训练或上下肢同时进行康复训练。系统依
托市面现有的普通康复车进行结构改造,样机如图 3.1 所示。该康复系统的结构主要有
(左/右)上肢主被动训练装置、(左/右)下肢主被动训练装置及滑轨式座椅底座三部
分组成。上、下肢康复训练装置连接部分设有升降调节旋钮和前后调节旋钮,用来调节
上肢康复训练装置的高度和中间连接杆的前后位置,这种设计结构能够满足不同身高、
不同臂长的患者。滑轨式座椅底部有调节旋钮,可以调节座椅的前后位置,座椅扶手可
翻折,方便患者上下车[58,59]。
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图 3.1 产品样机图
传统的康复车通常仅提供主动、被动和助力三种操作模式,康复训练过程中并不涉
及左右肢体单独运动的情况,所以其上、下系统都是对单个电机进行控制。而在本系统
的脑控康复训练过程中,左、右两侧是两个完全独立的系统,即系统可进行左轮单独运
动或右轮单独运动。根据系统所要实现的功能,本文对上肢康复系统和下肢康复系统分
别进行了结构设计。
1. 上肢结构设计
由于人体上肢比下肢灵活性高,两手臂之间可任意角度完成上肢康复训练,从操作
简单、可控性高等多方面考虑,上肢康复系统选用两个步进电机完成结构设计。如图 3.2
所示,以中间支架为公共支架,左侧电机靠前固定、右侧电机靠后固定,两电机轴之间
的垂直距离约 1cm。这种错位安装的方式可以减小上肢康复系统的整体结构空间,使系
统整体更加美观。
图 3.2 左、右电机安装结构图
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从两个电机的安装结构图中可以看出,控制器通过控制左右两个电机分别实现了左
上肢单独运动和右上肢单独运动,两个电机之间是相互独立的,各自运动过程中并不会
对彼此造成相互影响,而这样的操作方式使整个上肢系统安全性及选择性更高,可以满
足不同需求的患者。
2. 下肢结构设计
在前文介绍中,上肢康复系统通过控制两个步进电机实现了左右两侧肢体的独立运
动,这种结构设计的前提是上肢具有较大的灵活性,左右手臂可以任意角度固定在康复
车手柄上。为减轻整个上肢系统的负荷,将控制器及其他硬件设备均设计安装在下肢系
统中,综合考虑系统整体的美观性及用户使用的舒适性,下肢系统选用单个步进电机完
成系统的结构设计。而为了实现与上肢系统具有相同的操作功能,下肢选用两个电磁离
合器与步进电机传动轴相连接,通过控制电磁离合器的啮合和断开,实现了两侧肢体的
独立运动。图 3.3 从不同角度展示了下肢电机与离合器的安装布局,这种结构设计极大
地缩小了下肢系统的整体空间。
(a)俯视图 (b)右后方图
(c)立体图
图 3.3 下肢康复系统结构图
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3.3 主要硬件设备选型
硬件设备选型过程中应当遵循适用性、安全性、经济性等原则,根据系统的功能需
求确定各硬件设备的型号及参数。
1. 控制器及扩展模块
本系统所面向的人群多数为部分丧失肢体活动能力的患者,在康复训练过程中,要
尽可能避免对患者产生二次伤害,这对训练过程中运动命令的反应速度有着很高要求,
且系统设有四个独立的自由度,需要底层运动控制器具有多路输出同时驱动电机运动的
能力。根据对底层控制系统的需求分析,选用英国 Trio 公司生产的 MC 系列运动控制器
及其扩展模块进行硬件设计,选型如表 3.1 所示。
表 3.1 Trio 运动控制器及扩展模块选型表
名称 特点
MC464 运动控制核心
P874 8 轴驱动模块
MC464 是由英国 Trio 公司开发的新型模块化运动控制器,以 64-bit 400MHz 的微型
处理器为核心,配置 10/100 base-T 以太网端口和 RS485 通讯端口,可为传统的伺服、步
进、压电控制及现有数字伺服驱动器提供多种接口选择,增加了设备的灵活性。控制器
可安装 7 个扩展模块,可以扩展到 272 个 I/O 点,支持多达 64 轴的运动控制,其卡扣式
模块更便于设计人员精确地构造所需的配置。
图 3.4 为控制器结构功能图,从图中可以看出,控制器具有 8 个内置的 24V 输入和
8 个双向 I / O 通道。它们可用于系统的交互,或用于控制器连接外部设备进行行程限位、
基准和进给保持等功能。每一个输入/输出通道都有对应的状态指示灯,便于用户检查其
工作状态[60,61]。
图 3.4 MC464 控制器结构功能图
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MC464 柔性轴接口扩展模块 P874 具有 8 轴接口,可与步进电机、模拟伺服电机、
压电电机等相连接。每个轴提供 16 位模拟输出,高达 8×24VDC 高速精准输入和 6MHz
编码器输入。图 3.5 为 P874 扩展模块多功能连接器及多功能接头针脚输出示意图。
Step+
Step-
Direction+
Direction-
图 3.5 P874 扩展模块结构示意图
2. 电机
目前,市场比较主流的驱动电机包括步进电机、直流伺服电机和直流无刷电机等。
直流伺服电机是一种闭环控制电机,广泛应用于各类控制系统中,能够将接所收到的电
信号转换成角速度进行输出,但其结构复杂、成本较高,并易受电磁干扰,因而对使用
环境也有一定要求。无刷直流电机主要由转子、定子及位置传感器组成,是典型的机电
一体化产品。直流无刷电机必须配有相应的直流电机调速器才能工作,低速启动易产生
振动,稳定性较差,而且对控制器要求比较高。步进电机是一种将电脉冲信号转化为角
位移的执行机构,在无过载的情况下,电机转速和停止位置由输入脉冲的频率和个数所
决定,具有可靠性高、间隙小、成本低等优点。步进电机在低速时能够产生大扭矩,相
比于同等性能的驱动电机更便宜,而且速度控制更精确,这一特点使其广泛应用于机器
人设计当中。综合本系统功能需求分析,最终选用步进电机作为机械结构的驱动电机。
(1)步进电机选型原则:步进电机选型时,要保证其输出功率必须大于负载正常工
作时所需的总功率,同时还要满足电机的其他参数与机械系统相匹配。转矩是步进电机
的重要参数之一,功率一定的情况下,电机转矩与电机旋转速度成反比关系。电机选型
时,必须根据负载计算出系统所需的最大静转矩,最终所选步进电机的静转矩必须大于
这个值。
(2)主要参数计算:在本系统中,驱动电机的负载主要是指患者参与康复训练的上
肢手臂或下肢腿部肌肉。由于其受损关节灵敏性差,训练过程中受力肌群重量要比正常
人的大,而这种差异性在下肢腿部肌群更明显。图 3.6 为下肢驱动电机结构装配简图,
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由于前端力矩较小、且重量较轻,可忽略前端产生的力矩。预估患者单侧腿部肌肉重量
m=15kg ,距离电机旋转轴 r=10cm ,重力加速度g=9.8 N kg ,则驱动电机的最大静力
矩和负载转动惯量分别为
T = F × r = mg × r = × × N • m (3.1)
15 9.8 0.1=14.7
J = mr2 = 15× 0.12 = 0.15kgm2 (3.2)
电机
图 3.6 下肢驱动电机结构装配图
步进电机在较大范围内进行调速使用时,其功率是不断变化的,通常用力矩来衡量,
力矩与功率的变化公式如下:
P = ω × T (3.3)
ω = 2πn 60 (3.4)
将公式(3.4)代入公式(3.3),得出功率与力矩的推导公式为:
P = 2πnT 60 (3.5)
从以上关系式中可以得出:步进电机工作时的功率与电机转速和力矩的乘积成正比。
而在力矩一定的情况下,电机功率的大小仅取决于电机转速,在前文介绍系统参数时已
经设定了电机正常工作时的最大输出转速为 20r/min,由此可以计算出此时电机输出的功
率为 30w,在实际电机选型时,所选电机的额定功率应大于电机最大输出转速对应的输
出功率。
根据系统实际需求分析,遵循电机选型的基本原则,本文最终选用常州方能电器有
限公司生产的 57 型步进电机。同时,为了满足系统设定的转速参数,选用减速比为 10
的涡轮减速器,产品样图如 3.7 所示,其参数配置分别见表 3.2 和表 3.3。
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(a)步进电机 57H76-3004 (b)涡轮减速器 RV30-10
图 3.7 步进电机及涡轮减速器示意图
表 3.2 步进电机 57H76-3004 主要参数
步距角 机身长 电流 电阻 电感 静力矩 转动惯量 引线数 重量
( N • m )
(°) (mm) (A) (Ω) (mH) (g.cm2) (No. ) (g)
1.8 76 3 0.9 3.4 20 440 4 1050
表 3.3 涡轮减速器 RV30-10 主要参数表
名称 单位(Unit) RV30
减速比 10
输出轴直径 mm 14
适配电机 mm 57
减速器重量 kg 1.2
3. 驱动模块
步进驱动模块是步进驱动系统的一个重要组成部分,其主要功能是根据控制器发出
的脉冲/方向指令(弱电信号)对电机线圈的电流(强电)进行控制,对于需要低速运行(电
机转轴工作在 60r/min以下)或精度要求小于0.9度的步进应用中,常选用细分驱动模块。
一套完整的步进系统,必须选择与之相匹配的驱动模块,才能驱动步进电机正常工
作。通常驱动模块的选型主要以步进电机的额定电流、供电电压、步距角大小和细分为
参考依据。根据本文选用的步进电机各项参数要求,系统选用 THB6064 芯片驱动模块,
它内部集成了衰减模式设置、CMOS 功率放大、细分等电路,与简单的外围电路相结合,
可实现高性能、多细分、大电流的驱动电路,适用于驱动 57、86 型步进电机。THB6064
驱动板实物图如 3.8 所示。
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图 3.8 THB6064 驱动板实物图
4. 光电传感器
选用 PNP 型光电传感器实现系统终端速度及位置反馈。产品图及具体参数见图 3.9
和表 3.4 所示。
端子配置:褐色—Vcc 、粉色—L、蓝色—GND(0V)、黑色—OUTPUT。
图 3.9 PNP 型光电传感器
表 3.4 PNP 型光电传感器 EE-SX672WR 主要参数
检测方式 检测距离 电源电压 消耗电流 控制输出 响应频率
对射线 5mm DC5-24V 30mA DC5-24V 50mA 以下 1.1kHz 以上
5. 电源模块
底层硬件设备中,运动控制器、步进电机和步进驱动器都需要 24V 直流电源进行供
电,而 PNP 型光电传感器供电电压为 DC5-24V,故采用 AC230V-DC24V 电源模块对底
层硬件进行集中供电。
3.4 系统控制方案设计
在介绍系统的整体结构时,系统划分为上肢康复系统和下肢康复系统,二者之间是
相互独立、互不干扰的。从系统所实现的功能上分析,上、下两个系统的脑控模式都需
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要左右两侧肢体独立运行,因此,整个系统共有四个独立自由度,上、下肢系统中各有
两个自由度。就系统执行机构而言,上肢系统通过控制两个步进电机实现左右两侧的分
离,而下肢系统则由两个电磁式离合器和一个步进电机相连,通过控制离合器的啮合状
态实现两侧的独立运行。在控制方式上,无论是上肢系统还是下肢系统,脑控模式都是
以分散控制的方式实现两侧的独立运行,其他模式下左右轮同轴后的操作,系统又通过
集中控制实现左右两侧的同步运行。对于整个系统,同样采用了分散控制和集中控制相
结合的控制方法,即只运行上肢系统或下肢系统,或者同时运行上下肢系统。这样的控
制方式既提高了系统的灵活性,又使系统运行更加稳定。
基于脑机接口技术的上下肢康复系统总体控制方案如图 3.10 所示,系统由上位机、
底层运动控制系统和检测反馈三部分组成。
光电反馈信号
光电反馈信号
左驱动器 左上
电机 左上肢 左上传感器

右驱动器 右上
电机 右上肢 右上传感器







24V电源模块
统 左离合器
 下
下驱动器
左下肢 左下传感器

右离合器 右下肢
右下传感器
光电反馈信号
光电反馈信号
图 3.10 系统总体控制方案
3.4.1 系统上位机方案设计
在本系统的研发中,上位机作为信号处理模块和底层控制系统的连接枢纽,一方面
接收来自 MATLAB 信号处理模块的脑电信号和下位机执行机构、检测反馈系统的相关
信息,并发送康复训练过程中所需的训练模式、训练速度、训练方向、训练阻力及加减
速等参数指令,确保上位机与信号处理模块、下位机能够协调工作;另一方面,人机界
面可以实时反馈患者康复训练过程中的参数状态,方便医师更加直观的把握患者康复进
度,同时增加系统的对称性训练和生物反馈。上位机控制系统功能如图 3.11 所示。
23
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上位机控制系统功能



































































报 急
警 停
图 3.11 上位机控制系统功能
1. 人机交互界面设计
上位机是直接与人接触的一部分,为用户提供了一个人机交互的界面,如图 3.12 所
示,界面由用户登录区、训练模式区、参数设置区及状态显示栏四部分组成。
基于脑机接口技术的上下肢康复系统
参数设置区 用户登录界面
训练方向 正向 反向
用户名
训练速度 一档 二档 三档 四档
阻 力 一档 一档 一档 一档
密 码
加 速
训练时间 00:00:00
减 速
 训练模式区
状态显示栏
 上肢训练 下肢训练
速度
 主动训练 被动训练
阻力
剩余时长
脑控训练 辅助训练
正向运动 反向运动 紧急停止
图 3.12 人机交互界面
(1)用户登录区:用户使用康复系统前需要注册用户名及密码,每次使用前必须进
行用户信息登录,用户登录康复系统可以查阅个人往期康复训练的情况,以便进行康复
对比。
(2)系统训练模式区:用户可以根据受损位置选择启动上肢训练或下肢训练,若同
时按下上肢和下肢按钮,则可同时进行上肢和下肢的康复训练。另外,用户需要根据自
身康复情况选择主动、被动、脑控及辅助等操作。该区域设置了紧急停机按钮,当发生
24
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紧急情况时,按下此按钮,可立即停止系统所有操作。
(3)系统参数设置区:该区域主要用于系统各参数的设置,包括训练速度、训练时
间、训练方向等。系统运行过程中,用户可以通过该区域进行加减速操作。
(4)状态显示栏:该区域主要用来显示系统运行时各参数的状态,出现异常及时检
测并反馈等。
2. 软件程序逻辑设计
开始
系统初始化
训练方案选择
硬件复位
N
完成复位?
Y
执行训练方案
N
执行完毕?
Y
结束
图 3.13 系统软件流程图
按照系统所要实现的各项功能,对上位机进行程序逻辑设计,上位机软件系统的流
程图如图 3.13 所示,具体工作流程如下:
(1)首次使用该系统的用户需要先注册信息,注册完成后返回用户登录界面进行登
录使用。
(2)进入系统后,点击“开始”按钮,系统进行初始化。
(3)用户根据自身情况进行方案选择及参数设置,等待系统硬件复位。
(4)系统硬件复位完成后,上位机根据用户选择的训练方案及参数设置下达相应康
复运动指令。
(5)待整个康复训练完成后,将本次康复训练数据存储在计算机上。
25
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3. 通讯设计
上位机与 EEG 信号处理模块和底层控制系统之间的数据传输均遵循 TCP/IP 通信
协议。
上位机通过 WIFI 与 EEG 信号处理模块建立网络连接完成数据通信。网路通信配置
以上位机作为服务端,绑定本机 IP 与端口号,创建服务器的套接字,将信号处理模块设
置成客户端,利用多线程技术创建监听线程,等待 MATLAB 程序连接。
Trio 控制器与 PC 之间通过 RJ45 网线连接,控制器初始 IP 地址为 192.168.0.250。
如果控制器默认 IP 被修改,重新插拔控制器端网络端口,可通过控制器显示屏幕获取
当前控制器 IP 地址。系统上电后,在控制器的 LED 面板上会闪动显示控制器的 IP 地
址,此地址用于与 PC 通讯,需将 PC 的 IP 地址改为与控制器同一个网段。比如:控
制器 IP 为 192.168.0.250(默认地址),则需将电脑 IP 修改为 192.168.0.(0~255)[62]。
3.4.2 系统硬件方案设计
1. 底层控制系统设计
底层控制系统主要由运动控制器、驱动模块和执行机构三部分组成。在系统硬件设
备选型中,控制器已确定为英国 Trio 公司研发的 MC464 运动控制器,执行机构为步进
电机。底层控制系统结构框图如图 3.14 所示。
保护电路
执行机构
脉冲分配器 功率驱动
 电路 步进电机 负载
运动控制器
电流控制
步进驱动器
位置反馈
图 3.14 底层控制系统结构框图
运动控制器是底层控制系统的核心,它能够根据上位机控制要求提供给步进电机驱
动控制信号,该控制信号包括脉冲信号、脉冲方向信号、控制方式信号。
MC464 控制器是以 64 位 MIPS 处理器为核心的新一代运动控制器,它的出现代表
了运动控制技术的巨大飞跃,能够让机器运行速度更快。控制器主控单元中配有许多子
板,不同的子板具有不同的功能,如通讯子板、轴子板、编码器子板等,子板为运动控
26
山东建筑大学硕士学位论文
制器提供了多种多样的灵活配置,如图 3.15 为本系统底层运动控制单元配置图。步进轴
子板通过输出脉冲来驱动步进电机放大器,该子板有“单步进”(Single Step)、“半步进”
(Half Step)和“微步进”(Microstep)三种输出模式,包含 Boost、Direction、Step 和 Enable
四个输出信号。步进轴子板输出电路如图 3.16 所示。
HMI
网络连接 上肢步进驱
动器1 上肢步进
电机1
上位机
上肢光电传感器1
上肢步进驱
动器2 上肢步进
电机2
上肢光电传感器2
 IN4 MC464
IN5
下肢光电传感器1 IN6 下肢步进驱
动器1 下肢步进
电机1
电源供电
IN7
电压转换器 下肢光电传感器2
图 3.15 底层控制系统配置图
+VE
R R R R
Boost
Direction
Step
Enable
 Stepper Amplifier
0V
图 3.16 步进轴子板输出电路图
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步进电机驱动器主要包括脉冲分配器和功率驱动电路两部分。脉冲分配器又称为环
形分配器,其主要作用是根据控制器发出的操作指令,按一定逻辑关系进行脉冲分配,
再通过功率驱动电路将脉冲加到步进电机的各相绕组中,使步进电机按一定的方式运行,
并实现正、反转控制和定位控制。驱动电路如图 3.17 所示。
VCC 5V
R14
VCC 5V
U3
C1
 1
2
VCC 8
NC
AN R4 C3
EN 7
10K R5
D1 3
OUT 6 104
CA 1K 104
104
R1 4 GND 5
 NC
4.8K
6N137
VCC 5V
P1 C2
1 4
U4
D4 D5
 CP+
1
 D2 VCC24V
R2 2 3
 CP-
2
DIR+
3 4.8K U1
DIR-
U5
VCC 5V
4 R12 R13
1 4
5 24 20
EN+ 19 VMA
D3 VDD
10K
6 VMB 6
10K
EN-
R3 2 3 RESET
7 1
ALERT
8 4.8K OUT_1A 16
9 21 14
 OUT_2A
CLK
VCC 5V OUT_1B 12
22
CW/CWW
EN
18
OUT_2B 10 C4
104 C5
104 P2
2
1
P3
A+
1
2
3
4
A-
B+
 B-
R15
22K
R16 R17 R18 R19
33K
VCC 5V S1 VCC 5V R7 9
8
7
6
5
4
3
2
1 1K R6 25
DOWN
5
4 VREF
 FTD
9
8 M3
7 M2
 M1
THB6064 NFA 15
 NFB 11
 PGND 17
PGND 13
 SGND 2
OSC1 23
OSC1 3
330P
C6 C7
330P
0.5R
10K R20
R21
47K R22
1.2K VCC24V U2 VCC 5V
D6 1 FB 4
 IN
5 L1
OUT 2
ON/OFF
3 100UH C10 C11
 GND
C8 C9 D7
LM2576HVT-5.0
图 3.17 驱动电路图
2. 底层程序设计及调用
MC464 控制器支持 TrioBASIC、G 代码、HPGL 及标准 IEC 61131-3 等多种编程语
言,支持 Telnet、Modbus TCP、以太网 IP 和 TrioPCMotion 等多种协议。用户连接到运
动控制器后,可以调用基本指令集来实现多种运动控制效果,如单轴运动、同步多轴运
动、非同步的多轴运动以及数字控制输入/输出等,同时还可以构建和运行多个
TrioBASIC 程序,这种多任务处理能力能让复杂的应用程序各个部分进行独立开发、测
试和运行,使系统的编程设计更加简便灵活。
使用 MPV5 编写底层控制系统程序时,定义子程序入口为:特定 Table 满足一定值
时,执行子程序命令。图 3.18 为底层控制系统流程图,控制器在接收到上位机传送的运
动指令后,通过选择调用不同的子程序,完成相应的康复动作命令。底层控制系统具体
28
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Table 值设定如表 3.5 所示。
开始
Ethernet网路连接
系统初始化
执行SETUP程序
N
判断Table(1)=1?
Y
等待上位机
Table指令
判断上位机
Table()指令?
(10-18) (20-28) (30-38) (60-68) (50-58) (40-48)
右上肢
运动 左上肢
运动 左右上肢
同时运动 系统中断 左右下肢
同时运动 左下肢
运动 右下肢
运动
N
判断指令是否完成?
Y
图 3.18 底层控制系统流程图
29
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表 3.5 TRIO TABLE 表
TABLE 值 BASE() 功能定义
0 系统紧急停止
1 系统启动
2 停止各子程序运行
3 1 左上肢系统回零
4 0 右上肢系统回零
5 0 和 1 左、右上肢系统停止找零
6 3 左下肢系统回零 7 2 右下肢系统回零
8 2 和 3 左、右下肢系统停止找零
9 系统复位
10 右上肢系统停止转动
11 右上肢系统以 5r/min 的速度逆时针匀速转动
12 右上肢系统以 10r/min 的速度逆时针匀速转动
13 右上肢系统以 15/min 的速度逆时针匀速转动
14 0 右上肢系统以 20/min 的速度逆时针匀速转动
15 右上肢系统以 20/min 的速度顺时针匀速转动
16 右上肢系统以 15/min 的速度顺时针匀速转动
17 右上肢系统以 10/min 的速度顺时针匀速转动
18 右上肢系统以 5/min 的速度顺时针匀速转动
20 左上肢系统停止转动
21 左上肢系统以 5r/min 的速度逆时针匀速转动
22 左上肢系统以 10r/min 的速度逆时针匀速转动
23 左上肢系统以 15/min 的速度逆时针匀速转动
24 1 左上肢系统以 20/min 的速度逆时针匀速转动
25 左上肢系统以 20/min 的速度顺时针匀速转动
26 左上肢系统以 15/min 的速度顺时针匀速转动
27 左上肢系统以 10/min 的速度顺时针匀速转动
28 左上肢系统以 5/min 的速度顺时针匀速转动
30 上肢被动康复训练停止
31 上肢以 5r/min 的速度逆时针匀速转动
32 上肢以 10r/min 的速度逆时针匀速转动
33 上肢以 15r/min 的速度逆时针匀速转动
34 0 和 1 上肢以 20r/min 的速度逆时针匀速转动
35 上肢以 20r/min 的速度顺时针匀速转动
36 上肢以 15r/min 的速度顺时针匀速转动
37 上肢以 10r/min 的速度顺时针匀速转动
38 上肢以 5r/min 的速度顺时针匀速转动
40 右下肢系统停止转动
41 右下肢系统以 5r/min 的速度逆时针匀速转动
2
42 右下肢系统以 10r/min 的速度逆时针匀速转动
43 右下肢系统以 15/min 的速度逆时针匀速转动
30

山东建筑大学硕士学位论文
待测量
结果
光信号
光源 传感元件 光电转换 信号处理
电信号 显示
图 3.19 光电传感器工作原理图
入光指示灯
 (红色)
L
主回路 OUT
IC DC
5-24V
负载
PNP型
图 3.20 光电传感器输出回路
两个光电传感器分别安装在左右电机支架的对称位置,将两个孔径约 3mm 的单孔
码盘分别固定在左右电机减速器轴上。码盘必须安装在光电传感器之间,保证电机传动
轴旋转时,码盘能够同步旋转。如图 3.21 所示,当码盘开口位置经过光电传感器时便会
发出触发信号。左右电机基准点位置定义为左电机手柄处于正下方,右电机手柄处于正
上方。选定 MC464 控制器 IN4 通道为右侧光电传感器反馈信号输入,IN5 通道为左侧传
感器反馈信号输入。当控制系统发出同轴命令时,控制器运行相应的 Table 子程序,左
右两侧电机均按照 5r/min 顺时针方向开始找零,当控制器检测到 IN4 或 IN5 输入高电平
信号时,判定左或右电机已到达基准点位置,控制器便会发出停止命令,使电机停在基
准点位置,等两侧电机均回到基准点位置,控制器再根据上位机传来的运动指令执行相
应的控制命令,进而完成同轴后的相应运动响应。
图 3.21 左、右码盘及光电传感器安装示意图
32
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(2)下肢系统同轴设计
下肢康复系统中,执行机构只有一个步进电机,系统通过控制左右两侧电磁离合器
的啮合或断开状态,实现了左右两侧肢体的独立运行。为了避免运行过程中出现过流现
象损坏控制器,可以通过控制中间继电器得电和失电,间接达到控制电磁离合器的目的。
电机左右两侧基准点的设定与上肢系统类似,同样采用 PNP 型光电传感器作为基准点采
集装置,设定 MC464 控制器 IN7 和 IN8 分别为左右光电传感器反馈信号输入。与上肢
系统不同的是,下肢系统左右两侧的找零运动只能依次进行,系统设定为左侧找零结束
后,右侧才能开始找零,而在上肢系统中,由于左右两侧分别有两个电机运行,电机轴
的转动只影响单侧的找零运动,两侧电机可以同时进行找零。
3. 磁控阻尼力设计
为提高患者受损肢体的肌力,系统在主动康复训练过程中增设了阻尼设计。利用磁
控阻尼原理,康复系统共设有五档阻尼力,训练过程中,患者可以根据自身肌力选择不
同大小的阻尼,以帮助患肢进行肌肉力量训练。
(1)磁控阻尼力设计原理
如图 3.22 所示,在飞轮的外侧加设 6 组磁铁组件(与飞轮不接触),康复车动作时
带动飞轮一起转动,飞轮导电层就会切割磁力线产生电流,磁场又对带电的导体产生力
的作用。为了更加直观的表述磁控阻尼力的产生过程,我们将外磁控轮的磁场简化成图
3.23 所示的简单模型,同时将导电层看作是无数细线组成。导体切割磁感线产生如图 3.24
所示的涡流,而磁场又会对运动的导体产生洛伦兹力。根据洛伦兹力方向判定法则(左
手定则),判定所有瞬时产生的洛伦兹力与飞轮运动的方向相反,磁控阻力便产生了。
图 3.22 系统磁控阻尼结构图 图 3.23 磁场简化图
33
山东建筑大学硕士学位论文
图 3.24 磁控阻力产生原理图
洛伦兹力的计算公式为
F = Bqv (3.6)
F —洛伦兹力,即磁控阻尼力的大小;
B —磁感应强度,与磁铁组件表面磁场强度和磁缝隙有关;
q—带电粒子的电荷量;
v —带电粒子的速度。
安培力是洛伦兹力的宏观表现,可以通过安培力对洛伦兹力计算公式进行反向推导,
安培力计算公式为
F = BIL (3.7)
在公式(3.7)中, I 代表导体切割磁力线产生的感应电流, L代表导体的长度。实
际应用中,通常洛伦兹力就用安培力代替。
(2)磁控阻尼力计算
图 3.25 为飞轮正前方视图,假设外磁控轮的磁场感应强度为 B ,取其中一组磁铁组
件进行磁控阻力分析,记为组件 A,飞轮旋转的角速度设为ω ,飞轮导电层内径到圆心
的距离为 r 、外径到圆心距离为
1 r ,导电层厚度为 h 。
2
34
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磁铁组件A
B
F
导电层
r
1
ω
h
r
2
图 3.25 飞轮正前方视图 图 3.26 抽象导体棒切割磁感线简易图
将切割磁感线的导体抽象看作是长度为 L 的导体棒,并认为飞轮是在均匀磁场中旋
转,简易模型如图 3.26 所示。当导体棒在磁场组件 A 中切割磁感线运动时,径向产生的
感应电势相等,涡电流通路的电阻值也相等。这里以导体切割磁感线的速度v方向、磁
感应强度 B 方向及导体棒两两垂直为条件进行简单的公式推导计算,而实际应用中,若
它们不是两两垂直,利用它们在垂直方向上的等效分量依然可以完成相应公式计算。导
体棒切割磁力线产生的感应电动势记为
E = BLv (3.8)
式中v = ω ∗r ,r 代表导体旋转半径。将导体棒看作无数点的集合,则 r 到 r 上每个
1 2
点切割磁感线时的运动速度不同。这里取导体棒中间位置的旋转速度进行计算,即
r = r + h 。设系统等效电阻为 R ,等效电路中,根据欧姆定律,得出感应电流为
1 / 2
I r
 R R
= E = BLω (3.9)
等效电阻计算公式为
R = ρL / S (3.10)
其中,ρ表示铜导体的电阻率,标准大气压下,铜的电阻率为0.0172Ωm;S 为导体的横
截面积,在导体棒的抽象模型中,导体的横截面积表示为 S = h∗a, a 为一组磁铁组件
的长度。将公式(3.10)带入公式(3.9),得出
I = BSω r
ρ (3.11)
35
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系统运行过程中 n 的单位为 r/min,根据角速度计算公式,并换算成统一标准单位后,

ω = 2πn / 60 (3.12)
最后,根据安培力计算公式,推出磁控阻力
F = BIL = π B n
Larh
2
30ρ (3.13)
从公式(3.13)可以看出,在各参数保持不变的情况下,磁控力的大小只跟磁场强
度和系统运行速度有关,而磁场强度与磁缝隙有关,磁缝隙越小,磁场强度越大。实际
应用中,当系统运行速度恒定的情况下,通过调节磁缝隙就可以改变磁场强度的大小,
进而调节磁控阻力的大小。
3.5 本章小结
本章讲述了康复系统的方案设计,从功能、结构和控制策略三方面进行了详细的介
绍。系统设计了主动、被动、脑控及助力四种操作模式,可以满足不同患者的需求;同
时,为避免对用户造成二次伤害,系统设计了紧急停止按钮、防痉挛、防触电漏电以及
多种防滑防脱等保护功能。系统本体结构设计中,上肢康复系统包含两个步进电机,下
肢康复系统只有一个步进电机,这种结构设计使康复系统整体更加美观,患者使用时更
加舒适;系统选用英国 Trio 公司生产的 MC 系列控制器及其扩展模块,控制器具有运算
快、体积小、精度高等优点,并可以控制多轴操作,使整个控制流程更加简洁。
36
山东建筑大学硕士学位论文
第 4 章 脑控康复系统
4.1 脑机接口介绍
脑机接口是一种新型人机接口技术,它能够通过检测并识别大脑的思维信息与外部
环境建立联系,完成信息交互。就脑机单方向的接口而言,外部机器设备或者接收大脑
传送来的命令,或者向大脑发送反馈信号,两种信号只能单向进行,不能同时发生,而
双向的接口允许两种信号同时存在[63]。
4.1.1 脑机接口原理及组成
人的大脑是由无数个神经细胞组成,每个细胞之间相互连接形成了神经网络。脑是
身体运动和语言表达的中枢,当人体将要进行某种思维活动或言语表达时,必定会在大
脑中产生刺激信号,这种电磁波在神经元之间传递,最终形成神经冲动。我们利用相关
设备对不同脑区、不同时间的脑电波信号进行采集,再通过某种算法对采集到的脑电信
号进行分析处理和模式识别,然后将识别出的脑思维信号转换成可被计算机接收的指令,
通过计算机对外部设备进行某种脑控制,这就是 BCI 的基本原理[64]。简而言之,BCI 就
是把大脑的思维意识转化成机器语言,实现脑电信号和机器指令之间的交互作用。
一个完整的 BCI 系统一般由信号的获取、信号的处理和信号的输出控制三部分组成,
每个环节的具体内容将在后文中作详细介绍。
4.1.2 脑机接口的分类
1. 根据 BCI 采集大脑活动信号的方式,分为侵入式脑机和非侵入式脑机。
侵入式脑机接口主要以手术的方式将芯片电极植入大脑内部(灰质层),从而实现
精确探测脑电波活动信号的目的。早期临床医学中,针对神经受损导致肢体运动功能障
碍的患者,常采用侵入式脑机接口技术进行肢体康复训练和脑神经的修复。但由于侵入
式脑机接口信号采集装置必须穿透人体皮肤,破坏人体组织,可能会对人体的皮肉组织
造成感染或损伤,安全性较低,因此不能被大多数患者所选择。与之相比,非侵入式脑
机接口主要通过佩戴相关采集装置对大脑皮层的表面信号进行处理分析。脑电信号采集
过程中信号需要穿过头颅,颅骨致使信号强度逐渐衰减,并对神经细胞发出的电磁波产
生散射和模糊效应,导致其分辨率较低。但其佩戴方便、操作简单,无创、安全等优点
依然被众多医师与患者所青睐。
37
山东建筑大学硕士学位论文
2. 根据控制 EEG 信号的方式分为同步式脑机和异步式脑机。
同步式脑机规定受试者必须按照系统预定范式进行大脑思考活动,主要适应于脑机
接口研究的初始阶段;而异步式脑机不受系统制约,受试者可以随时通过大脑思维意识
实现某种控制,这类 BCI 技术已广泛应用于实际应用中[64]。
4.2 脑控康复系统设计
脑控训练属于一种特殊的被动训练,系统借助于 BCI 技术,绕过患者外围肌肉神经
组织,在体外仿生构造一条大脑到肢体的神经通路。系统通过提取大脑的思维意图信号,
并经过信号识别及分析处理,最终形成机器语言控制康复车带动肢体完成相应的康复训
练动作。以上肢康复系统为例,脑控系统简式原理框图如图 4.1 所示。该模式下,患者
能够完全按照自己意愿控制肢体动作,不仅有助于患者主动康复意识的形成,也可以不
断重建其体内的神经通路,最终修复受损的脑神经。
脑电波
计算机
BCI技术
图 4.1 脑控模式简式原理框图
脑控康复训练系统主要由 EEG 信号模块、信号采集模块、信号处理模块及输出控
制模块四部分组成。其结构流程图如 4.2 所示。
整个脑控康复系统的工作流程为:受试者通过想象左(右)手运动或视频刺激在大
脑皮层产生相应的 EEG 信号,利用信号采集装置(脑电帽)采集不同时段不同脑区的
EEG 信号,并进行信号放大、滤波和 A/D 转换等预处理,预处理后的 EEG 信号传递至
信号处理模块,通过相关算法进行特征提取和模式分类,并将 EEG 信号转换成计算机指
令,计算机根据接收到的指令信息,向控制器下达控制命令,控制器驱动电机默认以顺
时针方向、5r/min 的运动速度带动受试者左(右)手完成一个圆周运动。
38
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信号采集模块 信号处理模块
EEG放大器 无线
EEG放大器 EEG信号滤波
 控制端 WiFi EEG信号
特征提取
TCP/IP
EEG信号模块 预设控制命令
(人机界面) 软件系统
(上位机)
TCP/IP
输出控制
 模块
运动控制器
康复车
图 4.2 基于脑机接口技术的上肢康复系统结构框图
4.2.1 运动想象 EEG 信号
EEG 信号分为诱发性脑电和自发性脑电两种[65]。诱发性脑电,又称诱发电位,是
由机体内部或外部产生某种神经刺激而形成的一种特殊电活动。例如,当患者注视某一
特定频率的频闪界面时,大脑视觉皮层就会产生一个与频闪界面频率相关的连续响应,
这种响应称为稳态视觉诱发电位;自发性脑电,又称自发电位,是由生物体大脑皮层的
神经元自发活动而产生的一种有节律性的电位改变。例如,当患者通过自主想象肢体运
动而产生的一系列脑电思维意图信号就是自发电位,与诱发电位不同的是,自发电位不
需要外界刺激,通过想象肢体运动,脑电波就会呈现特定的波形。此项技术具有操作简
单、灵活、无创等优点,故基于运动想象的 BCI 在神经康复领域具有较高的应用价值[66,67]。
4.2.2 信号采集
EEG 信号的采集是实现 BCI 系统的第一步,也是最为关键的一步,采集到的 EEG
信号的正确性、完整性将直接决定后面信号的特征提取和分类。前文提到信号采集方式
有侵入式和非侵入式两种,而 BCI 系统的研究应用中多以无损的方式进行 EEG 信号的
采集,本系统选用由博睿康科技有限公司(Neuracle)提供的 32 路非侵入式无线脑电信号
采集装置进行 EEG 信号采集,如图 4.3(a)所示,其硬件设施包含电极帽、无线放大器、
路由器和 triggerbox 等。脑电帽采样频率为 250 Hz,32 个电极位置分布如图 4.3(b)所
示,导联位置符合国际 10 ~ 20 标准,实验中保持电极阻抗在 5 kΩ 以下[68]。
39
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(a)脑电信号采集装置 (b)EEG 信号采集电极分布
图 4.3 EEG 信号采集装置及电极分布图
以非侵入式采集装置采集到的 EEG 信号约有 50μV,信号强度十分微弱,因此在信
号特征提取和模式识别前还需要对 EEG 信号进行放大处理,一般将其放大至 1000 倍左
右。放大后的脑电数据再经过 A/D 转换,最后转化成数字信号存储在计算机上。
除了对采集到的 EEG 信号进行放大和 A/D 转换外,对信号进行有效的滤波预处理
也是至关重要的,这是因为 EEG 信号中通常含有不同成分的伪迹干扰(如心电伪迹、眼
动伪迹、肌电伪迹以及其它干扰源所产生的伪迹信号等),这给后续 EEG 信号的特征提
取和模式分类带来了很大的困难。在 EEG-BCI 的研究中常见的空域滤波技术有:独立分
量分析、共空间模式、Laplace 变换和共平均参考(common average reference,CAR)等。
根据实际需求分析,本文选用处理比较简单的 CAR 滤波法对 EEG 信号进行滤波,其主
要流程为:计算所有电极平均值,用所选通道减去这些电极的平均值,计算公式表示为:
  1 m (4.1)
V V V
CAR ORIG ORIG
i i i
m
i 1

其中, ORIG V 表示经过预处理后的第i 个通道的幅值,
V 表示第i 个通道的原始幅值, CAR
i i
m为选取的所有通道数量。
4.2.3 信号处理
EEG 信号处理是 BCI 系统的核心环节,它的分类结果将直接影响到大脑最终能否
实时、快速、精准的转换成机器语言实施控制。信号处理环节主要是对预处理后的 EEG
信号进行特征提取和模式识别。特征提取就是提取出能够完全表征大脑思维活动的信号
特征值(幅度、频率等)。特征值的提取涉及频域、时域及空间域三方面,常见的提取
方法有功率谱估算法、小波变换及 AR 模型法等[69-72]。模式识别又称模式分类,这个过
程是将提取到特征值的 EEG 信号通过分类器转换成控制命令,完成脑电信号到计算机
指令的转换。
40
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目前,EEG-BCI 的研究中,脑电信号的分析与分类算法都是基于欧氏空间进行的。
但 EEG 信号具有噪声大、信号不稳定、空间分辨率低等特点,在实际的研究应用中往往
出现 EEG 信号分类难等问题[73-76]。本文应用本团队成员提出的黎曼空间算法对 EEG 信
号进行特征提取与模式分类[77]。该算法利用功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)
矩阵将 EEG 信号从欧式空间转换到了黎曼空间,具有准确率高、运行速度快等优点[78]。
该算法的整体结构框架如图 4.4 所示。
EEG数据集-类别1
相似性/不相似性度量
PSD矩阵集1 EEG数据-未知类别
黎曼距离
(测地线
距离)计
 算 PSD矩阵
PSD矩阵集2
EEG数据集-类别2
kNN算法
EEG数据类别输出
图 4.4 基于黎曼空间的脑电信号特征提取与分类算法
黎曼空间算法基本工作流程为:对预处理后已知类别的 EEG 信号分别计算其对应的
PSD 矩阵,并按照类别划分为不同的 PSD 矩阵集。针对某个未知类别的 EEG 信号同样
计算出其 PSD 矩阵,并计算该 PSD 矩阵与不同类别 PSD 矩阵集中所有 PSD 矩阵之间的
黎曼距离。最后利用 k 最近邻分类算法得出未知类别 EEG 信号的类别归属。下面对该算
法的三个基本环节进行简要介绍。
1. 多通道脑电信号的 PSD 矩阵建立
实验室采集到的脑电信号经过 A/D 转换后是一个 M × N 矩阵,其中 M 表示通道数,
N 表示采样点数。以一位受试者为例对其脑电信号进行分类处理,首先将该矩阵按时间
t划分为 n 个等列小矩阵,表示如下:
s (t) = [s (t),…,s (t)] ,t = 0,…,T −1 (4.2)
T n n1 nM
其第 n 个周期的 EEG 信号可用如下矩阵表示:
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S' = [s' (0),…,s' (T −1)],n =1,…, N (4.3)
n n n
使用 F-范数对公式(4.3)进行归一化,得到:
S S
' '
S = =
n n
n ∑M ∑M
|| S' || ( |[S' ] |2 )(1/2)
n F i j n ij
=1 =1 (4.4)
其中,[S' ] 表示 S' 的第ij 个数据元素。
n ij n
EEG 信号从时域上看是随时变化的,所以一般认为采集到的 EEG 信号都是非平稳
的随机信号。但在实际处理中,通常以T 秒为单位将 EEG 信号进行等距离划分,这样得
到的时间序列具有时不变的统计特性,理论上认为小于等于 30s 的信号时间序列就是广
义平稳过程。那么对于一个广义平稳过程的 EEG 信号而言,其集合平均值和协方差可以
通过对时间进行平均而得到,即
n
T
 ∑ (4.5)
=   ≅  
E (t)
s  s
n nT
T
t=1
1
T
R (τ ) E[{s (t τ ) µ }{s (t) µ } ] ( ) {s (t τ ) µ }{s (t) µ } (4.6)
= + − − ≅ ∑ + − −
T T n n n n n t n n n n
T =
1
对 R (τ)进行离散傅里叶变换,得到信号在频率ω 的 Hermitian 正定 PSD 矩阵,即
n
1
P (ω) R (τ)e (4.7)
= ∑
− jωτ n n

τ
Hermitian 正定 PSD 矩阵组成的空间结构已不再是欧式空间,而是流形空间,这一
结论已在文献[78]中得到了证实。使用 PSD 矩阵表征脑电信号能将 EEG 信号存在的欧式
空间转换到黎曼空间,同时由于 PSD 矩阵不仅能够体现出信号不同频率成分,还能体现
EEG 信号不同通道间的相互作用,因此该算法在特征提取方面具有其他欧式空间算法不
可比拟的优势,为后续的模式分类工作提供了保障。
2. PSD 矩阵之间的黎曼距离计算
 [ω ,ω ]
前面介绍了 PSD 矩阵组成的空间结构是黎曼流形空间,在不同频率范围
 min max
内,一段脑电信号的正定 PSD 矩阵可以表示为流形内参数为频率变量ω 的一段曲线。对
[ω ,ω ],第 n 和 m 个信号周期的两个特征 PSD 矩阵可以分别表示 于同样的频率范围
min max
为 P (ω)和 P (ω) 。取相同频率ω 时,不同曲线上 P (ω ) 和 P (ω )两点之间的距离称为黎
n m i n i m i
曼空间自由点之间的距离。
连接点 P (ω ) 和 P (ω )的路径有许多条,若它们会随着参数θ 的变化而变化,设该
n i m i
42
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路径变化的上限是 m ,下限是 n ,则θ ∈[θ ,θ ] 。在频率
m n ω =ω 时,路径变化上限是
i
P (θ ,ω ) ,下限是 P (θ ,ω ) 。则两点之间的路径定义为
m m i n n i
 • •
θ
 = ∫
(P) g (P(θ), P(θ ))dθ (4.8)
n
P
θ
m
其中, P dP

• •
= 及 g(P, P) 是切线空间的内积度量,这个内积度量结构称之为黎曼度量。

P
在黎曼流形中,连接 P 与
m P两点的最短曲线长度称之为测地线,两点之间的黎曼距离定
n
义为测地线的长度,即

d (P , P ) min { (P(θ))} (4.9)
=  R m n P M
(θ ):[θ ,θ ]→
1 2
公式(4.9)很难得到闭合解,本文借助纤维束理论[79]推导出了 P 与
m P 之间黎曼距
n
离闭合表达式,即
d (P , P ) = tr[P + P − 2(P P P ) ] (4.10)
1/2 1/2 1/2 R m n m n m n m
构造好黎曼空间自由点之间的距离公式后,将黎曼空间曲线之间在同频率点之间的
测地线距离的积分记为两个 PSD 矩阵的黎曼距离,公式表示为
ω
d(P ( ), P ( )) d ( )d
ω ω = ∫ ω (4.11)
max
m n R ω
ω
min
3. 采用 k 最邻近方法(k Nearest Neighbor,kNN)进行分类:
kNN 算法是机器学习领域中常用的算法之一,其基本工作原理是:为了判断未知样
本的类别,首先计算未知样本与所有已知样本的距离,从中选取 k(一般取奇数)个与
未知样本距离最近的已知样本,根据少数服从多数的投票法则,将未知样本与 k 个最邻
近样本中所属类别占比多的归为一类。
kNN 算法用于大样本数据集分类时,其计算工作量通常会很大,但是针对运动想象
这样的小样本数据,kNN 算法易于理解和实现,训练时间也不会过长,同时也提升了系
统的准确性。
4.2.4 输出控制
输出控制是 BCI 系统的最终环节,输出设备通常是指接收上位机控制指令完成脑控
响应的设备终端。目前大多数 BCI 系统使用计算机屏幕作为信号输出设备,输出结果主
要以屏幕显示的内容为主。例如 BCI 打字机系统、BCI 语音合成系统等。在康复医学领
域,针对因神经损伤而导致运动功能障碍的病人,为提高其生活质量,协助肢体进行康
43
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复训练,通常会使用轮椅、康复车、机械手等作为 BCI 系统的终端设备。外界设备根据
输入的控制命令进行相应的动作,比如本文探究的基于脑机接口技术的上下肢康复系统,
就是将脑电意图信号转化为控制电机转动的命令,来实现受试者肢体的康复训练。输出
控制模块作为脑电信号的执行部分,由上位机发出控制命令,驱动电机带动患者肢体完
成康复训练动作。运动控制系统的主控单元使用英国 Trio 公司提供的 MC464 系列的运
动控制器,通过以太网接口和网关连接。输出控制模块控制流程图如图 4.5 所示。
上位机
运动控制器
























左步进电机 右步进电机
图 4.5 上肢康复系统输出控制模块控制流程图
4.3 本章小结
本章主要围绕脑控康复系统进行了方案设计,通过探究脑机接口的基本原理,分别
从脑电信号的采集、处理以及输出控制等方面展开论述。脑电信号采集装置是由博睿康
公司(Neuracle)提供的 32 路无线脑电信号采集系统,采样频率为 250 Hz;选用基于黎曼
空间的 EEG 信号特征提取与分类算法,该算法采用 PSD 矩阵完成 EEG 信号从欧式空间
到黎曼空间的转换,在特征提取方面具有其他欧式空间算法不可比拟的优势。
44
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第 5 章 系统实验及结果分析
5.1 底层程序可行性实验验证
5.1.1 MPV5 软件介绍
MC464 控制器的编程软件 Motion Perfect V5(简称 MPV5)是 Trio 公司最新推出的
编程平台,适用于 Microsoft Windows XP、Vista 或 Windows 7 等多种操作系统,提升了
运动控制器和 DX4 的编程体验。MPV5 的关键点之一是其自身的“工程”概念,该工程通
过给单个运动应用程序提供所需的多个控制器程序、参数和数据磁盘副本,从而辅助设
计和开发应用程序。
1. 窗口介绍
MPV5 的编程界面包括控制数窗口、程序编辑窗口、输出窗口和终端窗,窗口界面
如图 5.1 所示。
图 5.1 MPV5 的编程界面
(1)控制数窗口:程序-控制器内部程序集,包含多种不同的工程文件;
轴-当前控制器轴状态;
记忆-控制器可用 VR/TABLE/程序空间;
配置-当前控制器序列号、版本、启用特征、通讯配置;
(2)程序编辑窗口:用户编程区域;
45
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(3)输出窗口:反馈控制器实时事件;
(4)终端窗口 0:用于显示相关信息及交互命令。
2. 工具栏介绍
工具栏中每个按钮都代表一个命令,这些命令与菜单栏中的命令是等价的,利用工
具栏可以使用户操作更加快捷、方便和高效,表 5.1 列举了 MPV5 软件常用的命令集。
表 5.1 MPV5 软件工具栏
名称 图标 作用
轴参数 设定以及监控各轴的状态;
1.监控指定轴参数连续时间内的值;
2.支持波形导入、导出功能; 示波器
3.支持 XY、三维等方式的监控,便于查看实际运动轨迹;
4.可通过程序自动触发记录波形;
1.监控数字量输入点状态;
数字 I/O 2.手动设置输出点状态;
3.可以通过 Config digital I/O line status 添加需要监控的 IO 点;
模拟 IO 模拟量输入通道实时监控、模式量输出手动给定;
TABLE 1.监控 TABLE 区域实际数值、设定 TABLE 数值;
监控 2.支持 TABLE 区域的二维显示;
HMI
不连接控制器的情况下进行仿真实验; 仿真
5.1.2 HMI 仿真
通过建立 HMI 仿真界面,可以在不连接控制器的状态下,对控制程序的可行性进行
验证,利用示波器可以将轴参数的变化过程显示出来,HIM 仿真界面如图 5.2 所示。
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图 5.2 HMI 仿真界面
1. 系统加减速 HMI 仿真
在前文介绍系统安全设计时,要求系统运行过程中的速度变化应柔顺、平稳等。在
底层控制程序中,通过引用 ACCEL 及 DECEL 指令进行柔顺速度控制。部分程序指令如
下:
BASE(0) //定义轴指令
CANCEL(2) //取消轴所有操作
SPEED=25 //定义速度指令
ACCEL=5 //定义加速度
DECEL=5 //定义减速度
FORWARD //定义运行指令
通过 HMI 进行程序仿真,其结果如图 5.3 所示,从图中可以看出,控制器在驱动电
机进行加速或减速的过程中,都是通过一定的加速度缓慢增长到最终设定的速度值。
47
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图 5.3 速度柔顺变化曲线
2. 系统方向变化 HMI 仿真
方向变化是通过追踪系统运行过程中轴位置的变化轨迹来进行 HMI 仿真的,如图
5.4 所示,图中的每个拐点都代表系统的一次方向改变。
图 5.4 系统运行方向改变时的轴位置轨迹
48
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5.2 系统可行性实验
就整个系统而言,控制平台的稳定性至关重要。康复系统的稳定性主要考察系统运
行过程中康复车的误动作情况,误动作率越低,系统稳定性越好。而作为整个系统的核
心,EEG 信号的分类结果将直接影响系统的整体性能。本文将从 EEG 信号分类算法的
准确性及控制平台运行过程中的误动作情况分开讨论系统的可行性。
5.2.1 EEG 信号分类算法离线实验
1. 黎曼空间算法与传统经典算法对比
在运动想象 BCI 研究中,常见的脑电信号分类算法包括:CSP 算法+支持向量机
(Support Vector Machine, SVM)、小波变换算法+SVM、基于样本协方差矩阵的 MDRM
算法等,本文应用的黎曼空间算法具有处理速度快、分类准确率高等优点。为了突出本
算法的优势,实验室利用不同的分类算法对同一组脑电数据进行了分类对比,其中,实
验数据选自柏林大学机器学习与智能数据分析实验室 2008 年提供的 BCI 竞赛数据。数
据集包含 4 名受试者的运动想象实验数据,共有 59 个采集通道,信号采集频率为 100Hz。
图表 5.5 展示了各类算法对比结果,从中可以看出,4 名受试者利用黎曼空间算法对脑电
数据的分类准确率均高于其他三种方法,且分类准确率均高于 80%。
90
80
70
60
50
40
30
20 CSP+SVM
小波+SVM
MDRM
黎曼距离
10
s1 s2 s3 s4
受试者
图 5.5 本文算法与经典算法之间的分类结果对比
49
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2. 黎曼空间算法离线实验
在黎曼空间算法与传统经典算法的对比实验中,实验室仅对 2008 年的 BCI
competition IV 的运动想象数据集进行了分类对比。为了排除实验数据集对实验结果的影
响,实验室选取四名身体健康的大学生(S1-S4)作为数据采集对象继续验证。实验过程
中每位受试者根据电脑提示的范式图(图 5.6)想象相应的左/右手运动,每组实验共采
集 100 次数据,其中包括想象左手运动 50 次,想象右手运动 50 次。为避免外界噪音的
干扰选择相对安静的实验场所进行实验。同时,为确保实验数据的有效性,四名受试者
安排在一天内完成 EEG 信号的采集,并将采集到的实验数据分别命名存储在计算机上。
图 5.6 提示范式图
利用黎曼空间算法分别对所采集到的五组 EEG 数据进行特征提取和模式分类,每一
组实验数据中,定义 50 次想象左或右手运动的前 40 次数据为训练数据,后 10 次数据为
测试数据。分类的过程中,k 取不同的值,分类结果也截然不同。
90
80% 80% 80
75%
70% 70
60
50
s1
s2
40 s3
s4
30
k=1 k=3 k=5 k=7 k=9 k=11
图 5.7 四名受试者脑电信号分类准确率随 k 变化的分布图
图 5.7 记录了 4 名受试者在不同 k 值下脑电信号分类准确率的变化情况。实验结果
表明:k 取 1~11 的区域范围内,4 名受试者 EEG 信号分类准确率最高值均高于 70%,
50
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且 s1 和 s2 的最高准确率达到 80%。由此可见,黎曼空间算法在运动想象脑电信号分析
中具有一定的优势。
5.2.2 康复车误动作实验
上位机在线虚拟脑电信号,每隔 5s 发送一次指令,为确保实验数据的有效性,实
验共进行四组(Z1-Z4)不同顺序的虚拟信号,其顺序分别为“左-右-左-右”、“右-左-右-
左”、“左—左—右—右”和“右-右-左-左”,康复车默认以 5r/min 正转方式运行。实验过程
中,记录每次指令发出后康复车左右轮动作情况,“1”代表动作,“0”代表不动作。实验
结果如表 5.2 所示。
表 5.2 康复车左右轮动作结果与上位机指令对比
虚 拟 E E G B C I 左 轮 右 轮 误 动 序 号 正 确 率
信 号 顺 序 指 令 动 作 动 作 作 率
L 1 0 1 0 0 % 0
左 - 右 - 左 - 右 R 0 1 1 0 0 % 0 Z 1
L 1 0 1 0 0 % 0
R 0 1 1 0 0 % 0
R 0 1 1 0 0 % 0
右 - 左 - 右 - 左 L 1 0 1 0 0 % 0 Z 2
R 0 1 1 0 0 % 0
L 0 1 1 0 0 % 0
L 1 0 1 0 0 % 0
左 - 左 - 右 - 右 L 1 0 1 0 0 % 0 Z 3
R 0 1 1 0 0 % 0
R 0 1 1 0 0 % 0
R 0 1 1 0 0 % 0
R 0 1 1 0 0 % 0 Z 4 右 - 右 - 左 - 左
L 1 0 1 0 0 % 0
L 1 0 1 0 0 % 0
从表中可以发现,上位机虚拟的脑电信号不管是以左-右单次方向变换还是以左-左-
右-右双次方向变换,康复车的左右轮均未出现误动作情况,这也验证了本文搭建的康复
51
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系统控制平台具有良好的稳定性。
5.2.3 系统整体性能实验
在分别验证了脑电信号分类算法的准确率及康复车误动作情况后,我们将两部分实
验结合起来,综合验证上肢康复系统的整体性能。本次实验以前文信号分类准确率最高
的受试者(s1)作为对象进行系统整体性能实验,分类算法 k 取值设定离线实验准确率
最高时的对应值。实验开始前,告知受试者整个实验的具体流程,共完成 5 组左-右想象
动作训练,每组测试时间设置为 30 分钟。图 5.8 为受试者实验时的画面。
图 5.8 受试者在线实验画面
具体实验步骤如下:
(1)受试者坐在康复车上,根据身高、臂长调整座椅及前后调节按钮至舒适位置,
将受试者左右手分别固定在康复车左右轮上。
(2)为受试者佩戴脑电帽,并连接至脑电信号处理模块;
(3)系统上电,选择脑控训练模式,在上位机上设置训练参数(运动方向默认顺
时针,运行速度默认 5r/min);
(4)提示受试者想象左手运动,观察康复车手轮动作情况并记录;
(5)提示受试者想象右手运动,观察康复车手轮动作情况并记录;
(6)重复 4、5 步骤,直至完成 5 组实验。
实验结果如表 5.3 所示,表中“1”表示康复车的动作结果与运动想象提示信息相同,
而“0”表示康复车动作结果与运动想象提示信息不同。从表中可以看出,未经过长时间训
练的受试者在根据提示想象相应动作后,通过脑电采集装置采集到的脑电信号存在诸多
52
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不稳定因素,导致系统进行脑电信号分类时的准确率比受试者离线实验时的准确率低,
而 BCI 识别的准确率也直接影响了系统的整体性能。
表 5.3 基于脑机接口技术的上下肢康复系统性能实验
B C I 康 复 车 B C I 提 示 信 息 与 康 复 实 验 组 别
提 示 信 息 动 作 结 果 车 动 作 结 果 匹 配 度
第 一 组 左 手 L 1
( Z 1 ) 右 手 R 1
第 二 组 左 手 L 1
( Z 2 ) 右 手 L 0
第 三 组 左 手 R 0
( Z 3 ) 右 手 R 1
第 四 组 左 手 L 1
( Z 4 ) 右 手 L 0
第 五 组 左 手 L 1
( Z 5 ) 右 手 R 1
B C I 识 别 准 确 率 7 0 %
为了进一步验证系统稳定性,我们对受试者进行为期四周的实验训练,每天的训练
时长为 30min。为说明实验效果,实验室采集最后一周的 EEG 数据进行分析论证。图 5.9
展示了受试者一周内进行系统整体性能实验时 BCI 识别准确率情况。从实验结果来看,
经过一段时间的训练,受试者脑电数据分析的在线准确率有了明显的提升,最高准确率
达到了 80%。
53
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90%
80%
70%
60%
50%
D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7
准确率 60% 70% 70% 70% 80% 70% 80%
实验天数
图 5.9 受试者(s1)一周内脑电信号分类准确率
从以上整个实验来看,系统应用黎曼空间算法对脑电信号进行分类时其离线准确率
高达 80%,在线识别脑电信号较离线实验的准确率低,但对同一受试者进行长时间的脑
控训练后,其信号分类准确率较之前有了一定的提升,这也能够说明脑控康复训练是一
个长期的治疗过程,患者进行脑控康复作业前必须经过一定的训练才能获得更好的康复
效果。康复车在接收到上位机指令后的误动作率为 0,证明系统具有较好的稳定性。
5.3 系统有效性实验
5.3.1 脑电地形图
脑电地形图是一种用来显示大脑皮层各个频段内功率值空间分布的平面图形,利用
不同颜色表征能定量,将大脑神经活动以一种更加直观的方式展示出来,为脑神经性疾
病的研究提供了重要的诊断依据。
工作原理:采集大脑头皮表层不同位置的神经活动信号,经滤波器剔除干扰信号,
再由放大器将信号放大后输入计算机的 A/D 转换器,将波形信号转化成数字信息并存储
于计算机中,最后根据不同时间段的电压变量对其进行快速傅立叶转换(FFT),形成不同
频域功率段的频谱功率图像。
图 5.10 为受试者在普通康复训练期间的脑电地形图。图中可以看出,颜色由浅到深
代表了能量由低到高,在此状态下,由于受试者完全由机械外力带动肢体运动,其大脑
处于放松状态,大脑皮层中仅有少量活跃神经元参与活动。而在 BCI 康复训练过程中,
分别在受试者想象右手运动和想象左手运动两种状态下绘制的脑电地形图。图 5.11(a)
可以看出,受试者进行 BCI 右手康复训练期间,脑电地形图右侧区域颜色更深,能量更
54
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大,这就说明这种状态下,大脑皮层中参与想象右手康复训练的活跃神经元越多。图 5.11
(b)为受试者想象左手运动时的脑电地形图,左半球颜色更深说明受试者想象左手康复
训练时大脑左侧活跃神经元更多。
图 5.10 普通康复训练过程中的脑电地形图
(a)想象右手运动 (b)想象左手运动
图 5.11 BCI 康复训练过程中的脑电地形图
分析两种康复方式下脑电图的能量分布变化,BCI 康复训练疗法比常规的机械训练
疗法更有利于激发大脑神经元的活跃度,对脑神经回路的重塑具有一定的促进作用。
5.3.2 康复临床实验
为验证系统的有效性,项目团队与山东中医药大学附属医院康复科合作,从医院康
复科征集了 6 名因脑卒中导致上肢运动功能障碍的患者进行临床实验,患者年龄均在
40-60 岁,且符合规范的国际社会对脑卒中的诊断标准,并经头颅 CT 或 MRI 明确诊断
为脑卒中。采用电脑随机分组将患者分为常规康复训练组和 BCI 康复训练组,每组各三
名患者,其中常规康复训练组男 3 例,女 0 例;BCI 康复训练组男 2 例、女 1 例[80,81]。
55
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1. 实验方法
6 名脑卒中受试者在实验期间与医院所提供的正常康复项目无冲突,系统实验均在
医院康复项目完成后进行,实验期间,医院康复师都要严密观察患者情况,如果出现不
能耐受的情况,则立即停止实验治疗。每周对 6 名受试者进行相应的康复评定,训练持
续 4 周,一周训练 5 天。为确保实验数据的有效性,两组患者均按照系统默认设定速度
及方向进行康复训练任务。
(1)常规康复训练组:实验开始前,先对患者进行首次康复评定。系统启动被动
模式,3 名受试者接受康复车的被动训练,每天 1 次,患肢每次训练 30min。治疗期间,
每周进行一次康复评估。
(2)BCI 康复训练组:首次治疗前,康复医师需对患者进行首次康复评定。系统
启动脑控模式,3 名受试者接受康复车的脑控训练,每天 1 次,患肢每次训练 30min。
此过程中需要患者集中思想根据康复医师提示的“左”“右”信息完成运动想象脑电信号采
集。治疗期间,每周进行一次康复评估。
2. 实验结果
对 6 名临床患者每阶段训练前、训练后各进行一次上肢运动功能评价,训练结束 4
周后再进行一次随访上肢运动功能评价。上肢运动功能评价包括患侧肘关节灵活度(肘
关节活动范围)及屈伸速度评价、Fugl-Meyer 上肢运动功能评价、上肢肌肉群(肱二头
肌和肱三头肌)肌力评价。
BCI 康复训练组 3 名受试者训练后患侧肘关节灵活度及屈伸速度较训练前有明显提
高,肘关节活动范围训练后平均提高 11.33°,肘关节屈伸速度较训练前平均提高 7 次/分
钟;Fugl-Meyer 上肢功能评分 3 人均提高,平均提高 9 分;上肢肌肉群肌力测定中 1 名
受试者在伸臂和屈臂测定中表现出略微提高,另外 2 名受试者的上肢肌肉群肌力均无改
变。
常规康复训练组3名受试者训练后患侧肘关节灵活度及屈伸速度较训练前也有提高,
肘关节活动范围训练后平均提高 7.67°,肘关节屈伸速度较训练前平均提高 4 次/分钟;
Fugl-Meyer 上肢功能评分 3 人均提高,平均提高 3.33 分;上肢肌肉群肌力测定中 3 名受
试者的上肢肌肉群肌力均无改变。
BCI 康复训练组训练结束后 4 周随访时,3 名受试者患侧肘关节灵活度及屈伸速度
较训练前仍有提高,肘关节活动范围训练后平均提高 9.67°,肘关节屈伸速度较训练前平
均提高 4.67 次/分钟;Fugl-Meyer 上肢功能评分 3 人均提高,平均提高 7.33 分;上肢肌
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肉群肌力测定 3 名受试者肌力均无改变;实验数据见表 5.4-表 5.7。
表 5.4 全部受试者训练前、后及随访点患侧肘关节活动范围(单位:度)
实 验 组 受 试 者 T 1 T 2 T 3 △ T 2 1 △ T 2 1
平 均 值 △ T 3 1 △ T 3 1
平 均 值
S 1 3 3 4 5 4 5 1 2 9 . 6 7 B C I
S 2 4 1 5 7 5 5 1 6 1 1 . 3 3 6 . 6 7 9 . 6 7 康 复 组
S 3 3 7 4 3 4 0 6 9 . 6 7
常 规 S 4 3 2 4 0 4 2 8 6 . 6 7
康 复 组 S 5 3 9 4 8 4 5 9 7 . 6 7 9 . 6 7 6 . 6 7
S 6 3 6 4 2 4 0 6 6 . 6 7
表 5.5 全部受试者训练前、后及随访点患侧肘关节屈伸次数(单位:次/分钟)
实 验 组 受 试 者 T 1 T 2 T 3 △ T 2 1 △ T 2 1
平 均 值 △ T 3 1 △ T 3 1
平 均 值
S 1 1 4 1 8 1 7 4 3 B C I
S 2 1 8 2 9 2 5 1 1 7 . 0 0 7 4 . 6 7 康 复 组
S 3 1 5 2 1 1 9 6 4
常 规 S 4 2 0 2 5 2 2 5 2
康 复 组 S 5 1 6 1 9 1 7 3 4 . 0 0 1 2 . 3 3
S 6 1 6 2 0 2 0 4 4
表 5.6 全部受试者训练前、后及随访点 Fugl-Meyer 运动功能评分
实 验 组 受 试 者 T 1 T 2 T 3 △ T 2 1 △ T 2 1
平 均 值 △ T 3 1 △ T 3 1
平 均 值
S 1 5 5 6 4 6 2 9 7 B C I
S 2 6 2 7 3 7 2 1 1 9 . 0 0 1 0 7 . 3 3 康 复 组
S 3 5 7 6 4 6 2 7 5
常 规 S 4 6 7 7 1 6 9 4 2
康 复 组 S 5 5 8 6 1 6 0 3 3 . 3 3 2 2
S 6 6 2 6 5 6 4 3 2
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表 5.7 全部受试者训练前、后及随访点上肢肌肌肉群肌力测定
实 验 组 受 试 者 T 1 T 2 T 3 △ T 2 1 △ T 2 1
平 均 值 △ T 3 1 △ T 3 1
平 均 值
S 1 肱 二 头 肌 2 2 2 0 0
肱 三 头 肌 2 2 2 0 0
B C I
康 复 组 S 2 肱 二 头 肌 2 2 + 2 0 0
0 . 0 0
肱 三 头 肌 2 2 + 2 0 0 0 . 0 0
S 3 肱 二 头 肌 2 2 2 0 0
肱 三 头 肌 2 2 2 0 0
S 4 肱 二 头 肌 2 2 2 0 0
肱 三 头 肌 2 2 2 0 0
常 规
康 复 组 S 5 肱 二 头 肌 2 2 2 0 0
0 . 0 0
肱 三 头 肌 2 2 2 0 0 0 . 0 0
S 6 肱 二 头 肌 2 2 2 0 0
肱 三 头 肌 2 2 2 0 0
表中 T1 为训练前数据,T2 为训练 4 周后数据,T3 为训练结束 4 周后随访数据,
△T21=T2-T1,△T31=T3-T1。
综上所述,两组受试者训练后上肢主要肌群肌力均无可观测到的改善。而在其他评
定项目中,无论是 BCI 康复训练组还是常规康复训练组,其康复效果较训练前都有了明
显的提升,且各项指标中,BCI 康复训练组的改善程度均较常规康复组更显著。所有受
试者 4 周后随访时,除上肢肌力无可观测的康复效果外,BCI 康复和常规康复均可在一
定程度上改善慢性卒中患者的肢体功能障碍,这种改善效果主要表现为患肢操作能力和
灵活性提高,临床结果显示 BCI 康复的改善效果更明显,而且这种改善至少可以在训练
结束后 1 个月内仍有体现。BCI 康复训练可促进中枢神经系统重塑,不同受试者之间的
重塑趋势基本保持一致。
5.4 本章小结
本章节通过运动控制器在线编程软件 MPV5 中的 HIM 仿真,验证了底层控制程序
的可行性。同时,分别对 EEG 信号分类算法的准确性及康复车误动作率进行了实验,结
果表明黎曼空间算法对 EEG 信号分类的准确率高达 80%,康复车误动作率为 0。通过临
床实验,最终证实脑控训练较常规康复训练对患者肌能的康复效果更佳,且在训练后的
一段时间内康复效果持续更久。
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第 6 章 总结与展望
6.1 研究总结
本文以脑卒中后存在肢体运动障碍的患者为研究对象,运用运动想象 BCI 技术,通
过对大脑可塑性的研究,研发了基于脑机接口技术的上下肢康复系统。该系统通过分析
不同症状患者的康复需求,将传统的机械运动疗法与神经疗法相结合,以修复受损神经
和重建体内神经通路为主要目的,运用科学有效的康复治疗程序协助患者进行康复锻炼。
通过一系列的实验数据最终验证了系统的可行性和有效性。现将研究工作总结如下:
(1)通过前期的市场调研,分析病人不同临床症状、不同康复阶段的总体需求,
以此为前提,将系统分为上肢康复和下肢康复两部分,设计了主动、被动、脑控及辅助
等多种操作方式。其中以脑控康复训练的研究为主,重点分析并验证了脑控训练对受损
神经系统的修复作用。同时,为了避免对用户造成二次伤害,系统设计了紧急停止按钮、
防痉挛、防触电漏电以及多种防滑防脱等保护功能。
(2)在脑控康复功能的实现中,上肢康复系统通过控制两个步进电机实现左、右
侧肢体的独立运动,电机的布局设计是以错位形式安装。而在下肢康复系统中,综合考
虑整个系统的外形美观及用户使用的舒适性,仅用单个步进电机完成了结构设计。为保
证下肢与上肢具有相同的操作功能,下肢使用两个电磁离合器与步进电机连接,通过控
制两个电磁离合器的啮合状态,实现两侧肢体的分别动作。
(3)系统硬件设备的选型上,选定步进电机作为最终的执行机构。通过对控制器
功能的需求分析,选用英国 Trio 公司生产的运动控制器及扩展模块以脉冲的方式实现多
轴控制。
(4)对于不同模式的康复训练,其实现方式也各不相同。系统最终确定以集中控
制和分散控制相结合的方式完成底层控制方案的设计。同时,对系统要求的运行速度、
电机正反转及左右电机同轴等问题进行了控制程序的编写;在系统软件设计部分,对系
统的主控模块、信号采集模块、通讯模块、人机交互接口模块进行了软件程序的设计。
(5)基于运动想象 BCI 技术,运用黎曼空间算法对脑电信号进行信号处理及模式
识别,并将信号处理模块与上位机通过 TCP/IP 协议完成信号传输,最终实现了脑控康复
系统的设计。
(6)在 Trio 在线编程平台上对速度控制和左右电机同轴控制进行了仿真,最终验
证了底层控制方案的可行性。对于 EEG 信号的分类处理,黎曼空间算法的离线实验正确
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率高达 75%,而评价系统运行稳定性的实验中康复车的误动作率为 0。最后,从 6 名真
实患者临床实验的反馈结果来看,与传统的康复器械相比较,本文设计的康复系统对患
者肌能的恢复效果更佳,而且在停止治疗后的一段时间内,康复效果更持久。
6.2 研究展望
通过运动想象生成 EEG 信号,利用黎曼空间算法对信号进行特征提取和模式识别,
最终将脑思维信号转换成计算机语言,从而控制康复车带动肢体运动,这是一项极具挑
战的研究。本文虽然初步搭建了基于脑机接口技术的上下肢康复系统控制平台,并对系
统的可行性及有效性进行了验证分析,但在以下几个方面还需要进一步完善:
(1)结构优化。系统硬件设备应选型合理,并充分考虑其控制方式和性能需求。
在系统功能分析的基础上进行最佳结构设计,使系统外形更加美观,使用更加舒适。
(2)提高 EEG 信号分析的鲁棒性。EEG 信号的采集及处理过程中,会受到多种因
素影响,导致信号分类的准确率较低,从而影响整个系统的性能。提高 EEG 信号分析的
鲁棒性,是保证系统稳定运行的关键。
(3)由于系统面向的群体是存在肢体运动功能障碍的患者,防止系统运行过程中
对受损肢体造成二次伤害是系统首要研究的问题。
(4)增设更多康复训练功能。本系统仅设计了四种康复模式,而患者的临床症状
是多样化的,其需求也是各不相同的,设计出尽可能多的康复训练功能,可以为患者提
供更多的选择性,根据不同的康复效果确定最有利于康复的治疗方案。
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