便携式脑电检测仪

王渺 罗善冰 王璐璐 彭宇瑜 冯寒

重庆理工大学电气与电子工程学院 重庆 401320

摘 要：随着全球范围内日常生活节奏的加快，脑部疾病成为威胁人们人身安全的重要原因之一，因此，研究脑电检测方法，对及时发现潜在脑部疾病，改善我国医疗环境具有重要意义。本研究提出了基于TI半导体公司的集成模拟前端芯片ADS1299进行脑电波信号采集的方案，集成模拟前端芯片，采用24位增量累加数模转换器对脑电信号进行模数转换，并结合esp8266模块进行传输。该脑电检测装置具有体积小、精度高等优点，运用程序设计实现脑电采集功能。

关键词：脑电波；ads1299；esp8266

0引言

脑电信号EEG是大脑神经产生的一种电位活动，含有大量丰富的脑活动信，是诊断脑部疾病的主要依据，也是目前脑机接口研究的主要信号来源。人脑信号由于振幅较弱，经常被淹没在各种背景噪声中， 因此需要专门的生物电传感放大采集装置来获取。传统脑电信号采集设备体积较庞大，功耗高，成本高，而且数据传输大多采用有线方式，不便于脑电信号的实时获取。在大脑研究方式中，脑电仪相比核磁共振成像、正电子发射断层显像技术更为便携、直观、操作简单，更适合常规诊断、家用医疗、脑机接口、人机交互等领域的应用。2016 年 11 月 16 日，第三届世界互联网大会召开，习近平总书记对互联网+做出重要指示，要让互联网+更加促进生产、走进生活、造福百姓。随着互联网+技术的发展，脑电设备从脑电室扩展到医院甚至患者家中。它解决了脑部疾病偶然性和突发性的问题，医生能通过远程实时地获取病人的脑电信号数据进行分析与诊断，并及时反馈异常情况，所以实现无线通信具有极大的现实意义。目前，脑研究与多个学科相互交叉，受到学术界的高度重视。经过人类的不|断努力，机器学习和人工智能技术在脑研究中取得了极大的进步。但现有的脑电采集设备不仅操作繁琐，而且价格昂贵，给脑电信号的提取和研究带来了诸多不便。

1 系统方案

系统整体结构

便携式脑电检测装置主要包括ads1299脑电采集前端，以及其搭载的pic32处理器可进行再编程，然后将处理后的信号通过WiFi模块与上位机通信，由上位机显示波形。脑电信号通过采集电极从大脑皮层传入由ADS1299构成的 集成滤波器，抑制外部射频干扰，再将处理过的脑电数据传送给esp8266模块，实时传输到上位机做处理与分析，系统结构框图如图1所示。该系统改善了传统脑电采集体积庞大、功耗高、成本高、数据传送缓慢等特点。通过该系统，我们能够及时而准确地采集到脑电信号并能够对脑电信号进行显示与应用方面的研究。系统的模拟前端是保证系统整体性能的关键，所采用的核心器件具有以下突出特点：

1. 具有8个低噪声可编程放大器（PGA，放大倍数1～24倍可调）与８个同步采样模／数转换器（ADC），模／数转换速率介于250 S/s～16 kS/s之间，不超过８kS/s时其精度为24bit;

2. 每个通道的功耗仅有５mW,共模抑制比（CMRR）高达-110dB,直流输入阻抗高达1000MΩ；

3. 内置偏置驱动放大器和持续断电检测功能。

这些特性确保可以添加很少的组件来构建 脑电信号模拟采集前端。

图1 系统结构框图

2软件设计

2.1软件总体方案

程序软件部分有WIFI、串口两种方式接收数据，选择其中一种后，对数据进行读取，然后对原始数据经过处理，同时，将各通道数据显示分别以时序波形图展现出来，并进行FFT变显示在同一个频谱图中，整体程序流程图如图2所示。

图2 整体程序流程图

2.2 程序滤波

程序滤波由开始到设计滤波，根据数据包对每通道滤波，最后结束。滤波器的作用是将有用信号中不可避免地混杂噪声和干扰进行减弱或者去除。滤波器有模拟和数字两种，其中模拟滤波器是利用电子元器件组成的硬件电路对模拟信号进行处理，而数字滤波器是对进行模数转换后的数字信号进行运算处理。随着社会的不断发展，微处理器的处理速度越来越快，数字滤波器不但具有成本低、可靠性高、设计灵活等优点，而且其不需考虑阻抗匹配和器件噪声等因素，满足系统数字滤波的设计要求。软件使用高通、低通、陷波滤波器对原始数据滤波，使数据更为准确，软件滤波流程图如图3所示。

图3 软件滤波

2.3 GUI界面搭建

为了开发方便，GUI界面使用Processing语言开发，Processing是专门为开发面向图形的应用程序（Visually Oriented Application）而设计的一种具有革命性和前瞻性的新兴编程语言，该语言尤其擅长算法动画和实时交互反馈。它使用更简单的语法和图形化编程模型，与其他复杂的软件开发环境相比，Processing的开发环境非常简洁明了，如图4所示。

图4 Processing开发环境

Processing提供丰富的组件库用于简化开发，我们使用ControlP5来显示波形数据和图表，从串口或者WIFI采集的原始数据，以及经过FFT变换的数据，将其处理为合适的格式，传递给相应的的显示组件后获得流畅的界面显示输出。软件运行结果如图5所示。

图5 软件运行结果

3发展应用前景

脑电信号是最复杂的人体生物电信号，虽然人们投入大量的精力对其进行研究，但是脑电还是人们比较陌生的领域, 与人们的工作学习，日常生活密切相关。因此，对于脑电的研究便具有重要意义，脑机接口技术算是一个比较新兴的领域，常用于治疗认知或运动感知功能能缺损的病人，但现在有越来越多的BCI应用在Neurofeedback，通过大脑训练（就是观察脑电波运动对脑电图人为干涉，激发应该被活跃的那块大脑区域）治疗 ADHD 多动症、焦虑、恐惧、抑郁等心理疾病；也有很多艺术家、音乐家、舞者等等都用这种方法来激发他们的艺术，创造更加沉浸的体验。BCI在心理学和行为学研究方面很有潜力。功耗问题的进一步解决可以大大减轻用户佩戴的负担。未来理想的发展方向，脑电设备不需要供电，仅靠人体的生物电即可维持工作。减小可穿戴式脑电设备的体积，最佳方法是采用集成化芯片。国外在脑电芯片的研究上成果较多，集成度较高，具有包含模拟前端的脑电专用ADC和专用的片上处理器系统。目前美国正致力于研发一体化片上系统，将脑电设备硬件系统完全集成到一块芯片中。我国微电子行业起步较晚，但近期发展势头迅猛。已有模拟前端和ADC等初步产品，未来将逐步成熟。可穿戴设备目前最大的缺点就是信息传递速率非常低, 难以满足人们使用该技术的日常需求。随着5G通信的商用，可以提高信息的传递速率，有望为今后便携式脑电采集设备建立稳定信息传递通道提供强大助力。可连接的传感器和外设种类越来越多。现在部分硬件系统已集成了九轴惯性传感器。脑电采集设备已经可以直接控制电脑、机械臂、轮椅、报警器、无人机等。未来10年，脑电采集设备将与更多的、甚至海量的传感器和外设直接对接。将出现脑控驾驶汽车、脑控智能家居、脑控作战指挥、脑电通信，甚至脑纹支付，从而彻底改变人们的生活方式。

4 结论
   本文研究的便携式电脑检测仪装置中包括ads1299脑电采集前端，以及处理器再编程，然后其信号通过esp8266WIFI模块与上位机通信。因此脑电仪可以远程获取病人信息，实现了无线通信，更为便捷，跟上了互联网时代的发展。脑电仪以及各种可穿戴设备需要加快传递速率，而随着5G技术的发展，传递速率也会得到改善。

参 考 文 献

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