一种脑电信号采集装置及方法
阅读说明：本技术 一种脑电信号采集装置及方法 (Electroencephalogram signal acquisition device and method ) 是由 李晓 寇建阁 石岩 王娜 王一轩 任帅 于 2020-12-23 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种脑电信号采集装置及方法,包括：第一信号采集电极、第二信号采集电极、信号处理器和无线发射模块；第一信号采集电极、第二信号采集电极和无线发射模块分别与信号处理器电性连接；无线发射模块与脑机接口无线通信；第一信号采集电极用于采集Spike信号；第二信号采集电极用于采集ECoG信号；信号处理器用于将Spike信号和ECoG信号进行处理及转换；无线发射模块用于将处理及转换后的Spike信号和ECoG信号发送至脑机接口；脑机接口对Spike信号和ECoG信号进行训练,并建立受体不同动作下的Spike信号和ECoG信号之间的关联性。本发明既能够长期安全采集脑电信号,又能提供高信噪比。(The invention discloses an electroencephalogram signal acquisition device and method, which comprise the following steps: the device comprises a first signal acquisition electrode, a second signal acquisition electrode, a signal processor and a wireless transmitting module; the first signal acquisition electrode, the second signal acquisition electrode and the wireless transmission module are respectively electrically connected with the signal processor; the wireless transmitting module is in wireless communication with the brain-computer interface; the first signal acquisition electrode is used for acquiring Spike signals; the second signal acquisition electrode is used for acquiring an ECoG signal; the signal processor is used for processing and converting the Spike signal and the ECoG signal; the wireless transmitting module is used for transmitting the processed and converted Spike signals and ECoG signals to the brain-computer interface; the brain-computer interface trains the Spike signals and the ECoG signals and establishes the correlation between the Spike signals and the ECoG signals under different actions of the receptor. The invention can safely collect the electroencephalogram signal for a long time and can also provide a high signal-to-noise ratio.)
技术领域
本发明涉及医疗设备技术领域，更具体的说是涉及一种脑电信号采集装置及方法。
背景技术
多年来，脊髓损伤和癫痫病人遭受运动能力不足的巨大困扰，虽然该类疾病在临床上已经取得了一定的研究进展，但距离真正的运动能力恢复还是有很大的差距。对此，研究工作者在工程领域对其展开研究，并取得了较好的效果。其中，脑机接口技术(brain-computer interface)作为一种新兴的人机交互方式，已成为当前国际研究热点。脑机接口是指不依赖外围神经和肌肉等神经通道，直接实现大脑与外界信息传递的通路，并将这种信息转化为控制信号或刺激信号去直接控制外部辅助装置或直接刺激运动肌肉等人体运动执行器，从而使病人重新获得运动能力。脑机接口技术在残障人士运动功能重建与修复、无障碍人机交互、生物智能与人工智能的融合等研究和使用领域都取得了令人瞩目的成就。
然而，作为脑机接口技术最重要的环节之一的脑电信号采集技术存在着技术瓶颈。现存的脑电信号采集方式可分为植入式(invasive)和非植入式(noninvasive)两大类。对于植入式电极，又可分为破坏脑硬膜的神经锋电位(Spike)、局部场电位(Local fieldpotential,LFP)和不破坏脑硬膜的皮层脑电信号(electrocorticography,ECoG)。一方面对于植入到脑硬膜之内的电极，脑组织会产生一定的免疫排异反应，电极插入脑组织后，大脑里的胶质细胞会逐渐包裹电极采集端，这不仅加大了电极和神经细胞之间的距离，同时也使电极绝缘，增加电极阻抗，电信号会逐渐微弱直至采集不到；另一方面，对于ECoG采集方式，由于脑电信号微弱，导致信号空间分辨率和信噪比相对较低，信号解码自由度不高。这些问题使得脑机接口研究在发展上遇到瓶颈，妨碍了研究的深入和实用化进程，因此提供一种既能够长期安全采集又能提供高信噪比的脑电信号采集装置及方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种脑电信号采集装置及方法，既能够长期安全采集脑电信号，又能提供高信噪比。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种脑电信号采集装置，包括：第一信号采集电极、第二信号采集电极、信号处理器和无线发射模块；所述第一信号采集电极、所述第二信号采集电极和所述无线发射模块分别与所述信号处理器电性连接；所述无线发射模块与脑机接口无线通信；
所述第一信号采集电极用于采集Spike信号；所述第二信号采集电极用于采集ECoG信号；所述信号处理器用于将所述Spike信号和所述ECoG信号进行处理及转换；所述无线发射模块用于将处理及转换后的所述Spike信号和所述ECoG信号发送至所述脑机接口；所述脑机接口对所述Spike信号和所述ECoG信号进行训练，并建立受体不同动作下的所述Spike信号和所述ECoG信号之间的关联性。
优选的，在上述一种脑电信号采集装置中，所述第一信号采集电极包括水凝胶基底和多个触点电极；所述触电电极呈阵列排布在所述水凝胶基底表面。
优选的，在上述一种脑电信号采集装置中，所述第二信号采集电极包括陶瓷基底和多个微丝电极；所述微丝电极的一端嵌入至在所述陶瓷基底，且呈陈列排布；所述微丝电极的另一端外周侧包覆有硅酮弹性体，且其尖端裸露于所述硅酮弹性体外部。
优选的，在上述一种脑电信号采集装置中，所述陶瓷基底层叠于所述水凝胶基底表面，并靠近所述水凝胶基底的中心位置；所述触点电极围绕所述陶瓷基底设置。
优选的，在上述一种脑电信号采集装置中，还包括至少一个参比电极；所述参比电极靠近位于所述水凝胶基底的边界设置。
优选的，在上述一种脑电信号采集装置中，所述水凝胶基底内封装有绝缘层；所述绝缘层上布置有相应线路；所述线路一端与各个所述触点电极、各个所述微丝电极、以及各个所述参比电极一一对应连接，形成多个信号传输通道；另一端通过导线连接有数据接口；所述数据接口与所述信号处理器电性连接。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种脑电信号采集装置，既能采集神经峰电位信号(spike)，又能采集皮层脑电信号(ECoG)，并且在采集信号应用于脑机交互的过程中，将两种信号进行特征提取与相关性机器学习训练，通过长时间的深度学习建立起基于病人个体的两种信号之间的联系，在spike电极信号微弱甚至无法采集的情况下，可以借助训练之后的ECoG信号作为控制信号的主要来源，应用于外部的人机交互，提高了脑电电极的高信噪比信号采集的工作时长。
本发明还提供一种脑电信号采集方法，其适用于人权利要求1-6任一项所述的脑电信号采集装置，包括以下步骤：
采集Spike信号和ECoG信号，并分别对其进行预处理；
分别建立Spike信号与不同动作之间的映射关系，以及ECoG信号与不同动作之间的映射关系；
基于Spike信号与不同动作之间的映射关系及ECoG信号与不同动作之间的映射关系，并利用深度学习算法训练并识别Spike信号和ECoG信号的不同频段下的频谱特征和能量特征，建立不同动作下Spike信号和ECoG信号之间的映射关系；
利用ECoG信号逐渐代替微弱的Spike信号。
优选的，在上述一种脑电信号采集方法中，对Spike信号和ECoG信号进行预处理，包括：利用高通滤波器去除Spike信号中的低频成分；利用卡尔曼滤波方式对采集的ECoG信号进行滤波处理。
优选的，在上述一种脑电信号采集方法中，分别建立Spike信号与不同动作之间的映射关系，以及ECoG信号与不同动作之间的映射关系，包括：
获得具体动作发生的时间点，以及对应具体动作发生时的Spike信号和ECoG信号产生的时间点；
将两个时间点进行对应，并根据对应后的时间点对Spike信号和ECoG信号进行加窗；
对窗内的Spike信号进行识别与分类，并分离出各个所述信号传输通道的不同波形的Spike信号，每种波形的Spike信号对应一类神经元发放种类；
以6ms的时间窗统计各个所述信号传输通道中分离出的神经元发放类数，绘制神经元发放情况随时间变化的光栅图；
基于所述光栅图，建立Spike信号与不同动作之间的映射关系；
对窗内的ECoG信号进行数据特征提取与分类；
基于提取与分类后的数据特征，利用统计学建立ECoG信号与不同动作之间的映射关系。
优选的，在上述一种脑电信号采集方法中，利用深度学习算法训练并识别Spike信号和ECoG信号的不同频段下的频谱特征和能量特征之前，还包括：利用相关分析算法对Spike信号和ECoG信号的时频和频带能量进行统计分析，对不同动作执行过程中的不同类型的神经信号进行表征。
经由上述技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种脑电信号采集方法，具有以下有益效果：
1、本发明实现了对Spike信号和ECoG信号两种信号的同时采集，并通过机器学习分析其频谱图和能量图的方式来建立两种信号间的相关性，可以实现两种信号对运动规划和运动过程的特征表述。
2、本发明采集信号应用于脑机交互的过程中，将两种信号进行特征提取与相关性机器学习训练，通过长时间的深度学习建立起基于病人个体的两种信号之间的联系。在spike电极信号微弱甚至无法采集的情况下，可以借助训练之后的ECoG信号作为控制信号的主要来源，应用于外部的人机交互，提高了脑电电极的高信噪比信号采集的工作时长。
3、传统的EcoG信号提高信噪比的方式一般为时间空间滤波，但这种滤波方式有很大的主观性和盲目性，本发明一方面通过借助spike信号的特征分析，寻找最佳的ECoG信号波段和时间窗，从而提高ECoG的信噪比；另一方面，由于ECoG信号的低信噪比，在对ECoG信号特征提取的时候，有些微小差别的信号特征不能提取出来，本发明在ECoG特征提取的过程中利用spike信号加以辅助，可以提取出小差别的ECoG信号特征，即使当spike信号微弱或消失时，同样可以提取该种特征。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1附图为本发明提供的脑电信号采集装置的结构框图；
图2附图为本发明提供的第一信号采集电极和第二信号采集电极的俯视图；
图3附图为本发明提供的第一信号采集电极和第二信号采集电极的侧视图；
图4附图为本发明提供的脑电信号采集装置的应用场景图；
图5附图为本发明提供的脑电信号采集方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-3所示，本发明实施例公开了一种脑电信号采集装置，包括：第一信号采集电极1、第二信号采集电极2、信号处理器3和无线发射模块4；第一信号采集电极1、第二信号采集电极2和无线发射模块4分别与信号处理器3电性连接；无线发射模块4与脑机接口无线通信；
第一信号采集电极1用于采集Spike信号；第二信号采集电极2用于采集ECoG信号；信号处理器3用于将Spike信号和ECoG信号进行处理及转换；无线发射模块4用于将处理及转换后的Spike信号和ECoG信号发送至脑机接口；脑机接口对Spike信号和ECoG信号进行训练，并建立受体不同动作下的Spike信号和ECoG信号之间的关联性。
其中，第一信号采集电极1包括水凝胶基底11和多个触点电极12；触电电极12呈阵列排布在水凝胶基底11表面。触点电极12设置有28个，其直径为1mm，各个相邻触点电极12的中心距为3mm。各个触点电极12的阻抗控制在100Ω以内，保证有效的记录硬脑膜外的ECoG信号。
第二信号采集电极2包括陶瓷基底21和多个微丝电极22；微丝电极22的一端嵌入至在陶瓷基底21，且呈陈列排布；微丝电极22的另一端外周侧包覆有硅酮弹性体，且其尖端裸露于硅酮弹性体外部。陶瓷基底21层叠于水凝胶基底11表面，并靠近水凝胶基底11的中心位置；触点电极12围绕陶瓷基底21设置。
本实施例中微丝电极22设置有16个，且呈4*4阵列排布，其采用铂铱金属丝，直径一般为20-25μm，通过硅酮弹性体包覆，仅露出尖端用于电传导。
更有利的，还包括至少一个参比电极5；参比电极5靠近位于水凝胶基底11的边界设置。
水凝胶基底11内封装有绝缘层；绝缘层上布置有相应线路；线路一端与各个触点电极12、各个微丝电极22、以及各个参比电极5一一对应连接，形成多个信号传输通道6；另一端通过导线连接有数据接口；数据接口与信号处理器3电性连接
本发明在水凝胶基底11中封装一层柔性聚酰亚胺材料及铜箔，利用光刻技术在柔性的聚酰亚胺(polyimide,PI)绝缘基底材料上布置线路，最终将各线路分别连接各个相关电极和外界导线，作为信号传输通道6。
如图4所示，为本发明脑电信号采集装置的应用场景图，在受体大脑运动皮层上方的颅骨，以负压装置吸附触点电极12，保证4*4微丝电极22部分垂直插入硬膜，触点电极12与硬膜紧密贴合。利用钛合金网还原颅骨，预留出电极导线通路，将各触点电极12和微丝电极22的外置接口通过外界导线与外部的信号处理器3相连，实时采集两种脑电信号。
一方面通过信号处理器3直接处理spike信号和ECoG信号，并将其转换为控制信号与外界进行人机交互；另一方面通过无线发射模块4将信号发送给外界pc做信号的处理与深度学习，通过长时间的训练和大数据计算建立起spike信号、ECoG信号和控制信号的映射关系，在后期spike信号较弱或无法采集spike信号时，外界交互需要的控制信号由ECoG信号提供。
如图5所示，本发明实施例还提供一种脑电信号采集方法，包括以下步骤：
S1、采集Spike信号和ECoG信号，并分别对其进行预处理。
Spike信号和ECoG信号分别以30kHz的采样率进行采集并存储，用于后续的数据分析。
同时，对采集的Spike信号和ECoG信号进行预处理，
对16通道的spike信号(S01-S16)进行采集与预处理，利用300Hz的高通滤波器，去除低频成分，排除场电位影响。
利用卡尔曼滤波方式对采集的ECoG信号进行滤波处理。
S2、分别建立Spike信号与不同动作之间的映射关系，以及ECoG信号与不同动作之间的映射关系。
S21、针对具体动作打标签，找出具体时间点；
S22、根据具体时间点对Spike信号和ECoG信号进行加窗；
每个动作发生的时候，都会对应一个时间点，信号的产生也会对应一个时间点，把这两个时间点对应起来，这个过程可称为打标签；在这个时间点前后各截取一段时间的脑电信号，对这个时间段内的信号进行分析，称为加窗，在这个窗内的信号才会认定为有意义的信号，窗外的信号为无意义信号。
S23、对窗内的Spike信号进行识别与分类，并分离出各个信号传输通道的不同波形的Spike信号，每种波形的Spike信号对应一类神经元发放种类；
Spike信号的识别标准是高电位，低电位的时候认定为0，高电位时候认定为1，当spike信号幅值大于一定阈值时，认定该信号为激发状态，是有效特征；分类标准是看波形，同一形的spike信号被认定为同一类细胞所发出的。
S24、以6ms(动作前后各3毫秒)的时间窗统计16个信号传输通道中分离出的神经元发放类数，绘制神经元发放情况随时间变化的光栅图；用于观察运动规划及执行过程中的Spike发放特征。
不同类别spike信号的01组合形式，例如：0001010010101和000000000010和0000111110000为不同的三类信号。
每个波形的spike信号归为一类，可以通过类数和发放特征数来表征具体的spike信号形式，每个形式相当于一种发放特征，不同的发放特征就可以对应不同的动作。
S25、基于光栅图，建立Spike信号与不同动作之间的映射关系；
S26、对窗内的ECoG信号进行数据特征提取与分类；
S27、基于提取与分类后的数据特征，利用统计学建立ECoG信号与不同动作之间的映射关系。
S3、基于Spike信号与不同动作之间的映射关系及ECoG信号与不同动作之间的映射关系，并利用深度学习算法训练并识别Spike信号和ECoG信号的不同频段下的频谱特征和能量特征，建立不同动作下Spike信号和ECoG信号之间的映射关系。
可以利用能量法进行分析，每个信号都是有能量的，它们的能量大小和分布都是不一样的，利用能量法对Spike信号和ECoG信号的时频和频带能量进行统计分析，对不同动作执行过程中的不同类型的神经信号进行表征。对受体运动规划与执行过程中(1s)的两种神经信号间关联性分析，找出其中的相关性及关联方式。
S4、利用ECoG信号逐渐代替微弱的Spike信号。
通过spike信号的辅助，可以生成一种低分辨率的ECoG信号的精确特征提取方法，可以适应低分辨率的ECoG信号，从而识别不同的信号特征，然后转化为控制信号。
比如每当人做一个动作的时候，是由大脑发出的控制指令，每种控制指令会对应一种脑电信号，通过分析脑电信号的特征，来对每种脑电信号进行分类，当下一次遇到这种信号的时候就知道大脑要指挥器官去完成这种动作了。因此实现利用脑电信号去控制机械手臂或者其他辅助装置。
控制信号可以作用于外骨骼，也可以作用于外界工具，从而辅助完成每一项功能或产生某种动作。
采集ECoG信号和spike信号，同时对这两种信号进行分析，分析出对应的具体特征和动作规划，当遇到同种ECoG信号的时候，就会发出进行该种动作的控制信号。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
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