陳小月 郭旭東 郝又國



摘要:功能性電刺激是腦卒中后導致的運動功能障礙患者康復治療的有效手段,現有的功能性電刺激儀多采用被動式或參數恒定式刺激方式,治療效果不佳。本文設計了一種基于表面肌電信號的參數自適應調節的生物反饋式電刺激儀。以放松狀態和最大自主收縮狀態的表面肌電信號均方根值為參考,用刺激間歇的表面肌電信號均方根值作為反饋信號調節下一刺激周期的脈寬和幅值。為了避免過度刺激造成疲勞和傷害,提出了基于特征 Q 值的疲勞檢測算法,實時檢測 Q 值變化并在肌肉達到疲勞閾值 b 時終止電刺激。實驗結果:儀器可以輸出頻率、脈寬和幅值范圍分別為 1~10 Hz ,0.1~5 ms,5~30 mA 的刺激波形,脈寬和幅值的實際輸出值與設定值之間的絕對誤差分別為 2.3% 和 2.5%;相同刺激幅值下 12 組負載上的電壓和負載阻值線性擬合結果的相關系數為 0.999 7,實現了恒流輸出;儀器可以根據肌電均方根值調節脈寬和幅值,在檢測到肌肉達到疲勞閾值(50%)時電刺激停止。
關鍵詞:電刺激;表面肌電信號;生物反饋;疲勞檢測
中圖分類號:? TH 772???????????? 文獻標志碼:? A
Design of electromyography feedback electrical stimulator with adaptive parameter adjustment
CHEN Xiaoyue1,GUO Xudong1,HAO Youguo2
(1. School of Health Science and Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China;2. Shanghai Putuo District People's Hospital, Shanghai 200060, China)
Abstract: Functional electrical stimulation is an effective means of rehabilitation treatment for patients with motor dysfunction after stroke. As most of the existing functional electrical stimulators use passive or parameter invariant stimulation methods and the effect is poor, a biofeedback electrical stimulator with adaptive adjustment of parameters based on surface electromyography was designed. Root mean square (RMS) of surface electromyography (sEMG) in the relaxed state and the maximum voluntary contraction state was taken as a reference. The RMS of sEMG at the interval of stimulation was used as the feedback signal to adjust the pulse width and amplitude of the next stimulation cycle. In order to avoidfatigueandinjurycausedbyexcessivestimulation,afatiguedetectionalgorithmbasedoncharacteristic Q was proposed. It was detected in realtime to terminate electrical stimulation when the muscle? reached? the? fatigue? threshold? b.? Experimental? results? show? that? the? instrument? can? output stimulation waveforms with frequency, pulse width and amplitude ranges of 1~ 10 Hz, 0.1~ 5 ms, 5~30 mA respectively. The absolute errors between the actual output value and the set value of pulse width and amplitude are 2.3% and 2.5%. The correlation coefficient of the linear fitting results of voltage and load resistance on 12 groups of resistors under the same stimulation amplitude is 0.999 7, and the constant current output is realized. The instrument can adjust the pulse width and amplitude according to the RMS value of sEMG, and the electrical stimulation stops when the muscle reaches the fatigue threshold (50%) .
Keywords: electrical stimulation; surface electromyography ; biofeedback ;fatigue detection
中風、腦卒中、脊髓損傷等神經系統疾病往往會造成運動功能障礙,喪失運動功能的患者失去了生活自理能力,這給他們的心理和家庭都帶來極大負擔[1-2]。研究表明,功能性電刺激是康復治療的有效方式,利用低頻脈沖電流對患者的一組或者多組肌肉施加電刺激,誘發肌肉運動或模擬正常的自主運動,可有效改善患者肌肉或肌群的運動功能以及提高日常生活能力,是一種神經肌肉電刺激療法[3-4]。游國清[5]、燕鐵斌[6]、趙娟[7]等通過對照實驗發現功能性電刺激可以使患者的運動能力得到一定程度的恢復。
目前,國內醫院使用的功能性電刺激儀多為開環式的被動電刺激[8-9],患者被動地接受一組預設好的刺激波形,這種電刺激缺乏反饋且存在一定的盲目性,治療效果不佳[10-11]。表面肌電信號是肌肉活動時支配肌肉的神經電信號傳導至皮膚表面的一種電生理信號,能很好地反映肌肉的狀態[12],可以作為功能性電刺激的反饋信號。葛志鵬[12]、 Yochum 等[13]將刺激過程中的肌電信號轉化為聽覺或視覺信號讓醫師或患者通過這些信號了解肌肉的狀態,并設置合適的刺激參數,這種方式雖然在一定程度上促進患者主動參與到電刺激治療中,但對刺激參數的設計要求較高,且需要醫師或患者時刻關注肌肉的狀態。譚文波[14]、劉虔鋮[15]、 Banerji 等[16]提出設置肌電觸發閾值,如將閾值設置為最大自主收縮狀態和靜息狀態肌電信號差值的20%,當患者努力收縮肌肉使肌電信號超出閾值時就觸發一組電刺激,肌電觸發式反饋方式可根據自主產生的肌電信號強度控制電刺激輸出與否,但在觸發后的刺激過程中參數依然無法改變,人體因很快適應刺激節律而易產生疲勞,且無法對疲勞進行檢測。謝小文[17]、Piyus 等[18]設計了一種新型電脈沖治療儀,使用從患者健肢皮膚表面提取的肌電信號作為肢體動作姿態信息,輸出多組足夠強度的、協調有序的電脈沖至患側肌群上,刺激患肢做出和健肢一樣的肢體動作。這種反饋方式要求健肢不停地做出指定的動作且儀器需要持續采集肌電信號,患者和儀器的負擔較重,另外,對于雙側肢體均癱瘓的患者無法使用。 Li 等[19]提出用含線性動態模塊和非線性靜態模塊的 Hammerstein模型建立刺激脈寬和肌電絕對平均值之間的關系,用系統的輸入輸出數據辨識模型的參數,進而用辨識出的模型進行在線預測控制,計算出最優的脈沖寬度,此方式在使用前需采集大量數據進行模型辨識且系統的計算量較大,實時性較難實現。
基于以上研究現狀,本文設計了一種參數自適應調節的肌電反饋式電刺激儀。將整個治療過程分為刺激周期和肌電采集周期,在肌電采集周期提取表面肌電信號特征值,用其調節下一刺激周期的脈沖參數,使刺激強度隨著肌電信號的變化而變化,實現電刺激參數的自適應控制。同時,儀器自動檢測被刺激部位的狀態,當肌肉因電刺激出現疲勞時立即停止刺激,防止肌肉損傷。
1 生物反饋式電刺激儀的總體設計
硬件部分的主要功能是產生作用于人體的電刺激信號,主要分為5個部分:電源管理模塊、主控模塊、電刺激輸出模塊、表面肌電信號預處理模塊和人機交互界面,圖1為總體結構。USART為通用同步異步收發器, DAC 為數模轉換, Timer 為定時器, I/O 為輸入/輸出接口。
電源管理模塊為其他各模塊提供所需電壓;主控模塊為 stm32單片機最小系統;表面肌電信號預處理模塊將由表面電極采集到的肌電信號經過放大和濾波處理,然后進行模數轉換,單片機接收肌電數字信號并計算出肌電特征值;人機交互界面通過串口與單片機進行信息交互,可以調節刺激參數的大小,控制刺激的開始及結束,顯示當前刺激參數及特征 Q 值。為了輸出脈寬、幅值和頻率可調的刺激波形,設計了升壓電路和恒流刺激輸出電路。
電刺激儀是通過電流作用于人體組織,波形和刺激強度均會對治療效果產生影響。雙相對稱脈沖波形相對于單相波形來說可以降低電荷在刺激部位的積累對人體造成的傷害,恒流輸出使接入刺激電極兩端的人體阻抗發生變化時電流大小不隨之變化,保證刺激效果,因此,本設計中電刺激波形設計為恒流雙相對稱的方波,脈沖參數如表1所示。
1.1 表面肌電信號預處理模塊的設計
表面肌電信號預處理過程如圖2所示。表面肌電信號是幅值范圍為0~5 mV 的微弱電信號,采用前置差分放大電路抑制信號中的共模噪聲干擾,放大倍數為20倍[20];表面肌電信號(sEMG)的頻率主要分布在10~500 Hz 之間,設計了10~500 Hz 帶通濾波電路濾除有效頻率范圍外的噪聲;為了使信號可以進行模數轉換,進一步設計了后級可調放大電路,可根據肌電信號大小調節放大倍數;采用16位雙極性模數轉換模塊,與單片機之間的通訊方式為 SPI,采樣頻率為2000 Hz。
1.2 升壓模塊的設計
人體的阻抗值大小為幾百歐姆到幾千歐姆,為了能夠輸出表 1 中最大刺激幅值需要將電壓升至 100 V 左右。升壓模塊采用 Boost 結構,電路圖如圖 3 所示,輸出端電壓
式中:Rtop,Rbot分別為上部電阻和下部電阻;VFB 為升壓芯片反饋電壓,典型值為 1.22 V。
通過改變上部電阻和下部電阻的阻值可以將電壓升至不同大小。在本設計中Rtop,Rbot分別為81 kΩ和 1 kΩ,輸出端的電壓可升至 100 V。
1.3 恒流刺激輸出模塊設計
恒流刺激輸出模塊如圖 4 所示,由極性轉換電路和壓控恒流電路構成。極性轉換電路由4 個光耦和 4 個三極管搭建的 H 橋構成,RL 為人體阻抗,PC11 和 PC12 為主控芯片的 I/O 口。只有 I/O 口輸出高電平時光耦和三極管才能導通,進而形成刺激回路,通過控制兩個 I/O 口輸出高低電平的時間就可以形成雙極性的脈沖方波。
恒流電路可以控制刺激幅值大小。根據放大器的“虛短”特性,微控制器輸出的電壓Vdac作用在采樣電阻 R9 上,則整個電路中的電流大小由數模轉換電壓Vdac和采樣電阻 R9 決定,由于采樣電阻 R9 阻值恒定為 100 Ω,僅控制電壓Vdac大小就可以改變回路中的電流大小,電壓Vdac可在 0~3.3 V 之間調節,電流值 I=Vdac/R9。
2 基于均方根和特征 a 值的自適應反饋調節機制
反饋調節機制分為兩個方面:根據刺激過程中采集的表面肌電信號的特征值調節刺激參數;檢測到肌肉因刺激產生疲勞時立即停止電刺激。
對刺激開始前患者放松(rest)狀態和最大自主收縮(MVC)狀態的表面肌電信號進行采集,其肌電均方根值分別記為RMSr和RMSm;Amax 和Wmax分別為不產生疼痛情況下的最大刺激幅值和刺激脈寬, Amin 和Wmin分別為能引起肌肉收縮的最小刺激幅值和刺激脈寬。
長時間的刺激會產生疲勞,引入了結合非線性特征參數樣本熵和時域特征參數iEMG的特征Q 值來檢測肌肉的疲勞狀態。 Q 值的計算方法為
uS
式中:uS,ui分別為刺激部位的肌電樣本熵值和肌電積分值。
樣本熵可以描述時間序列的復雜程度,其值越小,表明時間序列的復雜程度越低,出現新序列的概率越小,其原理及計算方法見文獻[21]。疲勞狀態相比于刺激剛開始時的放松狀態肌肉變化模式的速率降低,運動單位的活動趨向于一致性,隨機成分減少,因而肌電樣本熵值降低[22]。隨著疲勞程度的加深,肌肉會逐漸緊張,疲勞部位會募集更多的運動單位,放電頻率和同步化程度也會逐步提高,所以,肌電iEMG值呈增大趨勢。基于上述肌電iEMG值和樣本熵的變化,疲勞狀態下的特征 Q 值相對第一個刺激周期是減小的,且疲勞程度越深, Q 值越小。因此,在刺激過程中當檢測到 Q 值減小到某一程度時認為疲勞產生,停止電刺激輸出。
整個過程為刺激周期和肌電采集周期交替進行,刺激周期輸出特定參數的脈沖,采集周期采集表面肌電信號并用其計算出新的脈沖參數和特征 Q 值,根據 Q 值判斷是否繼續電刺激。肌電采集周期的表面肌電信號特征值記為 RMS(k),則下一個刺激周期的幅值 A(k+1)和刺激脈寬 W(k+1)分別為
式中: Q(k)為第 k 個刺激周期中的特征 Q 值; Q(0)為刺激開始前放松狀態的特征 Q 值; b 為設定的肌疲勞閾值。
根據以往關于肌肉疲勞的研究[23],當 Q 值降低為初始值的50%時,說明肌肉開始出現疲勞,因此,在本設計中將 b 值暫定為50%,即在采集周期檢測到 Q 值降低為初值的50%及以下時停止電刺激輸出。
當刺激間歇采集的肌電均方根值 RMS(k)的大小在RMSr和RMSm之間時,刺激脈寬和幅值與最大脈寬Wmax和最大幅值 Amax 成比例,肌電值越大,則下一周期的刺激參數越大,促進患部肌肉的肌力逐漸增大;當 RMS(k)大于RMSm時,為了避免刺激參數變化過大造成肌肉的不適,將刺激參數調整為固定的最大刺激參數;當 RMS(k)小于RMSr時,刺激參數調整為最小刺激參數,促使肌肉收縮。整個電刺激治療過程中,刺激參數和特征 Q 值經單片機計算后通過屏幕顯示出來。
3 實驗驗證與結果分析
3.1 電刺激儀的輸出參數測試
參照圖1中的系統框圖所開發的肌電反饋式電刺激儀樣機如圖5所示,將示波器探頭接在電刺激輸出端進行測量,保持脈寬和幅值不變,通過屏幕將刺激頻率依次調節為1~10 Hz,測量結果顯示樣機可以輸出上述頻率的刺激波形。
現驗證樣機輸出脈寬的準確性。將1 kΩ電阻接在電刺激輸出端模擬人體阻抗,示波器接在電阻兩端測量實際脈寬值,保持頻率和幅值不變,通過屏幕控制樣機輸出脈寬在0.1~5 ms之間、增量為0.2 ms的刺激波形,共得到25組數據,計算實際脈寬與設定脈寬之間的絕對誤差,以25組絕對誤差的平均值作為脈寬的最終誤差,結果為2.3%。驗證樣機輸出幅值的準確性,采用同樣的實驗方法,保持頻率和脈寬不變,控制儀器輸出幅值在5~30 mA 之間、增量為1 mA 的刺激波形,共26組數據,以26組絕對誤差的平均值作為幅值的最終誤差,結果為2.5%。
對樣機的恒流輸出特性進行驗證。電刺激儀可針對患者上肢或下肢癱瘓部位進行治療,刺激電極貼在肢體皮膚表面,人體皮膚阻抗大小為幾百歐姆到幾千歐姆[24],因此,將電刺激輸出端串聯一個可調電阻 RL ,阻值分別調節為100,500Ω , 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 kΩ以模擬不同的人體阻抗,設置恒流驅動電壓Vdac保持為0.5 V 不變,根據恒流輸出原理可知電路中的電流大小為5 mA。將電阻上的電壓值和電阻值進行擬合,結果如圖6所示,兩者的關系為 y=4.9627x+0.1897,相關系數 R2=0.9997>0.8,說明刺激輸出端負載上的電壓值與負載阻值基本成線性關系,曲線的斜率4.9627即為流過負載的電流強度,接近設定的刺激幅值5 mA,電流強度不隨刺激輸出端阻抗的變化而變化,系統達到了恒流輸出效果。
3.2 生物反饋調節機制的實驗驗證
首先對樣機能否根據所采集信號的 RMS 值調節脈寬和幅值進行驗證。用信號發生裝置產生的信號模擬表面肌電信號,將RMSr和RMSm分別設置為150μV 和310μV,信號發生裝置輸出均方根值在110μV 到350μV 之間、增量為20μV 的一系列正弦信號。樣機在采集周期對這些信號進行采集,用示波器觀察每一個刺激周期輸出的脈寬和幅值大小,記錄數據并繪制出如圖7所示的圖表。由圖表可以看出,當信號 RMS 值在RMSr和RMSm之間時,脈寬和幅值隨信號 RMS 值大小成比例變化,當信號 RMS 值小于RMSr時,樣機輸出的脈寬和幅值為最小值,當信號 RMS 值大于RMSm時,脈寬和幅值保持為最大值且不再增加,說明樣機可以按照式(3)和式(4)所述的機制調節刺激參數。
以相同方法采用健康上肢的表面肌電信號進行驗證,實驗場景如圖8所示。
使用氯化銀表面電極,刺激部位為小臂上的橈側腕屈肌。首先,分別采集放松狀態和最大自主收縮狀態的表面肌電信號,大小分別為93.4μV 和362.3μV。然后肌肉在采集周期內不同程度地發力,得到不同的肌電 RMS 值。肌電 RMS 值大小可由樣機屏幕讀出,每一刺激周期的脈寬和幅值由示波器讀出,記錄數據繪制出圖表如圖9所示??梢钥闯觯碳っ}寬和幅值與肌電 RMS 值的變化趨于一致,當檢測到肌電值變大時,樣機輸出的參數也會相應地增大,與上述實驗結果相同,符合反饋調節機制。
對系統能否在肌肉出現疲勞時停止電刺激的性能進行驗證。以采集周期內2 s 的數據進行 Q 值計算,以2000個數據為窗口長度,1000個數據為步長,共得到3個 Q 值,以3個 Q 值的平均值作為此次采集周期的最終 Q 值。共招募8名志愿者,年齡20~26周歲,男生女生各4名,對每名志愿者的小臂前臂肌群施加電刺激,記錄刺激開始前、刺激結束時的肌電特征 Q 值,分別記為 Q(0)和 Q(N),得到的數據如表2所示。
由表2可以看出,刺激結束時的肌電特征Q 值相比刺激開始前均有所下降,且在下降到初始值的50%以下時電刺激輸出停止。刺激結束時實驗者的肌電特征 Q 值并不相同,且并不是正好在50%時電刺激輸出停止。這是因為實驗者的初始肌電特征 Q 值不同,且不同個體肌肉對于電刺激的生理反應不同。實驗結果說明,儀器可以在檢測到肌肉疲勞時及時終止電刺激。
4 結論
設計了參數自適應調節的肌電反饋式電刺激儀,為腦卒中后運動功能障礙患者的電刺激治療提出一種創新的方案。用刺激過程中患者的表面肌電信號控制后續電刺激周期的脈沖參數,使整個治療過程的刺激參數根據患者自身表面肌電信號強度不斷動態變化,減輕傳統參數恒定式電刺激帶來的疲勞,使電刺激治療更加適合每位患者本身。同時,以特征 Q 值作為指標檢測刺激部位是否到達疲勞狀態,當檢測到疲勞時及時停止電刺激,避免了深度疲勞或肌肉損傷。
研發的電刺激儀已經進行了初步的性能實驗,實驗表明,儀器可以輸出參數準確的恒流電刺激波形,可以根據反饋機制調節電刺激參數和終止電刺激。本實驗中根據相關文獻數據將疲勞閾值 b 設置為50%,下一步的研究目標是將儀器應用于臨床,通過收集大量實驗數據,得到更加精確的疲勞閾值,同時進行有效性和穩定性分析,進一步完善儀器。
參考文獻:
[1]何潔瑩, 賈杰.腦卒中后上肢和手感覺功能評定的研究進展[J].中國康復醫學雜志, 2021, 36(11):1450–1455.
[2]邱卓英, 李欣, 李沁燚, 等.中國殘疾人康復需求與發展研究[J].中國康復理論與實踐, 2017, 23(8):869–874.
[3]楊婷, 李雪萍, 林強, 等.步態誘發功能性電刺激對偏癱足下垂患者步行能力的影響[J].中國康復醫學雜志 , 2018, 33(2):170–174.
[4] HASHEMI S, MIRJALILI A, KOBRAVI H R. Commentson “ synergy-basedfunctionalelectricalstimulationforpoststroke rehabilitationof Upper-limb motorfunctions ”[J]. Journalof MedicalSignals & Sensors, 2021, 11(4):227–239.
[5]游國清, 燕鐵斌.功能性電刺激及其在腦卒中后偏癱患者中的應用[J].中華物理醫學與康復雜志, 2007, 29(2):142–144.
[6]燕鐵斌, 許云影, 李常威.功能性電刺激改善急性腦卒中患者肢體功能的隨機對照研究[J].中華醫學雜志, 2006, 86(37):2627–2631.
[7]趙娟, 張備, 王凡, 等.功能性電刺激對腦卒中后足下垂內翻患者運動功能的影響[J].中國運動醫學雜志, 2016, 35(8):742–745.
[8]趙越, 歐朗, 李曉歐.用于運動功能障礙康復的肌電反饋功能性電刺激器研究進展[J].北京生物醫學工程, 2020, 39(5):542–548.
[9]孟琳, PORR B, GOLLEE H.功能性電刺激在步態功能恢復中的技術進展[J].儀器儀表學報 , 2017, 38(6):1319–1334.
[10]蘇彬, 黃桂蘭, 房輝, 等.功能性電刺激治療腦卒中后步行功能障礙的臨床應用及相關機制研究進展[J].中國康復醫學雜志, 2021, 36(1):119–123.
[11]王穎, 靳靜娜, 李穎, 等.基于低頻電刺激誘發表面肌電信號的肌肉疲勞度研究[J].北京生物醫學工程, 2013, 32(3):230–236.
[12]葛志鵬.便攜式生物反饋電刺激儀控制系統的研究[D].大連:大連理工大學, 2021.
[13] YOCHUM M, BINCZAKS,BAKIRT,etal. Amixed FES/EMGsystemforrealtimeanalysisofmuscular fatigue[C]//AnnualInternationalConferenceof theIEEE Engineering in Medicine and Biology. Buenos Aires: IEEE, 2010:4882–4885.
[14]譚文波.基于表面肌電的肌電生物反饋訓練與治療系統設計[D].廣州:華南理工大學, 2019.
[15]劉虔鋮.基于嵌入式系統的腦卒中綜合康復治療儀控制系統研究[D].重慶:重慶大學, 2008.
[16] BANERJIS,HENGJ,PONVIGNESHPS,etal. Augmenting rehabilitation after stroke: a flexible platformforcombiningmulti-channelbiofeedbackwith FES[M]//PONSJL,TORRICELLID,PAJAROM. ConvergingClinicalandEngineeringResearchon Neurorehabilitation. Berlin,Heidelberg: Springer, 2013:259–263.
[17]謝小文.一種新型電脈沖治療儀的設計與實現[D].武漢:華中師范大學, 2018.
[18] PIYUS C K, CHERIAN V A, NAGESWARAN S. EMG based FES for post-stroke rehabilitation[J]. IOP Conference Series:MaterialsScienceandEngineering, 2017, 263(5):052025.
[19] LIZ,HAYASHIBEM,ANDREUD,etal. Real-time closed-loop FES control of muscle activation with evoked EMGfeedback[C]//20157thInternationalIEEE/EMBS ConferenceonNeuralEngineering. Montpellier: IEEE, 2015:623–626.
[20]袁永強.基于 STM32雙通道 ICP 傳感器的信號采集處理系統的構建[D].西安:長安大學, 2020.
[21]祝榮欣, 王金武, 唐漢, 等.基于心率變異性的聯合收割機駕駛員疲勞分析與評價[J].農業工程學報, 2016, 32(1):77–83.
[22]李敏.基于可穿戴設備的駕駛疲勞分級與檢測研究[D].武漢:武漢理工大學, 2019.
[23]王琳, 付榮榮, 張陳, 等.基于生物力學分析 Q 值對頸肌疲勞的反映效果[J].儀器儀表學報 , 2017, 38(4):878–885.
[24]賈鑫.具有個性化人體阻抗檢測的便攜式經顱直流電刺激系統設計[D].秦皇島:燕山大學, 2019.
(編輯:石瑛)