动态跟随型生物反馈电刺激系统实现

肖凯 邹任玲 高大地

摘要：功能性电刺激是一种治疗运动功能受损的有效治疗方案。在现有功能性电刺激基础上，提出基于表面肌电信号的动态跟随型反馈电刺激方法，采用动态标志阈，与实时表面肌电信号进行即时对比，控制电刺激输出强度大小；交替实现肌电采集和电刺激，提高处理频率，加强实时性；根据患者个体肌电的差异，动态设定刺激初始值，实现个性化治疗；增加疲劳动态识别功能并及时停止刺激。实验结果表明，系统能实时动态调节电刺激强度大小，动态跟随时间缩短到3s，患者运动过程中动态标志阈改变次数增多，治疗时间内电刺激强度变化增大，提高了治疗的有效性；患者一旦出现疲劳，系统能即刻识别并停止电刺激，有效地保护了患者。

关键词：表面肌电信号；生物反馈；功能性电刺激

DOIDOI：10.11907/rjdk.172712

中图分类号：TP319

文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）010-0129-04

英文摘要Abstract：Functional electrical stimulation is an effective therapy for the treatment of impaired motor function. On the basis of the existing functional electrical stimulation， this paper proposes a dynamic follow-type feedback-based electrical stimulation method based on surface electromyography by using dynamic threshold. The EMG signals were compared with each other to control the intensity of the electrical stimulus output. The electromyography acquisition and electrical stimulation were alternately realized to improve the processing frequency and enhance the real-time property. According to the individual EMG， the initial value of stimulation was set dynamically， thus achieving personalized treatment. Fatigue identification function and dynamic recognition were realised and the electrical stimulation could stop simultaneously. The experimental results show that the system dynamically adjusts the intensity of the electrical stimulation in real time and shortens the dynamic follow-up time to 3 seconds. During the course of the exercise， the times of dynamic change of sign threshold as well as the intensity of electric stimulation are increased and during the treatment time， the effectiveness of treatment is improved. Tiredness is instantly recognized and immediately the system electrical stimulation is stopped， thus effectively protecting the patients.

英文关键词Key Words：surface electromyography； biofeedback； functional electrical stimulation

0 引言

脊髓损伤（spinal cord injury， SCI）和中风是中枢神经系统损伤的两种情况，大部分患者运动功能受损，引起废用性肌肉萎缩[1-2]。Dutta等[3-7]国内外科研人员的研究表明，用适当强度频率的电流连续、轻柔地刺激神经，可兴奋神经核的神经元细胞， 促进轴浆运输功能，加强神经营养物质运输， 刺激运动神经再生。Wang等[8-11]的临床研究进一步证明：功能性电刺激治疗能够有效缓解因脑卒中造成偏瘫患者的残障程度，并改善其肌肉功能，从而提高患者日常生活自理能力。

自20世纪80年代以来，功能性电刺激治疗方法在康复临床领域被广泛使用，相应功能性电刺激技术迅猛发展[12]。功能性电刺激技术主要经历了三代发展，第一代被动型，只能提供单向、单一的电刺激；第二代阈值设置调节型，多数通过医生根据患者运动量调节刺激大小[13]；第三代生物反馈型，集成了肌电闭环控制技术，该技术实时反馈运动训练中肌肉运动造成的肌电状态变化，相应调节电刺激大小，有效地增强了康复训练效果。该技术与康复机器人实现了有效集成，功能强大，治疗效果好[14-15]。

目前用于康复机器人的生物反馈型电刺激类型主要有两种，第一种通过测试初始肌電的过零率和每秒换向率（turns/second）大小确定比较的标准值，根据实时测量值与标准值比较调节刺激电流大小，该标准值固定不变，无法反馈运动过程肌电标准值动态变化，只适合患者处于静态的刺激[16]；第二种采用肌电作为反馈信号，肌电信号测量和刺激过程分开分时进行，采集时长60s、刺激时长180s，处理时间较长[17]，无法实时跟踪训练治疗过程中疲劳等引起的肌电信号动态变化[18]，治疗安全性受限。

1 动态跟随型肌电反馈电刺激系统设计

本文设计了基于表面肌电信号的动态跟随型反馈电刺激系统，采用动态跟随表面肌电反馈电刺激算法，对表面肌电信号大小与动态标志阈值进行即时对比，从而实时调节电刺激输出大小，该方法使用动态标准值，克服了只能实现静态刺激的缺点，同时提高系统处理频率，实时动态反馈肌肉疲劳并能及时停止刺激，保证了患者安全。肌电反馈电刺激系统如图1所示，系统由硬件和软件两部分组成。

系统硬件部分如图1左边虚线框所示，包括双通道肌电采集通路和刺激通路，主要有ARM3为内核的STM32主控芯片、表面肌电采集和刺激交替的继电器以及电刺激模块。表面肌电信号有效频率范围在20～500Hz，80%表面肌电信号能量集中在200Hz以下，幅值在0～10mV，因此需要对肌电信号进行处理。将采集到的表面肌电信号经过放大、滤波、陷波、调理后，传输到ARM3内核的STM32下位机，下位机对数据进行AD转换并初步对表面肌电信号进行预处理，如果处理后的肌电值太小，ARM3内核的下位机自动调节表面肌电信号的放大倍数，随后将上下位机的通信协议加在采集到的肌电信号之前，使用DMA方式将数据经串口传入上位机电脑。

系统软件部分如图1右边虚线框所示，系统软件使用微软MFC（Microsoft Foundation Classes）编写，主要功能分为4部分：用户界面、反馈调节、数据获取和数据处理。在初次登录该软件时系统提示用户连接动态跟随型反馈电刺激设备，用户可根据需要调节刺激参数，包括刺激脉宽、刺激频率、刺激时间、间歇时间等。系统采用多线程编程，能够实现数据处理，实时进行反馈调节和数据接收。各线程联合工作，线程间通信采用微软SendMessage消息响应函数，将肌电变化动态分析结果实时传送到反馈调节功能模块，再通过串口传送到下位机处理。

系统采用继电器实现肌电信号采集，与电刺激输出交长替进行，当肌电信号采集结束后，系统通过控制继电器转到电刺激治疗模块，下位机相应输出选择的刺激信号进行治疗。电刺激治疗结束后，继电器跳转到表面肌电信号采集模式，其中包含表面肌电信号实时值与表面肌电信号阈值实时比较，调节电刺激输出强度大小的上位机判断处理过程。肌电反馈电刺激工作流程如图2所示。

2 动态跟随型肌电反馈电刺激工作机制

动态跟随型反馈电刺激基于肌电信号采集，检测和电刺激输出实时交替进行，系统设计肌电信号采集时长3s，电刺激输出时长3s，目的是当识别到疲劳信号时立即停止刺激，保证治疗有效、安全。系统启动时第一次采集病人肌电信号18s，以确定电刺激电流初始值和肌电信号强度初始值，依据病人个体差异性动态地确定病人适合的电刺激强度。具体实现流程见图3，之后每次采集的病人肌电信号平均采集值与前一次肌电信号采集值进行实时比较，同时设定一个动态阈值范围0.95～1.05（该值反映机器灵敏度）。当肌电信号采集值大于前一次采集的肌电信号时，则增加下一次电刺激输出强度；当肌电信号采集值处于前一次动态阈值范围内时，保持电刺激输出大小不变；当采集值小于前一次动态阈值范围时，则降低下一次电刺激输出强度，经过反复采集和比较调节，实现肌电信号对电刺激的反馈输出。之后进入表面肌电采集和刺激交替循环，系统能根据表面肌电信号变化，识别肌肉是否疲劳。

3 实验与分析

将动态跟随型反馈电刺激仪器应用到人体上肢进行实验，启动上位机软件，点击参数设置按钮，本次实验采用150μs刺激脉宽、50Hz刺激频率、3s刺激时间、3s间隔时间，如图4所示。下位机肌电模块3个肌电采集电极片分别贴于肱二头肌肌群，因为肌群的肌电信号较强，能够较好地反映实验效果[19]，其中黑色的电极线为地线，将其贴在肱二头肌起始位置，另外两个电极片贴在肱二头肌肌腹处，电极片放置如图5所示，实验者进行3次上臂屈伸动作，测试时间140s。

实验分别实时输出表面肌电和电刺激强度值，实验结果见图6，单实线为电刺激电流，密集脉冲状信号为肌电信号。受试者10人，其中6名男性、4名女性，年龄23～26岁，身体健康，24h内无剧烈肌肉运动。在整个实验过程中，受试者只需在电刺激工作时点击开始和停止按钮，受试者参与整个人机交互的康复治疗。系统表明随着肱二头肌运动肌电变化幅度增大，电刺激电压增大，整个跟随过程3s，与采集1min、刺激3min的方法比较，大大缩短了动态跟随时间，实时性得到增强。

在测试初期18s内，受试者保持肌肉放松状态，由肌电信号波形图可以看出肌电幅值基本保持平稳，此时将采集的平稳肌电信号设置为伪阈值，即允许肌电信号在一定范围内波动，该范围为测试值的0.95～1.05倍。随后让实验者在21s、60s和105s三个时刻开始屈伸其肱二头肌，从上位机界面的肌电信号波形图可知，此时肌电幅值变化幅度较大，若该值超过了设定的伪阈值，上位机软件向单片机通过串口发送指令，增加电刺激电流强度。最后让受试者停止收缩二头肌的动作，通过上位机界面中的肌电信号波形图可知，此时表面肌电信号波形趋于平稳，上位机软件向单片机通过串口发送指令，减弱电刺激强度。如果受试者实验时间过长，则表面肌电信号均方根（root mean square， RMS）值相较于初始状态增加，软件弹出疲劳提示，电刺激设备会立刻停机。如图7所示，在对同一块肌肉进行长时间试验后，表面肌电信号幅值增加，表现出疲劳状态，系统判定此时不适合做电刺激治疗，则停止运行。

4 结语

本系统主要针对中枢神经系统损伤等导致的废用性肌肉萎缩患者，将肌电信号实时采集与功能性电刺激结合形成生物肌电反馈闭环系统，实现了电刺激输出强度大小动态跟随性调节，有利于康复运动训练。本系统能克服传统、单一功能性电刺激的缺点，实现自动调节刺激，相对于传统的功能性电刺激更加安全。实验结果表明，系统实时采集了肌电信号，经过肌电信号的特征值與肌电信号动态阈值比较，动态调节电刺激输出强度大小，实现了基于表面肌电信号反馈的智能化动态电刺激反馈控制。系统还根据不同患者自身肌电信号输出性差异，动态设定刺激初始值，实现个性化治疗；采用肌电与刺激分时交替进行，迟滞时间短，能实时监测病人在康复训练时是否疲劳，并相应停止训练，确保患者安全。系统有望运用于临床，以期获得大量稳定的临床数据，从而完善疼痛、痉挛等特征信号的识别，实现可靠的临床数据分析和有效性分析。

参考文献：

[1] 郭建龙.跳深时下肢肌肉的表面积分肌电值及其平均功率频率值的变化特征研究[J]，山东体育学院学报， 2007， 23（6）：68-71.

[2] SEFIDGAR S M H， WAHAB A K A，HAMZAID N A. Effectiveness of lower limb controlled surface functional electrical stimulation in SCI-review of evidence[C]. 2014 IEEE 19th International Functional Electrical Stimulation Society Annual Conference， 2014：1-6.

[3] CUI C，BIAN G B，HOU Z G， et al. EMG-based prediction of human lower extremity movements by using a dynamic recurrent neural network[C]. Control and Decision Conference， 2016：5021-5026.

[4] STRUNGARU R. EMG biofeedback system[C]. Electrotechnical Conference，1991，1：756-758.

[5] DUTTA A， KOBETIC R， TRIOLO R J. Ambulation after incomplete spinal cord injury with EMG-Triggered functional electrical stimulation[C]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering， 2008：791-794.

[6] 张兴国.肌电反馈功能性电刺激治疗急性期脑梗死手功能障碍的临床分析[J].心理医生，2016，22（2）：55-56.

[7] WARD M P， QING K Y， OTTO K J， et al. A flexible platform for biofeedback-driven control and personalization of electrical nerve stimulation therapy[C]. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering， 2015：475-484.

[8] 于晨旭，王峥，尉振刚，等.脑卒中患者表面肌电反馈康复训练系统设计[J].中国医疗器械杂志，2015，39（3）：187-189，205.

[9] 单莎瑞，黄国志，曾庆，等.步态诱发功能性电刺激对脑卒中后足下垂患者步态时空参数的影响[J].中国康复医学杂志，2013，28（6）：558-563.

[10] DESAUTELS T A. An active learning algorithm for control of epidural electrostimulation[C]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering， 2015：2443-2455.

[11] WANG J. Flexible multi-channel muscle electrode for functional electrical stimulation and in-vivo pH monitoring[C]. 2016 IEEE 29th International Conference on Micro Electro Mechanical Systems， 2016：371-374.

[12] L. Lynch， M. R. Popovic. A comparison of closed-loop control algorithms for regulating electrically stimulated knee movements in individuals with spinal cord injury[C]. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering，2012：539-548.

[13] 戴洁，李建华.上肢功能性电刺激的现状及发展[J].中国物理医学与康复杂志，2012，34 （12）：958-960.

[14] ZHANG Q， HAYASHIBE M， AZEVEDO-COSTE C. Evoked electromyography-based closed-loop torque control in functional electrical stimulation[C]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering， 2013：2299-2307.

[15] 许佳，胡世红，凌晴，等.功能性电刺激对偏瘫患者下肢功能及步态的影响[J].中国康复，2015，30（3）：189-191.

[16] ZENG D. Study of intelligent bio-feedback therapy system based on transcutaneous electrical nerve stimulation and surface EMG signals[C]. 2013 IEEE International Conference on Information and Automation， 2013：374-378.

[17] IM J J， RHO D H， JEON Y J.Extraction of parameters from EMG signals for the biofeedback electrical stimulation Engineering in Medicine and Biology [C]. 24th Annual Conference and the Annual Fall Meeting of the Biomedical Engineering Society EMBS/BMES Conference， 2002：133-134.

[18] 潘禮正，宋爱国，徐国政，等.基于患肢状态观察器的被动康复训练运动控制[J].高技术通讯，2013，23（6）：605-610.

[19] 庄鹏飞，田学隆，朱霖.基于Linux的嵌入式脑卒中康复治疗仪系统设计[J]. 生物医学工程学杂志，2014，31（2）：288-292.

（责任编辑：江 艳）