一種便攜式腦電與血氧同步采集系統設計

【作 者】劉偉清，邢麗冬，姚柳葉，鄒止寒，張宇

南京航空航天大學，南京市，210016

0 引言

多模式腦功能成像是目前和未來的腦科學技術發展趨勢[1]。由于人腦前額腦區有利于電極的安放，使用更加方便，人腦前額腦區的研究受到人們的廣泛關注[2]。同時隨著通道數量和檢測位置的減少，必然會對大腦狀態的信息采集出現一定偏差，這種前額腦區腦電的檢測技術需要提高檢測的準確度和穩定性。

腦電（EEG）與近紅外光譜技術（NIRS）的聯合成像技術是研究大腦意識活動的一個全新的方向[3]，腦電具有較高的時間分別率，能從細節研究意識的變化；近紅外光譜技術具有較高空間分辨率，能用于研究大腦局部的血流動力學變化，二者融合形成了良好的互補效應，可以提供更全面的腦功能活動信息。

近年來，國內外開始出現針對腦電與近紅外同步采集的系統設計。2016年，蔣振洲等[4]設計了一套攜帶式腦電與血氧同步采集系統，但采集端佩戴起來較為復雜。2018年，熊馨等[5]設計了一套腦電和近紅外光譜聯合采集頭盔，分別采集了前額6個通道的腦電與血氧，但頭盔有些笨重佩戴也不舒服。2014年TOSHITAKA等[6]設計了一種用于采集大鼠大腦皮層腦電信號與近紅外信號的微型柔性電極，易于佩戴卻無法同步采集。

本團隊設計了一種便攜式腦電與血氧同步采集系統，用于監測腦功能活動，以實現實時采集人體前額的腦電信號與大腦血紅蛋白含量，且采集端作用于前額，采用干電極，易于佩戴。

1 系統硬件設計

EEG－NIRS采集系統總體設計框架，如圖1所示。是系統主要包括前置探頭和主控電路。其中前置探頭包括：光發射極、光電探頭、腦電電極；主控電路板包括：TGAM模塊、藍牙模塊、光源驅動電路、信號處理電路、電源模塊及相關外設。

圖1 EEG-NIRS采集系統總體設計框架Fig.1 EEG-NIRS acquisition system overall design frame

系統STM32為嵌入式平臺，通過大腦前額上的腦電電極將探測到的腦電數據進行濾波、放大，經藍牙發送給微處理器，微處理器解析出腦電數據；同時光發射極發出的紅外光經光電探頭的采集，將光電信號轉換成電信號，然后經過放大分離、濾波和AD轉換的信號處理電路后，根據郎伯-比爾定律（Lambert-Beer law）計算出大腦含氧血紅蛋白（ΔHbO2）和脫氧血紅蛋白含量（ΔHb）。最后，將兩類數據實時顯示在液晶屏上，并存儲到SD卡中。

1.1 前置探頭

EEG信號與NIRS信號十分微弱，而前置探頭的性能決定了采集到的信號的準確性和可靠性，因此，前置探頭設計是系統設計的關鍵。

1.1.1 光探頭與光發射極

光探頭選用的是型號為OPT101高靈敏度光電傳感器。該芯片同時集成了光敏二極管和光電流轉換電路，芯片內部的光敏二極管將接收到的光強信號轉化為電流信號，電流信號再由后級運放電路轉換為電壓信號輸出。接收到的光強呈線性變化，無需使用其他分離元器件，可大大降低系統誤差。

光發射極選用的EPITEX公司生產的貼片式集成雙色LED，型號SMT735/850。芯片由兩個波長分別為735 nm和850 nm的微型LED集成，該LED的工作電流為50 mA，兩個LED都為共陽極結構，陽極電壓為5 V。

1.1.2 腦電電極

腦電電極選用非侵入式干電極，電極表面鍍有Ag/Agcl增加電導率以確保信號質量，同時能避免傳統濕電極需涂抹導電膏的繁瑣。成人前額的腦電活動較為明顯，且此處毛發稀少便于電極安置。因此，參照國際通用的10～20電極放置法[7]，將EEG采集電極安置于左前額處，參考電極佩戴于耳垂或者耳背，然后將EEG電極和參考電極的差分信號傳送到TGAM芯片進行信號處理。

1.1.3 光－電極布局

前置探頭的光－電極布局，如圖2所示。由4個光探頭與1個光發射極組成2個NIRS通道，發射極到光探頭間距為3 cm，光探頭之間間距為 1 cm，1個腦電電極置于左前額。

圖2 光－電極布局Fig.2 Light-electrode layout

1.2 主控電路

主控電路中，處理腦電信號的TGAM模塊和NIRS信號處理電路下面重點討論。光源驅動電路主要由NPN三極管、運放、電流反饋電阻組成，為雙色LED提供恒流源。電源模塊包含：3.3 V為微處理器和各路芯片供電；DC－DC升壓電路為顯示屏供電；獨立的3.3 V為TGAM模塊提供低噪模擬電源。

1.2.1 TGAM模塊

TGAM模塊電路，如圖3所示，TGAM是NeuroSky公司開發的一款面向普通大眾的應用級腦電采集和處理模塊，采用先進的干電極技術，能有效采集大腦中微弱的腦電信號，采樣頻率達512 Hz，3.3 V電壓下最大功耗為15 mV。在采集腦電信號時，通過差分信號濾除周圍環境的噪聲，再通過濾波、放大、AD轉換等信號處理技術得到清晰的數字信號。其采用工業標準的串行UART接口，在輸出原始數據的同時，也能通過eSenseTM算法對腦電信號進行濾波，輸出δ、θ、α、β、γ等特定頻率范圍內的獨立腦電波數據[8]。

圖3 TGAM模塊電路Fig.3 TGAM module circuit

1.2.2 信號處理電路

信號處理電路主要由前級放大、分離電路、放大濾波這三部分組成。光探頭上有近端、遠端兩個傳感器，每個傳感器接收的光電信號經過前級放大和分離電路后，會產生波長為735 nm和850 nm的兩路信號。由此，電路共產生四路信號，經放大濾波后發送到微處理器。

前級放大電路和分離電路，如圖4所示。前級放大電路選用TSV631運算放大器作為NIRS信號的模擬輸入前端。TSV631具有軌到軌輸入和輸出、低功耗、高增益帶寬等特點。放大器增益計算公式G=1+R45/R44，放大倍數設為10。分離電路選用超低噪聲的雙路電子開關芯片MAX323，芯片引腳IN1和IN2連接微處理器，通過微處理器產生嚴格的時序，使近紅外LED和紅光LED交替發光，雙路電子開關交替導通，翻轉頻率400 Hz，將不同波長的信號分離到不同的信號鏈路中，經過前級放大的兩路電信號分離為四路信號。

圖4 前級放大和分離電路Fig.4 Front amplification and separation circuits

濾波放大電路，如圖5所示，仍選用TSV631芯片，四路信號中的每一路分別通過低通濾波電路，濾除高頻噪聲，保留攜帶了腦組織信息的低頻信號，低通濾波器截止頻率f0=1/(2πRC)。四路低頻信號經過放大電路，調整其放大倍數，使其最后得到的信號電壓幅值在1.5～3 V，以便能更加準確地被ADC采集。

圖5 濾波放大電路Fig.5 Filter amplification circuit

2 實驗驗證

選取人腦前額區進行實驗。實驗前，使用醫用酒精對人腦前額區皮膚進行清潔，使用磨砂膏去除皮膚角質，從而減小皮膚與電極之間阻抗和避免信號產生直流偏置電位。

2.1 EEG對比實驗

本實驗選取一名年輕志愿者，將電極固定在志愿者左前額，實驗時本系統和商用NuAmps系統采樣率都設置為512 Hz，在相同區域分別檢測志愿者閉眼1 min時的腦電原始數據，然后進行時域波形與頻譜對比和相關性計算。

本系統與NuAmps采集的EEG信號在時域和頻譜上相似度很高，兩者對比，如圖6所示。兩者都能檢測到志愿者閉眼時的α波。經過計算兩套系統采集到的EEG時域波形的相關系數為0.813 6。

圖6 本系統與NuAmps系統的EEG信號對比圖Fig.6 Comparison of EEG signals from this system with the NuAmps system

2.2 NIRS對比實驗

本實驗選取一名年輕志愿者，置于暗室中，將探頭用黑色彈力繃帶固定在志愿者前額，探頭下沿與眉毛齊平，以直立坐姿坐在凳子上，連續5次測量血紅蛋白濃度數據1 min，取其平均值；然后躺在床上，連續5次測量血紅蛋白濃度數據1 min，取其平均值。分別使用本系統和商用Oximeter系統重復上述步驟。表1和表2分別是直立坐姿的ΔHbO2濃度值比較和躺在床上的ΔHb濃度值比較。

實驗結果顯示本系統與Oximeter系統測得的數據大致基本吻合，表1中ΔHbO2濃度值兩系統間最大誤差為6.4%，平均誤差為4.3%；表2中ΔHb濃度值兩系統間最大誤差為6.1%，平均誤差為5.2%。考慮到人體的抖動和呼吸，上述誤差在可接受范圍內。

表1 本系統與Oximeter系統直立坐姿的ΔHbO2濃度值比較Tab.1 Comparison of the concentration value of the ΔHbO2 in the upright sitting position of the Oximeter system

表2 本系統與Oximeter系統躺在床上的ΔHb濃度值比較Tab.2 Comparison of ΔHb concentration values in this system with Oximeter system lying in bed

3 結論

本系統與NuAmps腦電儀采集到的EEG信號在時域及頻譜上相似度很高，都可檢測到志愿者閉眼時的α波，時域波形的相關系數為0.813 6。本系統與Oximeter系統測得的數據大致基本吻合，并具有一定的穩定性：直立坐姿時，ΔHbO2濃度值最大誤差為6.4%，平均誤差為4.3%；躺在床上時，ΔHb濃度值最大誤差為6.1%，平均誤差為5.2%。

實驗結果表明，本便攜式系統可用于實時同步采集腦電信號與大腦含氧血紅蛋白（ΔHbO2）和脫氧血紅蛋白含量（ΔHb）。