生物医学工程概论作业-脑部生物磁信号通过人-机接口.docVIP

脑部生物磁信号通过人-机接口 技术控制外联器械 大脑主要由神经细胞和神经胶质细胞组成。神经细胞能感受刺激和传导兴奋，而神经胶质细胞则主要起支撑作用，维持大脑内离子浓度和营养物质的输送。早在1929年，生物脑电波就被伯格发现，脑磁波也随之被发现。脑磁波的强度很弱，只有10-12-10-14特斯拉，远远低于一般的环境磁干扰。由电生磁的原理，可知脑磁主要是由于脑电的活动引起的，而脑电活动主要来源于跨膜电流，细胞内电流和细胞外电流。而这些电活动则是由于各类神经信号的传导导致的。因此我们可以通过监测脑磁信号的波动来预测人体躯体的活动，也为脑磁信号通过人-机接口技术控制外联器械(主要指机械臂)提供了部分理论基础。 要实现脑磁活动控制机械臂这一技术，主要包括3个方面。首先，就是脑磁信号的获取；其次，由于有许多干扰，得对获取的脑磁信号进行预处理，包括伪迹去除，基线校正，滤波等；最后，才是将脑磁信号导入通过人-机接口连接的控制系统，通过计算机系统生成相应的指令指导机械臂操作。 脑磁信号的获取主要是通过脑磁图( Magnetoencephalography，MEG)来实现的。脑磁图（MEG）是一种无创性探测大脑电磁生理信号的脑功能检测技术，它出现于19世纪70年代，目前已经应用于许多关于脑部生理上的研究。同时与其他神经功能成像技术(功能磁共振(fMRI)、正电子发射断层扫描(PET)、单光子发射断层扫描(SPECT))相比，MEG最大的优点在于时间/空间分辨率高(1ms/2mm),在高时间分辨率的情况下，这就为实时监控，实时反馈信息作用于人-机接口控制控制系统实时操纵机械臂提供了可能。而与脑电图(EEG)相比，MEG的优点是它失真度低，非接触。 由于脑磁信号特别弱，在获取脑磁信号的过程中应最大程度地避免外部磁场的干扰。同时受当前技术的限制，因此获取MEG时应在磁屏蔽室内进行。获取方法一般是测试者不断重复某一简单动作（如右手食指不断重复按键动作，而其余躯干均保持静止状态)，通过CTF脑磁图机测得。 得到脑磁图后，就得对脑磁信号(即脑磁图)进行预处理。孙吉林等人出版的《脑磁图》书中提到干扰分为外源性干扰和内源性干扰。外源性干扰主要是指周围环境的电磁干扰。我们在获取脑磁图的过程中一直保持小心谨慎的态度，采用磁屏蔽室尽量避免了外部磁信号的干扰，就是最大限度降低甚至消灭外源性干扰。而内源性干扰是指不相关的生理性电磁信号所引起的干扰，这也是脑磁图中最主要的干扰。内源性干扰主要是因为测试者正常生理需要不自主发生的动作，如眨眼，头长时间僵硬而自发发生轻微移动等，甚至内部器官(心脏，肺等)正常脉动引发的磁信号等。《脑磁图》一书中主要把这些内源性干扰分为眨眼、眼动伪迹，肌电伪迹，心电伪迹，头动伪迹。 由于如此多的伪迹干扰，而脑磁信号又十分微弱，极有可能会掩盖MEG自身的波动特性，而表现为混乱无章的杂波，或者碰到某种较强特异性干扰而变异其他活动的波动特性（如心磁等),对MEG的分析造成十分严峻的挑战。因此，脑磁图的预处理主要就是降低伪迹的干扰，恢复MEG在我们要求动作下的波动特性。 常用EEG去伪迹方法有：伪迹减法，回归法，小波法，主成分分析(PCA)法,ICA法等。我们可以通过改进这些方法来实现MEG的去伪迹。在李卫娜的硕士毕业论文《手指运动相关脑磁图信号的处理方法研究》中详细介绍ICA法改进用于MEG去伪迹的详细步骤。 ICA法适用于EEG去伪迹的前提要求是：脑电活动与伪迹(如EOG、ECG等)的产生是不同的生理过程，即它们相互之间是独立的；观测信号可以视为是伪迹与脑电无延迟的线性组合；伪迹源的数据通常比头皮上测量EEG的通道数目要少。ICA法去除伪迹的步骤如下：a)通过ICA对观测信号进行分解；b)找出能反映干扰信号(如心电、眼动、工频干扰)的分量，并置零；c)重构源信号。通过这三个步骤就可以得到一个去伪迹的能够反映生理特性的EEG。李卫娜通过改进ICA法的模型，在传统的ICA模型中加入ICA筛选的模块，并对ICA进行算法改进变为基于峭度的FasflCA算法。 最后在对MEG进行基线校正以及滤波后，就基本完成了对MEG的预处理。进行基线校正是由于在MEG的检测过程中，基线会有很大程度的漂移。在生物医学工程中常见的校正方法有：基准基线法，小波法，最小二乘曲线拟合法。而对MEG进行滤波是为了减小其他频率的干扰，但应注意在测试者进行不同简单动作时，由于脑磁频率的波动范围较大，则应选择一个适当宽度的带通滤波器。 进行过预处理后的MEG已经能够表现出该简单动作下的波动特性，然后对这些波形进行保存。然后测试者对手臂进行各种不同的动作（尽量全面），对这些动作下获得的MEG进行上述操作，获取大量关于手臂运动的脑磁图资料。对这些资料进行整合，拆分等一系列分析处理，整理出几种或几十