用于治疗睡眠呼吸暂停综合症的机器人设备系统及其实现方法

摘要

本发明公开了一种用于治疗睡眠呼吸暂停综合症的机器人设备系统，包括安装在人体上用于检测人体脑电信号的脑电信号检测模块，用于处理脑电信号的信号处理模块，所述脑电信号检测模块与信号处理模块通过传输线路连接；其特征在于所述系统还包括接受信号处理模块的处理结果进行操作的机器人操作模块，所述机器人操作模块包括识别人体电刺激部位的识别装置、根据识别结果控制机器人机械手进行操作的控制装置。该系统能够使用脑电信号来检测睡眠状态下人是否发生了睡眠呼吸暂停，并据此控制机器人移近人体，对人体施加电刺激以解除睡眠呼吸暂停症状。该系统使睡眠呼吸暂停综合症治疗情况可控；而且不会对患者的睡眠情况产生干扰。

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于治疗睡眠呼吸暂停综合症的脑机接口的机器人设备系统，具体涉及一种根据检测的脑电信号驱动控制的机器人监测治疗系统，它检测睡眠状态下人的脑电信号，提取睡眠呼吸暂停的特征信息，以此信息驱动机器人移近人体，并施加电刺激，可以解除睡眠呼吸暂停症状，改善病人的睡眠质量，防止睡眠过程中的突发死亡事件。

背景技术

睡眠呼吸暂停综合征(Sleep Apnea Syndrome，SAS)是以睡眠中呼吸反复停顿为特征的一类疾病。据估计，我国目前有该类患者3000万～5000万。正常人睡眠是由浅入深，且只有深睡眠才能消除疲劳，保持白天头脑清醒，而睡眠呼吸暂停综合征患者由于频繁出现呼吸暂停，经常从睡眠中憋醒，很少能进入深睡眠期。因此，睡眠呼吸暂停常导致夜间憋醒、白天嗜睡、头昏乏力、记忆力减退和工作状态不佳，此外，该病症还能够引起高血压、冠心病、心肌梗死、肺动脉高压、肺心病、老年痴呆以及由于睡眠不足导致的个性混乱和其他心理性的问题。鼻腔、口腔以及上呼吸道阻塞(尤其是功能性阻塞或狭窄)都可以引起SAS发生，其中下垂软腭或后坠舌根等软组织堵塞较为常见，随着上气道阻塞所致呼吸暂停时间的延长，引起血液氧分压降低和二氧化碳分压升高，严重影响睡眠质量，甚至会危及生命安全。因此SAS疾病的治疗或干预是非常必要的。

常规医学治疗方法(如手术或药物治疗)对该病效果较差，目前尚无有效的药物用于该病症的治疗，手术方法通常只能部分减轻病症，并且手术的后果往往也不可预测。

持续气道正压通气是目前治疗睡眠呼吸暂停综合征的首选方案。大部分睡眠呼吸暂停发生的关键在于上气道的阻塞，应用持续气道正压通气治疗睡眠呼吸暂停的主要原理就是通过给上气道局部施加一个适当的压力，以防止其塌陷。持续正压通气装置是个小型的空气压缩机，通过软管与鼻面罩相连接。当患者入睡时，将面罩戴好，并将机器打开，后者送出设定的正压气流，通过鼻腔进入咽部，利用通气提供的正压，维持患者上呼吸道软组织的开放从而保持气道通畅。目前国内外已有多种该类治疗仪。该设备的主要缺点是：1)虽然设备能够有效地控制SAS，但由于使用时必须整个晚上以固定的方式固定于患者头部，因此给患者带来很多不便，甚至影响睡眠过程，致使很多患者无法接受这种治疗；2)由于患者需要长时间正压通气，可能增加心血管系统的负荷，特别是合并心脏疾病存在心功能不良时。因此，该方法对合并心脏病的SAS患者不宜使用。3)有些“轻度”SAS患者，由于呼吸暂停频率不高且病人嫌麻烦，现在多不主张使用该设备，但他们在饮酒、劳累后仍会出现“严重”呼吸暂停，甚至危及生命。

最近有学者报道，舌下神经电刺激消除上呼吸道阻塞也是一种有希望的SAS治疗方法。John Hopkins大学一个团队的研究表明，电极植入式单侧舌下神经刺激能够完全消除上呼吸道的阻塞，同时又不会惊醒病人，国内胡良冈等对无创经皮电刺激舌下神经也作了较好的工作，他们认为，电刺激治疗SAS的效果与刺激电流特征(波形、频率等)有很大关系，并证明该方法对阻塞型SAS效果显著。

睡眠呼吸暂停的主要特征是胸部呼吸运动存在，但没有呼吸气流。可以通过检测睡眠过程中心电、胸部呼吸运动、血氧饱和度、呼吸气流等生理参数并进行相关特征提取后判断是否发生了睡眠呼吸暂停。检测睡眠过程中的生理指标已经是比较成熟的技术，目前已经有多家公司生产相应的产品。考虑一般检测设备传感器不容易固定、检测装置影响人体正常活动等因素，人们还发展了穿戴式的监护系统。呼吸暂停的判断标准为睡眠状态下10s时间内没有呼吸气流或血氧饱和度显著下降。一般采用多导睡眠图仪监测，但该方法设备电极连接复杂，价格也较贵。实际应用时，有学者使用单纯血氧饱和度的方法检测SAS，该方法使用简单，价格便宜，但其准确性不高。

目前已经有很多用脑电信号检测预防癫痫病的研究，但是还没有关于用其检测SAS的研究。本项目考虑将脑电信号用于SAS的检测，提取病人睡觉时的脑电信号，进行特征提取和识别。

医疗机器人是近年来发展较快的一个领域，由于其定位准确、快速、可连续工作等优点，机器人已经能够被用于许多种类的外科手术。医疗机器人中，视觉传感、立体定位等都是其关键技术，国内已经构建了精度较高的神经外科手术机器人系统，台湾交大研发家用护理机器人ROLA，配戴有雷达测距仪，可侦测辨识室内家具位置，行走过程自动避开，在听到主人命令后能够由人脸追踪和检测功能辨识主人身份和所在位置，通过主人身上配戴的实时人体辨识系统，ROLA可追踪检测主人意外跌倒等意外，立即感赶到主人旁，自动透过无线网络系统或3G手机，发出求救信号，并传输现场影像到家人手机上。本发明基于以上技术而来。

发明内容

本发明目的在于提供一种用于治疗睡眠呼吸暂停综合症的机器人设备系统，解决了现有技术中缺乏睡眠呼吸暂停综合症患者的治疗手段和设备等问题。

为了解决现有技术中的这些问题，本发明提供的技术方案是：

一种用于治疗睡眠呼吸暂停综合症的机器人设备系统，包括安装在人体上用于检测人体脑电信号的脑电信号检测模块，用于处理脑电信号的信号处理模块，所述脑电信号检测模块与信号处理模块通过传输线路连接；其特征在于所述系统还包括接受信号处理模块的处理结果进行操作的机器人操作模块，所述机器人操作模块包括识别人体电刺激部位的识别装置、根据识别结果控制机器人机械手进行操作的控制装置。

优选的，所述脑电信号检测模块为设置在人体脑部表面进行采集脑电信号的多通道脑电采集放大装置。

优选的，所述信号处理模块为PC微机，所述PC微机通过小波分解进行脑电信号的特征提取，并通过BP神经网络方法对脑电的特征信号进行模式识别并通过蓝牙传输识别结果给机器人操作模块。

优选的，所述机器人操作模块包括机器人主控制器，所述机器人主控制器分别接受信号处理模块传递的脑电信号处理结果、识别装置的识别结果和机械手操作结果，并对相应结果作出反馈。

优选的，所述识别装置包括安装在机器人上的摄像头，所述摄像头接受周围环境和人体电刺激部位的信息并通过视觉模块控制器与机器人主控制器连接；所述机器人主控制器分别驱动机器人驱动轮移动和机器人机械手移动。

优选的，所述机器人操作模块还包括超声传感器，所述超声传感器通过感知周围环境的信息并通过超声模块处理器与机器人主控制器连接反馈。

优选的，所述机器人驱动轮为电机驱动模块控制的驱动轮电机驱动，所述机器人主控制器连接控制电机驱动模块；且接受驱动轮电机的速度反馈；所述机器人机械手为机械手电机驱动器控制的机械手关节电机驱动，所述机器人主控制器连接控制机械手电机驱动器且接受机械手关节电机的位姿反馈。

优选的，所述人体电刺激部位为颈部刺激点的贴片部位。

本发明的另一目的在于提供一种机器人设备系统的实现方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：

(1)采用脑电信号检测模块采集放大人体睡眠呼吸暂停综合症发作时产生的脑电信号；并通过信号处理模块对脑电信号的特征提取和模式识别，并将识别结果传输给机器人操作模块；

(2)机器人操作模块的主控制器接受到蓝牙传送的信号后启动识别装置和超声传感器，所述识别装置搜索人体电刺激部位，并通过视觉模块控制器进行图像处理和目标定位，将视觉信息传送到主控制器上；所述超声传感器识别行走路径上的路障信息；

(3)机器人操作模块主控制器对视觉信息和超声路障信息进行信息融合，通过自主导航算法和视觉跟踪寻位算法，控制驱动轮驱动前进至人体附近，所述主控制器控制机械手驱动模块驱动机械手对人体电刺激部位施加电刺激。

优选的，所述的脑电信号模式包括睡眠呼吸暂停综合症的发作状态模式和正常状态模式；所述脑电信号放大是通过放大器硬件进行45Hz低通滤波、50Hz陷波滤波预处理来实现的；所述驱动轮是通过驱动轮电机驱动；所述驱动轮电机上的编码器将电机的实时速度反馈回主控制器，对驱动轮电机进行闭环控制。

更为具体的，其机器人设备系统由脑电测量放大器、PC机、颈部刺激点的贴片、安装在机器人上的摄像头、超声传感器、主控制器及视觉模块控制器、超声模块控制器、电机驱动模块、机械手电机驱动器、驱动轮电机、关节电机、驱动轮、刺激电极组成。

而其具体的实现方法，包括下列步骤：

(1)人在睡眠呼吸暂停综合症发作的时候，产生相应的脑电信号；

(2)采用专用脑电测量放大器对这种脑电信号进行采集和放大；

(3)在PC机上进行脑电信号的的特征提取和模式识别，并将识别结果通过蓝牙发送出去。

(4)机器人主控制器接受到蓝牙传送的信号，进行启动。各个模块开始工作。

(5)摄像头搜索到贴片的位置，视觉模块控制器进行图像处理和目标定位，将信息传送到主控制器上。

(6)超声模块开始工作，进行相应的避障。

(7)主控制器对视觉信息和超声信息进行信息融合，通过自主导航算法和视觉跟踪找位算法，发出对驱动轮和机械手的驱动模块的控制信息。

(8)控制机器人根据相应的控制信息移动到病人的附近，带有刺激电极的机械手对病人施加电刺激，解除病状。

在机器人移动过程中，电机上的编码器将电机的实时速度反馈回控制器，以便对电机进行闭环控制。同样，机械臂在移动过程中，通过位置传感器等将位姿信息反馈回控制器。

上述步骤(1)中脑电代表的相对应的模式包括睡眠呼吸暂停综合症的发作和正常状态两个。

上述步骤(2)中，由于脑电信号属于微弱信号，采用专用脑电采集放电装置采集脑电信号，并通过放大器硬件进行45Hz低通滤波、50Hz陷波滤波预处理，然后通过USB接口将采集到的预处理脑电信号传送给PC机。

上述步骤(3)中采用小波分解进行脑电信号的特征提取，采用BP神经网络方法对脑电的特征信号进行模式识别；

上述步骤(3)中对正常状态和睡眠呼吸暂停综合症发作状态两个模式进行识别。

上述步骤(3)中的识别结果通过蓝牙模块传送到机器人的主控制器。

上述步骤(4)中的主控制器核心由Sumsung2440ARM开发板和Linux操作系统组成。

上述步骤(5)中的摄像头为两个，为双目识别。

上述步骤(5)中视觉模块的控制器核心为DM642DSP芯片。

上述步骤(6)中的超声传感器为机器人周围一圈8个。

上述步骤(8)中机器人为双电机驱动控制。

上述步骤(8)中刺激电极为直接连接在机械臂上的。

相对于现有技术中的医疗设备方案，本发明的优点是：

1.本发明的技术方案中通过设置机器人操作模块，通过脑电信号检测模块、信号处理模块的信号传输使患者发生睡眠呼吸暂停综合症时的情况可控，可以用于不同程度的睡眠呼吸暂停综合症患者的治疗；而且由于采用机器人操作模块的机械手对人体电刺激部位进行刺激治疗，不会对患者的睡眠情况产生干扰。

2、本发明的优选技术方案中采用PC微机对多通道脑电采集放大装置采集放大的脑电信号进行采集，通过放大器硬件进行，采用45Hz低通滤波、50Hz陷波滤波预处理，从而使脑电信号的处理更为准确迅速，也提高了睡眠呼吸暂停综合症患者睡眠状态的判断准确度。

3、本发明的优选技术方案中通过在颈部刺激点设置贴片，机器人在接受到PC微机的模式匹配结果后根据结果的睡眠状态作出相应动作；当睡眠状态良好时，机器人不做任何动作；当睡眠状态进入异常时，机器人的识别装置如摄像头、以及超声传感器均启动，了解贴片的位置、路障情况以及周围环境情况。机器人通过自主导航算法和视觉跟踪寻位算法步进到患者附近进行电刺激贴片完成治疗工作。通过机器人这些的判断和动作，提高了患者的安全性。

综上所述，本发明提供一种能够使用脑电信号来检测睡眠状态下人是否发生了睡眠呼吸暂停，并据此控制机器人移近人体，对人体施加电刺激以解除睡眠呼吸暂停症状的系统。

附图说明

下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：

图1为本发明实施例机器人设备系统的结构示意图；

图2为脑电极的放置图；

图3为机器人操作模块中机械手电机的继电器控制电路图；

图4为机器人操作模块中机械手本体五个关节电机及其控制框图；

图5为机器人操作模块中识别装置工作流程图。

具体实施方式

以下结合具体实施例对上述方案做进一步说明。应理解，这些实施例是用于说明本发明而不限于限制本发明的范围。实施例中采用的实施条件可以根据具体厂家的条件做进一步调整，未注明的实施条件通常为常规实验中的条件。

实施例如图1，该用于治疗睡眠呼吸暂停综合症的机器人设备系统，包括安装在人体上用于检测人体脑电信号的脑电信号检测模块，用于处理脑电信号的信号处理模块，所述脑电信号检测模块与信号处理模块通过传输线路连接；所述系统还包括接受信号处理模块的处理结果进行操作的机器人操作模块，所述机器人操作模块包括识别人体电刺激部位的识别装置、根据识别结果控制机器人机械手进行操作的控制装置。

脑电信号检测模块为设置在人体脑部表面进行采集脑电信号的多通道脑电采集放大装置。所述信号处理模块为PC微机，所述PC微机通过小波分解进行脑电信号的特征提取，并通过BP神经网络方法对脑电的特征信号进行模式识别并通过蓝牙传输识别结果给机器人操作模块。

机器人操作模块包括机器人主控制器，所述机器人主控制器分别接受信号处理模块传递的脑电信号处理结果、识别装置的识别结果和机械手操作结果，并对相应结果作出反馈。所述识别装置包括安装在机器人上的摄像头，所述摄像头接受周围环境和人体电刺激部位的信息并通过视觉模块控制器与机器人主控制器连接；所述机器人主控制器分别驱动机器人驱动轮移动和机器人机械手移动。所述机器人操作模块还包括超声传感器，所述超声传感器通过感知周围环境的信息并通过超声模块处理器与机器人主控制器连接反馈。

机器人驱动轮为电机驱动模块控制的驱动轮电机驱动，所述机器人主控制器连接控制电机驱动模块；且接受驱动轮电机的速度反馈；所述机器人机械手为机械手电机驱动器控制的机械手关节电机驱动，所述机器人主控制器连接控制机械手电机驱动器且接受机械手关节电机的位姿反馈。所述人体电刺激部位为颈部刺激点的贴片部位。

如图2所示，按照10-20国际标准电极放置法放置电极，使用专用的多通道脑电采集放大装置采集脑电信号，并利用放大器硬件做45Hz低通滤波、50Hz陷波滤波预处理。预处理完的脑电信号通过USB接口传送到PC机。

PC机得到脑电信号后，采用小波分解进行脑电信号的特征提取，采用BP神经网络方法对脑电的特征信号进行模式识别，识别结果如表1所示，包含了2种模式；然后通过蓝牙将识别结果传送到机器人的主控制器上。

表1识别结果

如图3所示为机械手电机的继电器控制方式，分别从a、b两端输入不同的高低电平，即改变电机的极性就可以实现电机的正反转控制。每个自由度都使用同样的电机和驱动控制方式，如图4所示，5个自由度和电机共需要10个控制信号电平、10个继电器和相应的功率放大芯片。

在机械手运动的同时，机械臂上的位置传感器和编码盘对机械手的位姿进行反馈。在机器人移动过程中，电机上的编码器将电机的实时速度反馈回控制器，以便对电机进行闭环控制。

该系统的实现方法，包括下列步骤：

(1)人在睡眠呼吸暂停综合症发作的时候，产生相应的脑电信号；其中脑电信号代表的相对应的模式包括睡眠呼吸暂停综合症的发作和正常状态两个。

(2)采用专用脑电测量放大器对这种脑电信号进行采集和放大；采用专用脑电采集放电装置采集脑电信号，并通过放大器硬件进行45Hz低通滤波、50Hz陷波滤波预处理，然后通过USB接口将采集到的预处理脑电信号传送给PC机。

(3)在PC机上进行脑电信号的的特征提取和模式识别，并将识别结果通过蓝牙发送给机器人主控制器。进行模式识别的方法是采用小波分解进行脑电信号的特征提取，采用BP神经网络方法进行模式识别；识别状态包括正常状态和睡眠呼吸暂停综合症发作状态两个模式。

(4)机器人主控制器接受到蓝牙传送的信号，进行启动。各个模块开始工作。主控制器核心由Sumsung2440ARM开发板和Linux操作系统组成。

(5)摄像头搜索到贴片的位置，视觉模块控制器进行图像处理和目标定位，将信息传送到主控制器上，为双目识别的两个摄像头，视觉模块的控制器核心为DM642DSP芯片。

(6)机器人周围一圈设置8个超声传感器，超声模块开始工作，进行相应的避障。

(7)主控制器对视觉信息和超声信息进行信息融合，通过自主导航算法和视觉跟踪找位算法，发出对驱动轮和机械手的驱动模块的控制信息。

(8)控制机器人根据相应的控制信息移动到病人的附近，带有刺激电极的机械手对病人施加电刺激，解除病状。机器人采用双电机驱动控制，刺激电极直接连接在机械臂上的。

上述实例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人是能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。