面向視神經假體的目標感知與編碼DSP系統*

孫 強，陳仁剛，趙洪星，高 勇

（西安理工大學 電子工程系，陜西 西安710048）

視覺是人們認識世界的主要途徑之一，通常從外界獲取的信息90%是由視覺完成的。但是由于一些原因而導致的視力嚴重殘疾，給患者的學習、生活和工作帶來很大的不便和痛苦。對于視網膜等器官受到損傷或者發生病變的患者，目前臨床上還沒有有效的治療方案。隨著電子、生物技術的發展，人們試圖尋求通過人工視覺假體對盲人進行一定的視覺修復。在視網膜假體的研究領域，美國、德國的一些研究小組把視網膜假體植入到盲人的視覺神經系統中代替受損組織,使患者產生光幻視,在視覺假體的研究中邁出了重要的一步。日本大阪Yasuo Tano領導的研究小組新近開發了一種在脈絡膜上層經視網膜刺激的人工視覺方案,并在動物實驗中證明了這種新方法可引發局部視網膜神經節細胞的興奮[1]。由于視神經假體的植入手術風險較小，同時在大多數眼科疾病中，視神經的功能都沒有受到損傷，并且通過刺激視神經可能刺激整個視覺區域，所以視神經可以作為視覺修復的刺激點。在我國，人工視覺假體技術起步較晚，雖然取得了一些基礎性研究成果，但目前的研究工作對于實際應用還有一定的差距。

1 視覺假體簡介

視覺假體是一種通過刺激視覺神經系統使失明患者重新獲得視覺的人工器官，該人工裝置采集外界圖像信息，由微型芯片進行處理、編碼成電信號，通過微電流刺激器將刺激微電流信號加載到微電極陣列，對視覺神經系統進行作用進而傳遞到盲人的大腦視皮層，從而實現視覺信息的感知。

在理論上,視覺假體的實現可通過對視覺通路上任意位置進行神經電刺激，以期產生視光感。按照植入位置的不同,視覺假體基本上可以分為視皮層假體、視神經假體和視網膜假體。視神經假體避免了對大腦造成的侵入性破壞,而且是一種更簡便更容易操作的技術。與視皮層假體相比,視神經假體植入的手術風險較小,引起的并發癥較輕；但是目前視覺信息感知和編碼與視神經刺激的對應關系還不是很明確，視覺空間分辨率也有待提高[2]。

2 面向視神經假體的目標感知機理

圖1為視覺假體的目標感知示意圖。首先微型攝像機拍攝圖像，將圖像傳輸到圖像處理器中，處理器利用預先設定的圖像處理方法，從拍攝到的圖像中提取重要的視覺信息，“神經編碼器”將處理后的視覺信息編碼成特定時間和空間模式的電刺激脈沖序列；最后,這些電刺激脈沖由神經刺激器直接作用于視神經，進而在人的大腦中重現圖像信息[1]。

隨著研究的深入，人們逐漸認識到視覺假體最大的障礙在于如何建立假體與大腦之間的有效信息傳遞。吳開杰等人通過動物視覺電生理實驗驗證了以視神經為神經接口的假體設計的可行性[1]。基于上述思路，本文著重于視覺假體前端的目標感知與編碼系統的設計。

3 目標感知與光幻視編碼系統的設計與實現

視覺假體視覺信息處理與編碼系統可分為CMOS攝像頭圖像采集、基于DSP平臺的實時圖像處理以及LCD顯示三個功能模塊，其流程圖如圖2所示。其中,圖像處理主要包括兩個重要處理過程：感興趣目標的提取和基于目標簡化信息的視神經生理學模式 (光幻視)編碼，后者直接對應著微電極的刺激模式。

3.1 CMOS攝像頭的數據采集

選用低分辨率的CMOS攝像頭用于視覺假體的圖像采集。此外還需要通過視頻解碼器將CMOS攝像頭上的信號轉換為要求的圖像數據供DSP讀取。選用TI公司的超低功耗TVP5150視頻解碼器。

3.2 基于實時圖像處理算法的目標提取

首先從攝像機捕捉的圖像中提取并盡可能簡化出對盲人最有用的目標信息，然后神經編碼器將圖像信息轉換成電刺激信號。鑒于此，通過實時圖像處理算法從實際捕捉的場景中提取出目標主體，是實現視覺假體臨床醫用的首要環節。

3.2.1 圖像的預處理

所采用的圖像處理算法只需要灰度圖像就可以很好地提取出感興趣目標的輪廓。因此，首先需要對攝像頭獲取的彩色圖像進行灰度圖像轉化預處理，轉化成灰度級數據。

3.2.2 感興趣目標的提取

根據實際應用的需要，在確定了感興趣目標所在的區域后，就可以通過經典的圖像處理方法對這些感興趣目標進行提取。本文采用了圖像分割方式對圖像進行處理，然后有針對性地選取感興趣的特定目標。

3.3 基于目標輪廓的神經生理學光幻視編碼

3.3.1 光幻視模式

Veraart等人[3]用微電極刺激某一志愿者的視神經，在其視覺皮層上呈現的真實光幻視模式如圖3所示。圖中的橫軸是眼睛的水平面，縱軸為視野的對稱軸。人類視覺信息的主要采集區域在左右視角30°，上方視角30°，下方視角 40°的范圍內。

這些光幻視模式分別對應著不同的微電極刺激方式。將利用這些基本的光幻視模式去表達感興趣目標的輪廓。這樣，每一種特定的目標輪廓就由不同的光幻視模式組成，也就對應著某一特定的微電極刺激模式組合。因此，對該試驗對象來說，通過特定的微電極刺激組合達到感知目標的目的。

3.3.2 基于光幻視模式的目標編碼

采用模式匹配的方法來完成這個環節的任務。在匹配的過程中，根據Veraart的研究成果[3]建立匹配模式的數據庫，并設置模式匹配時覆蓋度為80%：當模式與目標的匹配度高于80%時便接受，低于該標準時便舍去。依據上述方法，可以對提取的目標實現良好的編碼。

3.4 基于DSP開發平臺的系統實現

選用TI公司推出的DSP 6000系列中TMS320DM642專用視頻信號處理芯片作為人工視覺圖像處理系統的主芯片，用視頻解碼器TVP 5150將CMOS攝像頭采集的信號，轉換為圖像數據傳送給DSP DM642，DSP將采集的圖像緩存在SDRAM中，進行處理和編碼，如圖4所示。

4 示例結果

對英語字母作出了編碼的實驗，驗證了編碼方案的可行性。圖5所示為字母E(圖5(a))的編碼結果。從圖5(b)可以看出，字母E的輪廓分別由不同的光幻視模式組合而成，整體上很好地表達了字母E所能傳遞的視覺信息。

本文首先介紹了視神經視覺假體的工作原理，對視覺假體前端的目標感知及編碼部分分別給出了解決方案，目標編碼的可行性得到了驗證。本文詳述了基于DSP硬件平臺的設計過程，展示了快速實現目標感知和光幻視編碼的實驗結果。本系統經過在DSP平臺上的調試，取得了初步的成果，能夠為后端神經刺激器刺激方式的確定提供決策性的方案。

[1]吳開杰，柴新禹，李麗明，等.基于視神經的視覺假體研究與設計[J].中國科學，2005，37(增刊)：146-152.

[2]石萍，邱意弘，朱貽盛，等.人工視覺假體研究綜述(II)——視皮層、視神經束、感覺替代假體的研究現狀[J].生物醫學工程學，2008，25(4)：945-949.

[3]VERAART C，RAFTOPOULOS C，MORTIMER J T，et al.Visual sensations produced by optic nerve stimulation using an mplanted self-sizing spiral cuff electrode[J].Brain Res.，1998(813)：181-186.