FNS技术

2002年第16卷专刊测试技术学报Vol. 16 Mono 2002JOURNAL OF TEST AND MEASUREMENT TECHNOLOGYFNS技术章刚华周兆英刘冉王福根*(清华大学精密仪器系，北京100084解放军 总医院康复科*，北京100853)擒要本文介绍 了功能性神经肌肉电刺激(FNS)基本原理，针对的其中的几个关键问题，提出了研究的方案，并对FNS测控实验结果进行了分析。关键词FNS技术迭代学习算法特征优化简述随着生活水平提高，人们对身体健康和生活质量越来越关注,但衰老、疾病和意外伤害等因素引起的人体机能衰退和功能丧失却时时困扰着人们。衰老往往意味着人体各种器官的老化及人体机能的减弱，诸如，行动灵敏性下降，心脏起搏功能及呼吸功能减退，听力下降，甚至泌尿功能也会出现问题;同时，- -些疾病也会影响人体各功能，如脑溢血会造成失语或语言障碍，局部或全身神经肌肉瘫痪，而小儿麻痹后遗症则会使人产生错误的运动行为或丧失某些运动功能;此外，一一些意外也会对 人体功能造成巨大伤害，如车祸、工伤事故等会使人肢体瘫痪或截肢，意外损伤造成失明，失聪等。所有这些功能的衰退或丧失都会对给人们生活上带来极大不便，心理上带来巨大痛苦。因此,恢复与重建人体的衰退或丧失功能是目前摆在生物医学与工程界面前现实而迫切的问题。功能性神经肌肉电刺激(Functional Neuromuscular Stimulation: FNS)概念和手段的出现，开创神经肌肉功能恢复与重建的新思路，它模拟中枢神经对肌体的控制，人工产生电脉冲作用于肌体，使肌体产生生理性反应，从而达到功能恢复与重建的目的。功能性神经肌肉刺激技术及测控仪器属于仪器仪表、信号处理、控制理论、生物医学和人体工程学等多学科交叉的科技领域。主要适用于:由于神经或肌肉疾病造成的相关功能衰退或丧失的功能重建和恢复;肢体运动的机理分析与电生理分析诊断;运动医学研究;生物反馈控制应用等。如图1所示，FNS 涉及生物医学、人体工程学、仪器仪表、信号处理和控制理论等学科，交叉科技领域。其主要内容包括:神经肌肉功能恢复与重建系统研究;神经肌肉功能分析与诊断;功能恢复与重建的控制策略;临床实验研究等，FNS 测控技术中应考虑的因素有:个体适应性、鲁棒性、简便实用等。1系统组成与FNS技术想对应，完整的FNS系统包括刺激发生、运动信息采集、辅助器械以及与测控功能相适应的软件体系。FNS仪器系统平台由计算机、信号调理模块、刺激信号发生模块、安全保护模块、刺激器及肌电拾取器等部分组成，如图2所示中国煤化主动信息测量装置提TYHCNMHG*收稿日期: 2002-03-23938测试技术学报2002年6月取瘫痪病人的肌电信号和运动信息，经信号调理模块处理，再送入计算机实时地进行信号分析和控制规划，以确定刺激方案与参数，然后通过刺激信号发生模块，由刺激器作用于人体。该过程中，安全保护模块确保受试者的安全。FNS技术及测控仪器运动测量临床应用FNS仪器系统平台技术刺激控制策略|信号 分析识别与传感研究|精|刺生几|其使力安||确物电|肌|关它器电|和.模面||東言|信|电|肌|节运|恰|扩系|信王与|利号谢号|H|信|力|角|床|展.|号|角|化|生||激合动统度可信模闭特|参|机|运集|检|柏靠入||号式环|正|建|量则||量.|月成|测计|与|与测技|极发提|模技|研|| 矿大技|批生|划馈取方术|究| 究术放放术术技|技放控法|技大个术|书制术||术图1 FNS关键技术控制与刺激刺激信号刺激器映射模块发生模块操作员计算机安全保瘫痪病入(信号分析与处理、护模块或受试者控制规划等)报告生成运动参量(力、角速|运动状态信 |度、加速度等)息检测装置信号调理模块t肌电信号肌电拾取器+图2FNS仪器系统中国煤化工路。研制本系统将FNS与可测控的辅助器械相结合，开创了两套主要针对上肢肘关节的辅助器械，如图3所示，HCNM H G节测控研究，而右图中的器械改进设计为轻巧便携结构，侧重于应用。FNS技术939. 固定腕关节角位移传感器表面电极肌力传感器可调弹簧弹簧. 肌力传感器角度传感器图3肢体测控辅助系统2用于肢体运动测量 控制的高阶P型迭代自适应算法。所研制系统采用了开环和闭环控制两种策略。开环控制方法用于实际康复训练和治疗中，其刺激模式在医生指导下通过数次试验即可获得。闭环控制方法用于肢体运动轨迹的控制研究中。研究中提出了采用了高阶P型迭代学习，用于上肢肘关节运动的闭环控制。其具体控制算法如下，系统采用的PD+ILC的算法如下:Z(+()= z"()+ ke"()+ kei()+Fepe9()(1)其中Z(t)为控制器输出，i 为迭代次数,后是是学习增益，kp, kd是PD控制器的系数,e()= 0a()- 0(), 0(t)是实测角度，0d(t)是期望角度。当为0，上式即退化为PD控制。图4是对瘫痪病人的上肢的实际控制曲线。采用的参数为刺激电压60V，最大刺激脉宽83μ s,期望变化角度为30°，ILC 迭代增益为0. 02，ILC 比例系数为0.02，ILC微分系数为0. 015。上图为刺激脉宽输出，下图为期望运动轨迹(较平缓的细线)和实际运动轨迹。500* 1001500200”50中国煤化工图4迭代学CNMHG结果表明:采用迭代学习控制，算法简單，参数易调整，控制量变化平缓，轨940测试技术学报2002年6月迹跟踪精度高，比PD控制器有更好的控制效果。3表面肌电信号的特征提取和动作识别的数化方法通过对表面肌电信号进行特征提取和优化处理,在识别动作的精细程度和准确率上达到国际先进水平。输入信号f特征空间h优化特征Lg、输出响应空间XF空间2空间!下图5肌电信号处理 原理首先获取特定部位的肌电信号，如图| 5所示，再对其进行特征提取、模式分类与识别，进而可进行进一步的临床控制应用。共进行24例，其中典型一组7个(五男二女)年龄在22~ -30的白愿者。采用六对有电介质的氯化银碟形表面电极(直径8mm),均匀环布于受试者左前臂靠近肘部1/3处，每对电极之间的中心距为20mm。每个受试者要求作六个动作(握拳、伸常、曲腕、仲腕、拇抬内收、对指)，每个动作重复50次，实验时未对动作的幅度和力度作过多限制，只要求近可能-致。采用AR和本研究所提的时频物理参数法分别提取其特征参数，并采用正交投影法对特征参数进行进一步处理,采用距离测度的方法进行分类。结果见下表。表1动作模式识别率表(%)ABDEG平均术处理93.5688.4481.5686.2283.5691.3388.0087.52投影法100993399.7899.1199.3399.56986799.4084.4479.7892.4487.5679.5684.0075.5683.91投彬法从结果看，在对获取特征不作处理的情况卜，AR的动作识别率耍高于本研究所提出的时频参数特征法，但经投影法处理后，两种特征提取方法的识别率均有人幅提高，本研究所提的特征提取方法在七个人的动作识别中，可使识别率达到100%。 进一步研究表明，在特征维数降低的情况下，其识别率也非常高。这表明，该方法对肌电特征提取效率要高于AR模型法，同时，投影处理方法的成功应用，说明了对提取特征作后续处理在方法学上的价值。4小结改善人体失调功能，实现肌体功能重建是现代康复I程的重要发展方向。近年来，以恢复瘫痪肌体功能为目标的功能性神经肌肉刺激(FNS)技术受到生物医学界的特别关注。在过去三十年中，各国在电极及其使用方式、中国煤化工肉骨骼动力学模型以及肢体运动控制方法等方面进行了大量的研MHCNMHG技术已成为生物医学中一个重要的研究领域。FNS技术94|多考文献[1]窦惠芳, Aini shetAsres,张毓笠,和静彬，FNS的研究方向与现状，生物医学工程学杂志1997 年01期[2]鄢达来周兆英,熊沈蜀，特征优化在表面肌电模式识别中的作用,北京生物医学工程2001年02期The technology of FNSZhang Ganghua, Zhou Zhaoying, Liu Ran, Wang Fugen*(Department of Precision Instruments, Tsinghua University, Beijing 100084，*Rehabilitation Institute, 301Hospital, Bejing, 100853)AbstractThe principle of Functional Neuromuscular Stimulation (FNS) is introduced inthis article. Our researches for some key problems are described, and the results ofmeasurement and control are also analysed.Key wordsFNS; Iterative learning Control Method; Character Optimization中国煤化工MYHCNMHG