一种新颖的反馈电刺激装置研制与应用

时间:2022-09-26 03:01:14

一种新颖的反馈电刺激装置研制与应用

摘 要:睡眠障碍困扰着许多人,其药物治疗副作用明显,研制一种无副作用的个性化治疗装置无疑是很有价值的。提出一种由计算机与脑信息交互实现对失眠的神经反馈治疗装置。电极拾取的微弱脑电信号通过脑电放大、带通滤波、模数转换后进入单片机进行回归复杂度计算,获得睡眠深度的定量评价值,确定刺激模式后依次对脑部进行电刺激,刺激模式的改变根据实施刺激的效果确定。该系统实现了睡眠障碍的个性化治疗,临床研究表明,系统可有效改善症状,提高睡眠质量。

关键词:睡眠障碍;脑电图;回归复杂度;神经反馈

中图分类号:TP38 文献标识码:A

文章编号:1004-373X(2009)21-167-04

Novel Therapy Device for Sleep Disorder Based on Nuerofeedback

ZHANG Yuxiang1,ZHU Tianqiao2,HUANG Liyu2

(1.Earthquake Monitor Center,Shaanxi Earthquake Administration,Xi′an,710068,China;

2.Shool of Electronic Engineering,Xidian University,Xi′an,710071,China)

Abstract:Sleep disorder torments many peoples.Side effect obviously exists by using drugs for therapy.No doubt novel methods or devices capable of correcting insomnia would be of great value.A promising approach based on the information interaction of computer and the brain is presented.Firstly,the weak electroencephalogram is extracted and the recurrence complexity is computed for estimating depth of sleep.Then stimulation patterns are decided according to the sleep level.Clinical experiments show the proposed system is effective for therapy of sleep disorder.

Keywords:sleep disorder;electroencephalogram;recurrence complexity;nuerofeedback

0 引 言

随着人类社会的发展,人们的生活节奏愈来愈快,精神压力越来越大,越来越多的人出现了睡眠障碍。研究表明,睡眠效果的判定,不仅要看睡眠时间的长短,更重要的是要看睡眠的深度[1]。

治疗睡眠障碍的首选方法无疑还是药物,但用药物纠正睡眠障碍对人体形成的危害越来越引起关注。除药物副作用外,药物依赖也是一个重要问题。近年来,非药物治疗睡眠障碍的方法得到重视,目前,非药物治疗睡眠障碍的方法主要包括基于中医理论的穴位刺激法、大脑电磁刺激法、大脑声光刺激法等[2]。这些方法的共同缺点是治疗中刺激的参数对所有患者都是一样的,很难针对特定患者个体确定合适的刺激参数。另外,由于这些方法的作用机制尚不明了,不同方法的治疗效果因不同的个体而异,确切疗效尚待进一步证实。目前,还未见有一种仪器能根据患者的睡眠进程状态和睡眠时所表现的个体差异产生自适应的刺激模式,从而改善睡眠的报道。

本文提出一种由计算机与脑信息交互实现对睡眠障碍的神经反馈治疗装置,试图研制一种个性化睡眠障碍矫治仪器。

1 方法

1.1 系统概述

近年来,睡眠脑电的研究取得了很大进展。根据睡眠脑电的分析,已可定量判断睡眠的质量。人们通过不同方法,如时频分析、小波变换神经网络、信息熵等理论对睡眠脑电进行了处理,发现随着睡眠深度的增加,睡眠脑电具有明显不同的特征[3,4]。目前在国际上通行的睡眠分类,就是按照脑电图的特征将睡眠分成所谓的快眼动(Rapid Eye Movement,REM)睡眠和非快眼动(Non-rapid Eye Movement,NREM)睡眠两大类,而NREM睡眠又可分为程度不同的四个期,按其深度分别标为一期、二期、三期和四期,加上睡前清醒期,睡眠共可分为六个不同的状态。最近的研究表明,随着睡眠的加深,睡眠脑电的回归复杂度持续下降,睡眠脑电的回归复杂度可作为衡量睡眠质量一个简单而实用的指标[5]。

基于上述分析,提出一种基于睡眠深度定量分析的个性化自适应神经反馈电刺激睡眠障碍治疗装置。第一,用安放在人体头部的电极提取受试者12 s的脑电信号,并进行放大滤波和模数转换;第二,提取受试者不同睡眠期四道脑电回归复杂度的平均值,该平均值即是睡眠深度的量化结果;第三,根据受试者睡眠深度的定量值,经过分析生成下一次电刺激的刺激模式,包括刺激波形和波形参数;第四,在该模式下的刺激信号通过与脑电采集时的同一组电极,作用于脑部,60 s后停止刺激,开始再次采集12 s脑电并计算回归复杂度,了解新刺激条件下睡眠质量的定量值,对比本次刺激与前次刺激对睡眠的影响情况,决定下一步刺激模式的调整方案。系统的流程图如图1所示。

图1 系统流程图

1.2 脑电提取与放大

脑电提取所用电极是采用Ag/Cl圆盘电极,分别置于头皮顶叶的四个部位F3,F4,C3,C4处,参考电极A1和A2则置于耳垂。借助于一个双向电子开关74LS245,利用放置在受试者头皮的同一组电极,交替执行12 s脑电采集和60 s大脑刺激任务。双向电子开关74LS245开通的方向是由CPU的一个输入/输出端口控制的。

脑电放大器的第一级由运放电路构成电压跟随器,以提高放大电路的共模抑制比和输入阻抗。考虑到供电与功耗的问题,放大电路可选用微功耗可低电压工作的四运放运算放大器芯片LM324,其结构紧凑,功耗低。放大电路的第二级选用了功率放大芯片LM386。后级是一个带通滤波器,通带为0.5~70 Hz,可以滤除脑电的高频分量和一些高频干扰信号。电路中应设置60 Hz工频滤除电路,即工频陷波。经过放大调理后的脑电信号,幅值应在0~5 V之间。

1.3 回归复杂度

对于N点的原始一维时间序列,如脑电图时间序列 ui,通过时间延迟的方法,可以重建得到一组相空间中的向量[6]:

i=(ui,ui+τ,…,ui+(m-1)τ)

(1)

式中:τ是延迟时间;m是嵌入维数[7,8]。

将上述向量采用如下所述的的算法在二维平面上展示出来,进而分析该序列的相关特性和二维图中每一点表示的时间i和时间j之间是否存在着复原关系,这样的二维图称之为回归图。

在数学上,回归图计算公式可以表示为[9]:

Ri,j:=(εi-i-j), i,j=1,2,…,N

(2)

式中:εi是截止距离;•表示范数;(x)是Heaviside函数((x)=1,x>0;(x)=0,x≤0)。

本装置所进行的计算中,嵌入维数m和时间延迟τ均取3,截止距离εi取所有向量距离中最大值的5%。在按上述方法得到脑电的回归图后,定义回归复杂度为回归图上回归点所占的比例[10]:

RR=1N2∑Ni,j=1Ri,j

(3)

该回归复杂度的取值在0~1之间。根据回归复杂度与睡眠的深度基本成正比的关系,可判断睡眠质量越好,回归复杂度越小;睡眠质量越差,回归复杂度越大。图2(a)为睡眠质量较高时,回归复杂度为0.17的回归图;图2(b)为睡眠质量不高时,回归复杂度为0.71的回归图。

根据计算的脑电信号的回归复杂度指数值,直接将睡眠的深度量级用回归复杂度指数代表。即提取受试者不同睡眠期四道脑电回归复杂度的平均值,该平均值是睡眠深度的量化结果。

图2 睡眠质量较高和睡眠质量不高时的回归图

1.4 刺激波形的产生

本文提出的个性化神经反馈失眠治疗装置,是由一个CPU为C8051的单片机控制的。C8051单片机内部集成了一个12位模/数转换器、5个通用16位定时器、内部可编程振荡器、低功耗128 B的非易失数据存储以及丰富的输入输出资源,扩展系统中还包含64 KB的随机存取存储器RAM和64 KB的只读存储器ROM[11]。运用系统中的数/模转换电路通过编程可以产生方波、三角波和正弦波等不同波形和参数的刺激模式,通过在程序中加入延时程序可以改变刺激波形的频率,通过改变数/模转换的数字信号值调节刺激波形的幅度。

利用单片机内部可编程振荡器作为单片机系统时钟,内部的参考电压作为数/模转换电路的参考电压,其中数/模转换电路的寄存器的值分别在定时器的中断服务程序中设定,并启动转换,转换结果经过由功率放大器进行幅度放大。

1.5 刺激模式的确定

根据睡眠深度的定量评价值,可以采取不同的刺激策略。

(1) 如果是首次刺激,预先确定一个固定的刺激模式作为起始刺激。该起始刺激根据回归复杂度的大小来确定,当回归复杂度小于0.2时,无需刺激;当回归复杂度大于等于0.2且小于0.4时,采用1 Hz,1 V的正弦波作为起始刺激;当回归复杂度大于等于0.4且小于0.6时,采用5 Hz,5 V的正弦波作为起始刺激;当回归复杂度大于等于0.6时,采用10 Hz,10 V的正弦波作为起始刺激。

(2) 如果目前实施的刺激不是首次刺激,则通过将本次刺激与上次刺激产生的睡眠效果相比较而确定。

① 如果发现本次刺激随着刺激参数的改变,第一次判定为睡眠质量有所改善,则维持这个刺激模式。

② 如果在本次刺激模式条件下已是第二次判断为改善,则对该刺激模式进行步进递增,该步进递增,是指在容许的刺激参数范围内对刺激频率和刺激幅度分别增加1 Hz和1 V,如果对该波形使用的刺激参数已到容许的最大值,则换下一种波形从1 Hz,1 V重新开始。

③ 如果发现本次刺激随着刺激参数的改变,第一次判定为睡眠质量有所下降,则取消这次参数调整,回到先前的刺激模式。

④ 如果在本次刺激模式条件下已是第二次判定为睡眠质量下降,则对本次刺激模式进行步进递减,该步进递减,是指在允许的刺激参数范围内对刺激频率和刺激幅度分别减少1 Hz和1 V,如果对该波形使用的刺激参数已减到允许范围内的最小值,则依次换一种波形从允许的最大值重新开始。

(3) 按照确定的刺激模式,对受试者实施新一轮的60 s电刺激。

上述刺激也可以采用图3说明。刺激模式包括波形和参数,本系统所用的波形共有三种,依次为:方波、正弦波、三角波;参数每调整一次,就要在刺激60 s后反馈采集12 s脑电信号,分析了解刺激模式调整对睡眠的影响,即将本次刺激与前次刺激对睡眠的影响进行对比,决定下一步刺激模式的调整。

图3 刺激策略流程图

2 结果与讨论

经两例实验测试表明,系统能有效改善失眠症状,提高睡眠质量。系统取得良好矫治效果的原因包括:

(1) 电极在头皮上的分布位置安排是综合考虑了脑电采集、刺激效果和临床应用的便利等多个因素的;

(2) 采用脑电回归复杂度计算算法确定睡眠质量,耗时少,可达到实时处理脑电的要求;

(3) 脑部电刺激和脑电采集是通过同一组电极完成的,使放置在受试者头皮上的电极大幅度减少,更切合临床应用实际;

(4) 比较刺激参数调整前后睡眠质量的改变,决定刺激参数的调整策略,这个反馈治疗方法与装置完全是个性化的,克服了过去失眠治疗仪刺激方法和参数千人一律的不科学状况;

(5) 本文所提方法是用脑电来定量监测睡眠质量,在睡眠好时,可能不产生刺激或产生的刺激会进一步维持这个好的睡眠;在睡眠不好时,会有多种刺激模式可自适应改变,包括刺激的波形(如三角波、矩形波、正弦波)和刺激参数(包括幅度、频率等),脑刺激的效果随时受脑电监控,矫治效果是可以得到保证的。

本系统的抗干扰性能可通过软硬件结合的综合措施予以保证。在输入级采用差动放大电路,该差动放大电路有良好的共模抑制比,一般达80~90 dB。在程序设计时,多采用单字节指令,并在关键地方人为插入一些空指令,或将有效单字节指令重复书写;在双字节和三字节指令之后插入单字节空指令操作,来保护在单片机CPU受到干扰时,程序可能出现的错误转移。当程序在受干扰的情况下可能转移到非程序区,指令冗余不再起作用,而软件陷阱可利用一条引导指令,强行将捕获的程序引向出错处理程序。软件陷阱一般安排在未使用的中断向量区,未使用的大片只读存储器ROM空间、程序区的断裂点处。由于采取了这些措施,有效防止了干扰对本系统的影响。

当然,本文提出的系统还需要进一步的临床研究和验证,其进一步完善是必要的。

参考文献

[1]于兰,贾占玲.睡眠与睡眠障碍[M].长春:吉林人民出版社,2006.

[2]\池田谦一.医用电子技术[M].梁华,译.上海:上海科学技术出版社,1999.

[3]黄力宇,王伟勋,程敬之.基于大脑皮层互信息理论的睡眠分级研究[J].生物物理学报, 2001,17(1):98-104.

[4]刘建平,郑崇勋.基于BP网络的睡眠分阶方法及睡眠质量评估研究[J].生物医学工程学杂志,2005,33(6):281-284.

[5]黄力宇,王伟荣.失眠的神经反馈治疗方法与装置[P].中国:200710018070.X,2007.

[6]Takens F.Determing Strang Attractors in Turbulence[J].Lecture Notes in Math,1981(898):361-381.

[7]Cao L.Practical Method for Determining the Minimum Embedding Dimension of a Scalar Time Series[J].Physica D,1997(110):43-50.

[8]Kennel M B.Determining Embedding Dimension for Phase-space Reconstruction Using a Geometrical Construction[J].Physical Review A,1992,65:3 403-3 411.

[9]Eckmann J P,Kamphorst S O,Ruelle D.Recurrence Plots of Dynamical Systems[J].Europhys.Lett.,1987,4(9):973-977.

[10]Trulla L L,Giuliani A,Zbilut J P,et al.Recurrence Quantification Analysis of the Logistic Equation with Transients[J].Phys.Lett.A,1996(223):255-260.

[11]胡汉才.单片机原理及其接口技术[M].北京:清华大学出版社,1996.

[12]阮俞颖,徐军.基于射频技术的人体生理数据采集系统设计与研究\.现代电子技术,2008,31(2):19-21.

作者简介 张宇翔 男,1964年出生,陕西乾县人,1986年毕业于陕西工学院无线电技术专业,获工学学士学位,现为陕西省地震局监测中心主任、高级工程师。研究方向包括电子技术应用、地震测量与预报。

上一篇:基于自适应时延神经网络的空间红外点目标识别 下一篇:应用于晶体管图示仪的CPLD控制器设计