一种动态脑电信号采集系统

1.本发明属于脑电信号采集技术领域，具体涉及一种动态脑电信号采集系统。


背景技术：

2.人体活动细胞或组织不论在静止状态还是活动状态，都会产生与生命状态密切相关的、有规律的电现象，称为生物电。通过高精度微弱生物电信号采集技术，可以采集到人体的各类电生理信号，包括脑电、肌电、心电等，并对得到的数据进行分析、存储。其中脑电信号是所有生物电信号中最为微弱，采集难度最高的信号，它包含了大量脑神经细胞的电生理活动信息，可以体现人的思维活动和肢体动作等信息。随着脑电信号相关应用的不断发展，对于脑电信号的高精度采集研究成为热门领域，特别是人体动态条件下，保证信号采集的稳定性更是研究的重点突破方向。
3.由于人体在运动状态下会导致脑电信号中混入大量运动伪迹，而现有的脑电采集系统在采集过程中无法实时去除这些运动伪迹，从而导致采集到的脑电信号精度不够。此外，现有的脑电采集系统通常采用湿电极、半干电极等传统电极进行脑电信号采集。由于湿电极在采集过程中必须在电极表面涂抹导电凝胶，凝胶会逐渐风干，因而不适用于脑电信号的实时动态采集；而传统的半干电极则由于本身特性易在动态场景下引发导电液串联，从而导致信号串扰，采集质量差。


技术实现要素：

4.为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明搭建了基于柔性电极的动态脑电信号采集系统，采用贴合更为紧密的柔性电极替代传统半干电极和湿电极，并在脑电采集过程中利用运动传感器实时采集人体的运动信息实现脑电信号中非稳态运动噪声的去除。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
5.一种动态脑电信号采集系统，包括：
6.脑电信号采集模块，用于采集脑电信号实时数据；
7.运动信号采集模块，用于采集人体实时动态数据；
8.多参数同步器，连接所述脑电信号采集模块和所述运动信号采集模块，用于使脑电信号采集模块和所述运动信号采集模块实现同步采集，并根据所述人体实时动态数据对所述脑电信号实时数据进行运动标记；
9.运动伪迹滤除模块，连接所述多参数同步器，用于对具有运动标记的脑电信号实时数据进行运动伪迹滤除，得到纯净的脑电信号。
10.在本发明的一个实施例中，所述脑电信号采集模块采用柔性电极进行脑电信号的采集。
11.在本发明的一个实施例中，所述柔性电极的基底采用热塑性聚氨酯材料，导电层采用氮化钛材料。
12.在本发明的一个实施例中，所述运动信号采集模块包括一头戴式运动传感器，其
具体用于：
13.获取人体头部运动信息；其中，所述运动信息包括人体动态情况下头部x轴、y轴、z轴的加速度、角速度和角度；
14.根据所述人体头部运动信息得到人体实时动态数据。
15.在本发明的一个实施例中，所述脑电信号采集模块和所述多参数同步器之间还包括集成模拟前端，用于对所述脑电信号实时数据进行放大和a/d 转换处理。
16.在本发明的一个实施例中，所述多参数同步器通过rca口与所述运动信号采集模块连接，以使所述人体实时动态数据和所述脑电信号实时数据实现同步；
17.同时，所述多参数同步器通过rca口接收所述运动信号采集模块输出的ttl电平信号，以对所述脑电信号实时数据进行运动标记。
18.在本发明的一个实施例中，所述运动伪迹滤除模块包括：
19.初级去噪单元，用于对具有运动标记的脑电信号实时数据进行小波阈值除噪，以消除50hz工频干扰和肌电噪声，得到初级去噪信号；
20.运动状态判定单元，用于根据与上述具有运动标记的脑电信号实时数据同步的人体实时动态数据判断人体的运动状态；
21.运动噪声滤波单元，用于基于人体的运动状态对所述初级去噪信号进行相应处理，得到纯净的脑电信号。
22.在本发明的一个实施例中，所述运动状态判定单元具体用于：
23.计算与上述具有运动标记的脑电信号实时数据同步的人体实时动态数据中各个方向的加速度一阶导数；
24.将其中最大的加速度一阶导数与预设阈值进行比较，以得到人体的运动状态：
25.若最大的加速度一阶导数未超过第一预设阈值，则判定人体为静止状态；
26.若最大的加速度一阶导数超过第一预设阈值，且未超过第二预设阈值，则判定人体为正常活动状态；
27.若最大的加速度一阶导数超过第二预设阈值，则判定人体为快速活动状态。
28.在本发明的一个实施例中，所述运动噪声滤波单元具体用于：
29.若判断人体处于快速活动或者正常活动状态时，对所述初级去噪信号进行自适应滤波处理，以消除运动伪迹，得到纯净的脑电信号；
30.若判断人体处于静止状态时，输出所述初级去噪信号作为纯净的脑电信号。
31.本发明的有益效果：
32.1、本发明提供的动态脑电信号采集系统利用运动信号采集装置实时采集人体运动信息，然后通过参数同步器实现人体实时动态数据和脑电信号实时数据的同步，并将运动标记打入脑电信号中，最后对脑电信号中的运动伪迹进行了消除，得到纯净的脑电信号，保证了良好的脑电信号采集效果和信号质量；
33.2、本发明提供的动态脑电信号采集系统由于采用tpu柔性电极，在动态条件下比现有电极更紧密贴合皮肤，进一步提高了采集精度。
34.以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。
附图说明
35.图1是本发明实施例提供的一种动态脑电信号采集系统结构框图；
36.图2是本发明实施例提供的柔性电极微结构示意图；
37.图3是本发明实施例提供的动态脑电信号采集系统的工作原理示意图；
38.图4是本发明实施例提供的运动伪迹滤除模块的结构框图。
具体实施方式
39.下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
40.实施例一
41.请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种动态脑电信号采集系统结构框图，其包括：
42.脑电信号采集模块1，用于采集脑电信号实时数据；
43.运动信号采集模块2，用于采集人体实时动态数据；
44.多参数同步器3，连接脑电信号采集模块1和运动信号采集模块2，用于使脑电信号采集模块1和运动信号采集模块2实现同步采集，并根据人体实时动态数据对脑电信号实时数据进行运动标记；
45.运动伪迹滤除模块4，连接多参数同步器3，用于对具有运动标记的脑电信号实时数据进行运动伪迹滤除，得到纯净的脑电信号。
46.在本实施例中，脑电信号采集模块1采用柔性电极进行脑电信号的采集。具体地，本实施例主要利用64路热塑性聚氨酯(tpu)基柔性电极紧密贴合头皮，实现脑电信号的实时采集。
47.更具体地，柔性电极的基底选用热塑性聚氨酯(tpu)材料，其作为一种嵌段型线性高分子化合物，具有高强度、高韧性、耐磨、弹性好等优点，适用作生物电干电极的柔性基底材料。压印制成的电极微柱结构示意图如图2所示，其中，微柱直径d＝0.35
±
0.01mm，柱间距离l＝0.10
±
0.01mm，微柱高h＝0.20
±
0.01mm。
48.进一步地，柔性电极的导电层选用氮化钛(tin)材料，利用多相直流磁控溅射技术，在异丙醇和水的超声波浴中清洗电极基底10分钟后，在多相溅射过程中沉积均匀的氮化钛tin薄膜，使致密氮化钛(tin)涂层与聚合物基板具有良好的附着力，从而形成本实施例的柔性电极。
49.本实施例由于采用了tpu柔性电极，在动态条件下比现有电极更紧密贴合皮肤，提高了采集精度。
50.可选的，作为一种实现方式，本实施例中的运动信号采集模块2包括一头戴式运动传感器，其具体用于：
51.获取人体头部运动信息；其中，运动信息包括人体动态情况下头部x轴、 y轴、z轴的加速度、角速度和角度；
52.根据人体头部运动信息得到人体实时动态数据。
53.本实施例利用头戴式运动传感器获取各种运动信息，然后综合以上信息可得到人体头部的移动、摇晃等实时动态信息。
54.进一步地，请参见图3，图3是本发明实施例提供的动态脑电信号采集系统工作原理示意图。
55.在本实施例中，脑电信号采集模块1和多参数同步器3之间还包括集成模拟前端，用于对脑电信号实时数据进行放大和a/d转换处理。
56.需要说明的是，关于集成模拟前端的具体实现形式，可参考现有的脑电信号放大处理电路和a/d转换电路，本实施例在此不做具体描述。
57.在本实施例中，多参数同步器3通过rca口与运动信号采集模块2连接，以使人体实时动态数据和脑电信号实时数据实现同步；同时，多参数同步器3通过rca口接收运动信号采集模块2输出的ttl电平信号，以对脑电信号实时数据进行运动标记。
58.具体地，将运动信号采集模块2采集分析得到的人体实时动态数据通过rca口与多参数同步器3相连，实现运动传感与脑电采集设备的同步。当需要打入运动标记时，运动信号采集模块2的rca端输出ttl电平至多参数同步器3，以对脑电信号采集模块1采集的脑电信号实时数据进行标记，从而得到具有运动标记的脑电信号实时数据。
59.最后，多参数同步器3将具有运动标记的脑电信号实时数据输入到运动伪迹滤除模块4，以对其进行运动伪迹滤除，得到纯净的脑电信号。
60.请参见图4，图4是本发明实施例提供的运动伪迹滤除模块的结构框图；其包括：
61.初级去噪单元41，用于对具有运动标记的脑电信号实时数据进行小波阈值除噪，以消除50hz工频干扰和肌电噪声，得到初级去噪信号；
62.运动状态判定单元42，用于根据与上述具有运动标记的脑电信号实时数据同步的人体实时动态数据判断人体的运动状态；
63.运动噪声滤波单元43，用于基于人体的运动状态对初级去噪信号进行相应处理，得到纯净的脑电信号。
64.具体地，由于运动伪迹频谱主要分布在0.05到14hz范围内，与脑电信号的频谱重叠，因此需使用自适应滤波算法，以获得良好的脑电信号。
65.首先，本实施首先采用一个初级去噪单元41以去除运动伪迹噪声和脑电信号以外的其他噪声数据，得到只包括运动伪迹噪声和脑电信号的数据的初级去噪信号。
66.然后，采用一个运动状态判定单元42进行相关计算，并根据计算结果判断运动状态，具体如下：
67.a计算与上述具有运动标记的脑电信号实时数据同步的人体实时动态数据中各个方向的加速度一阶导数，计算公式为：
[0068][0069]
[0070][0071]
式中，a
x
，ay，az为x，y，z方向在t时刻的加速度，d
x
(t)，dy(t)， dz(t)为x，y，z方向的加速度一阶导数，f为加速度采集频率，l为每次加速度窗口取值的长度，d为两次窗口取值的间隔。
[0072]
b将其中最大的加速度一阶导数与预设阈值进行比较，并根据比比较结果判断运动状态：
[0073]
若最大的加速度一阶导数未超过第一预设阈值，则判定人体为静止状态；
[0074]
若最大的加速度一阶导数超过第一预设阈值，且未超过第二预设阈值，则判定人体为正常活动状态；
[0075]
若最大的加速度一阶导数超过第二预设阈值，则判定人体为快速活动状态。
[0076]
具体地，在本实施例中，可采用一个运动状态参数进行运动状态的表征，则上述过程用公式可表示为：
[0077][0078]
式中，m(t)表示t时刻人体的运动状态，其值为 2时，表示快速活动状态，其值为 1时，表示正常活动状态，其值为0时，表示近似静止状态。阈值t1、t2分别表示第一预设阈值和第二预设阈值，其大小可根据具体的采集电路由实际测量数据推算获得，d
max
(t)表示d
x
(t)，dy(t)，dz(t)中的最大值。
[0079]
最后，利用一个运动噪声滤波单元43对只包括运动伪迹噪声和脑电信号的数据的初级去噪信号进行处理，具体如下：
[0080]
若判断人体处于快速活动或者正常活动状态时，也即m(t)＝ 2或 1时，对初级去噪信号进行自适应滤波处理，以消除运动伪迹，得到纯净的脑电信号；
[0081]
若判断人体处于静止状态时，也即m(t)＝0时，输出初级去噪信号作为纯净的脑电信号。
[0082]
在本实施例中，运动噪声滤波单元43可以采用自适应滤波器来实现。滤波器的主输入为含运动伪迹的脑电信号，参考输入为运动加速度。利用运动加速度与运动伪迹的相关性，与纯净脑电信号的独立性，在最佳滤波准则的约束下使参考输入通过自适应滤波器向主输入中运动伪迹逼近，得到估计运动伪迹量，最后通过相减得到除噪后的脑电信号。
[0083]
具体地，当m(t)＝ 2时，为快速活动状态，使用收敛速度快的自适应滤波器对运动伪迹进行自适应消除；当m(t)＝ 1时，为正常活动状态，使用收敛精度高的自适应滤波器对运动伪迹进行自适应消除；当m(t)＝0时，为近似静止状态，此时脑电信号不含运动伪迹噪声，不需要进行滤波处理。
[0084]
需要说明的是，对于上述收敛速度快的自适应滤波器或者收敛精度高的自适应滤波器的具体结构，可根据实际情况选择现有的滤波器电路实现，也可自行设计具有相应功
能的滤波器结构，本实施例不做具体限定。
[0085]
本实施例利用运动信号采集装置实时采集人体运动信息，然后通过参数同步器实现人体实时动态数据和脑电信号实时数据的同步，并将运动标记打入脑电信号中，最后对脑电信号中的运动伪迹进行了消除，得到纯净的脑电信号，保证了良好的脑电信号采集效果和信号质量。
[0086]
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0087]
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。