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(lèi)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),。基于計(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。
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(lèi)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,。
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,。
2.2 4種特定人體姿態(tài)特征分析
帕金森病人震顫類(lèi)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(lèi)。
為了判斷人體上肢是否有動(dòng)作,，本文采用了人類(lèi)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(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(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)器，分類(lèi)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(lèi)器的性能,。分類(lèi)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(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(mén)，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。
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(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)算法以G語(yǔ)言的形式寫(xiě)入到人體姿態(tài)及震顫分類(lèi)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(lèi)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(lèi)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,。
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(lèi)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(lèi)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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