基于腦機接口技術的上下肢康復系統研究*

高諾，張慧，高志棟，陳鵬程

(山東建筑大學信息與電氣工程學院，濟南 250101)

1 引 言

腦卒中俗稱“中風”，是常見的腦血管疾病之一，發病率高、致殘率高、治愈率低[1]。運動功能性障礙是腦卒中患者發病后常見的癥狀之一，因失去肢體行動能力無法生活自理，給患者生活及家庭帶來了極大困擾。早期臨床醫學上，對腦卒中后引發的運動功能性障礙等病癥通常以外科手術和藥物治療為主。隨著康復技術的不斷發展，運動療法成為腦卒中患者康復治療的主要方法。傳統的康復治療主要依靠康復醫師憑借自身臨床經驗對患者進行按摩推拿，此方法能夠活動患者受損的關節、減少其肌肉的攣縮，達到逐漸改善身體機能的功效。機械輔助療法主要是通過外力帶動患者肢體進行規律的運動，該康復儀器的出現可以解決醫師資源匱乏等問題。然而，中風患者致殘的根本原因是因為患者大腦中樞神經受到損傷，導致大腦無法支配肢體運動，最終喪失了肢體的行動能力[2]。無論是傳統的康復治療還是機械輔助療法，均只能使患肢被動的產生運動，無法對其所損的大腦中樞神經進行反饋和修復。

上世紀80年代以來，科學家們通過大量試驗，提出在疾病癥狀出現以后，大腦仍保持一定可塑性。腦機接口技術的研究與發展為解密大腦認知功能、攻克大腦神經疾病提供了一種新的途徑方法[3-5]。在輔助醫學和神經康復領域，基于腦機接口(BCI)技術的康復研究對于神經系統疾病、腦部外傷、肢體殘障等患者的康復及功能重建具有重要意義。格拉茨技術大學使用BCI技術幫助手癱患者完成了日常生活中最基本的動作，如通過控制功能性電刺激設備實現喝水等一系列操作，這一事件在BCI助殘事業中具有重要意義。天津大學將BCI運動想象和物理康復療法結合在一起，研發了國內第一臺人工神經機器人系統—“神工一號”。該系統在患者體外仿生搭建了一條大腦到肢體的神經通路，通過解碼大腦意圖信號，借助外力驅動患肢完成相應的動作，使患者在進行運動療法的同時對其受傷的腦區神經進行修復和重建[6-10]。2018年，孔萬增團隊研發了一種基于BCI運動想象技術的嵌入式康復系統。該系統融合了運動想象療法和機械康復設備的優勢，具有開發周期短，升級速度快等優點[11]。這些系統雖然在腦卒中患者的康復訓練過程中有部分療效，但是系統成本較高，運行穩定性較差，在腦電信號分類處理的準確率和處理器執行速度上都有待提高。

針對目前存在的基于BCI技術的康復設備存在的問題，本研究以腦卒中后存在運動功能性障礙的患者為研究對象，開發了基于腦機接口技術的上下肢康復系統。該康復系統是在傳統康復車的基礎上進行的升級改造，有效降低了生產成本。同時本系統具有主動、被動、腦控等多種工作模式，滿足不同階段患者的康復需求。在腦控模式下，本系統采用基于黎曼空間的運動想象腦電信號分析處理算法，具有較高的分類準確率。一系列離線與在線實驗結果驗證了本系統的可行性與有效性。

2 系統設計

基于腦機接口技術的上下肢康復系統包含上肢康復系統和下肢康復系統兩大部分，產品依托市面現有的普通康復車進行結構改造，樣機見圖1。根據患者的不同需求，本研究的康復系統設計了主動訓練、被動訓練、腦控訓練等多種操作方式，其中腦控康復訓練是基于BCI技術實現的，也是本研究的重點，我們以上肢康復訓練系統為例展開研究。

圖1 基于腦機接口技術的上下肢康復系統樣機

2.1 軟件設計

上位機是控制者，能夠對接收到的信號指令進行邏輯判斷，發生相應的控制命令；同時也是服務者，為使用者提供了一個人機交互的界面，康復訓練過程中各項參數指標(如訓練模式選擇、系統運行速度和方向、訓練時長等)都可以通過該界面進行設置。上肢康復系統上位機操作界面見圖2。

圖2 上肢康復系統上位機操作界面圖

2.2 硬件設計

下位機以運動控制器為核心進行控制系統關鍵部分的硬件設計，使用MC464控制器及P874擴展模塊進行多軸控制。英國Trio開放式多軸運動控制器采用64位的微型處理器，支持藍牙、RS232(485)等多種上位通訊方式，能夠通過數字、脈沖等信號控制步進或伺服電機，實現不同品牌伺服的集成使用或者總線型多軸控制，是一款高速高精度的運動控制器。本研究選用脈沖信號控制步進電機驅動器，控制器選用24 V電源模塊進行供電。硬件控制流程見圖3。

圖3 運動控制器控制流程圖

2.3 腦控康復系統

腦控訓練屬于一種特殊的被動訓練，系統借助于BCI技術，繞過患者外圍肌肉神經組織，在體外仿生構造一條大腦到肢體的神經通路。系統通過提取大腦的意圖信號，并經過信號識別及分析處理，最終形成機器語言控制康復車帶動肢體完成相應的康復訓練動作。該訓練方式使患者能夠完全按自己的意愿控制肢體動作，通過科學的循環訓練，逐步重建體內的神經通路，最終實現大腦對肢體的支配控制。系統結構框圖見圖4。

圖4 基于腦機接口技術的上肢康復系統結構框圖

腦控康復訓練系統包含四個模塊：EEG信號模塊、信號采集模塊、信號處理模塊和輸出控制模塊。

2.3.1EEG信號模塊 EEG信號分為誘發性腦電和自發性腦電兩種。誘發性腦電，又稱誘發電位，是由機體內部或外部產生某種神經刺激而形成的一種特殊電活動。自發性腦電，又稱自發電位，是由生物體大腦皮層的神經元自發活動而產生的一種有節律性的電位改變[12]。自發腦電技術具有操作簡單、靈活、無創等優點，故基于運動想象的BCI在神經康復領域具有較高的應用價值，本研究所設計的康復系統正是采用運動想象BCI技術完成的。

2.3.2信號采集模塊 EEG信號采集是BCI康復系統的重要環節，也是實現BCI康復系統的第一步，采集到的EEG信號的正確性、完整性將直接決定后面信號的提取和分類。本系統使用的信號采集裝置是由博睿康公司(Neuracle)提供的32路無線EEG信號采集系統，見圖5(a)。EEG信號采集裝置(腦電帽)的采樣頻率為250 Hz，32個電極位置分布見圖5(b)。

圖5 EEG信號采集裝置及電極分布圖

2.3.3信號處理模塊 EEG信號的特征提取和模式分類是BCI康復系統的核心環節，信號處理的準確性是整個系統的關鍵，直接影響到系統最終模式識別的準確率[13]。目前大多數EEG信號分析與分類的方法集中在歐式空間。然而由于EEG信號存在空間分辨率低、噪聲大、信號不穩定等特性，導致對EEG信號的分析與分類難度較大，基于歐式空間的EEG信號分析算法目前無法滿足BCI技術應用的要求。本研究采用本團隊提出的基于黎曼空間的EEG信號特征提取與分類算法。該算法的整體結構框架見圖6。算法詳情請參考文獻[14]。

圖6 基于黎曼空間的腦電信號特征提取與分類算法

該算法的大體流程為：對大量已知類別的EEG信號分別計算其相應的功率譜密度(Power Spectral Density，PSD)矩陣，并按照類別構建相應的PSD矩陣集。PSD矩陣的建立完成了EEG信號從歐式空間到黎曼空間的轉換。針對一個未知類別的EEG信號，計算其PSD矩陣并計算該PSD矩陣與不同類別PSD矩陣集中所有PSD矩陣之間的黎曼距離。最后利用K最近鄰分類算法計算未知類別EEG信號的類別歸屬[15-18]。

該算法采用PSD矩陣完成EEG信號從歐式空間到黎曼空間的轉換，由于PSD矩陣不僅能夠體現EEG信號不同頻率成分，還能體現EEG信號不同通道間的相互作用，因此，該算法在特征提取方面具有其他歐式空間算法不可比擬的優勢，是后續模式分類精度的保證[19-22]。

2.3.4輸出控制模塊 輸出控制模塊作為EEG信號的執行部分，是EEG信號形成機器語言的直接體現。在該環節中，上位機根據接收到的腦電分類信號，向下位機發出控制命令，直接驅動步進電機帶動患者肢體完成康復訓練動作。運動控制系統的主控單元使用英國Trio公司提供的MC464系列的運動控制器，通過以太網接口和網關連接。輸出模塊控制流程見圖7。

圖7 輸出模塊控制流程圖

3 實驗驗證

一個完整的系統，其控制平臺應該具有良好的穩定性。就BCI康復控制系統而言，系統的穩定性主要是指康復車左右輪動作的結果與BCI識別出的EEG信號保持一致性。即BCI康復系統穩定性與系統運行過程中誤動作率有關，誤動作率越低，系統穩定性越好。而作為整個系統的核心，腦機信號的分類結果將直接影響整個控制系統的整體性能，本研究用于腦電信號分析處理的黎曼空間算法以分類準確率來評估系統所使用方法的性能，準確率越高說明效果越好。

3.1 腦電信號分類準確率實驗

實驗室采用博睿康科技有限公司(Neuracle)提供的32通道腦電帽采集2名受試者運動想象腦電數據，受試者根據實驗范式執行左、右手運動想象任務，見圖8，每種任務以100次為一組，共進行5組，并分別記錄5組實驗的準確率。

圖8 實驗范式圖

由于運動想象時的事件相關去同步(ERD) 和事件相關同步(ERS)現象主要出現在μ(8 ～ 12 Hz) 頻段和β(13～30 Hz)頻段，故本研究對數據均采用8～30 Hz的數字濾波器進行帶通濾波并進行50 Hz陷波濾波處理。經過多次對比分析，可見ERD/ERS明顯的時間段是0.5～5 s，在本研究中，為保證數據的準確性，截取0.5～2.5 s的實驗數據進行分類研究。受試者(S1，S2)5組實驗數據的準確率見圖9，可以看出，2名受試者實驗數據分類準確率均高于80%。

圖9 受試者(S1-S2)5組實驗數據準確率

3.2 康復車誤動作試驗

上位機在線虛擬腦電信號，每隔5 s發送一次指令，每組實驗虛擬四次左信號、四次右信號，為確保實驗數據的有效性，上位機虛擬腦電信號的順序分為 “左—右—左—右”、“右—左—右—左” “左—左—右—右”和“右—右—左—左”四組動作指令，康復車默認以5 r/min的正轉方向運行。試驗過程中，記錄每次指令發出后康復車左右輪動作情況，“1”代表動作，“0”代表不動作。實驗結果見表1。

表1 康復車動作結果和上位機指令對比

由表1可知，上位機虛擬的腦電信號不管是以左—右單次方向變換，還是以左—左—右—右雙次方向變換，康復車的左右輪均未出現誤動作情況，這也驗證了本研究搭建的康復系統控制平臺具有良好的穩定性。

由以上可知，本研究基于腦機接口技術的上下肢康復系統對腦電信號的分類處理準確率高達80%，康復車接收指令后的誤動作率為0，充分驗證了系統的穩定性和可靠性。

4 結論

針對腦卒中術后的運動功能康復需求開發了基于腦機接口技術的上下肢康復系統。該康復系統是在傳統康復車的基礎上進行的升級改造，有效降低了生產成本。同時本系統具有主動、被動、腦控等多種工作模式，滿足不同階段患者的康復需求。在腦控模式下，本系統采用了基于黎曼空間的運動想象腦電信號分析處理算法，具有較高的分類準確率。腦電信號分析實驗與康復車誤動作實驗結果(腦電信號分析準確率大于80%，康復車誤動作率為0)驗證了本系統的可行性與有效性。

本研究提出系統利用BCI技術，在患者體外構建了一條大腦信息傳輸通路，使得患者在進行康復訓練時能夠依據自身的意識進行主動訓練，這對于腦卒中患者的大腦可塑性的提高、受損腦區神經功能的修復均具有十分重要的意義。

雖然本研究系統能夠有效提取患者康復意圖，協助患者進行主動康復，在患者進行肢體運動康復的同時，提高患者大腦可塑性，改善大腦運動神經功能。但本研究系統真正進入應用尚有很多工作需要完善，如患者在進行肢體運動康復時，會有大量的肌電、眼電、心電信號混入腦電信號中，如何提高腦電信號分析的魯棒性是今后BCI技術進入應用的關鍵核心問題。其次，增加系統安全防護設計，確保系統對患者不會造成二次傷害；增設更多康復訓練功能，方便用戶選擇。隨著BCI技術的不斷發展，本系統的研究將在醫療康復領域具有良好的應用前景。