基于MEMS的帕金森病震顫實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)*

郄劍文，賈方秀，魯鵬威

（南京理工大學(xué) 智能彈藥技術(shù)國(guó)防重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210094）

基于MEMS的帕金森病震顫實(shí)時(shí)評(píng)估系統(tǒng)*

郄劍文，賈方秀，魯鵬威

（南京理工大學(xué) 智能彈藥技術(shù)國(guó)防重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210094）

針對(duì)如何全面、客觀地提取出帕金森病人震顫信息的問(wèn)題，構(gòu)建了一套基于MEMS慣性傳感器的帕金森病震顫實(shí)時(shí)分類與量化評(píng)估系統(tǒng)。將3組慣性傳感器單元（IMU）分別固定在被測(cè)對(duì)象的大腿、胸腔和手腕上，上位機(jī)中基于LabVIEW平臺(tái)設(shè)計(jì)特定的算法實(shí)現(xiàn)對(duì)4種特定人體姿態(tài)的識(shí)別及震顫信號(hào)的分析，提取特征參數(shù)。設(shè)計(jì)了二叉決策樹(shù)特征分類器，利用特征信號(hào)對(duì)分類器進(jìn)行特征訓(xùn)練。算法驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)針對(duì)4種特定人體姿態(tài)和兩種震顫狀態(tài)具有較高的識(shí)別率，震顫評(píng)估參數(shù)具有一定的合理性，能夠輔助醫(yī)生給出更加客觀的診斷結(jié)論。

震顫評(píng)估；帕金森?。籑EMS；分類器設(shè)計(jì)

0　引言

帕金森?。≒arkinson 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(guò)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(guó)外，出現(xiàn)了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、壓力測(cè)試以及慣性器件的帕金森病診斷系統(tǒng)?；谟?jì)算機(jī)視覺(jué)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(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控與評(píng)估。而德國(guó)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(guò)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(guò)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(cè)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(cè)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(wú)線發(fā)送及接收端均選用NORDIC公司NRF24L01無(wú)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(cè)量與采集，各個(gè)子系統(tǒng)單元之間互不影響，并通過(guò)各自無(wú)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。

圖1　震顫監(jiān)測(cè)系統(tǒng)示意圖

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(cè)對(duì)象佩戴慣性單元時(shí)，可以認(rèn)為慣性傳感器與被測(cè)對(duì)象頻率是一樣的，所以編輯程序?qū)⒓铀俣扔?jì)測(cè)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。

圖2　慣性單元原理框圖

上述參數(shù)的值及量程可以達(dá)到系統(tǒng)的測(cè)量要求，并且擁有較低的能耗。慣性加速度計(jì)和陀螺儀測(cè)到的信號(hào)通過(guò)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(wú)線收發(fā)芯片發(fā)送端并通過(guò)ISM頻段發(fā)送給芯片接收端，設(shè)置無(wú)線接收芯片為三數(shù)據(jù)通道并通過(guò)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(wú)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(lái)。

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(cè)量噪聲的比例，需要對(duì)慣性傳感器的原始測(cè)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(cè)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(xiě)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(guò)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(xiě)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。

2.24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(wú)動(dòng)作”、“站立上肢有動(dòng)作”、“坐上肢無(wú)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。

圖3　靜止與動(dòng)作狀態(tài)手腕處特征參數(shù)曲線

“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(cè)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(guò)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(guò)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(shù)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。

圖4　“站”與“坐”姿態(tài)大腿處特征參數(shù)曲線

表1　分類器參數(shù)

圖5　分類算法流程圖

4　量化評(píng)估算法

休息性震顫信息提取過(guò)程中，通過(guò)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(guò)試驗(yàn)確定。

動(dòng)作性震顫嚴(yán)重程度 MTS(Move-Tremor-Severity)通過(guò)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(lái)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。

圖6　震顫評(píng)估算法流程圖

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(yǔ)言的形式寫(xiě)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(wú)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(guò)大量的樣本數(shù)據(jù)來(lái)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。

圖7　IMU模塊及試驗(yàn)圖

表2　試驗(yàn)結(jié)果

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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A real-time system based on MEMS to evaluate tremor in Parkinson′s disease

Qie Jianwen，Jia Fangxiu，Lu Pengwei
(Ministerial Key Laboratory of Intelligent Ammunition，Nanjing University of Science and Technology，Nanjing 210094，China)

In order to extract the tremor information comprehensively in patients with Parkinson′s disease and assist doctors to give more scientific clinical diagnosis conclusion，a real-time system based on MEMS to aid clinical classification and quantification of tremor in Parkinson’s disease is established.Three sets of Inertial Measurement Units(IMU)are proposed to be fixed on the object's thigh,chest and wrist.A series of algorithms based on LabVIEW platform in the computer are introduced to identify four kinds of human gestures,achieve the analysis of the tremor signal and extract the character parameters.These parameters are used to design and train a binary decision tree classifier.The algorithm verification test shows that the system has good recognition rate for static posture and tremor type and the tremor evaluation parameters are reasonable.

tremor evaluation；Parkinson′s disease；MEMS；classifier design

TN492

A

10.16157/j.issn.0258-7998.2016.02.011

國(guó)家自然科學(xué)基金（61201391）

（2015-10-13）(

2015-05-17)

郄劍文（1992-），通信作者，男，碩士，主要研究方向：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，E-mail：qiejianwen55@163.com。

賈方秀（1980-），女，工學(xué)博士，講師，主要研究方向：MEMS慣性傳感器電路設(shè)計(jì)、IMU姿態(tài)測(cè)量。

魯鵬威（1993-），男，碩士，主要研究方向：模式識(shí)別技術(shù)。

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.