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1、(10)申请公布号 CN 103690281 A (43)申请公布日 2014.04.02 CN 103690281 A (21)申请号 201410003276.5 (22)申请日 2014.01.04 A61F 2/62(2006.01) A61F 2/72(2006.01) (71)申请人 张江杰 地址 410327 湖南省长沙市浏阳市龙伏镇柘 庄村柘庄片新张组 295 号 (72)发明人 张江杰 (74)专利代理机构 长沙市融智专利事务所 43114 代理人 潘传军 (54) 发明名称 一种脑电波控制假肢系统 (57) 摘要 本发明公开了一种脑电波控制的假肢系统， 该系统由处理执行部分。
2、对脑电波数据获取过滤部 分输入的脑电波数据进行处理， 并输出数据至镶 嵌在假肢内的多个微型舵机， 实现对假肢动作的 控制。 本发明采用可测参数作为数据来源， 对数据 进行处理后作为假肢舵机的控制动作信号， 这种 “拟制” 信号的使用及其处理方法， 使得脑电波控 制的假肢系统能够真正得以实现， 而且经过12 周左右的训练周期后， 基本能够完成正常人所能 完成的动作。使得脑电波控制的假肢系统能够真 正得以实现， 给予了残疾患者一个崭新人生， 不再 为肢体残缺而无法正常生活工作而担心， 大大缩 小了假肢与真实肢体的差距， 本发明在假肢中是 一项革命性的突破。 (51)Int.Cl. 权利要求书 1 。
3、页 说明书 5 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书1页 说明书5页 (10)申请公布号 CN 103690281 A CN 103690281 A 1/1 页 2 1. 一种脑电波控制的假肢系统， 其特征在于， 该系统包括 ： A. 脑电波数据获取过滤部分 ： 通过两个电极， 一个位于前额， 另一个位于耳垂， 采集脑 电波信息至脑电波设备 thinkgear， 每秒检测一次， 并生成、 储存 、 、 、 波的数值化 参数和 “注意力” 、“放松度” 两个 eSenseTM的数值化参数 ； B. 处理执行部分， 对由 A 部分输入的脑电波数据进行处理， 并。
4、输出数据至镶嵌在假肢 内的多个微型舵机， 实现对假肢动作的控制， 包括如下工作步骤 ： 第一步 ： 在 A 部分生成的即时参数值中， 任选 2 个参数的数值与预存的阀值进行比对， 未达到阀值的即时参数值储存， 达到或超过阀值的即时参数值 X1、 X2被选取做下步处理 ； 第二步 ： 取 X1、 X2的平均值标记为 X ； 第三步 ： 调取即时参数值X1、 X2前一秒的对应参数值， 取其平均值标记为Z， 即时参数值 为初始数值时 Z 为 0， X 与 Z 的差值标记为 D， D 除以可调节的时间系数 E， 得到舵机完成动 作时间为 D/E 秒 ； X 与所述阀值的差值为 F， 得到舵机转动度数为。
5、 F 度， 传输指令至舵机 ： 动 作时间 D/E 秒、 转动度数 F 度， 舵机执行动作。 2.如权利要求1所述的一种脑电波控制的假肢系统， 其特征在于， 所述B部分的工作步 骤第三步中还包括如下防颤抖功能步骤 ： 1） . 所述差值 D 大于 5， 发送新动作指令至舵机执行， D 不大于 5 再进行下述 2） 的判 断 ； 2） . 调取即时参数值 X1、 X2前一段时间的对应参数值， 取对应时点的两参数值的平均值 得到若干平均值组成的 Y 数组， 标记为 Y1 Yn; 3） .Y 数组的 Y1 Yn数值呈上升或下降趋势， 而且 X 的值符合该趋势， 则即使此时 Z 与 X 对比差值不大于。
6、 5， 也将发送新动作指令至舵机执行 ； 差值不大于 5， 而且不符合上述情 况， 则不发送新动作指令， 舵机保持当前动作。 权 利 要 求 书 CN 103690281 A 2 1/5 页 3 一种脑电波控制假肢系统 技术领域 0001 本发明涉及一种脑电波直接控制的机械假肢系统。 背景技术 0002 假肢， 也称 “义肢” ， 指人造肢体， 用来取代肢体的功能障碍 （不论暂时性或永久 性） ， 或是用来掩饰肢体伤残。供截肢者使用以代偿缺损肢体部分功能的人造肢体， 有上肢 假肢和下肢假肢。多用铝板、 木材、 皮革、 塑料等材料制作， 其关节采用金属部件， 现在假肢 界主流是钛合金和碳素纤维材。
7、料。传统假肢只能用做装饰， 而不能真正给患者一个实用的 肢体。 0003 EEG 为脑电图简称， 根据现有脑神经生理学 EEG 产生机制的研究， EEG 信号起源 于一个高度的非线性系统， 不仅在中枢神经系统每个分层发现许多的反馈环路， 而且单个 神经元自身也表现出高度非线性因素。在神经细胞膜上可以观察到混沌行为， 神经放电 转化遵循分叉规律， 而混沌和分叉行为属于非线性科学的范畴。因此 EEG 信号是大量神 经细胞的非线性耦合， 是一个高度非线性多单元连接的复合体， EEG 活动具有确定性混沌 （deterministic chaos） 特性， 大脑是复杂、 自组织 （self-organi。
8、zation） 的非线性动力学 系统。 0004 现有较为成熟的脑电波检测装置是来源于 neurosky（神念科技） 公司， 其产品应 用如 necomimi、 Mindflex 意念控制游戏设备等。其总部位于美国硅谷， 并在香港， 伦敦， 首 尔， 台北， 东京， 及无锡拥有分公司。该装置集成了脑电信号的采集、 滤波、 放大、 A/D 转换、 数据处理及分析等功能， 其高性能生物传感芯片可以检测到人的脑电波并将其转化成机器 可以识别的数字信号实现人机交互。 其输出包括数字化的原始脑电波数据， 输出频率512Hz （每秒 512 个数据包 )， 还可输出 、 、 、 、 波的 EEG 参数和 。
9、“注意力” 、“放松度” 两 个 eSenseTM参数 (eSenseTM参数为 thinkgear 设备输出参数 )， 输出频率为 1Hz。各参数的 基本概念见下表 ： 0005 脑电波类型频率范围精神状态 Delta0.1Hz-3Hz深度睡眠， 非快动眼睡眠， 无意识 Theta4Hz-7Hz直觉的、 创造性的， 回忆的， 幻想的， 想象， 浅睡 Alpha8Hz-12Hz放松， 但不困倦， 安静， 有意识 Low Beta12Hz-15Hz运动感觉节律， 放松仍可集中注意力， 有协调性 Midrange Beta16Hz-20Hz思考， 对于自我和周围环境意识清楚 说 明 书 CN 10。
10、3690281 A 3 2/5 页 4 High Beta21Hz-30Hz机警、 激动 0006 中国发明专利文献CN 102309365 A公开了一种 “一种可穿戴的脑控智能假肢” ， 包 括可穿戴式脑电信号检测传感器装置， 布置在人头部的皮肤干电极、 可穿戴式脑电信号采 集放大装置、 可穿戴式脑电信号识别装置、 可穿戴式智能假肢驱动控制装置、 智能假肢的感 知装置。该发明声称实现了脑电检测识别的穿戴式检测与计算， 并结合智能感知技术对假 肢实现了精密自适应的智能控制， 可以直接穿戴在人体进行使用， 避免了肌电控制的不足， 提高了假肢动作的效率与精度。但是， 该文献中所提出的 “意图识别”。
11、 及其 “视觉反馈” 等 核心概念都只有概念而缺乏具体介绍， 实际上现有技术也难以完成， 导致其技术方案缺乏 可行性。 发明内容 0007 为了解决上述弊端， 本发明所要解决的技术问题是， 提供一种脑电波控制的假肢 系统， 为了解决上述技术问题， 本发明采用的技术方案是， 一种脑电波控制的假肢系统， 该 系统包括 ： 0008 A. 脑电波数据获取过滤部分 ： 通过两个电极， 一个位于前额， 另一个位于耳垂， 采 集脑电波信息至脑电波设备 thinkgear， 每秒检测一次， 并生成、 储存 、 、 、 波的数 值化参数和 “注意力” 、“放松度” 两个 eSenseTM的数值化参数 ； 00。
12、09 B. 处理执行部分， 对由 A 部分输入的脑电波数据进行处理， 并输出数据至镶嵌在 假肢内的多个微型舵机， 实现对假肢动作的控制， 包括如下工作步骤 ： 0010 第一步 ： 在 A 部分生成的即时参数值中， 任选 2 个参数的数值与预存的阀值进行 比对， 未达到阀值的即时参数值储存， 达到或超过阀值的即时参数值 X1、 X2被选取做下步处 理 ； 0011 第二步 ： 取 X1、 X2的平均值标记为 X ； 0012 第三步 ： 调取即时参数值X1、 X2前一秒的对应参数值， 取其平均值标记为Z， 即时参 数值为初始数值时Z为0， X与Z的差值标记为D， D除以可调节的时间系数E， 得。
13、到舵机完成 动作时间为 D/E 秒 ； X 与所述阀值的差值为 F， 得到舵机转动度数为 F 度， 传输指令至舵机 ： 动作时间 D/E 秒、 转动度数 F 度， 舵机执行动作。 0013 使用该系统前需要对使用者进行适应性训练， 训练过程是， 将脑电波设备 thinkgear 连接至电脑， 参训者通过 MindViewer 软件可以直观的看到自己各类脑电波的实 时曲线图， 参训者通过对照自己的意念所显示出的相应脑电波以及数值进行训练， 通过对 自身意念的控制， 达到优化脑电波输出， 便于设备识别意图的效果。 所述参数的选择和阀值 的设置都可以根据个人的具体情况设置， 主要是根据使用训练情况所。
14、反映的个人特性或喜 好。所述可调节的时间系数 E 用于调节舵机运行快慢， 同样地， 可根据个人的具体情况设 置， 主要是根据使用训练情况所反映的个人特性或喜好。 0014 需要指出的是， 现有技术中虽然能够检测到 EEG 参数和 “eSenseTM参数， 并对其代 表的含义做出方向性的大致判断， 但是远远未能解析其真正含义。这也是脑电波意图识别 的局限。本发明采用上述可测参数作为数据来源， 对数据进行处理后作为假肢舵机的控制 动作信号， 这种 “拟制” 信号的使用及其处理方法， 使得脑电波控制的假肢系统能够真正得 说 明 书 CN 103690281 A 4 3/5 页 5 以实现， 而且经过。
15、 1 2 周左右的训练周期后， 基本能够完成正常人所能完成的动作。 0015 本发明的有益效果在于， 使得脑电波控制的假肢系统能够真正得以实现， 给予了 残疾患者一个崭新人生， 不再为肢体残缺而无法正常生活工作而担心， 大大缩小了假肢与 真实肢体的差距， 本发明在假肢中是一项革命性的突破。 0016 由于本系统采用数值差异为执行标准， 在使用者训练不够等情况下， 可能出现脑 电波数值小范围波动， 导致系统错判使用者意图， 出现假肢轻微颤抖的现象。 为了避免颤抖 现象出现， 降低使用难度， 提高系统识别精确度， 作为一种改进， 所述 B 部分的工作步骤第 三步中还包括如下防颤抖功能步骤 ： 00。
16、17 1. 如果所述差值 D 大于 5， 发送新动作指令至舵机执行， 如果 D 不大于 5 再进行下 述 2 的判断 ； 0018 2. 调取即时参数值 X1、 X2前一段时间的对应参数值， 取对应时点的两参数值的平 均值得到若干平均值组成的 Y 数组， 标记为 Y1 Yn; 0019 3. 如果 Y 数组的 Y1 Yn数值呈上升或下降趋势， 而且 X 的值符合该趋势， 则即使 此时 Z 与 X 对比差值不大于 5， 也将发送新动作指令至舵机执行 ； 0020 如果差值不大于 5， 而且不符合上述情况， 则不发送新动作指令， 舵机保持当前动 作。 0021 通过分析前段时间的脑电波数据， 适当。
17、修正当前操作， 当控制假肢连续执行相同 动作时可以更加连贯。 0022 下面将结合具体实施方式对本发明做进一步说明。 具体实施方式 0023 实施例 1 ： 一种脑电波控制的假肢系统， 该系统包括 ： 0024 A. 脑电波数据获取过滤部分 ： 通过两个电极， 一个位于前额， 另一个位于耳垂， 采 集脑电波信息至脑电波设备 thinkgear， 每秒检测一次， 并生成、 储存 、 、 、 波的数 值化参数和 “注意力” 、“放松度” 两个 eSenseTM的数值化参数 ； 0025 B. 处理执行部分， 对由 A 部分输入的脑电波数据进行处理， 并输出数据至镶嵌在 假肢内的多个微型舵机， 实现。
18、对假肢动作的控制， 包括如下工作步骤 ： 0026 第一步 ： 在 A 部分生成的即时参数值中， 选取 “注意力” eSenseTM即时参数值和 theta 波即时参数值与预存的阀值进行比对， 本例中， 阀值为 50， 未达到阀值的即时参数值 储存， 超过阀值的 “注意力” eSenseTM即时参数值 X1=80、 theta 波即时参数值 X2=70 被选取 做下步处理 ； 0027 第二步 ： 取 X1、 X2的平均值 75 标记为 X ； 0028 第三步 ： 调取即时参数值 X1、 X2之前一秒的 “注意力” eSenseTM参数值和 theta 波 参数值， 取两参数值的平均值 60。
19、， 标记为 Z， X 与 Z 的差值 D 为 15， 15 除以时间系数 E37.5， 得到舵机完成动作时间为 0.4 秒 ； X 与阀值 50 的差值 F 为 25， 得到舵机转动度数为 25 度， 传输指令动作时间 0.4 秒以及转动度数 25 度至舵机， 舵机执行动作。 0029 本系统对于非假肢动作采取忽略。 一个完整的动作从获取识别至执行最短时间为 0.2秒， 能够识别各关节动作角度速度及力量。 本系统主要构成硬件由多个微型舵机镶嵌在 假肢内从用单片机控制， 获取数据由多个脑电波感应器进行数据输入， 供电采用 12V 内置 说 明 书 CN 103690281 A 5 4/5 页 6。
20、 电池， 外表皮采用人造皮肤， 在关节部位预留两孔两灯， 一孔为充电孔， 二孔为调试及更新 程序孔， 一灯为各部件检测灯， 二灯为电量显示灯， 通过灯泡闪烁频率获取当前电量情况及 部件运行状况， 按标准常人运动量计算， 内置电池能够支持连续工作 3 天。 0030 本系统中所述的脑电波测量为现有科技可以实现， 并已经在市面上应用， 如在 “necomimi 猫的秘密” 等脑电波产品 0031 本系统在避免识别错误的情况下， 采用多种脑电波识别操作 ： 如通过判断 Theta 脑电波和Low Beta脑电波同时达到一定数值执行相应的操作， 单一脑电波达到数值不执行 操作， 通过此种方法判断操作能。
21、够更加的准确并减少误差， 并实现真正的实用性和可行性。 该系统最大特色在于高识别率的脑电波识别系统以及拥有 0.5精度的机械手臂和最大 100KG 的力量， 能够完成所有常人能完成的动作和比常人更大的力量。 0032 所述舵机采用型号 ASMC-01B 舵机 （商品名） ， 具体参数如下 ： 0033 工作电压 ： 12V 至 24V（DC） 0034 空载电流 ： 500mA 0035 最大扭矩 ： 180kg/cm(24V)（实测， 非理论计算值） 0036 1764N/cm(24V)（实测， 非理论计算值） 0037 角速度 ： 0.5s/60 ( 转 60 度需要 0.5s） ， 24。
22、V 时。 0038 转动角度 ： 270 /MAX（可调） 0039 输入模式 ： 脉冲信号或模拟电压信号 0040 脉冲信号输入范围 ： 0.5 2.5（ms） 0041 电压信号输入范围 ： 0 5V 0042 控制精度 ： 0.32 0043 重量 ： 530g 0044 齿轮材质 ： 钢 0045 外形尺寸 ： 95.5mm60.5mm102.6mm 0046 实施例 2 ： 与实施例 1 不同之处在于， 实施例 1 中 D 值大于 5， 无需执行防颤抖功 能步骤， 直接发送新动作指令至舵机执行。在实施例 2 中， 阀值为 50， 超过阀值的 “注意 力” eSenseTM即时参数值 。
23、X1=60、 theta 波即时参数值 X2=66 ； 取 X1、 X2的平均值 63 标记为 X ； 调取即时参数值 X1、 X2之前一秒的 “注意力” eSenseTM参数值和 theta 波参数值， 取两参数 值的平均值 59， 标记为 Z， X 与 Z 的差值 D 为 4。此时， 由于 D 不大于 5， 则还要再进行下述 判断 ： 调取即时参数值 X1、 X2前 5 秒的对应参数值， 取对应时点的两参数值的平均值得到 5 个平均值组成的 Y 数组， 标记为 Y1 Y5（见下表） ， 0047 说 明 书 CN 103690281 A 6 5/5 页 7 0048 从上表可以看出， Y1。
24、 Y15构成的 Y 数组的数值呈上升趋势， 而且 X 的值符合该趋 势， 则即使此时Z与X对比差值不大于5， 也将发送新动作指令至舵机执行 ； 4除以时间系数 E37.5， 得到舵机完成动作时间为 0.106 秒 ； X 与阀值 50 的差值 F 为 13， 得到舵机转动度数 为 13 度， 传输指令动作时间 0.106 秒以及转动度数 13 度至舵机， 舵机执行动作。如果差值 不大于 5， 而且不符合上述情况， 则不发送新动作指令， 舵机保持当前动作。 0049 本发明描述的上述实现方式仅是为了清楚的说明本发明的技术方案， 而不能理解 为对本发明作出任何限制。本发明在本技术领域具有公知的多种替代或者变形， 尤其值得 说明的是， 本发明的参数设置都是以脑电波设备 thinkgear 的数据体系为依据， 采用其他 数据体系时应考虑其数值的可比性的相对应变换。在不脱离本发明实质意义的前提下， 均 落入本发明的保护范围。 说 明 书 CN 103690281 A 7 。