一種基于自主芯片組的電生理眼鏡

杜雷雷 彭 超 方美秀 王中輝 王 磊

（中國科學院深圳先進技術(shù)研究院深圳市低成本健康重點實驗室 深圳 518055）

一種基于自主芯片組的電生理眼鏡

杜雷雷 彭 超 方美秀 王中輝 王 磊

（中國科學院深圳先進技術(shù)研究院深圳市低成本健康重點實驗室 深圳 518055）

文章提出了一種基于自主芯片組的電生理眼鏡，由信號采集模塊、信號預處理模塊、微控制器模塊和信號分析模塊組成。信號采集模塊采用主動電極，因其高輸入阻抗的特點，可以避免使用導電膏而提高系統(tǒng)實用性。信號預處理模塊采用電生理模擬采集前端，對電生理信號進行濾波、放大，去除信號中的干擾，提高信號噪聲比。微控制器模塊采用意法半導體公司 Cortex-M0 處理器，主要實現(xiàn)電生理信號的模數(shù)轉(zhuǎn)換、模擬前端設置、藍牙模塊收發(fā)控制。信號分析模塊對電生理信號進行數(shù)字濾波、特征提取、心率監(jiān)測。在此基礎上，開展了針對頸部心電和腦機交互的實驗并進行信號分析。

模擬采集前端；頸部心電；腦機交互

1 引 言

近年來，隨著計算機技術(shù)、微電子技術(shù)、通信技術(shù)、傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展，以智能手表、智能眼鏡、智能手環(huán)為代表的智能穿戴式設備層出不窮，應用領(lǐng)域越來越廣泛，功能越來越豐富，如血壓、心率、體溫、血氧等健康信息獲取與監(jiān)測，意念控制游戲，以及來電、短信、郵件、日歷即時提醒。在可穿戴式設備的諸多應用領(lǐng)域中，電生理信息監(jiān)測因為與人類的健康，甚至生命安全息息相關(guān)而備受關(guān)注。一方面，大腦是人類神經(jīng)系統(tǒng)的核心，是人類思維的重要源泉，腦電信號蘊含著豐富的生理信息［1］；另一方面，心臟是人類循環(huán)系統(tǒng)的重要器官，是人類動力和能量的源泉，心電信號同樣蘊藏大量的生理信息［2］。因此，針對腦電信號和心電信號進行采集、分析處理，才能全面掌握人類健康信息，才能更加充分發(fā)揮人類大腦潛能。

繼 2012 年谷歌發(fā)布智能眼鏡原型后，包括Atheer One、NanoGlass-4、愛普生 Moverio BT-200 在內(nèi)的諸多智能眼鏡相繼問世［3］，引爆智能眼鏡開發(fā)新浪潮。本文提出一種新型的基于生物醫(yī)學信號芯片組-主動電極和電生理信號模擬采集前端（Analog Front-End，AFE）的電生理眼鏡。該款眼鏡通過對電生理信號采集、預處理、信號分析與顯示，實現(xiàn)心率監(jiān)測、心電變異性分析、腦機交互功能。

2 電生理眼鏡系統(tǒng)構(gòu)成

電生理眼鏡基于自主研發(fā)的生物醫(yī)學信號芯片組-主動電極和電生理信號模擬采集前端，完成電生理信號的采集、預處理（濾波、放大），實現(xiàn)心率監(jiān)測、腦機交互功能。該電生理眼鏡由信號采集模塊、信號預處理模塊、微控制器模塊、信號分析模塊組成，如圖 1 所示。

2.1 信號采集模塊

由于人體皮膚與電極之間存在阻抗，而電生理信號很微弱，在毫伏級甚至微伏級上。為了減小皮膚阻抗干擾所帶來的問題，在傳統(tǒng)電極的測量中，通常使用導電膏來減小皮膚阻抗，增強皮膚與電極之間的導電性［4］。但是這種傳統(tǒng)電極測量方法給人帶來不舒適感，而且隨著時間的推移，導電膏變干，會導致采集到的電生理信號不準確，不適用于長期檢測，另外，導聯(lián)線也會引入不期望的噪聲干擾。為了解決這些問題，本文引入前置芯片的干電極采集技術(shù)，并為此設計了一款基于主動電極的模擬前端采集芯片，如圖2 所示：將電極內(nèi)直接集成低功耗、低噪聲、高DC 失調(diào)抑制比的模擬芯片，擺脫“線”以避免由導聯(lián)線帶來的噪聲干擾。

圖1 電生理眼鏡構(gòu)成Fig. 1 Structure of electrophysiological glasses

圖2 主動電極Fig. 2 Active electrode

2.2 信號預處理模塊

信號預處理模塊采用自主研發(fā)的電生理信號模擬采集前端芯片，由前置放大器、高通濾波器、可編程放大器、低通濾波器組成，如圖 3 所示。該芯片基于低頻率、低噪聲、低功耗的“三低”理念，采用低噪聲設計技術(shù)、DC 失調(diào)抑制技術(shù)以及基于金屬氧化物半導體電流分流的超低截止頻率濾波器技術(shù)，使用解塊（Deblocking）技術(shù)縮減瞬態(tài)響應時間，并運用輸入阻抗增強技術(shù)［5］。單晶集成前置放大器、帶通濾波器、增益放大器等電生理信號處理模塊，可實現(xiàn)單通道 80 微瓦、微伏級、多通道、增益帶寬可配置的高精度低功耗四種電生理信號的采集和預處理。

圖3 模擬采集前端結(jié)構(gòu)Fig. 3 Structure of analog acquisition front-end

2.3 微控制器模塊

微控制器采用意法半導體公司基于 ARM Cortex-M0 核的 32 位處理器STM32F030。該處理器具有如下特點［6］：最高運行頻率 48 MHz、超低功耗（85 μW/MHz），精簡指令集（56 條），低成本、代碼密度高（Thumb2 指令集）、緊耦合的可嵌套中斷微控制器提供的超低延時中斷響應。該處理器提供豐富的內(nèi)置外設和接口，包括高速 12 位模數(shù)轉(zhuǎn)換器（Analog-to-Digital Converter，ADC）、通用輸入輸出口、定時器、嵌套向量中斷控制器、串行外設接口、集成電路總線、直接內(nèi)存存取和數(shù)模轉(zhuǎn)換器。微控制器模塊如圖 4 所示。

圖4 微控制器功能Fig. 4 Functions of microcontrollers

2.4 信號分析模塊

信號分析模塊用于對來自微控制器的原始電生理數(shù)據(jù)進行數(shù)字濾波［7］、心率計算［8］和波形顯示。該模塊在手機端運行，通過藍牙與電生理眼鏡進行數(shù)據(jù)通信。原始電生理數(shù)據(jù)被信號分析模塊接收后，首先由數(shù)字濾波器子模塊進行帶通濾波去除干擾和噪聲。經(jīng)過帶通濾波之后，電生理信號由心率計算子模塊計算心率。最后，波形顯示子模塊讀取電生理數(shù)據(jù)并在手機端實時顯示波形 ，如圖 5 所示。

圖5 信號分析模塊波形顯示Fig. 5 Waveform display of signal analysis module

3 階段成果

目前，本團隊已完成可穿戴電生理眼鏡的部分設計工作，主要包括各功能模塊的核心芯片設計，同時針對電生理信號的運用做出了探索性的研究工作。

3.1 主動電極

主動電極及相應測試印制電路板（Printed Circuit Board，PCB）如圖 6 所示，性能指標如表 1 所示。當采用主動電極進行電生理信號采集時，信號帶寬約 100 Hz，信號幅度約為幾十微伏至幾十毫伏不等。同時，由于人體皮膚角質(zhì)層的存在，皮膚與電極之間存在幾百兆歐姆的等效阻抗，而該芯片的輸入阻抗高達 2 GΩ，可有效減少電生理信號在信號源等效阻抗上的衰減?？紤]到電生理信號的微弱性，要求采集系統(tǒng)具有數(shù)千至數(shù)萬倍的增益才能滿足要求。該芯片增益40 dB（100 倍）并結(jié)合了電生理信號模擬前端，完全滿足電生理信號采集部分要求［9］。

表1 主動電極芯片性能指標Table 1 Performance index of active electrode

3.2 電生理模擬前端

電生理模擬前端芯片及解決方案如圖 7 所示，芯片性能指標如表 2 所示。電生理信號屬于微伏級弱電信號，并且處在毫伏級噪聲干擾的背景中。因此，針對具有上述特點的電生理信號，濾波及一定增益的放大具有極其重要的意義。電生理模擬前端超低輸入噪聲（1.6 μVpp），具有可編程增益（40～8 000 倍），結(jié)合主動電極，可使整個電生理采集部分增益在萬倍的需求。同時，該芯片具有 100 dB 的共模抑制比，可以有效地抑制共模信號，放大差模信號［10］。

圖6 主動電極及測試 PCBFig. 6 Active electrode and test PCB

圖7 模擬前端及解決方案Fig. 7 Analog front-end and solution

3.3 心電研究

通過大量的試驗及調(diào)研，除了在胸部、四肢，在耳朵根部及頸部同樣可以采集到心電信號。由于衣物的影響，將測試位置選擇在胸部和四肢將增大心電采集的復雜度，然而，頭部、頸部通常裸露，便于進行心電采集，因而大大降低心電采集復雜度，簡化電生理眼鏡結(jié)構(gòu)。如圖 8所示，心電采集部位位于左耳根部、右耳根部和頸部。圖 9 為心電采集試驗結(jié)果。

表2 模擬前端性能指標Table 2 Performance index of analog front-end

圖8 心電采集試驗Fig. 8 Experiment for electrocardiogram acquisition

圖9 心電信號波形及心率Fig. 9 Electrocardiogram waveform and heart rate

3.4 腦 電

實驗采用美國 Biopac 公司的 MP150 系列設備進行腦電型號采集和簡單分析處理，試驗者為一名 24 歲健康女性，實驗在一個噪聲源較少的實驗室中進行。實驗參數(shù)設置：放大倍數(shù) 5 000，濾波器設置在 0.5～35 Hz。電極安放法：采用國際標準 10～20 電極法，選取其中 Fp1作為正極，一側(cè)乳突作為負極，另一側(cè)乳突作為參考電極接地。腦電電極安放點及腦電采集試驗分別如圖 10和圖 11 所示。

圖10 腦電電極安放位點Fig. 10 Position of electroencephalogram electrode installation

圖11 腦電采集試驗Fig. 11 Experiment of electroencephalogram acquisition

實驗分別對實驗者睜眼與閉眼兩種狀態(tài)下的腦電活動進行了采集，相應的腦電圖及其 FFT 功率譜如圖 12 所示。實驗結(jié)果表明，人在閉眼放松時，a 波會得到增強，睜眼時 a 波會被阻斷或者減弱?；诖私Y(jié)論，我們通過對腦電信號中 a 波頻率特征的提取，可以實現(xiàn)簡單的開關(guān)量控制。

圖12 睜眼與閉眼在 10 Hz 處的頻譜對比Fig. 12 Frequency spectrum contrast of opening and closing eye at 10 Hz

在后續(xù)實驗中，對 C3和 C4兩個位置同時做了腦電采集的實驗，通過預先的實驗設置，分別對實驗者在想象左右手運動時的腦電信號進行了采集。通過 μ 節(jié)律和 β 波相結(jié)合，選取合適的算法對數(shù)據(jù)進行了關(guān)鍵特征的提取與分類。再結(jié)合睜眼閉眼實現(xiàn)了在眼鏡上的多維度控制。

4 總 結(jié)

目前，國內(nèi)外已有多款智能眼鏡，以谷歌公司的 Google Glass、百度公司的 BaiduEye 為代表，通過集成多種傳感器、攝像頭、處理器，提升人類的感知能力。Google Glass 在傳統(tǒng)的眼鏡上增加攝像頭、顯示屏、處理器、GPS，可以實現(xiàn)拍照、收發(fā)短信、查詢天氣路況等功能；BaiduEye 則擺脫了傳統(tǒng)眼鏡結(jié)構(gòu)，采用手勢獲取指令，鎖定物品進行識別。

Google Glass 和 BaiduEye 盡管功能強大，但主要是擴展人類認知外部世界的能力。然而，本文提出的電生理眼鏡著眼于人體自身，通過獲取人體自身的生理信息實現(xiàn)健康監(jiān)測、意念控制。該電生理眼鏡采用高輸入阻抗主動電極免去涂抹導電膏增加實用性，通過模擬采集前端的濾波和放大，去除電生理信號中的干擾噪聲，提高了信噪比，還通過微控制器內(nèi)置的模數(shù)轉(zhuǎn)換器等資源降低了成本。此外，在心電、腦電方面，進行了一系列實驗，取得了一定的試驗成果，將對電生理眼鏡下一步的工作起到指導作用。

［1］ Nunez PL， Srinivasan R. Electric Field of the Brain： the Neurophysics of ECG ［M］. Oxford： Oxford University Press， 2006.

［2］ Hampton JR. The ECG Made Easy ［M］. New York：Churchill Livingstone， 2003.

［3］ Park JM， Hwang JR， Kin HJ. Prospects and analysis of technological trend to smart glass evolution ［J］. Journal of the Korea Management and Science， 2013， 15（3）：163-170.

［4］ 王曉韡， 石立臣， 呂寶糧. 干電極腦電采集技術(shù)綜述［J］. 中國生物醫(yī)學工程學報， 2010， 29（5）： 777-784.

［5］ Li HX， Zhang JY， Wang L. 5 mHz highpass filter with -80 dB total harmonic distortions ［J］. Electronics Letters，2012， 48（12）： 698-699.

［6］ 意法半導體. STM32F030 超值系列 ［OL］. ［2015-7-20］. http：//www.st.com/web/cn/catalog/mmc/FM141/ SC1169/SS1574/LN1826.

［7］ Lian Y， Yu JH. A low power linear phase digital FIR filter for wearable ECG devices ［C］ // 27th Annual International Conference of the Engineering in Medicine and Biology Society， 2005： 7357-7360.

［8］ Chien JRC， Tai CC. A new wireless-type physiological signal measuring system using a PDA and the bluetooth technology ［J］. Biomedical Engineering Applications Basis &Communications， 2005， 17（5）： 229-235.

［9］ Huang S， Zhang JY， Wang L. A 6.7 μW CMOS bioamplifier for active electrode with DC rejection ［C］ // 2013 IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference，2013： 1-4.

［10］ Zhang JY， Wang L. Multi-channel CMOS front-end IC for physiological signal acquisition ［C］ // IEEE International Symposium on Circuits and Systems， 2010.

An Electrophysiological Glasses Based on Independent Chipset

DU Leilei PENG Chao FANG Meixiu WANG Zhonghui WANG Lei
（ Shenzhen Key Lab for Low-cost Healthcare， Shenzhen Institutes of Advanced Technology， Chinese Academy of Sciences，Shenzhen 518055， China ）

An electrophysiological glasses based on independent chipset was proposed. It consisted of signal acquisition module， signal preprocessing module， microcontroller module and signal analysis module. Due to the high input impedance， active electrode， instead of conductive paste， was used as signal acquisition module， which could improve system availability. The signal preprocessing module took advantage of electrophysiological analog front-end to filter and amplify electrophysiological signal， thus removed interference and enhanced the signal to noise ratio. Cortex-M0 processor of stmicroelectronics was adopted as the microcontroller module for analog-to-digital conversion， analog front-end setup， and controlling of bluetooth module transceiver. The signal analysis module could realize digital filtering， feature extraction， and heart rate monitoring for electrophysiological signal. Based on this， experiments and signal analysis about neck electrocardiogram and brain electrical interaction were carried out.

analog front-end； neck electrocardiogram； brain electrical interaction

R 318.6

A

2015-04-25

2015-07-20

國家自然科學青年基金項目（61401454）；國家 863 計劃（2012AA02A604）；廣東省創(chuàng)新團隊（2011S013 GIRTF-LCH-T）；國家科技重大專項新一代寬帶無線移動通信網(wǎng)（2013ZX03005013）；廣東省科技計劃國際合作項目（2012B05020004）

杜雷雷，研究助理，研究方向為嵌入式系統(tǒng)；彭超，碩士，研究方向為生物醫(yī)學模擬集成電路設計；方美秀，碩士，研究方向為生物醫(yī)學模擬集成電路設計；王中輝，碩士，研究方向為嵌入式系統(tǒng)、腦電信號處理；王磊（通訊作者），研究員，研究方向為生物醫(yī)學系統(tǒng)芯片設計與應用、人體傳感器網(wǎng)絡，E-mail：wang.lei@siat.ac.cn。