一种便携式脑电与血氧同步采集系统设计

【作 者】刘伟清，邢丽冬，姚柳叶，邹止寒，张宇

南京航空航天大学，南京市，210016

0 引言

多模式脑功能成像是目前和未来的脑科学技术发展趋势[1]。由于人脑前额脑区有利于电极的安放，使用更加方便，人脑前额脑区的研究受到人们的广泛关注[2]。同时随着通道数量和检测位置的减少，必然会对大脑状态的信息采集出现一定偏差，这种前额脑区脑电的检测技术需要提高检测的准确度和稳定性。

脑电（EEG）与近红外光谱技术（NIRS）的联合成像技术是研究大脑意识活动的一个全新的方向[3]，脑电具有较高的时间分别率，能从细节研究意识的变化；近红外光谱技术具有较高空间分辨率，能用于研究大脑局部的血流动力学变化，二者融合形成了良好的互补效应，可以提供更全面的脑功能活动信息。

近年来，国内外开始出现针对脑电与近红外同步采集的系统设计。2016年，蒋振洲等[4]设计了一套携带式脑电与血氧同步采集系统，但采集端佩戴起来较为复杂。2018年，熊馨等[5]设计了一套脑电和近红外光谱联合采集头盔，分别采集了前额6个通道的脑电与血氧，但头盔有些笨重佩戴也不舒服。2014年TOSHITAKA等[6]设计了一种用于采集大鼠大脑皮层脑电信号与近红外信号的微型柔性电极，易于佩戴却无法同步采集。

本团队设计了一种便携式脑电与血氧同步采集系统，用于监测脑功能活动，以实现实时采集人体前额的脑电信号与大脑血红蛋白含量，且采集端作用于前额，采用干电极，易于佩戴。

1 系统硬件设计

EEG－NIRS采集系统总体设计框架，如图1所示。是系统主要包括前置探头和主控电路。其中前置探头包括：光发射极、光电探头、脑电电极；主控电路板包括：TGAM模块、蓝牙模块、光源驱动电路、信号处理电路、电源模块及相关外设。

图1 EEG-NIRS采集系统总体设计框架Fig.1 EEG-NIRS acquisition system overall design frame

系统STM32为嵌入式平台，通过大脑前额上的脑电电极将探测到的脑电数据进行滤波、放大，经蓝牙发送给微处理器，微处理器解析出脑电数据；同时光发射极发出的红外光经光电探头的采集，将光电信号转换成电信号，然后经过放大分离、滤波和AD转换的信号处理电路后，根据郎伯-比尔定律（Lambert-Beer law）计算出大脑含氧血红蛋白（ΔHbO2）和脱氧血红蛋白含量（ΔHb）。最后，将两类数据实时显示在液晶屏上，并存储到SD卡中。

1.1 前置探头

EEG信号与NIRS信号十分微弱，而前置探头的性能决定了采集到的信号的准确性和可靠性，因此，前置探头设计是系统设计的关键。

1.1.1 光探头与光发射极

光探头选用的是型号为OPT101高灵敏度光电传感器。该芯片同时集成了光敏二极管和光电流转换电路，芯片内部的光敏二极管将接收到的光强信号转化为电流信号，电流信号再由后级运放电路转换为电压信号输出。接收到的光强呈线性变化，无需使用其他分离元器件，可大大降低系统误差。

光发射极选用的EPITEX公司生产的贴片式集成双色LED，型号SMT735/850。芯片由两个波长分别为735 nm和850 nm的微型LED集成，该LED的工作电流为50 mA，两个LED都为共阳极结构，阳极电压为5 V。

1.1.2 脑电电极

脑电电极选用非侵入式干电极，电极表面镀有Ag/Agcl增加电导率以确保信号质量，同时能避免传统湿电极需涂抹导电膏的繁琐。成人前额的脑电活动较为明显，且此处毛发稀少便于电极安置。因此，参照国际通用的10～20电极放置法[7]，将EEG采集电极安置于左前额处，参考电极佩戴于耳垂或者耳背，然后将EEG电极和参考电极的差分信号传送到TGAM芯片进行信号处理。

1.1.3 光－电极布局

前置探头的光－电极布局，如图2所示。由4个光探头与1个光发射极组成2个NIRS通道，发射极到光探头间距为3 cm，光探头之间间距为 1 cm，1个脑电电极置于左前额。

图2 光－电极布局Fig.2 Light-electrode layout

1.2 主控电路

主控电路中，处理脑电信号的TGAM模块和NIRS信号处理电路下面重点讨论。光源驱动电路主要由NPN三极管、运放、电流反馈电阻组成，为双色LED提供恒流源。电源模块包含：3.3 V为微处理器和各路芯片供电；DC－DC升压电路为显示屏供电；独立的3.3 V为TGAM模块提供低噪模拟电源。

1.2.1 TGAM模块

TGAM模块电路，如图3所示，TGAM是NeuroSky公司开发的一款面向普通大众的应用级脑电采集和处理模块，采用先进的干电极技术，能有效采集大脑中微弱的脑电信号，采样频率达512 Hz，3.3 V电压下最大功耗为15 mV。在采集脑电信号时，通过差分信号滤除周围环境的噪声，再通过滤波、放大、AD转换等信号处理技术得到清晰的数字信号。其采用工业标准的串行UART接口，在输出原始数据的同时，也能通过eSenseTM算法对脑电信号进行滤波，输出δ、θ、α、β、γ等特定频率范围内的独立脑电波数据[8]。

图3 TGAM模块电路Fig.3 TGAM module circuit

1.2.2 信号处理电路

信号处理电路主要由前级放大、分离电路、放大滤波这三部分组成。光探头上有近端、远端两个传感器，每个传感器接收的光电信号经过前级放大和分离电路后，会产生波长为735 nm和850 nm的两路信号。由此，电路共产生四路信号，经放大滤波后发送到微处理器。

前级放大电路和分离电路，如图4所示。前级放大电路选用TSV631运算放大器作为NIRS信号的模拟输入前端。TSV631具有轨到轨输入和输出、低功耗、高增益带宽等特点。放大器增益计算公式G=1+R45/R44，放大倍数设为10。分离电路选用超低噪声的双路电子开关芯片MAX323，芯片引脚IN1和IN2连接微处理器，通过微处理器产生严格的时序，使近红外LED和红光LED交替发光，双路电子开关交替导通，翻转频率400 Hz，将不同波长的信号分离到不同的信号链路中，经过前级放大的两路电信号分离为四路信号。

图4 前级放大和分离电路Fig.4 Front amplification and separation circuits

滤波放大电路，如图5所示，仍选用TSV631芯片，四路信号中的每一路分别通过低通滤波电路，滤除高频噪声，保留携带了脑组织信息的低频信号，低通滤波器截止频率f0=1/(2πRC)。四路低频信号经过放大电路，调整其放大倍数，使其最后得到的信号电压幅值在1.5～3 V，以便能更加准确地被ADC采集。

图5 滤波放大电路Fig.5 Filter amplification circuit

2 实验验证

选取人脑前额区进行实验。实验前，使用医用酒精对人脑前额区皮肤进行清洁，使用磨砂膏去除皮肤角质，从而减小皮肤与电极之间阻抗和避免信号产生直流偏置电位。

2.1 EEG对比实验

本实验选取一名年轻志愿者，将电极固定在志愿者左前额，实验时本系统和商用NuAmps系统采样率都设置为512 Hz，在相同区域分别检测志愿者闭眼1 min时的脑电原始数据，然后进行时域波形与频谱对比和相关性计算。

本系统与NuAmps采集的EEG信号在时域和频谱上相似度很高，两者对比，如图6所示。两者都能检测到志愿者闭眼时的α波。经过计算两套系统采集到的EEG时域波形的相关系数为0.813 6。

图6 本系统与NuAmps系统的EEG信号对比图Fig.6 Comparison of EEG signals from this system with the NuAmps system

2.2 NIRS对比实验

本实验选取一名年轻志愿者，置于暗室中，将探头用黑色弹力绷带固定在志愿者前额，探头下沿与眉毛齐平，以直立坐姿坐在凳子上，连续5次测量血红蛋白浓度数据1 min，取其平均值；然后躺在床上，连续5次测量血红蛋白浓度数据1 min，取其平均值。分别使用本系统和商用Oximeter系统重复上述步骤。表1和表2分别是直立坐姿的ΔHbO2浓度值比较和躺在床上的ΔHb浓度值比较。

实验结果显示本系统与Oximeter系统测得的数据大致基本吻合，表1中ΔHbO2浓度值两系统间最大误差为6.4%，平均误差为4.3%；表2中ΔHb浓度值两系统间最大误差为6.1%，平均误差为5.2%。考虑到人体的抖动和呼吸，上述误差在可接受范围内。

表1 本系统与Oximeter系统直立坐姿的ΔHbO2浓度值比较Tab.1 Comparison of the concentration value of the ΔHbO2 in the upright sitting position of the Oximeter system

表2 本系统与Oximeter系统躺在床上的ΔHb浓度值比较Tab.2 Comparison of ΔHb concentration values in this system with Oximeter system lying in bed

3 结论

本系统与NuAmps脑电仪采集到的EEG信号在时域及频谱上相似度很高，都可检测到志愿者闭眼时的α波，时域波形的相关系数为0.813 6。本系统与Oximeter系统测得的数据大致基本吻合，并具有一定的稳定性：直立坐姿时，ΔHbO2浓度值最大误差为6.4%，平均误差为4.3%；躺在床上时，ΔHb浓度值最大误差为6.1%，平均误差为5.2%。

实验结果表明，本便携式系统可用于实时同步采集脑电信号与大脑含氧血红蛋白（ΔHbO2）和脱氧血红蛋白含量（ΔHb）。