0 引 言

在中风的康复治疗中，除了必要的药物介入和手术外，辅以一定的康复训练可以极大地提高疗效。运动想象疗法是近年来中风康复治疗领域的热点[1]，而在康复训练过程中，使用康复器械能够随时随地的进行康复训练，提高康复效率，降低治疗成本[2]。随着脑机接口技术的不断发展，基于脑机接口的康复器械越来越受到关注，这类器械结合了运动想象与康复器械的优点，达到了主动式康复目的，有着传统康复器械不可比拟的优势。

对于夫妻双方同为相同致病基因携带者的家庭，在夫妻双方充分知情并同意情况下进行产前诊断，经超声介导行绒毛穿刺术或羊膜腔穿刺术取得胎儿样本，进行产前基因检测。

  

图1 系统框图

近年来，国内外一些科研单位开始进行脑机接口康复机器人的研究，例如：高小榕团队利用稳态视觉诱发电位构造了脑机接口的方法，实现了对假肢的控制[3]；徐保国等[4]研制了一种基于运动想象的上肢康复训练机器人，该系统通过想象不同肢体的运动来控制器械的模式；J. Webb等[5]利用Emotiv和相应的SDK开发包，开发了外骨骼式上肢康复器，该器械可以佩戴在肘部关节上，对小臂进行康复动作。但是由于这些系统通常使用PC机进行控制和运算，成本较高、系统稳定性欠佳、携带不便。因此，本文设计了一种嵌入式脑机康复系统，使用嵌入式芯片作为运算处理平台，基于运动想象脑机接口，结合了运动想象疗法与传统康复器械的优点，达到开发周期短、易升级、运行稳定的目的。

1 系统总体构架

嵌入式脑机康复系统的构成如图1所示，主要包括用于采集用户脑电信息的便携式采集器Emotiv、用于对脑电信号进行特征提取与分类处理的嵌入式处理器、用于运行康复器械的运动控制部分和用于支撑患者肢体的机构部分。

生本教育理念要求我们在课堂教学中以学生为主体，一切为了学生、高度尊重学生和全面依靠学生。在小学语文课堂教学中贯彻生本教育的理念，可以提高语文课堂教学的有效性。因为学生才是语文课堂的主人，是语文学习的主力。教师在课堂教学中做得太多，不见得就会提高语文课堂教学的有效性，可能反而会限制学生的思维，使课堂教学的效果受到影响，教学效率反而不高。以生本教育理念指导语文教学，提高教学有效性要做到如下几点：

脑电采集设备提取使用者脑电信号，通过无线蓝牙接口将脑电数据实时传到树莓派中，嵌入式处理器进行信号处理，提取与分类脑电特征，理解人的运动意图，将分类结果作为控制信号通过串口传递给驱动控制电路，驱动控制电路根据指令执行牵引机械运动，使患者下肢进行伸和屈的动作，患者通过视觉反馈实时获知康复效果。

2 脑机接口设计

2.1 生理基础

脑电波(Electroencephalogram，EEG)是大脑在思维活动时，大量神经元同步发生的突触后电位经总和后形成的，是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。当人们对单侧肢体进行运动想象时(如想象挥动左手)，大脑对侧运动皮层部分区域的神经元被激活，血流和氧耗增加，该侧脑电Mu节律信号幅值明显减小，而同侧脑电Mu节律信号幅值明显增大，前者称为时间相关同步(Event-Related Synchronization，ERS)现象，后者称为时间相关去同步(Event-Related Desynchronization，ERD)现象，基于该生理基础，康复系统通过识别脑电信号中的ERD/ERS成分，来进行运动想象的左右躯体判断。

ERD/ERS现象表现了脑电频率上的变化，分析这种现象时可以采用频域分析的方法。本康复系统采用傅里叶变换进行特征提取，具体实现如下：

2.2 脑电采集与处理模块

本系统采用Emotiv采集脑电数据。Emotiv是一种便携式脑电无线采集设备，以P3/P4为参考电极，可以采集到14个通道的脑电信号，并进行放大与滤波，通过USB蓝牙接收装置将脑电信息传输给计算机，其电极排列遵循国际10-20标准。

(5)对上述求的P3，P4进行差值运算，

(4)对接BEPS第14项行动计划成果，国内税法中完善相互协商程序规定。2017年3月28日，国家税务总局发布了《特别纳税调查调整及相互协商程序管理办法》，引入BEPS第14项行动计划成果《创建更有效的争端解决机制》中强制仲裁除外的相关建议，对避免双重征税协定下的相互协商程序作了详细规定，确保及时解决相互协商程序案件，着力提高相互协商程序的效率。

2.3 特征提取与分类

第一次世界大战不断推动着发明创造的进程。到战争最终几个月间，最先进的飞机航速提高了一倍多，飞机生产总数也逐渐增加：战争期间英国生产了5.5万架飞机、法国6.8万架、意大利2万架、德国4.8万架。美国在参战的一年半中生产出1.5万架飞机。

(1)当数据处理模块通过蓝牙接收到脑电数据时，进行幅值滤波和去噪，消除干扰；

人机交互界面是一种传统的交互方式，康复系统采用图形化用户式人机界面，使用者通过该界面可进行系统的配置、设定等操作。界面基于QT/Embedded平台，使用QT的轻量级集成开发环境QT Creator完成开发。

(2)对F3，F4通道分别取N点样本值，利用快速傅里叶变换进行脑电数据的特征提取。长度为N，序列为xn=x(n)的变化公式为

(3)选定9～12 Hz频段计算每个样本点的幅值，然后除以N得到2个通道的功率谱。信号xn=x(n)的功率谱计算公式为

在2022年冬奥会申办之前，我国奥委会就积极响应国家相关政策，大力推广冰雪项目，例如，冰雪阳光体育、北冰南展西扩以及百万青少年上冰雪等。在2022年冬奥会申办成功之后，我国奥委会就加快了北冰南展的进程，让国内更多的人们体验到冰雪运动带来的快乐，这些举措都有利于大众冰雪运动在我国的普及。随着我国社会经济的迅猛发展，人们的思想观念也在发生着变化，他们不仅追求物质发展，更注重精神的感受，所以，向人们普及大众冰雪运动很有必要，同时要不断引导人们参与到体育活动中来。

(4)对若干个连续的数据值取平均值，减少2个功率谱的数据变化，得到平均功率谱P3，P4；

树莓派核心模块是一款基于“Linux”嵌入式系统的单板计算机[4]，在集成度、速度、价格、开发环境、效率上有明显的优势，故采用树莓派核心模块进行脑电数据处理。

3 康复器械的设计

3.1 运动控制设计

常规的电机驱动系统经常采用开环系统，这种方法简单易实现，但在控制和传动上无法保证精度，若应用在康复器械中，会导致糟糕的用户体验。为了达到良好的控制效果，在本系统中使用闭环系统进行电机控制。利用直流无刷电机内部的霍尔传感器进行转速反馈，将给定转速和反馈转速进行求差，再经过PI调节后对PWM进行控制。控制环提供了对速度的比例、积分控制，并使用TMR3作为定时器来选通一个完整的电周期，来测量实际速度。控制模式和流程如图3所示。

  

图2 运动控制模块

器械运动控制核心采用dsPIC30F2010处理器，dsPIC30F2010是一款专门为嵌入式电机控制应用设计的28引脚16位MCU，可用于控制全桥驱动电路；MOSFET驱动电路对dsPIC30F2010输出的PWM信号进行功率调整，将三相绕组驱动设置为高电平、低电平或不通电以达到控制电机转速的目的。使用六步换向控制法进行电机控制，该方式能够消除相位间电流切换引发的扭矩波动。处理器实时读取电机内置的霍尔传感器输出，用来辅助判断电机位置。器械角度传感器电路、电机供电电流采样电路、电机温度传感器电路的输出也分别接至处理的模拟输入口，分别用来做器械位置判断、电机过载检测、电机过热检测等功能。

3.2 电机控制算法设计

  

图3 闭环控制模式

康复器械运动控制功能模块如图2所示，硬件上主要由电源电路、电平转换电路、晶振电路、MOSFET驱动电路以及传感器检测电路组成。

3.3 人机交互界面设计

一幅形式完美的画面结构，必定有着完整的构图布局，古今中外的绘画，构图即画面的形式美，是决定一幅画成败的关键因素之一，尤其是在现代绘画中更是画家们格外重视的环节。构图是立意，也是立行，绘画构图有一种形式感，这种形式感是自然生活现象在我们主观心理上的一种反应。如同自然界不同的色彩以引起我们不同的心理感受一样，不同形式的构图也会产生不同的形式感对创作很有帮助。前人对花鸟画的构图总结了不少经验，我们在花鸟画创作时可以借鉴这些较成熟的经验来创作，因此了解国画构图，对于继承和发扬中国传统文化具有重要意义。

  

图4 人机交互界面

在软件代码中，为方便代码的维护和编写，将页面控件代码和业务逻辑代码分开。软件控件通过QT中的QSS文件来调节，软件主界面用于呈现各个功能模块功能，控制界面用于调整康复器械的参数。

4 实验和分析

4.1 实验方案

在初步验证测试实验中，选用3名健康受试者进行系统验证，3名受试者年龄范围为24～27岁，身体和体重具有一定代表性。实验前先设定好康复器械的运动参数(运动速度、运动范围、训练模式、训练时间)，实验测试流程为：受试者首先确认康复器械现有运动位置，根据提示进行运动想象，使得康复器械运动在运转行程范围内做往返运动，进而使得受试者在下肢膝关节最大运动范围内做反复伸屈运动。

4.2 实验结果及讨论

受试者A在0～38 s内的实验脑电数据及脑机接口输出指令数据如图5所示，受试者在1～19 s执行右手运动想象任务，19～38 s执行左手运动想象任务。图5中，(a)为脑机接口综合分类结果，(b)为脑机接口模块单次分类结果，(c)为受试者F3和F4通道原始脑电数据。

从脑机接口模块单次分类结果来看，图5(b)中，单次分类准确率可达到88%，图5(a)经过综合分类决策后，输出的BCI指令表明脑机接口模块能够良好的运行。

  

图5 脑电数据与脑机指令对照图

图6为康复器械在实验过程中，90 s内的脑机指令、器械运行速度和膝关节角度对应数据。

  

图6 0～90 s器械运行参数

图6中，13 s处，脑机指令发生了变化，器械的运行速度保持恒定，但在实际运动中，膝关节角度在在指令改变1.5 s后发生变化。同样，70 s处，器械的运动速度有轻微抖动，但在实际运动上，膝关节辅助装置并未发生抖动现象。造成这样的情况有两个原因，一是由于电机动力传输到支架上，需要经过变速器和丝杆，导致一部分的延迟。二是由于运动控制使用了PI算法，该算法对目标速度和当前速度实时进行对比，并调整速度，导致小部分的延迟。尽管这大约1.5 s的延迟会降低康复器械的灵活性，但却能够消除小部分干扰，鲁棒性更强。

一般人游历野村谷，若不是如文人骚客那般发思古之幽情，翻山越岭去凭吊历史遗址，则这里与寻常景区大同小异，无非山水园林，亭台楼榭，小桥流水外有游艇画舫，鸟语花香处有曲径长廊。

5 结束语

本文以运动想象脑机接口为基础，采用嵌入式作为运算处理平台，在康复器械的结构设计、安全性设计、运动控制方案的选择、驱动方式的选择等方面均考虑了实际康复训练的需求。实验验证中，用户能较好地完成对康复器械的控制，运动过程中没有出现明显的抖动和异常，达到设计要求。在康复器械的整体设计上，结合了运动想象疗法与传统康复器械的优点，患者能够随时随地进行康复训练，同时能提高康复效率、降低治疗成本。

参考文献

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[2] 胡进,侯增广,陈翼雄,等.下肢。康复机器人及其交互控制方法[J].自动化学报,2014,40(11):2377-2390.

[3] 程明,任宇鹏,高小榕,等.脑电信号控制康复机器人的关键技术[J].机器人技术与应用,2003(4):45-48.

[4] 徐宝国,彭思,宋爱国,等.基于运动想象脑电的上肢康复机器人[J].机器人,2011,33(3):307-313.

[5] WEBB J, XIAO Z G, ASCHENBRENNER K P, et al. Towards a portable assistive arm exoskeleton for stroke patient rehabilitation controlled through a brain computer interface[C]// Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob), 2012 4th IEEE RAS & EMBS International Conference on. IEEE, 2012:1299-1304.

[6] TOMIDA N, TANAKA T, ONO S, et al. Active data selection for motor imagery EEG classification[J]. IEEE Transactions on Bio-medical Engineering, 2015,62(2):458-67.

[7] 刘小燮,毕胜,高小榕,等.基于运动想象的脑机交互康复训练新技术对脑卒中大脑可塑性影响[J].中国康复医学杂志,2013,28(2):97-102.

[8] 闫静.基于脑电的脑卒中患者运动想象认知过程的研究[D].上海:上海交通大学,2012.

[9] DONATI A R C, SHOKUR S, MORYA E, et al. Long-term training with a brain-machine interface-based gait protocol induces partial neurological recovery in paraplegic patients[J]. Scientific Reports, 2016,6:30383.