一種自適應(yīng)反饋電針系統(tǒng)研究

摘 要： 針對(duì)傳統(tǒng)電針在治療過(guò)程中出現(xiàn)穴位電刺激適應(yīng)現(xiàn)象，導(dǎo)致治療效果下降的問(wèn)題，提出一種新型的自適應(yīng)反饋的電針系統(tǒng)。在對(duì)人體在不同信號(hào)電針激勵(lì)下的響應(yīng)進(jìn)行研究建模的基礎(chǔ)上，采用自適應(yīng)反饋算法，在DSP平臺(tái)上構(gòu)建電針系統(tǒng)。通過(guò)與傳統(tǒng)電針系統(tǒng)的分析對(duì)比，該系統(tǒng)能過(guò)有效避免電刺激現(xiàn)象的產(chǎn)生。該系統(tǒng)能顯著提升電針治療效果，降低醫(yī)生工作量，具有臨床應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞： 自適應(yīng)反饋算法； 穴位電刺激； 電針灸； 肌電信號(hào)

中圖分類(lèi)號(hào)： TN710?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2015）24?0087?03

Research on an self?adaptive feedback electronic acupuncture system

XUE Fang， WANG Li

（Management Department， Xi’an Medical University， Xi’an 710021， China）

Abstract： Aiming at the problem that the traditional electric acupuncture （EA） has a declining therapeutic effect caused by adaption of acupoint electricity stimulation， a new?type self?adaptive feedback EA system is proposed. On the basis of the research and modeling of human response to different excitation signal， the adaptive feedback algorithm is used to build a EA system based on DSP platform. By comparison with the conventional EA system， the new system can effectively avoid the generation of electrical stimulation phenomenon. The system can significantly improve the therapeutic effect of electro acupuncture and reduce the workload of doctors. It has clinical application value.

Keywords： adaptive feedback algorithm； acupoint electricity stimulation； electric acupuncture； electromyography signal

0 引 言

現(xiàn)代電針技術(shù)是在針灸學(xué)發(fā)展的基礎(chǔ)上汲取信息技術(shù)、電子醫(yī)學(xué)理論，經(jīng)臨床實(shí)踐逐漸產(chǎn)生的。電針依賴(lài)電流作用刺激穴位，在針上通以接近人體生物電的微量電流以治病的一種療法。但電針系統(tǒng)在治療過(guò)程中，會(huì)產(chǎn)生穴位電刺激適應(yīng)現(xiàn)象[1?2]，即用相同的處方信號(hào)進(jìn)行刺激，一段時(shí)間積累后，人體產(chǎn)生“耐針性”，治療效果下降。以往電針系統(tǒng)為避免該問(wèn)題發(fā)生，醫(yī)生需要根據(jù)患者感受，結(jié)合以往工作經(jīng)驗(yàn)，手動(dòng)調(diào)節(jié)電信號(hào)波形。一方面增大了醫(yī)生的工作量，另一方面由于不同患者“耐針性”差別較大，手動(dòng)調(diào)整僅憑醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行，沒(méi)有定量分析，精確度不夠且過(guò)程費(fèi)時(shí)費(fèi)力，縮短了治療期內(nèi)的有效時(shí)間，使得治療效率低下。

表面肌電信號(hào)（Surface Electromyography，sEMG）是從人體表面通過(guò)體表電極記錄下來(lái)的神經(jīng)肌肉活動(dòng)時(shí)發(fā)放的生物電信號(hào)，被廣泛應(yīng)用于假肢設(shè)計(jì)、康復(fù)醫(yī)療及運(yùn)動(dòng)員肌肉運(yùn)動(dòng)情況分析等領(lǐng)域[3?7]。針對(duì)傳統(tǒng)電針的穴位電刺激適應(yīng)問(wèn)題，本文在對(duì)人體肌電信號(hào)建模的基礎(chǔ)上，采用自適應(yīng)反饋算法，構(gòu)建一種智能電針灸系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)工作原理

在電針治療過(guò)程中，通過(guò)提取sEMG信號(hào)來(lái)實(shí)時(shí)反映治療效果。為了保證人體肌電信號(hào)在合理范圍內(nèi)可控，即不能出現(xiàn)“耐針性”，需要對(duì)人體在不同信號(hào)電針灸激勵(lì)下的響應(yīng)進(jìn)行研究建模，如圖1所示。

圖1 電針信號(hào)激勵(lì)人體響應(yīng)建模

如圖2所示，本系統(tǒng)采用德州儀器TMS320F2812數(shù)字信號(hào)處理器[8]作為系統(tǒng)的核心，肌電信號(hào)通過(guò)處理器自帶的模擬/數(shù)字轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換后送入處理器。采集到的肌電信號(hào)經(jīng)過(guò)分析后，與建模的響應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，采用閉環(huán)控制算法，獨(dú)立控制兩路電針輸出A/B。同時(shí)治療過(guò)程中的數(shù)據(jù)可通過(guò)SCI接口送入計(jì)算機(jī)內(nèi)部進(jìn)行存檔。采用硬件處理電路與軟件控制程序相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)。前者依據(jù)算法的數(shù)學(xué)模型設(shè)計(jì)電路，后者則將算法的數(shù)學(xué)模型編制成程序，并用數(shù)字信號(hào)處理器實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)同時(shí)實(shí)現(xiàn)兩路電針的控制，充分利用了該處理器的硬件資源。

圖2 自適應(yīng)反饋電針系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2 算法設(shè)計(jì)

設(shè)電針系統(tǒng)兩電極間人體等效電阻為Ri，輸出波形采用標(biāo)準(zhǔn)方波，其中A為幅度， T為周期， W為脈寬， 單個(gè)脈沖能量為[9]：

[e=A2WRi] （1）

其中[Ri]根據(jù)不同患者略有差異，通過(guò)改變A，W，T可產(chǎn)生不同的調(diào)制方式控制單個(gè)脈沖能量大小。

電針強(qiáng)度（EA Intensity，EAI）[10]定義為單位時(shí)間患者接收到的能量，如下：

[EAI=e×f] （2）

式中：f為電針頻率，電針劑量（EA Dose，EAD）定義為電針強(qiáng)度在治療時(shí)間上的積分：

[EAD=0tEAIdt] （3）

式中t為患者治療時(shí)間。對(duì)EMG信號(hào)的處理，采用AR參數(shù)模型，描述如下[11]：

[EMG（n）+k=1pakEMGn-k=w（n）] （4）

式中：EMG（n）為信號(hào)傳感器輸出信號(hào)，代表第n個(gè)采樣值；w（n）為輸入信號(hào)；p為AR模型階數(shù)；[ak]是AR模型第k個(gè)系數(shù)。EMG信號(hào)處理后，反映的電針免疫性（EA Immunity）與EAD、電針調(diào)制方式、患者個(gè)體[Ri]相關(guān)，其中[EMGmin]為安全區(qū)域下限曲線，[EMGmax]為安全曲線上限曲線。

[EMGmax=fEAD，MS，RiEMGmin=kEAD，MS，Ri] （5）

EAI可通過(guò)EMG信號(hào)進(jìn)行觀察，電針系統(tǒng)治療過(guò)程中，引起的患者EMG信號(hào)變化傳遞函數(shù)為：

[EMG=f2（EAD，MS，Ri）g（k，Z）] （6）

式中：EAD為劑量；MS為調(diào)制方式，治療過(guò)程中，保證EMG始終在[（EMGmin，EMGmax）]范圍內(nèi)運(yùn)行，隨著治療時(shí)間的延長(zhǎng)，需要改變調(diào)制方式保證EMG在安全工作范圍。

整個(gè)系統(tǒng)根據(jù)處方信號(hào)的傳遞函數(shù)：

[g（K，Z）=0.997 56 di3.56] （7）

式中：[d]為治療過(guò)程處方信號(hào)的總劑量；i為實(shí)時(shí)電針強(qiáng)度。[EMGmax和EMGmin]曲線圍成的面積即是安全工作區(qū)，必須保證EMG信號(hào)在治療過(guò)程中，始終在該區(qū)域內(nèi)運(yùn)行。

不同調(diào)制方式下EMG的響應(yīng)特性不同，四種激勵(lì)方式的有效信號(hào)特征如表1所示。

表1 不同激勵(lì)信號(hào)的特征

脈寬調(diào)制（Pulse Width Modulation） 引起神經(jīng)和肌肉興奮的脈沖寬度為0.03～1 ms，為頻率變化對(duì)肌電信號(hào)的影響：

[ΔWM=logW+0.038 307] （8）

幅度調(diào)制（Aplitude Modulation）幅度與刺激強(qiáng)度成正比：

[ΔAM=A23.125 8] （9）

系統(tǒng)中的增益可調(diào)，設(shè)Ka=Kb=Kc=1。

[EMGi=EMG0+ΔFM+ΔWM+ΔAM]

[e=EMGi-EMG0=EMGi+ΔFM+ΔWM+ΔAM =eb-ec] （10）

式（10）要消除誤差e，必須使得產(chǎn)生誤差的原因ec與補(bǔ)償誤差的方法eb相當(dāng)，具體控制如表2所示。

表2 三種調(diào)節(jié)方式比較

在實(shí)際使用過(guò)程中，可根據(jù)患者的不同情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)選擇。

3 系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì)

如圖3所示，構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)反饋環(huán)路，環(huán)路中包括傳感器部分，負(fù)責(zé)對(duì)肌電信號(hào)的實(shí)時(shí)采集，并送入數(shù)字信號(hào)處理器（Digtal Signal Processor，DSP）。數(shù)字信號(hào)處理器作為控制整個(gè)環(huán)路運(yùn)行的中樞大腦，對(duì)傳感器送入的反饋信息和數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)學(xué)模型，采用自適應(yīng)反饋算法，得到滿(mǎn)足患者要求的調(diào)制信號(hào)，該信號(hào)經(jīng)過(guò)放大器放大后，驅(qū)動(dòng)電針產(chǎn)生滿(mǎn)足患者需要的激勵(lì)波形。

圖3 系統(tǒng)軟、硬件方案框圖

系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)采用基于RTOS的任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，并將系統(tǒng)需要的各個(gè)任務(wù)進(jìn)行分解為：采樣任務(wù)，算法任務(wù)，調(diào)制任務(wù)，通信任務(wù)和指令接受任務(wù)等。利用RTOS進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度管理，保證了硬件資源利用的最大化，軟件流程如圖4所示。

圖4 軟件系統(tǒng)流程圖

4 結(jié) 語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于自適應(yīng)反饋算法的電針治療系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠獨(dú)立對(duì)兩個(gè)患者進(jìn)行并行治療。在患者進(jìn)行電針治療的過(guò)程中，系統(tǒng)實(shí)時(shí)獲取患者的肌電信號(hào)，根據(jù)自適應(yīng)反饋算法對(duì)該信號(hào)進(jìn)行分析比對(duì)，自動(dòng)調(diào)整電針系統(tǒng)的電信號(hào)波形，避免傳統(tǒng)電針治療設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間使用過(guò)程中的“耐針性”問(wèn)題，同時(shí)能夠提高治療效率，方便定量分析，節(jié)約人力，積累原始臨床數(shù)據(jù)。

參考文獻(xiàn)

[1] 楊育霞，雍明超.電針治療儀安全性問(wèn)題及對(duì)策[J].中國(guó)針灸，2009，29（4）：339?341.

[2] 汪燦華，畢圣昭，何揚(yáng)名，等.嵌入式音樂(lè)電針治療儀音樂(lè)處方設(shè)計(jì)與療效評(píng)估[J].世界科學(xué)技術(shù)：中醫(yī)藥現(xiàn)代化，2014，16（10）：2278?2281.

[3] KHEZRI M， JAHED M. A neuro?fuzzy inference system for sEMG?based identification of hand motion commands [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2011， 58（5）： 1952?1960.

[4] LI Dapeng， ZHANG Yaxiong. Artificial neural network prediction of angle based on surface electromyography [C]// Proceedings of the 2011 international conference on control， automation and systems engineering. Singapore： IEEE， 2011： 1?3.

[5] PARK K， KWON S， KIM J. Bimanual shoulder flexion system with surface electromyography for hemiplegic patients after stroke： A preliminary study [C]// Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics. Zurich： IEEE， 2011： 1?5.

[6] 李慶玲.基于sEMG信號(hào)的外骨骼式上肢康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2009.

[7] 尤波，劉意，趙汗青，等.人體肌電信號(hào)的生理層模型[J].計(jì)算機(jī)仿真，2015（1）：367?371.

[8] 劉廣哲.基于TMS320F2812的光電經(jīng)緯儀自動(dòng)調(diào)焦系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].儀表技術(shù)，2015（4）：48?49.

[9] 黃東勉.淺談?dòng)绊戓槾檀碳ち康囊蛩豙J].中國(guó)熱帶醫(yī)學(xué)，2007（12）：2357?2358.

[10] 王頻，楊華元，胡銀娥.電針刺激量量化方案探討[J].中國(guó)針灸，2009（5）：417?420.

[11] 趙漫丹，李東旭，范才智，等.基于肌電信號(hào)層級(jí)分類(lèi)的手部動(dòng)作識(shí)別方法[J].北京生物醫(yī)學(xué)工程，2014，33（5）：490?496.

[12] 曹鵬，黃華，何揚(yáng)名，等.調(diào)制中頻生物電剌激的探討與設(shè)計(jì)[J].測(cè)控技術(shù)，2014，33（7）：23?26.

[13] 湯烈，葛良全.一種濾除表面肌電信號(hào)中工頻干擾的新型方法[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2015，38（4）：30?34.