醫療器械創意實踐課程開發及教學

彭安民 呂丹 楊戈爾 呂杰 丁皓 劉楊 郭世俊

[摘 要] 基于虛實融合設計方法開發了醫療器械創意實踐課程實踐項目，并應用于教學。從實踐項目各自的背景、系統建立、學生任務和能力要求等方面闡述了實踐項目的設計。學生通過全新設計的實踐項目訓練提高了創新能力。

[關鍵詞] 肌電信號;創意實踐;虛實融合

[基金項目] 2019年度上海健康醫學院教改課題“醫學成像原理”（B1-0200-19-309305）

[作者簡介] 彭安民（1969—），男，湖南祁東人，工學碩士，上海健康醫學院醫療器械學院教師，工程師，主要從事康復機器人研究;

呂 丹 （1981—），女，河南洛陽人，工學碩士，上海健康醫學院醫療器械學院講師，主要從事智能醫療器械研究。

[中圖分類號] G642? ? [文獻標識碼] A? ? [文章編號] 1674-9324（2020）30-0253-02? ? [收稿日期] 2019-10-24

醫療器械創意實踐是本科生物醫學工程專業的專業實踐課程，傳統的課程內容主要為生物醫學檢測控制系統單元電路的設計與調試，側重于單個電路的技能實踐，系統創新思維訓練有待加強和改進。為了加強對學生的創新能力的培養，以LabVIEW或MATLAB/Simulink或TensorFlow作為平臺工具，對創新實踐項目進行全面改進，采用虛實融合的方法設計了三個創新實踐項目。

一、利用LabVIEW平臺和肌電訓練儀進行肌電控制實踐

NI公司制造的肌電訓練儀是基于LabVIEW的采集上肢表面肌電信號（SEMG）的硬件系統和用LabVIEW語言編制的虛擬儀器（VIs）軟件系統的融合，用于肌電信號的采集、分析處理以及EMG伺服控制。

這個肌電訓練儀由表面肌電傳感器、肌電信號采集處理硬件模塊和NI ELVIS硬件模塊等組成，肌電訓練儀和安裝好LabVIEW等軟件的PC機構成肌電控制實驗硬件系統，其和基于此硬件系統應用的軟件系統組成肌電控制實驗系統。

學生的任務主要為搭建硬件系統和進行軟件編程、調試、運行肌電控制實驗系統。對學生的能力要求如下：

1.會EMG傳感器配置及系統安裝調試。

2.會利用虛擬的動態信號分析儀驗證EMG傳感器配置。

3.會EMG信號采集及分析處理。

4.能夠適當地調整EMG控制系統的參數使其正確運行。

5.能夠結合醫療背景和要求局部修改程序或者根據自己的創意編制程序以改進EMG伺服控制算法。

以上的任務要求體現了因材施教的理念，可以激發那些基礎好、學有余力的學生的創新思想并予以實現。

二、基于TensorFlow的神經網絡的手部動作表面肌電信號模式識別實踐

表面肌電信號被廣泛應用于臨床醫學、康復醫學以及可穿戴智能設備等領域。表面肌電信號蘊含著人體的動作意識，通過人工神經網絡對表面肌電信號進行分析，讓機器有能力識別人體的動作意圖并做出相應的反應，借此可以推廣到智能假肢的應用，幫助前臂殘疾患者進行康復訓練或實現對機械手的控制。

利用前述的肌電控制實驗系統采集若干組常用的手部動作（例如握拳、握持圓柱、休息、上翻等）的表面肌電信號[1]，并通過神經網絡來進行識別實踐。表面肌電信號模式識別實踐包括兩個主要步驟：信號采集和模式識別。模式識別是通過神經網絡及其相應的優化算法來實現的。在TensorFlow環境下進行編程實現神經網絡。

TensorFlow是由C++語言開發，是Google開發的開源數據流圖計算數值軟件庫，被廣泛應用在神經網絡學習上和機器學習研究中。本實踐項目使用TensorFlow-GPU 1.6.0環境，利用GPU并行計算的能力來加快學習效率。采用的編程語言是python，版本3.6，操作系統是Windows 7 SP1以上版本系統，16GB內存，3.6Hz處理器，顯卡為GTX-980。

學生的任務主要是采集特定動作下的上肢肌電信號（JPG格式）并進行初步處理歸類，然后在TensorFlow環境下利用現成的程序或者編程實現卷積神經網絡（CNN）或其他神經網絡對信號的識別[2]。對學生的能力要求如下：

1.會合理采集相應動作的上肢表面肌電信號。

2.會TensorFlow-GPU 1.6.0環境的建立

3.會比較不同神經網絡及優化器的優缺點并合理選擇神經網絡及優化器。

4.會動作模式識別實驗設計以及實驗結果分析。

5.會使用tensorboard可視化工具。

6.會卷積神經網絡（CNN）編程實現。

通過本實踐項目的訓練，可以使學生初步具備利用神經網絡來進行分類識別能力，實踐任務的完成可以達到訓練學生的創新思維、提高學生創新能力的目的，為以后的醫療器械創新研究打下基礎。

三、基于MATLAB/Simulink的上肢康復訓練控制系統仿真

前述識別出來的某個動作的肌電信號可以用作上肢康復訓練控制系統的輸入。本實踐項目設計旨在利用MATLAB/Simulink來實現上肢康復訓練控制系統虛擬仿真。學生的任務主要任務有五個：

1.處理采集到的上肢肌電信號并生成自定義信號。

2.利用MATLAB/Simulink建立Simulink模型。

3.制作Simulink 3D動畫并生成wrl格式文件，Simulink 3D動畫模擬手的握持和張開動作，并有虛擬的接觸傳感器模擬握持到位的反饋使Simulink模型輸出的握持信號保持在適當值。

4.連接自定義信號、Simulink模型和Simulink 3D動畫文件組成上肢康復訓練控制系統并進行仿真。

5.仿真結果分析。

對學生的能力要求如下：

1.會生成自定義信號源。

2.會建立Simulink模型。

3.會制作Simulink 3D動畫。

4.能夠連成上肢康復訓練控制系統進行仿真。

5.能夠結合醫療背景和要求局部修改程序或者根據自己的創意編制程序以改進EMG伺服控制算法。

通過本實踐項目的訓練，可以使學生初步具備利用MATLAB/Simulink設計上肢康復訓練控制系統的能力，為后續的康復機器人或智能假肢的研究打下基礎，實踐項目的訓練也可以使學生初步具備設計其他測控系統的能力。

前述三個創新實踐項目都用到了的肌電信號，這是由肌電信號采集處理硬件模塊即板載的信號采集處理集成電路（IC）來獲得的。后兩個創新實踐項目均使用了離線的肌電信號，后續的實踐開發考慮把信號采集處理、神經網絡模式識別、系統控制仿真整合成在線實時控制系統，無縫銜接后續的康復機器人或智能假肢系統教學內容。

通過醫療器械創意實踐課程的學習，使學生基本掌握醫療器械創意思維方法，熟悉實現醫療器械創意的途徑，初步掌握實現醫療器械創意的常用工具的使用，最終提升了學生的醫療器械創新能力。

參考文獻

[1]Jacob Apkarian，Paul Karam，Michel Lévis，Peter Martin.INSTRUCTOR WORKBOOK QNET Myoelectric Trainer for NI ELVIS [Z].NATIONAL INSTRUMENTS & Quanser Inc.2011.

[2]丹·范·鮑克塞爾.基于TensorFlow的深度學習：揭示數據隱含的奧秘[M].北京：機械工業出版社，2018：51-64.

Development and Teaching of the Course on Medical Device Creative Practice

PENG An-min，L？譈 Dan，YANG Ge-er，L？譈 Jie，DING Hao，LIU Yang，GUO Shi-jun

（School of Medical Devices，Shanghai University of Medicine & Health Sciences，Shanghai 201318，China）

Abstract：Based on the virtual and real fusion design method，the Medical Device Creative Practice course practice project was developed and applied to teaching.The design of the practical project was elaborated from the aspects of the respective backgrounds，system establishment，student tasks and competence requirements of the practical projects.Students have improved their ability of innovation through newly designed practice projects.

Key words：EMG signal;creative practice;virtual and real fusion