基于VC平臺的腦電撥號系統(tǒng)研究

耿麗清，崔鵬舉，鄭 桐

（天津職業(yè)技術師范大學天津市信息傳感與智能控制重點實驗室，天津 300222）

基于VC平臺的腦電撥號系統(tǒng)研究

耿麗清，崔鵬舉，鄭 桐

（天津職業(yè)技術師范大學天津市信息傳感與智能控制重點實驗室，天津 300222）

基于VC平臺的腦電撥號系統(tǒng)利用12個按不同頻率閃爍的LCD刺激模塊，誘發(fā)產(chǎn)生穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位，并在O1通道提取出來，在上位機上用數(shù)字帶通濾波器和功率譜估計對腦電信號進行濾波、特征提取和模式分類后產(chǎn)生12個控制命令進行撥號。通過7位受試者各10次實驗驗證，本系統(tǒng)能夠正確撥打11位的手機號碼并通話，撥打成功率最高達到100%，平均正確率98%，平均時間低于59 s，證明該系統(tǒng)的方案可行且具有較高的應用價值。

VC平臺；刺激器；穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位；功率譜估計

腦機接口（BCI）是一種新型的人機交互方式和信號轉換系統(tǒng)，包括信號采集、信號處理、信號輸出等3個分系統(tǒng)。其中，信號處理系統(tǒng)又分為特征提取和特征轉換2個模塊。腦機接口是通過在大腦和計算機或其他電子設備之間建立不依賴于常規(guī)大腦信息輸出通路（外周神經(jīng)和肌肉組織）的全新通訊和控制技術。人們可以通過腦機接口技術直接通過腦來表達想法或操縱設備而不需要實際的語言或動作，從而可以幫助那些意識清醒但身體四肢無法活動的病人能有更好的生活質(zhì)量[1-2]。

視覺誘發(fā)電位（visual evoked potential，VEP）是人眼經(jīng)過集中注視行為來誘發(fā)大腦視覺皮層神經(jīng)產(chǎn)生的特定電活動在大腦皮層的電位反映。根據(jù)刺激信號的不同可以分為瞬態(tài)視覺誘發(fā)電位和穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位（steady state VEP，SSVEP）[3]。本文所設計的基于VC平臺的SSVEP腦電撥號系統(tǒng)工作原理為：實驗者專心注視一個包含不同頻率閃爍的視覺刺激屏幕，不同的閃爍頻率用以產(chǎn)生不同的控制指令，實驗者想要執(zhí)行某種指令就注視代表這種控制指令的刺激模塊，通過檢測使用者的腦電信號，由其誘發(fā)出的SSVEP就能判斷使用者的控制意圖，從而實現(xiàn)對外部設備如手機的控制[4]。

1 基于SSVEP的腦電撥號系統(tǒng)的基本構成

相比于別的BCI系統(tǒng)如基于運動想象的腦機接口，除了信號采集、信號處理、設備控制，基于SSVEP的腦機接口多了一個視覺刺激器模塊用以誘發(fā)產(chǎn)生SSVEP響應。其系統(tǒng)結構框圖如圖1所示。本文所設計的SSVEP的腦電撥號系統(tǒng)主要包含視覺刺激器、腦電采集、信號處理、通信模塊4部分構成。

圖1 系統(tǒng)框圖

1.1 視覺刺激器

受試者需要把注意力集中在視覺刺激器上以產(chǎn)生SSVEP響應。SSVEP的幅度隨著刺激燈的閃爍頻率變化而變化，但是一般隨著刺激頻率的升高，SSVEP的幅度呈下降趨勢，而且在不同的頻段有不同的諧振峰干擾[5]。鑒于此，由于實現(xiàn)腦電撥號功能至少需要12個刺激頻率用于產(chǎn)生12個控制命令，因此，本文選擇了 13 Hz、13.5 Hz、14 Hz、14.5 Hz、15 Hz、15.5 Hz、16 Hz、16.5 Hz、17 Hz、17.5 Hz、18 Hz、18.5 Hz共12個刺激頻率分別用以產(chǎn)生電話鍵盤上的1、2、3、4、5、6、7、8、9、0以及撥打和刪除12個按鍵命令[6]。這樣產(chǎn)生的腦電信號幅度比較大，且各頻率的倍頻諧波也不會影響后續(xù)數(shù)據(jù)的處理。

在Windows環(huán)境下，本文基于微軟公司的VC6.0軟件編寫程序，實現(xiàn)控制LCD顯示器中特定區(qū)域的圖形按照選取的頻率閃爍完成了刺激器的設計。其關鍵是采用了高精度的多媒體定時器timeSetEvent（）[7]，原型如下：

使用timeSetEven（）定時器編程步驟：

（1）定義定時器參數(shù)

#define TIMER_ACCURACY 1

//以毫秒為單位定義刺激器精度

（2）調(diào)用timeGetDevCaps函數(shù)，來判斷定時器最大和最小的分辨率。

（3）調(diào)用timeBeginPeriod（）函數(shù)，來設定定時器的最小分辨率，本系統(tǒng)設定為1ms。

（4）調(diào)用函數(shù)timeSetEvent（），進行初始化和啟動定時器事件，分別設置各個刺激器所用定時器的周期，用void CALLBACK TimerCallBackProc（UINT wTimerID，UINT mMsg，DWORD dwUser，DWORD dw1，DWORD dw2）來聲明回調(diào)函數(shù)。

（5）使用完定時器后，調(diào)用timeKillEvent（）函數(shù)刪除定時器事件。

（6）定時器的任務完成后，通過調(diào)用timeEndPeriod（：：wAccuracy）刪除使用定時前建立的最小定時器精度。

以該多媒體定時器作為核心，最后設計出來的刺激器的參數(shù)精度達到了要求，界面如圖2所示。

圖2 刺激器界面圖

1.2 腦電采集部分

本文按照國際10-20系統(tǒng)電極標準放置法，采用非植入方式放置電極采集腦電信號。通過腦后O1通道，同時以雙耳乳突A1、A2作為參考電極，采集誘發(fā)產(chǎn)生的SSVEP信號[8]。由于電極在人體頭皮表面采集到的是間接腦電信號，其頻率范圍非常廣泛，幅值在20-100 μV之間，且含有大量如肌電、眼電、體表靜電、工頻干擾等噪音，因此要對采集到的原始信號進行逐級放大。本系統(tǒng)采用中科新拓醫(yī)用NT9200腦電放大器。為盡量減小干擾，實驗時選用了性能優(yōu)良且對人體無害的Ag-AgCl電極。

1.3 信號處理部分

本系統(tǒng)的腦電信號處理可以分為3個階段：①將提取到的腦電信號進行預處理。②對經(jīng)過預處理后的信號進行特征提取。③將信號進行模式分類。

1.3.1 腦電預處理

本文所用的腦電放大器平臺已經(jīng)通過硬件電路對信號進行了預處理，消除了常見的50 Hz工頻干擾。但由于腦電信號十分微弱，在采集過程中必然會受到各種外界影響和人體內(nèi)部其他生理信號的干擾，所以本系統(tǒng)采用Butterworth數(shù)字帶通濾波器對提取到的腦電信號進行濾波[9]。因為有用信號的頻率為13～18.5 Hz，故濾波器設計參數(shù)為：帶通頻率為13～19 Hz，阻帶頻率為10 Hz和25 Hz，通帶衰減、阻帶衰減分別為0.5 dB、50 dB。某實驗者O1通道處提取到得原始腦電信號和經(jīng)過濾波處理后的信號效果對比如圖3所示。

圖3 濾波效果

1.3.2 特征提取與模式分類

本系統(tǒng)選用基于FFT算法的直接法經(jīng)典功率譜估計（又稱為周期圖法），對經(jīng)過預處理后的腦電信號進行特征提取。它是把濾波后的腦電信號x（n）的N點觀察數(shù)據(jù)xN（n）視為一個能量優(yōu)先信號，直接取xN（n）的傅里葉變換，得XN（ejω），然后再取其幅值的平方，并除以N，作為對x（n）真實的功率譜PPER（ejω）的估計[10]。具體公式如下：

在VC6.0里用代碼實現(xiàn)以上算法，并將某實驗者在15 Hz刺激頻率下誘發(fā)得到的原始腦電數(shù)據(jù)和經(jīng)周期圖法處理后的腦電數(shù)據(jù)分別傳遞給Matlab，進行圖像處理，驗證算法的有效性，結果如圖4所示。

圖4 特征提取效果

由圖4可以看出，特征提取的效果較好，這也為接下來的模式分類打下了良好的基礎。

本系統(tǒng)采用簡單快速的模板匹配方法對經(jīng)特征提取后的腦電信號進行模式分類。即查詢提前設置的轉化表，將經(jīng)特征提取后得到的頻率選擇結果按照模板轉化為撥號命令，如：將特征值為13 Hz的結果對應命令1，13.5 Hz則對應命令2，以此類推，18.5 Hz對應12，共產(chǎn)生12個控制命令依次對應撥號鍵盤的1、2、3、4、5、6、7、8、9、0和撥打、刪除12個鍵。

1.3.3 通信模塊

通信部分由ATmega128單片機和TC35通信模塊組成，VC6.0通過串口通信模塊將模式分類后的命令通過串口傳給ATmega128單片機，通過編程使AT－meag128能通過串口A接收電腦VC軟件平臺發(fā)送過來的腦電信號命令，然后加上AT指令表上相對應的指令通過串口B發(fā)送給TC35通信模塊，最終實現(xiàn)SSVEP腦電撥號并通話。系統(tǒng)人機交互界面如圖5所示。

圖5 人機交互界面

2 實驗設計與結果

2.1 實驗設計

選取了8名本實驗室的學生作為實驗者，其中5名男生，3名女生，年齡在24～27歲之間，均身體健康，實驗流程如下：

（1）受試者采用舒服的姿勢坐于視覺刺激屏幕前，雙眼相距50 cm平視屏幕。

（2）給受試者腦部枕區(qū)的O1和雙耳處帶上電極。為使電極能夠準確地記錄頭皮電位同時減少阻抗，用體積分數(shù)為75%的醫(yī)用酒精對安放電極處的皮膚進行去脂處理。

（3）打開刺激器和NT9200腦電采集放大器，采樣頻率設置為200 Hz。

（4）保持實驗室安靜，受試者專心注視刺激屏幕開始實驗。然后提供任意一個手機號碼，讓受試者按照提供的手機號碼，依次注視刺激屏幕對應的閃光區(qū)域，來進行腦電撥號，若撥打錯誤，則受試者注視代表刪除的11號閃光區(qū)域進行刪除；撥打完11位的手機號碼后，受試者注視代表撥號的12號閃光區(qū)域，把已撥的手機號發(fā)送給TC35手機模塊，實現(xiàn)撥號及通話。

2.2 實驗結果與分析

經(jīng)過簡短的適應訓練后，8位受試者每人做了10次實驗，統(tǒng)計各位受試者實驗的成功率及每次成功撥打電話所需時間，統(tǒng)計結果如表1所示。

表1 實驗結果統(tǒng)計

由表1可知，本文所設計的基于VC平臺的腦電撥號系統(tǒng)可以撥打任意一個手機號，平均單次耗時為59 s，撥打成功率最高可達100%。表明本文提出的基于SSVEP的腦電手機撥號系統(tǒng)的設計方案可行且具有很高的應用價值。

3 結束語

腦機接口是近幾十年來比較熱的一個綜合性、交叉性研究課題，它是一種全新的通信和控制通路，促使了人類對大腦的了解，挖掘了大腦的控制潛能，具有十分重要的研究意義。當前BCI的研究主要停留在實驗驗證階段。鑒于腦機接口自身的優(yōu)點和特點，隨著BCI系統(tǒng)信息傳輸率的提高和差錯率的降低，以及更加智能化、小型化，可以預見未來其應用一定十分重要和廣泛。本文設計的基于VC平臺的腦電撥號系統(tǒng)，算法可行，系統(tǒng)可靠，為腦機接口進入實用階段提供了技術支持。

［1］ 任亞莉.基于腦電的腦-機接口系統(tǒng)［J］.中國組織工程研究與臨床康復，2011，15（4）：749-752.

［2］ 李宏偉，趙麗，邊琰，等.腦機接口視覺刺激器的設計與實現(xiàn)［J］.機床與液壓，2010，38（14）：45-47.

［3］ 劉家樂.基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的腦機接口系統(tǒng)的設計與研究［D］.合肥：安徽大學，2011.

［4］ 黃漫玲，吳平東，畢路拯，等.閃光視覺誘發(fā)電位在腦機接口中的應用研究［J］.計算機應用軟件，2009，26（11）：13-16.

［5］ 吳正華.穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位在腦機接口及認知過程中的應用研究［D］.成都：電子科技大學，2008.

［6］ 趙麗，孫永，郭旭宏，等.基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的手機撥號系統(tǒng)研究［J］.中國生物醫(yī)學工程學報，2013，32（2）：253-256.

［7］ 卓紅艷，趙平.基于VC++的實時數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中定時器的使用與比較［J］.現(xiàn)代電子技術，2007，15：80-82.

［8］ 趙麗，耿麗清，郭旭宏，等.基于LabVIEW的運動想象腦-機接口系統(tǒng)研究［J］.天津職業(yè)技術師范大學學報，2013，23（1）：1-4.

［9］ 葉坤.左右手運動想象腦電采集和特征提取方法初探［D］.武漢：華中科技大學，2008.

［10］胡廣書.數(shù)字信號處理理論、算法與實現(xiàn)［M］.3版.北京：清華大學出版社，2007.

Design and implementation of EEG dialing system based on VC platform

GENG Li-qing，CUI Peng-ju，ZHENG Tong
（Tianjin Key Laboratory of Information Sensing and Intelligent Control，Tianjin University of Technology and Education，Tianjin 300222，China）

An EEG dialing system based on VC platform is designed in this paper，which induces steady-state visual evoked potentials according to the results of 12 LCD flashes at a different frequency and extracts the signal at the O1 channel. By using digital band pass filter and power spectral estimation to deal with the SSVEP filtering and feature extraction，12 commands to dial calls are produced.Through 10 times experiments for seven subjects respectively，this system can make the calls get through correctly and the highest success is 100%，and the average accuracy is 98%and the average time below 59 s，which confirmed the reliability and high application value of the system.

VC platform；stimulator；steady-state visual evoked potentials；power spectrum estimation

TP391.4

A

2095－0926（2015）01－0021－04

2014-11-14

國家自然科學基金資助項目（61178081）；天津市自然科學基金資助項目（13JCQNJC03700）；天津職業(yè)技術師范大學科研發(fā)展基金資助項目（KJY11-10）.

耿麗清（1975—），女，副教授，碩士生導師，研究方向為信號檢測與處理、智能控制.