文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.2016.02.011
中文引用格式： 郄劍文，賈方秀，魯鵬威. 基于MEMS的帕金森病震顫實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2016，42(2)：42-45.
英文引用格式： Qie Jianwen，Jia Fangxiu，Lu Pengwei. A real-time system based on MEMS to evaluate tremor in Parkinson′s disease[J].Application of Electronic Technique，2016，42(2)：42-45.
0 引言
帕金森病（Parkinson Disease，PD）發(fā)病率高居世界第二，震顫是其最主要的臨床癥狀之一[1]，分為靜止性震顫和動(dòng)作性震顫。目前，判斷帕金森病人產(chǎn)生震顫的類型以及其嚴(yán)重程度的方法主要依靠醫(yī)生通過統(tǒng)一帕金森病評(píng)分量表（UPDRS）評(píng)分，評(píng)估的準(zhǔn)確度仍然依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，缺乏量化指標(biāo)。因此，建立一套客觀科學(xué)的帕金森病震顫評(píng)估系統(tǒng)具有重要的意義。在國外，出現(xiàn)了基于計(jì)算機(jī)視覺、壓力測試以及慣性器件的帕金森病診斷系統(tǒng)?；谟?jì)算機(jī)視覺的診斷系統(tǒng)很容易受到外界和內(nèi)部因素的影響[2-4]，基于壓力傳感器的診斷系統(tǒng)只能實(shí)現(xiàn)病患與健康者的鑒別[5]，無法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控與評(píng)估。而德國的K.Niazmand等人設(shè)計(jì)了基于加速度計(jì)的“帕金森病診斷智能服”[6]，實(shí)現(xiàn)了對(duì)于帕金森病人震顫的評(píng)估，但操作過程相對(duì)復(fù)雜。本文提出了基于MEMS慣性器件的帕金森病震顫實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)的主要組成模塊和功能。通過識(shí)別4種特定的人體姿態(tài)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)于震顫特征信號(hào)的提取以及對(duì)于震顫的評(píng)估。算法試驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)對(duì)于4種姿態(tài)具有較高的識(shí)別率且震顫量化評(píng)估參數(shù)有一定的合理性。
1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
由于帕金森病震顫主要發(fā)生于上肢、下肢和軀干處，則設(shè)置被測對(duì)象分別在手腕、胸腔和大腿上穿戴3個(gè)基于MEMS的慣性傳感器單元，各個(gè)傳感器單元敏感軸的指向如圖1所示。該系統(tǒng)慣性傳感器單元中選用InvenSense公司的MPU6050三軸加速度計(jì)和陀螺儀傳感器。該傳感器將測得的數(shù)據(jù)傳輸給發(fā)送端，經(jīng)接收端接收后傳輸至上位機(jī)，以實(shí)現(xiàn)原始信號(hào)的采集。該系統(tǒng)無線發(fā)送及接收端均選用NORDIC公司NRF24L01無線6通道收發(fā)芯片，其工作在2.5 GHz世界通用ISM頻段。將每一個(gè)慣性傳感器單元都安裝在獨(dú)立的殼體中，在其內(nèi)部完成原始動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的測量與采集，各個(gè)子系統(tǒng)單元之間互不影響，并通過各自無線通信傳輸至接收端，避免了傳感器之間的硬件連接，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
本系統(tǒng)以Cortex-M3內(nèi)核的32位微處理器為核心，選用STM32F103RE型號(hào)。圖2所示是慣性傳感器單元的原理框圖，文獻(xiàn)[7]中對(duì)帕金森病人震顫進(jìn)行了分析，文中認(rèn)為該類型號(hào)的頻率在4 Hz~12 Hz。在被測對(duì)象佩戴慣性單元時(shí)，可以認(rèn)為慣性傳感器與被測對(duì)象頻率是一樣的，所以編輯程序?qū)⒓铀俣扔?jì)測量范圍置為±8 g、采樣率置為1 000 Hz、分辨率置為4 096 LSB/g。陀螺儀量程為+1 000 °/s、采樣率為1 000 Hz、分辨率為32.8 LSB/°/S。
上述參數(shù)的值及量程可以達(dá)到系統(tǒng)的測量要求，并且擁有較低的能耗。慣性加速度計(jì)和陀螺儀測到的信號(hào)通過I2C總線到達(dá)MCU，并加載后續(xù)算法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行濾波。MCU把處理算法得到的數(shù)據(jù)利用SPI總線傳到無線收發(fā)芯片發(fā)送端并通過ISM頻段發(fā)送給芯片接收端，設(shè)置無線接收芯片為三數(shù)據(jù)通道并通過串口發(fā)送給上位機(jī)軟件完成原始數(shù)據(jù)的采集。使用無線數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆绞娇梢詫?shí)時(shí)地把采集到的慣性加速度計(jì)和陀螺儀數(shù)據(jù)傳輸?shù)缴衔粰C(jī)中，以便在算法試驗(yàn)中能夠同時(shí)把系統(tǒng)得到的姿態(tài)與人為觀察的結(jié)果作對(duì)比，將試驗(yàn)結(jié)果更加直觀地展現(xiàn)出來。
2 特征信號(hào)提取及分析
2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
慣性加速度計(jì)和陀螺儀傳感器均用100 Hz的采樣頻率實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、處理和存儲(chǔ)。為了降低信號(hào)中測量噪聲的比例，需要對(duì)慣性傳感器的原始測量數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列信號(hào)處理。原始數(shù)據(jù)預(yù)處理分為下述兩個(gè)步驟：首先，慣性器件測量得到的加速度信號(hào)內(nèi)有一定的奇異點(diǎn)，為了盡量去掉原始信號(hào)內(nèi)奇異點(diǎn)，編寫程序使慣性元件輸出的加速度信號(hào)進(jìn)行低通數(shù)字濾波處理，加速度計(jì)頻帶寬度設(shè)置為184 Hz，陀螺儀設(shè)置為188 Hz；第二，考慮到震顫信號(hào)傳輸過程中會(huì)耦合進(jìn)入不必要的高頻噪聲，而休息性震顫信號(hào)頻帶在4 Hz～6 Hz之間，動(dòng)作性震顫信號(hào)頻帶在3.5 Hz～12 Hz之間。為了消除信號(hào)中存在的高頻噪聲，本系統(tǒng)上位機(jī)LabVIEW程序中分別編寫相應(yīng)的帶通濾波器以將原始震顫信號(hào)中包含的外界高頻環(huán)境噪聲去除。
2.2 4種特定人體姿態(tài)特征分析
帕金森病人震顫類型分為靜止性震顫和動(dòng)作性震顫，而震顫多發(fā)生于上肢、下肢和軀干處。據(jù)此定義4種特定的人體姿態(tài)：“站立上肢無動(dòng)作”、“站立上肢有動(dòng)作”、“坐上肢無動(dòng)作”和“坐上肢有動(dòng)作”，在動(dòng)態(tài)識(shí)別4種姿態(tài)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步進(jìn)行震顫的提取和分類。
為了判斷人體上肢是否有動(dòng)作，本文采用了人類日常動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域內(nèi)相對(duì)較常用且復(fù)雜度較低的評(píng)定算法 SMA（Signal Magnitude Area）[8]，算法定義為：
式(1)中：ax、ay和az分別表示手腕處慣性單元的 X、Y 和Z 3個(gè)敏感軸的加速度信號(hào)輸出值。為了提高判斷的準(zhǔn)確度，同時(shí)提取采集時(shí)間節(jié)點(diǎn)內(nèi)上肢傾斜角度的變化值A(chǔ)C作第二個(gè)判斷條件，參數(shù)計(jì)算公式定義為：
式中Wz為手腕處角速度輸出值。靜止與動(dòng)作狀態(tài)手腕處特征參數(shù)曲線如圖3所示。
“站”與“坐”姿態(tài)大腿處特征參數(shù)曲線如圖4所示。為了判斷被測對(duì)象是“站”姿態(tài)還是“坐”姿態(tài)，按照?qǐng)D中大腿處慣性單元各軸的指向，通過公式解出其Z軸與自然坐標(biāo)系Z軸夾角，定義為
3 分類器設(shè)計(jì)
經(jīng)過多次針對(duì)給定人體姿態(tài)和震顫類別的特征信號(hào)提取試驗(yàn)，利用上文介紹的人體姿態(tài)與震顫特征信號(hào)提取算法，本文選取了5個(gè)特征參數(shù)用于設(shè)計(jì)分類器，如表1所示。據(jù)二叉決策樹思想設(shè)計(jì)了本系統(tǒng)的目標(biāo)分類器，分類器參數(shù)由特征參數(shù)和一定的偏差量組成，偏差量大小的選取在一定程度上會(huì)影響分類器的性能。分類算法的流程圖如圖5所示。
4 量化評(píng)估算法
休息性震顫信息提取過程中，通過窗函數(shù)標(biāo)記可確定震顫周期起始和終止的時(shí)間，對(duì)標(biāo)記有震顫發(fā)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)域處理，計(jì)算加速度數(shù)據(jù)的均方根，記為I(Intensity)，發(fā)生相應(yīng)震顫的持續(xù)時(shí)間記為T，則休息性震顫的嚴(yán)重程度RTS(Rest-Tremor-Severity)定義為：
將敏感軸y軸參數(shù)記為Y_RTS，震顫參數(shù)的具體量化通過試驗(yàn)確定。
動(dòng)作性震顫嚴(yán)重程度MTS(Move-Tremor-Severity)通過觀察到運(yùn)動(dòng)震顫所占整個(gè)運(yùn)動(dòng)時(shí)間的百分比來實(shí)現(xiàn)，定義為：
式中t為動(dòng)作震顫發(fā)生的時(shí)間，T為運(yùn)動(dòng)的總時(shí)間。震顫評(píng)估算法實(shí)現(xiàn)如圖6所示。
5 試驗(yàn)驗(yàn)證
為了驗(yàn)證數(shù)據(jù)處理算法中閾值參數(shù)及分類算法中特征參數(shù)選取的合理性，評(píng)估本文提出的人體姿態(tài)分類算法和震顫量化算法的正確性。進(jìn)行了對(duì)于4種特定人體姿態(tài)和上肢震顫類型的判定以及震顫評(píng)估試驗(yàn)。在上位機(jī)LabVIEW平臺(tái)上將分類算法以G語言的形式寫入到人體姿態(tài)及震顫分類評(píng)估系統(tǒng)中，進(jìn)行多次試驗(yàn)并按照所得結(jié)果統(tǒng)計(jì)正確識(shí)別的次數(shù)，并分析系統(tǒng)的識(shí)別率。在相同環(huán)境條件下，重復(fù)進(jìn)行 30 次試驗(yàn)。IMU模塊及試驗(yàn)圖如圖7所示。
由表2可以得知分類系統(tǒng)對(duì)于特定姿態(tài)識(shí)別表現(xiàn)出了良好的識(shí)別性能。對(duì)于震顫的分類識(shí)別，在30次試驗(yàn)中均有少數(shù)的錯(cuò)誤識(shí)別。靜止性震顫的錯(cuò)誤識(shí)別均表現(xiàn)為：將靜止性震顫識(shí)別為無震顫；動(dòng)作性震顫的錯(cuò)誤識(shí)別均表現(xiàn)為：將動(dòng)作性震顫識(shí)別為靜止性震顫。分析原因是由于參數(shù)所選取的閾值并不合適，可以通過大量的樣本數(shù)據(jù)來訓(xùn)練優(yōu)化閾值參數(shù)，從而減少識(shí)別誤差。試驗(yàn)結(jié)果可以看出對(duì)于靜止性輕微震顫和靜止性明顯震顫，震顫量化參數(shù)RTS的均值有明顯的變化，反映了量化參數(shù)與震顫劇烈程度的映射關(guān)系，同時(shí)驗(yàn)證了靜止性震顫量化參數(shù)的選取是合理的。
6 結(jié)論
本文利用MEMS慣性器件搭建了一套帕金森病震顫實(shí)時(shí)分類評(píng)估系統(tǒng)，同時(shí)驗(yàn)證了人體姿態(tài)識(shí)別與震顫評(píng)估算法。試驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠在識(shí)別特定人體姿態(tài)的基礎(chǔ)上實(shí)時(shí)地分類和量化震顫信息，以達(dá)到輔助醫(yī)生客觀得給出臨床診斷結(jié)論的目的。
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