基于TGAM腦波傳感的互動冥想系統的設計與實現

孫 浩，張 然通信作者，戴 巍

（徐州醫科大學醫學信息與工程學院，江蘇 徐州 221000）

0 引言

隨著經濟的高速發展，人們的生活節奏加快，精神壓力也日益增大。在現代神經科學和臨床科學中，冥想被普遍認為是一種被大腦鍛煉所需要的、具有特殊性的、明確的并且有注意力參與的心智鍛煉手段。長期的臨床研究發現，冥想實踐對于人們的心理、生理狀況都具有良好的控制和改進作用[1,2]。

腦機接口（Brain Computer Interface，BCI）技術是近年來在現代認知系統神經科學以及腦部神經功能處理圖像控制技術理論基礎上，進一步研究發展而來的一項新型的可應用性控制技術[3,4]。國內已有不少學者嘗試將BCI反饋技術應用于冥想系統。2018年南通大學宋逍雄研究了虛擬冥想訓練系統[5]，提出將BCI與VR相結合的冥想訓練系統。這使得冥想訓練場景獲得更好的延展性，借助VR的沉浸式效果可構建豐富且生動的適合各類人群的虛擬場景與交互方式。同年，廈門大學徐昊研發了一種智能冥想神經反饋系統，使用隨機森林、支持向量機、多層次感知機等算法[6]，分析冥想者腦電波（ElectroencEphaloGram，EEG，簡稱腦波），使用得出的規律輔助冥想者進行冥想訓練。

1 總體方案設計

1.1 系統架構設計

本文設計的基于TGAM的腦波傳感互動冥想系統主要由腦波信號采集模塊和多媒體交互模塊組成。腦波采集信號模塊使用TGAM芯片采集，處理腦波數據并將其轉換為1～100的整數信號，將數據包通過HC-05藍牙模塊傳遞給PC端分析處理，得到冥想度與專注度數據，并將數據傳輸給多媒體交互模塊，該模塊根據被測者冥想度與專注度的變化做出視覺和聽覺的反饋。用戶可多次使用該系統進行冥想，以掌握產生最佳冥想效果的方法。系統架構如圖1所示。

圖1 系統架構

1.2 系統功能設計

本系統有三個功能：專注度監測主要包括腦波采集、腦波處理、專注度分析、專注度數據傳輸；多媒體反饋主要包括動畫播放、音樂播放；數據管理主要包括數據分析模塊等，系統功能如圖2所示。

圖2 系統功能設計

1.3 系統工作流程設計

本系統通過EEG的采集和分析實現冥想訓練，工作流程如圖3所示。

圖3 系統工作流程圖

首先由受試者佩戴一臺EEG傳感器，采集EEG并轉換為數字信號，通過校驗判別是否采集正確。若采集過程出現信號傳輸錯誤，檢查機器并正確佩戴傳感器以便準確采集EEG；若采集正確，則即時處理采集到的EEG。TGAM芯片會利用其內部封裝的算法過濾掉一些噪聲，通過HC-05的藍牙模塊將EEG的原始數據和冥想度、專注度等數據發送到PC端。由PC端解析TGAM的數據包，校驗和檢查數據包，如果沒有對數據包進行校驗和檢查而直接將其丟棄，若通過則進入下一步。PC端在獲取正確的數據包后將從數據包中自動提取出有意義的信息，代表受試者的冥想狀態。接著，系統會根據不同的冥想狀態做出不同的反饋，具體表現為動畫和音樂的變化，并在平臺上顯示實時專注度、冥想度等數據。受試者可根據圖像和音頻的反饋了解自己的冥想狀態，并及時做出調整，達到冥想訓練。

2 EEG基本原理

EEG是人體常見電生理信號之一，可以用來表征人體的相關特性。人類大腦上的溝裂與學者假定的分界線將大腦分為了額葉、頂葉、枕葉和顳葉四部分，且分別控制了人體各個方面的不同機能。EEG信號按頻率可分類為delta波（0.5～4 Hz）、theta波（4～8 Hz）、alpha波（8～13 Hz）、beta波（13～30 Hz）和gamma波（30～50 Hz）。EEG信號除了一些和人體電生理信號相似的基本特征，還具有以下特征。

（1）幅度非常小，需要用微伏來計算與度量。它的頻率波動范圍大約在0.5～50 Hz。一般來說，若檢測到超過100微伏的信號便可被認為是噪音。

（2）極易受到干擾，且非常不平穩。在采集EEG信號時，眼電信號，肌電信號，甚至呼吸信號都會成為干擾因素。因此，常需要結合統計學知識分析處理EEG信號。

（3）EEG信號是非線性的。受生物組織相關調控系統和機體自身適應特性的影響。因此，EEG信號處理不能從單一的線性角度來考慮。

3 硬件設計與實現

TGAM芯片是神念科技有限公司的產品，許多關于腦電信號的開發與研究工作都有所采用，如腦波控制輪椅和大腦機能訓練等。且在游戲娛樂、VR環境、教育以及人機交互等領域也具有深遠的應用潛力和使用價值。

將TGAM芯片、電極、HC-05藍牙模塊按照圖4方式焊接就完成了硬件部分的連接。采集EEG信號時將電極貼于前額，耳夾夾住耳垂即可。

圖4 硬件電路連接

通過藍牙連接硬件部分與PC端，串口調試助手可查看TGAM模塊發送來的原始數據。原始數據包。無論是大包還是小包，都由包頭、有效負載、校驗組成。大包中的數據是TGAM芯片分析原始數據后得到的有實際意義的值。軟件系統需有區分數據包的能力，且可從大包中分析出冥想度和專注度數據。

4 軟件設計與實現

Python語法簡單，加上解釋性編程語言的一些特點，使其成為一種主流的、能夠在軟件平臺上迅速撰寫編程腳本和快速開發軟件應用程序的新型通用性編程語言[7]。本系統軟件實現方面主要使用了Python語言的pygame、time、Neuropy、serial和_thread模塊，分別用于創建視頻游戲、實現畫面的幀數控制并記錄訓練時間、解析下位機發送的數據包、從串口中讀取數據和創建多線程程序功能。本系統編寫的主要函數及功能如表1所示。

表1 主要函數表

在PC端接收到數據之后，首先要處理原始數據，從大包中得到冥想值和專注值，來控制四個“音符”向上浮動到指定位置，系統界面展示如圖5所示。“音符”向上移動代表進入冥想狀態，速度有兩個檔次，當用戶的冥想值處于40～80之間，音符移動速度為慢；處于80～100之間，“音符”的移動速度為快；當處于0～40之間，代表用戶不在冥想狀態，向下移動。只有當前一個“音符”到達指定位置時，后一個才會開始向上浮動。在用戶開始冥想訓練時，將播放有助于冥想的音樂，音量會隨用戶專注值的變化而變化。專注值越高，音量越低。當完成一輪冥想訓練后，音樂將停止播放。借助time模塊的函數，記錄移動全部“音符”到指定位置的時間，完成時間越短說明用戶的冥想效果好。借助此系統，用戶可找到最佳的冥想狀態。

圖5 系統界面展示

5 結束語

本文針對現代社會生活節奏過快所導致的心理壓力過大的問題，研究并設計了一套基于TGAM模塊的互動冥想系統，該系統主要由腦波信號采集模塊和多媒體交互模塊組成。在腦波信號采集模塊部分，通過研究對比選取了適合本系統的腦波采集、數據分析和數據傳輸的硬件模塊并進行連接測試。在多媒體交互模塊部分，使用Python語言實現了對TGAM模塊傳輸給PC端數據的解析，并基于冥想度和專注度實現了畫面和音樂反饋，從而逐步提高用戶冥想訓練效果，實現調節情緒、改善心情的目的。