趙鳴奇

(隴東學院信息工程學院，甘肅慶陽745000)

一種可穿戴式雙導生物電信號傳感器的實現

趙鳴奇

(隴東學院信息工程學院，甘肅慶陽745000)

生物電信號能夠觀察和分析人的工作狀態(tài)，因此隨時隨地實時地采集生物電信號具有一定的應用價值。為完成基于眼電信號的計算機輔助輸入系統(tǒng)以及后續(xù)生理心理計算應用方面的研究，基于Think Gear AM生物電信號模擬前端、STM32微控制器以及藍牙通信模塊，實現了一款可穿戴式雙導聯(lián)無線生物電信號傳感器。同時對其進行了數據采集測試、功耗測試和連續(xù)運行測試，測試結果表明其平均信噪比約為17 dB，平均工作電流約59 mA，能夠連續(xù)工作19小時左右。這說明該傳感器系統(tǒng)能夠勝任其后續(xù)研究與應用中日常穿戴并持續(xù)數據采集的需求。

可穿戴；生物電信號；傳感器

生物電信號是由生物體活動過程中產生的可測量的電信號，觀察和分析生物電信號能在一定程度上清晰地得出有關生物體工作狀態(tài)的結論[1]。人作為一種生物體，其體電信號主要有[2]：心臟活動所產生的心電信號(Electrocardiogram,ECG)、大腦活動所產生的腦電信號(Electroencephalogram,EEG)、肌肉活動所產生的肌肉電信號(Electromyogram,EMG)和眼活動所產生的眼電信號(Electrooculogram,EOG)。這些電信號被廣泛地研究與應用，如：認知機理相關的研究[3]、人機交互接口[4]、疾病診斷[5]等等。隨著相關研究和應用的發(fā)展，隨時隨地實時地采集生物電信號變得越來越重要，穿戴式腦電、心電等采集設備應運而生。穿戴式生物電信號傳感器可分為入侵式和非入侵式兩類，入侵式即將電極甚至整個傳感器通過手術植入體內；非入侵式即將電極貼于體表。非入侵式因其便捷、安全無需手術等優(yōu)勢而有著廣泛的研究。

國外的相關研究起步較早，最早的可追溯到霍特等人[6]的動態(tài)心電圖采集研究。隨著時間的推移，相當數量的關注普適計算環(huán)境下的可穿戴健康的科研機構開始進行可穿戴生物電信號傳感器的研究與應用。比較多見的是穿戴式心電信號采集，比較新的研究如Nemati等人[7]的低功耗、可長期工作的心電信號傳感器，Suresh等人[8]的低功耗可穿戴心電設備。也有一些穿戴式腦電信號采集的研究，例如Artem等人[9]的基于超高頻和射頻身份識別的可穿戴腦電信號采集系統(tǒng)。眼電信號和肌電信號傳感器也有一些研究與應用，比較著名的有Bulling等人[10]的眼電信號采集護目鏡和Moon等人[11]的基于肌肉電信號控制的輪椅系統(tǒng)。國內的相關研究有北京工業(yè)大學吳水才教授[12]的穿戴式心電傳感設備與遠程監(jiān)護系統(tǒng)的相關研究，東南大學薛詩靜、高帥鋒[13]等人的可穿戴心電監(jiān)護系統(tǒng)等等。

本文所設計的傳感器是隴東學院青年科技創(chuàng)新項目(XYZK1510):基于眼電信號的可穿戴式計算機輔助輸入系統(tǒng)研究的一部分。該傳感器能夠采集兩個獨立導聯(lián)的眼電信號，同時也兼顧心電、腦電的采集，以滿足后續(xù)的可穿戴智能健康監(jiān)護相關研究與應用。

1 設計目標

本穿戴式傳感器能夠將兩個獨立導聯(lián)的信號進行采集、放大、數模轉換，最終將數字串流通過無線傳輸系統(tǒng)傳輸到其他設備，圖1給出了系統(tǒng)的模塊框圖。

本傳感器系統(tǒng)除了滿足體積小重量輕的基本條件外，還應該滿足一定的技術參數。為進行信號的數模轉換，系統(tǒng)首先應該滿足信號放大倍率、采樣率的條件，同時也應該選擇合適的量化精度。生物電信號的幅值在數百微伏到數十毫伏之間[1]，要將其放大到伏級別的幅度，系統(tǒng)應該有數百倍的放大倍率。心電信號、腦電信號、眼電信號的能量主要集中在60 Hz以下，其中腦電信號還有少部分能量處60～120 Hz之間[1,14]，肌肉電信號因其高頻成分多，且在本項目及將來的應用中不會涉及，在此不考慮采集。因此，根據采樣定理，系統(tǒng)的采樣率應不小于240 Hz。目前主流的數模轉換模塊一般采用16 bit量化精度，滿足對生物電信號進行轉換的要求。除此之外，為了能夠將數字串流進行實時傳輸，無線傳輸系統(tǒng)的傳輸速率不應該小于960 Byte/s。

圖1 系統(tǒng)模塊框圖

2 硬件設計

如圖2各模塊示意圖所示，系統(tǒng)由可更換電極和傳感器主體兩部分組成。生物電信號由緊貼皮膚表面的電極收集，通過鍍銀屏蔽線傳輸到傳感器主體內部，傳感器主體內的各模塊對其進行處理，最終由藍牙無線通信傳輸到其設備。

圖2 各模塊示意圖

2.1 可更換式電極

為滿足眼電、腦電和心電不同情景下的采集應用，我們設計了兩種不同樣式的電極，能夠進行更換。在進行基于眼電信號的人-機交互應用時，可在傳感器主體上安裝一種裝有四個圓形干式不銹鋼電極片的護目鏡以完成信號的采集(見圖3)。而在心電和腦電采集中，為了保證信號不受身體運動干擾，可使用紐扣式一次性銀-氯化銀不干膠電極(見圖4)。這樣，通過兩種可更換的電極設計，從而實現對不同應用的適應性。

圖3 護目鏡信號收集裝置

圖4 一次性銀-氯化銀不干膠電極

2.2 傳感器主體

如圖2所示，傳感器主體(見圖5)由數?；旌喜杉岸?、微控制器、無線通信和電源四部分組成。

圖5 傳感器主體實物圖

為保證采集到的生物電信號的質量，我們采用了性能良好的數模混合采集前端模塊Think Gear AM。該模塊是一款專用集成電路(ASIC)模塊，輸入為單導聯(lián)生物電信號，輸出為包含數字化信號的數據串流，具有256 Hz采樣率、16 bit量化精度。本傳感器使用兩塊Think Gear AM實現雙導聯(lián)的信號采集，分別與微控制器的兩個異步串口(UART)相連接。

一個STM32F1038T6被用作傳感器系統(tǒng)的微控制器，以實現采集前端模塊控制、數據串流打包和藍牙通信模塊的控制。該微控制器是一款ARM Cotex-M3微控制器，工作頻率最高可達72MHz，并且擁有豐富的接口資源以便后續(xù)的研究中添加其他如軀體姿態(tài)、肢體運動等生理數據采集模塊。

系統(tǒng)采用一個與微控制器異步串口(UART)連接的HC-06藍牙通信模塊實現數據發(fā)送，該模塊上的藍牙通信為2.0版本，具有設備兼容性好、傳輸速率高等優(yōu)點。

為保證本傳感器系統(tǒng)能連續(xù)工作20小時以上同時兼顧可穿戴性，考慮到系統(tǒng)的動態(tài)電流在60mA左右，采用一款1300mAh的鋰聚合物電池和一個充放電管理模塊作為傳感器系統(tǒng)的電源模塊。

3 軟件設計

軟件系統(tǒng)運行于微控制器上，在 Keil u5 MDK集成開發(fā)環(huán)境下由C語言編寫而成。其主要作用有：在系統(tǒng)上電時，對各模塊進行初始化；從數模采集前端模塊讀取數據串流；對數據串流按照傳輸協(xié)議打包；將打包后的數據串流通過藍牙通信模塊發(fā)送；從藍牙通信接收系統(tǒng)設置數據等。

3.1 任務調度

表1給出了需要軟件系統(tǒng)調度的各項任務，其中微控制器資源和各模塊的初始化任務需要系統(tǒng)啟動后執(zhí)行一次，讀取采集前端、數據串流打包和發(fā)送任務需要所有初始化完成后循環(huán)執(zhí)行。

表1 任務及執(zhí)行方式

圖6 任務調度流程圖

系統(tǒng)的工作流程如圖6所示，即啟動后首先初始化微控制器的資源，如存儲器、異步串口等；然后進行兩個Think Gear AM模塊的初始化，如控制其工作方式等。接著初始化藍牙通信模塊，如通信的波特率等；初始化部分結束后，開始循環(huán)執(zhí)行部分：首先讀入Think Gear AM 1的數據和Think Gear AM 2的數據。然后將其按照3.2中的數據傳輸協(xié)議添加幀頭、幀尾，以數據串流的形式通過藍牙通信模塊發(fā)送出去。在循環(huán)的最后，還要從藍牙讀取設置信息并進行配置，這為其他設備通過藍牙對傳感器系統(tǒng)進行配置提供了途徑。

3.2 數據傳輸協(xié)議

為保證數據傳輸的可靠、各導聯(lián)數據的可識別以及后續(xù)研究的可擴展，設計了一種定長幀結構。

圖7 幀結構示意圖

如圖7所示，一個幀由幀頭、數據負載、幀尾三部分組成。其中幀頭由2字節(jié)的同步碼組成。為避免與TinkGear幀協(xié)議沖突，同步碼設置為兩個0x59。數據負載為幀結構承載有效數據的部分，目前其長度為2字節(jié)，分別為兩個導聯(lián)的生物電信號數據，根據后續(xù)研究的需要，可增加長度以傳輸其他生理數據，如軀體姿態(tài)、肢體運動等。幀尾為校驗字節(jié)，內容數據負載求和的低8位按位取反。需要注意的是，數據負載中的數據字節(jié)1和數據字節(jié)2分別來自前端采集模塊Think Gear AM 1和Think Gear AM 2，是分別屬于兩個Think Gear AM幀的字節(jié)。因此，要拿到原始生物電信號數值，在解完圖7中的協(xié)議后，還需將數據字節(jié)1和數據字節(jié)2分別當作數據串流，分別解兩個Think Gear AM的數據協(xié)議。

4 測試及結果分析

數據采集測試、功耗測試和連續(xù)運行測試這三項實驗被實施，以驗證本傳感器系統(tǒng)能夠滿足后續(xù)研究與應用的功能需求。

數據采集測試的目的是檢驗傳感器系統(tǒng)能否完成數據的采集。為完成該項測試，開發(fā)了一款基于C#的桌面圖形用戶界面采集軟件(見圖8)。用該軟件采集了一段眼電信號，對其時域(見圖9.a)進行觀察，發(fā)現能從其中清楚地看到眨眼和眼球運動所引起的信號變化。對其進行快速傅里葉變換，分析其頻域(見圖9.b)，發(fā)現信號的能量主要集中在低于20 Hz的頻段和50 Hz的頻段，這表明信號受到了50 Hz工頻噪聲的污染，其平均信噪比約為17dB。在對其進行帶通濾波去噪(見圖10，FIR數字帶通濾波器通帶頻率0.5 Hz-30 Hz)后，時域信號變得更加容易識別。以上結果表明，本傳感器系統(tǒng)能夠實現后續(xù)研究與應用的數據采集需求。

圖8 采集軟件界面截圖

圖9 一段眼電信號的時域和頻域圖

圖10 帶通濾波去噪后的眼電信號的時域和頻域圖

功耗測試的目的是測量系統(tǒng)在正常工作時對電能的消耗。在進行測試時，首先在傳感器系統(tǒng)與3.3V電源串聯(lián)電流表，然后打開傳感器系統(tǒng)電源開關，完成傳感器系統(tǒng)與計算機的藍牙連接并開始數據采集，待電流讀數穩(wěn)定后，每個3分鐘讀取一個電流讀數，共測量8組數據(見表 2)，得其平均電流為59.7毫安，在1 350 mAh鋰聚合物電池供電的情況下，理論上可連續(xù)工作22小時左右。一般人每天活動時間為14～18小時，由此可見，本傳感器系統(tǒng)能夠滿足日?；顒訒r的穿戴需求。

表2 工作電流采樣

圖11 傳感器電量耗盡時的采集界面

連續(xù)運行測試的目的是檢驗本傳感器系統(tǒng)能否在長時間連續(xù)運行時，能否穩(wěn)定地完成數據采集工作。在測試時，將傳感器系統(tǒng)與計算機相連進行正常數據采集，讓其連續(xù)運行并由采集軟件記錄工作時長和采集到的數據。采集軟件顯示傳感器系統(tǒng)在工作19小時23分鐘14秒(見圖 10)后電池電量耗盡，發(fā)送出的數據記錄完整。這表明本傳感器系統(tǒng)能夠勝任后續(xù)研究與應用中日常穿戴并持續(xù)數據采集的要求。

5 結束語

為完成科研項目及其后續(xù)相關研究的需要，實現了一種可穿戴式雙導聯(lián)生物電信號傳感器系統(tǒng)，該系統(tǒng)能完成雙導聯(lián)生物電信號的采集，并通過藍牙通信將數據傳輸到其他設備，還能通過可更換式電極適應眼電信號、腦電信號和心電信號的采集環(huán)境。在實現傳感系統(tǒng)后，還對傳感器系統(tǒng)進行了數據采集、功耗和連續(xù)運行三項測試。測試結果表明，該傳感器系統(tǒng)能夠滿足在日常穿戴情況下的對兩導聯(lián)生物電信號的持續(xù)采集任務。在后續(xù)研究中，本傳感器將被應用在基于眼電信號的計算機輔助輸入系統(tǒng)中以實現利用眼電對計算機的控制，這在殘疾人輔助和計算機游戲控制等方面有一定的應用前景。本傳感器系統(tǒng)還將不斷改進，以適應穿戴式軀體運動與姿態(tài)、心電信號和腦電信號智能監(jiān)護系統(tǒng)的需求，在可穿戴普適個人生理心理健康計算[15]方面進行研究與應用探索。

[1]KIASALEH K. Biological Signals[M].Biological Signals Classification and Analysis. Berlin,Heidelberg;Springer Berlin Heidelberg.2015:137-74.

[2]WRIGHT K P,ETHERIDGE N,RIDGE J P,et al. E[M]//BINDER M D,HIROKAWA N,WINDHORST U. Encyclopedia of Neuroscience. Berlin,Heidelberg;Springer Berlin Heidelberg.2009:1029-548.

[3]ZHANG X,LEI X,WU T,et al. A review of EEG and MEG for brainnetome research[J]. Cognitive Neurodynamics,2013,8(2):87.

[4]SORIA-FRISCH A. A Critical Review on the Usage of Ensembles for BCI[M]//ALLISON Z B,DUNNE S,LEEB R,et al. Towards Practical Brain-Computer Interfaces: Bridging the Gap from Research to Real-World Applications. Berlin,Heidelberg;Springer Berlin Heidelberg.2013:41-65.

[5]PETERS N,GATZOULIS M A,VECHT R. ECG Diagnosis in Clinical Practice[M].Springer London,2009.

[6]HOLTER N J. New method for heart studies[J].Science,1961,134(3486):1214-20.

[7]NEMATI E,DEEN M J,MONDAL T. A wireless wearable ECG sensor for long-term applications[J].IEEE Communications Magazine,2012,50(1):36-43.

[8]SURESH S V S,KRISHNA KUMAR R,KAMAKOTI V. Portable Low Cost 3 Lead Wireless Wearable ECG Device[M]//LONG M. World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering May 26-31,2012,Beijing,China. Berlin,Heidelberg;Springer Berlin Heidelberg.2013:1331-4.

[9]DEMENTYEV A,SMITH J R. A wearable uhf rfid-based eeg system;proceedings of the RFID (RFID),2013 IEEE International Conference on,F,2013[C].IEEE.

[10]BULLING A,ROGGEN D,TR STER G. Wearable EOG goggles: Seamless sensing and context-awareness in everyday environments[J].Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments,2009,1(2):157-71.

[11]MOON I,LEE M,CHU J,et al. Wearable EMG-based HCI for electric-powered wheelchair users with motor disabilities;proceedings of the proceedings of the 2005 IEEE international conference on robotics and automation,F,2005[C].IEEE.

[12]李淑園,吳水才,賓光宇.可穿戴式無線低功耗心電記錄儀的設計與實現[J].中國醫(yī)療設備,2015,30(3):21-3.

[13]薛詩靜,高帥鋒,周平.可穿戴式心電監(jiān)護系統(tǒng)設計及實現[J].中國醫(yī)療設備,2015,30(1):6-9.

[14]YAN M,GO S,TAMURA H,et al. Communication system using EOG for persons with disabilities and its judgment by EEG[J].Artificial Life and Robotics,2014,19(1):89-94.

[15]胡斌,張建源,姚志君.生理心理計算——一種基于交叉學科的計算模式[J].中國計算機學會通訊,2012,8(5):60-5.

【責任編輯 朱世廣】

Implementation of a Wearable Bi-channel Biological Electrical Signal Sensor

ZHAO Ming-qi

(SchoolofInformationEngineering,LongdongUniversity,Qingyang745000,Gansu)

Biological electrical signal can be significant in observing and analyzing human status,therefore,it is useful to collect these signals anytime and anywhere. For the purpose of completing an electrooculogram based computer type system,a wearable bi-channel biological electrical signal sensor based on Think Gear AM,STM32 microcontroller and Bluetooth wireless module is implemented. Test experiments,including data collecting test,power consuming test and continuously running test,are also conducted. Results show that the sensor system’s signal noise ratio is about 17dB,working current is about 59mA,and could continuously work for about 19 hours. That means the system is adequate for daily wearing and continuous data collection in its future research and application.

Wearable;biological electrical signal;Sensor

1674-1730(2017)03-0020-05

2016-10-10

2015年隴東學院青年科技創(chuàng)新項目《基于眼電信號的可穿戴式計算機輔助輸入系統(tǒng)研究》(XYZK1510)

趙鳴奇(1989—)，男，甘肅寧縣人，助教，碩士，主要從事生物電信號應用研究。

TP212.9

A