一种基于脑电波检测的儿童注意缺陷障碍(ADHD)辅助治疗设备
编者按:本设备为一种基于脑电波检测的儿童注意缺陷障碍(ADHD)辅助治疗设备,利用脑电波分析仪采集信号,通过蓝牙与主控之间进行通信,主控为STM32单片机,在接收到信号后通过数据处理算法对数据进行处理后,通过I/O输出为PWM方波,专注力的强度即为占空比,采集到的专注力信号越强占空比越高。
摘要:为了确定是否达到治疗效果,我们以正常儿童注意力的PWM波的占空比为一个常量,治疗儿童的PWM波的占空比为变量,用变量和常量的PWM波分别控制2个机器人进行同方向运动,设置一定的路程,2个机器人同时运动,在一定路程中比较2个机器人到达终点的时间。该方法能够使孩子在娱乐中,自然的完成对ADHD的训练,据实验数据可以看出,有较好的治疗效果。
1 绪论
1.1 研究背景
现如今,父母在教育孩子时,会发现一些儿童经常无法集中注意力去认真做一件事,对于这种现象,医学中称之为儿童注意力缺陷障碍(多动症)ADHD[2]。患有这种病症的孩子往往成绩差,丢三落四,喜怒无常,使父母在教育问题上煞费苦心。解决这个问题正是设计本设备的初衷。
本文提出一种能够通过锻炼提高孩子注意力的设备,使孩子的注意力通过锻炼得到提高。注意力提高后,孩子的学习也能更加专注认真,从而解决父母对孩子教育的烦恼。
1.2 研究意义
本课题将脑电波传感器与单片机信号处理技术进行统筹设计,具有一定的创新和实用性,主要体现在:脑电波的强弱可以反映出一个人的注意力是否集中,众所周知,注意力的强弱可以后天进行训练的,设备通过训练来增强儿童的注意力,从而达到辅助治疗的效果。
1.3 主要研究内容
基于脑电波检测的儿童注意缺陷障碍(ADHD)[3]辅助治疗设备以STM32F103 系列单片机为主控,利用脑电波传感器提取大脑中的α 脑电波(专注度)然后通过蓝牙发送出去,STM32 单片机作为主控通过蓝牙接收脑电波信号,在其内通过脑电波提取算法筛选出α 脑电波(专注度),之后通过定时器将α 脑电波(专注度)处理为实时变化的PWM 方波[1],通过I/O 口进行输出,将I/O 接入电机驱动芯片TB6612FNG 的PWM 引脚,在驱动芯片电源引脚输入一定电压,从而能通过占空比控制输出电压的大小,达到控制电机转速的目的。
2 辅助治疗的实现
2.1 实验准备
患者儿童佩戴脑电波获取仪后,可通过蓝牙实时将脑电波获取仪收集到的专注度信号发送给MCU,MCU对信号进行处理,从而控制机器人Y 的运动。为了达到训练儿童专注度的目的,设置有机器人X 与机器人Y形成对照,机器人X 是MCU 对正常儿童的专注度信号进行处理,控制其运动。机器人Y 为患病儿童,机器人X 为正常儿童,机器人X 为机器人Y 的对照。
2.2 实验设计
实验目的:提高患病儿童的专注度。
实验过程:设置单向、双赛道,两赛道距终点路程相同,在相同时间分别将2 个机器人放于赛道中,同时启动,观察2 个机器人到达终点所需的时间,如果机器人Y 到达终点的时间小于机器人X,则说明达到训练专注度的目的,为训练合格,反之则认为没达到训练专注度的目的,训练不合格,如图1 所示。
图1 训练示意图
儿童天生具有爱玩、争胜的心理,本实验通过竞争机制不但可以很好地发挥孩子的天性,同时在玩的过程中也达到锻炼的目的,具有一定的趣味性。该设备虽然可以提高儿童的专注度,但仍存在一些缺陷,在之后的研究中,会对设备进行不断的完善与改进,同时也将深入研究并改进竞争机制,提高对儿童的吸引力,对不同性格的儿童设计不同款式的机器人等。
3 系统硬件设计
3.1 系统整体设计
3.2 脑电波获取仪介绍
脑电波获取仪器主要由电极片、TGAM 脑波模块、电池盒、耳夹、蓝牙从机、LED 指示灯等组成,如图3所示。[2]
电极片:用来准确检测极微弱的脑电信号。
FGAM 脑波模块:用来测量人体原始脑波信号。
耳夹:用来过滤掉噪声,具有抗干扰能力。
蓝牙主机:只发送,不接收。
LED 指示灯:用来表示蓝牙连接状态。快闪表示未配对,慢闪表示已配对但目前未与从机连接上。长亮表示已经和从机连接上。
图3 脑电波获取仪
3.3蓝牙数据的发送
蓝牙HC05 是主从一体的蓝牙串口模块,简单地说,当蓝牙设备与蓝牙设备配对连接成功后,可以忽视蓝牙内部的通信协议,直接将蓝牙当做串口用。HC05 可以担当蓝牙通信中的从机,也可以担当蓝牙通信中的主机。在设备中,脑电波传感器为蓝牙通信中的主机,HC05为通信中的从机。当建立连接后,2 个设备共同使用1个通道也就是同1 个串口,以相同的波特率,一个设备发送数据到通道中,另外一个设备便可以接收通道中的数据。[3] 通信过程如图4 所示。
图4 蓝牙数据的发送
3.4 驱动电路的设计
驱动电路采用TB6612FNG电机控制芯片,TB6612FNG是东芝半导体公司生产的一款直流电机驱动器件,采用大电流MOSFET-H 桥结构,双通道电路输出,可同时驱动2 个电机。
TB6612FNG 是基于MOSFET 的H 桥集成电路,其效率高于晶体管H 桥驱动器。相比L293D 每通道平均600 mA 的驱动电流和1.2 A 的脉冲峰值电流,其输出负载能力提高了1 倍。相比L298N 的热耗性和外围二极管续流电路,它无需外加散热片,外围电路简单,只需外接电源滤波电容就可以直接驱动电机,利于减小系统尺寸。对于PWM 信号,它支持高达100 kHz 的频率,本设备利用STM32 单片机的PWM 信号输出引脚与芯片的PWM 信号输入引脚连接。电路原理如图5 所示。
图5 电机驱动电路
4 系统软件设计
设备的软件设计主要使用C 语言开发。以下为各模块介绍。
4.1 单片机程序设计
本设计的程序流程如图5 所示,MCU 首先进行程序初始化,打开脑电波获取仪连接MCU,脑电波获取仪开始发送数据,MCU 提取出专注度发送到定时器函数中对占空比进行配置,之后通过MCU 的I/O 口输出PWM 方波信号。程序流程如图6 所示。
图6 程序流程
4.2 脑电波数据分析与处理
4.2.1 数据格式的说明
脑波模块TGAM 芯片大约每秒钟发送513 个包,其中包括512 个小包和1 个大包。小包数据格式为8 位,大包为32 位,大包和小包的前5 位数据是不同的,可以根据条件对大包和小包进行区别。小包的前5 位不会变化,后3 位分别为2 位原始数据与1 个校验位。小包的作用是为大包提供原始数据[4]。
大包为32 位,前4 位为说明恒定不变,第5 位为传输信号的大小,中间部分为说明部分,直到大包倒数第5 位代表专注度,倒数第4 位为专注度强度的大小,倒数第3 位代表放松度,倒数第2 位为放松度强度的大小,最后1 位为校验位。图7 为数据包信息说明。
图7 脑电波数据格式
4.2.2 脑电波提取算法
单片机串口接收到串口发送数据后会对其进行筛选,最终只接收大包中的数据,之后提取出大包中的倒数第4 位数据为大脑的专注度,并将其发送到定时器函数中,之后当作占空比的分子控制占空比的大小,从而控制小车机器人的运行速度。数据处理流程如图8 所示。
图8 数据处理流程
5 结束语
本设计将脑电波与单片机信号控制相结合,是一个较为新颖的尝试。脑电波分为多种,分布在不同的频段,不同频段的脑电波有不同的名称,其所发挥的作用也不一样。如今脑电波在医疗应用中发挥了巨大的作用。而本设备是基于脑电波中专注度波的设计,针对(ADHD)儿童神经发育障碍性疾病研发,在进行药物治疗的同时为儿童更好地集中注意力起到了一定的辅助作用。
通过对5 位志愿者患病儿童的训练前专注度平均值与经一段时间训练后测得的专注度平均值进行比较,发现其平均专注度由56 增加到了81,增加了45%,较好地达到了训练的目的,对提升专注度有一定的辅助作用。
在之后的研究过程中将对设备进行改进和完善:以提取出其他频段脑电波信号,为医疗服务,例如β 波,也叫放松度,利用脑电波提取算法能够检测一个人的睡眠质量,辅助医生更好地对失眠患者进行治疗。
参考文献:
[1]张洁,何文涛,冯华星.基于直流无刷电机的PWM电路设计[J].微电子学与计算机,2021(3):84-88.
[2]李杨,杨金伟,周郁秋,等.注意缺陷多动障碍儿童问题行为及其影响因素分析[J].中国全科医学,2017(29):3600-3605.
[3]黄羚,王俊宏.儿童注意力缺陷多动障碍(ADHD)治疗进展[J].中国中医基础医学杂志,2015(7):909-911.
[4]高枫,鲁昊,高诺.基于小波包和共同空间模型的运动想象脑电信号特征提取算法[J].生物医学工程研究,2019(4):393-396,409.
(本文来源于必威娱乐平台
杂志2022年1月期)
关键词: ADHD 脑电波提取算法 STM32 占空比 专注度 202201
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