CN112022175A - 一种手部自然动作脑电测量装置 - Google Patents

一种手部自然动作脑电测量装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112022175A
CN112022175A CN202010938236.5A CN202010938236A CN112022175A CN 112022175 A CN112022175 A CN 112022175A CN 202010938236 A CN202010938236 A CN 202010938236A CN 112022175 A CN112022175 A CN 112022175A
Authority
CN
China
Prior art keywords
hand
module
electroencephalogram
natural
terminal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010938236.5A
Other languages
English (en)
Inventor
徐宝国
王勇
刘德平
张坤
宋爱国
李凡
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southeast University
Original Assignee
Southeast University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southeast University filed Critical Southeast University
Priority to CN202010938236.5A priority Critical patent/CN112022175A/zh
Publication of CN112022175A publication Critical patent/CN112022175A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/22—Ergometry; Measuring muscular strength or the force of a muscular blow
    • A61B5/224—Measuring muscular strength
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/22—Ergometry; Measuring muscular strength or the force of a muscular blow
    • A61B5/224—Measuring muscular strength
    • A61B5/225—Measuring muscular strength of the fingers, e.g. by monitoring hand-grip force
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A61B5/6803—Head-worn items, e.g. helmets, masks, headphones or goggles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
    • G06V40/28—Recognition of hand or arm movements, e.g. recognition of deaf sign language
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/02—Preprocessing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/08—Feature extraction

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

本发明公开了一种手部自然动作脑电测量装置，包括手部自然动作测量装置、脑电测量装置、语音提示模块及PC终端。所述手部自然动作测量装置包括相互独立的推拉力测量模块、双手插拔力测量模块和双手旋转力测量模块，连接到六路同步数据采集卡，读取来自三个手部自然动作测量模块的数据，并通过USB通信发送到PC终端。所述脑电测量装置包括脑电帽和Neuroscan脑电仪，用于发送脑电信号到PC终端，所述PC终端包括数据预处理模块、特征提取模块和分类识别模块，语音提示模块受到PC终端控制发出操作提示语音；通过本装置，手部动作更加复杂多样，能够为脑‑机接口系统带来更多的控制指令；操作简单，测量结果精确。

Description

一种手部自然动作脑电测量装置
技术领域
本发明属于脑-机接口领域，具体涉及一种手部自然动作脑电测量装置，用于研究三种自然手部动作及其电脑信号的测量装置。
背景技术
脑-机接口作为一种涉及多领域的人机接口方式，为肢体残障人士提供了与外界进行交流和沟通的途径，它可以准确、快速的采集和识别出人脑在各种思想活动下的脑电信号，达到恢复甚至增强身体和心理能力的目的，改善生活质量。
脑-机接口系统可以对运动意图预判来匹配执行动作，目前大多数的脑-机接口系统都过分依赖于四肢简单动作的想象，这对用户而言是不自然的，难以高效而直观地控制上肢神经假体。因此，研制一种手部自然动作脑电测量装置可以测量更自然和复杂的手部动作用于分析研究，具有重要的应用价值和实际紧迫性。
发明内容
为解决上述问题，本发明公开了一种手部自然动作脑电测量装置，手部动作更加自然，符合用户的行为习惯；而且手部动作更加复杂多样，能够为脑-机接口系统带来更多的控制指令；操作简单，测量结果精确。
为达到上述目的，本发明的技术方案如下：
一种手部自然动作脑电测量装置，包括手部自然动作测量装置、脑电测量装置、语音提示模块及PC终端，手部自然动作测量装置包括推拉力测量模块、双手插拔力测量模块、双手旋转力测量模块和六路同步数据采集卡，三个测量模块相互独立，均由抓握手柄和六维力/力矩传感器组成，抓握手柄方便用户执行前后方向的推拉、左右方向的双手插拔、顺时针或逆时针方向的双手旋转三种手部自然动作，六维力/力矩传感器用来测量抓握手柄三个方向的力和三个方向的力矩，六路同步数据采集卡连接到三个手部自然动作测量模块，可以同步采集三种手部自然动作的力数据，并通过USB通信将数据传送到PC机终端；脑电测量装置包括脑电帽、Neuroscan脑电仪，所述脑电帽佩戴在用户的头上，用于采集自主脑电信号，经过Neuroscan脑电仪信号放大和噪声滤波后传送给PC机终端，语音提示模块受PC终端控制，通过语音给用户提供明确地操作指示，所述PC终端包括数据预处理模块、特征提取模块和分类识别模块，结合手部自然动作测量装置记录的手部自然动作力信息，对同步记录的脑电数据进行同步分析处理，经过数据预处理、特征提取、分类识别后可以分类不同的手部自然动作。
使用时按照附图所示，用户需要事先佩戴好脑电帽，保持放松静坐，PC终端中控制语音提示模块，在用户操作过程中不断给予操作指示，例如：应该执行的手部自然动作种类，何时开始执行、结束执行、休息等，当测量过程开始时，PC终端通过并口发送控制标签触发Neuroscan脑电仪传输数据的同时，也通过USB通信开启数据采集卡采集数据，用户根据语音提示模块发出的操作指示在手部自然动作测量装置上完成规定动作，在推拉力测量模块、双手插拔力测量模块、双手旋转力测量模块上分别安装有抓握手柄和六维力/力矩传感器，抓握手柄方便用户执行单手推拉、双手插拔和双手旋转力三种手部自然动作，安装在抓握手柄上的六维力/力矩力传感器会产生操作力信号，语音信号随机提示用户执行其中一种手部自然动作，用户操作时的力信号在六路同步数据采集卡中被采集，并被传送到PC终端，同时，在执行手部自然动作的时候，用户佩戴的脑电帽一直在实时采集用户执行自然手部操作产生的脑电信号，并通过Neuroscan脑电仪传输数据到PC终端中，实现同步采集数据采集卡传来的手部自然动作的力数据和脑电测量装置传来的脑电数据，在PC终端可以对手部自然动作数据和脑电信号进行同步处理，同步分析手部自然动作和自发脑电信号之间的关系，结合手部自然动作执行过程中传感器记录的力信息，提取特定的脑电信号分析时段，特定时段的脑电信号经过数据预处理、特征提取、分类识别后可以分辨用户的操作意图，识别出所执行的手部自然动作。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
1、更加自然的手部动作。传统的脑-机接口中，对于手部动作的解码，往往依赖于手、脚或舌头的实际执行或执行想象，例如想象左手前后摆动，而本发明研究的手部动作要更加自然，符合用户的行为习惯；
2、提供更多的控制指令。本发明研究的是三种手部自然动作解码，包括推拉力，双手插拔力和双手旋转力，相比传统的脑-机接口手部动作要更加复杂多样，可以为脑-机接口系统带来更多的控制指令；
3、研究双手动作解码。随着脑-机接口领域的发展，双手动作的解码已经成为一种研究趋势，开始被广泛关注。
4、可研究性强。系统同步采集了自然手部动作时的操作力信息和自发脑电信息，不仅可以分类判别三种不同的自然手部动作，还可以探索手部动作和脑电信号之间的关系。
5、操作简单。用户只需要佩戴脑电帽便可以采集到脑电信号，并在PC终端实现分类，控制外部设备。
附图说明
图1 是本发明的基于脑电的手部自然动作测量装置系统结构图。
图2 是本发明的六维力/力矩传感器的结构图等轴测图。
图3 是本发明的推拉力测量模块结构图等轴测图。
图4 是本发明的双手插拔力测量模块结构图等轴测图。
图5 是本发明的双手插拔力测量模块结构图剖视图。
图6 是本发明的双手旋转力测量模块结构图等轴测图。
图7是本发明的双手旋转力测量模块结构图剖视图。
图8是本发明的单次手部自然动作脑电测量流程图
附图标记列表：
抓握手柄1、外壳2、支撑住3、底座4、六维力/力矩传感器5。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
如图所示，本发明所述的一种手部自然动作脑电测量装置，包括手部自然动作测量装置、脑电测量装置、语音提示模块及PC终端，手部自然动作测量装置包括推拉力测量模块、双手插拔力测量模块、双手旋转力测量模块，三个测量模块相互独立，均由抓握手柄和六维力/力矩传感器组成，抓握手柄方便用户执行前后方向的推拉、左右方向的双手插拔、顺时针或逆时针方向的双手旋转三种手部自然动作，六维力/力矩传感器可以测量抓握手柄三个方向的力和三个方向的力矩，进一步地，推拉力测量模块中的传感器用于测量用户执行前后方向的单手推拉力分量，双手插拔力测量模块中的传感器用于测量用户执行左右方向的双手插拔力分量，双手旋转力测量模块中的传感器用于测量用户执行顺时针或逆时针方向的双手旋转力矩分量，六路同步数据采集卡连接到三个手部自然动作测量模块，可以同步采集三种手部自然动作的力信号，并经过模数转换通过USB通信将数据传送到PC机终端。脑电测量装置包括脑电帽、Neuroscan脑电仪，其特征在于脑电帽上按照国际10-20系统安装了单级脑电电极，佩戴在用户的头上，可以采集用户执行自然手部动作时大脑头皮上产生的自主脑电信号，脑电信号经过Neuroscan脑电仪内置的放大和滤波单元后传送给PC机终端，进一步地，Neuroscan脑电仪通过PC终端通过并口发送控制标签触发脑电信号的采集，语音提示模块受PC终端控制，通过语音给用户提供明确地操作指示，所述PC终端包括数据预处理模块、特征提取模块和分类识别模块，结合手部自然动作测量装置记录的手部自然动作力信息，对同步记录的脑电数据进行同步分析处理，经过数据预处理、特征提取、分类识别后可以分类不同的手部自然动作。
系统运行时，用户首先佩戴好脑电帽，选定头顶中央的Cz区域附近电极，将导电膏注入帽子安放电极的孔中。用户准备开始之前，身体保持放松，力测量模块的六维力传感器均没有输出，六路同步数据采集卡和Neuroscan脑电仪都没有开始记录数据，在语音模块提示用户开始执行自然手部动作时，PC终端通过并口发送控制标签给Neuroscan脑电仪作为触发信号，开始记录、传输脑电信号，同时也通过USB通信触发六路同步数据采集卡开始采集推拉力测量模块、双手旋转力测量模块和双手旋转力测量模块上的操作力信号。用户在开始操作过程中，PC终端控制语音提示模块不断产生操作指示，跟随语音提示，用户由放松状态伸手抓取其中一个语音指定的力测量模块，并按提示完成对应的手部自然动作，动作执行完毕后用户双手离开力测量模块，休息放松，等待下一次语音提示给出自然手部操作指示，此时单次自然手部动作操作结束，单次手部自然动作脑电测量数据采集结束，接下来根据语音信号提示进入下一次手部自然动作脑电测量过程，整个过程中的力信号变化以及自主脑电信号被同步记录并传输至PC终端。系统工作过程中，用户操作推拉力测量模块、双手插拔力测量模块、双手旋转力测量模块上的手柄，六维力传感器可以同时记录抓握手柄上三个方向的力和三个方向的力矩，推拉力测量模块记录得到用户单手推拉力分量，双手插拔力测量模块记录得到双手插拔力分量，双手旋转力测量模块记录得到双手旋转力矩分量，产生的操作力信号经过六路同步数据采集卡进行模式转换后送到PC终端，同时自发脑电信号由脑电帽在用户大脑头皮上一直同步采集，经过Neuroscan脑电仪放大、滤波后传送到PC终端。PC终端对同步采集到的两种数据进行同步分析处理，对操作力信号分析可以得到用户在手部自然动作时的动作执行时间和操作力的变化等信息，在分析自然动作脑电的时候，根据同步采集的力信息提取用于分析的特定脑电信号时段，比如根据力数据的变化提取出每一个单次手部自然动作脑电测量阶段，提取后的、包含丰富手部自然动作信息的脑电信号，在PC终端中经过预处理、特征提取和分类识别后可以完成手部自然动作的分析和分类识别。
下面结合附图介绍手部自然动作测量装置，所述六维力/力矩传感器可以测量x轴方向、y轴方向和z轴方向的三个力和三个扭矩。所述手部自然动作测量装置，包括抓握手柄1、外壳2、支撑住3、底座4、六维力/力矩传感器5，其中底座4固定在地面或者平面上，抓握手柄1与六维力传感器5连通，用户分别在手柄上完成推拉、双手插拔和双手旋转动作，其中推拉力测量模块中六维力/力矩传感器5测量垂直于z轴方向的沿着推拉方向的推拉力分量，双手插拔力测量模块中六维力传感器测量z轴方向的双手插拔时的插拔力分量，双手旋转力测量模块中六维力传感器测量z轴方向的双手旋转力扭矩。
本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。

Claims (4)

1.一种手部自然动作脑电测量装置，其特征在于：包括手部自然动作测量装置、脑电测量装置、语音提示模块及PC终端；所述手部自然动作测量装置包括相互独立的推拉力测量模块、双手插拔力测量模块和双手旋转力测量模块，连接到六路同步数据采集卡，读取来自三个手部自然动作测量模块的数据，并通过USB通信发送到PC终端，所述脑电测量装置包括脑电帽和Neuroscan脑电仪，用于发送脑电信号到PC终端，所述PC终端包括数据预处理模块、特征提取模块和分类识别模块，语音提示模块受PC终端控制发出操作提示语音。
2.根据权利要求1所述的手部自然动作脑电测量装置，其特征在于：所述手部自然动作测量装置均由六维力传感器和抓握手柄组成，方便用户执行前后方向的推拉、左右方向的双手插拔、顺时针或逆时针方向的双手旋转三种手部自然动作。
3.根据权利要求1所述的手部自然动作脑电测量装置，其特征在于：所述语音提示模块受PC终端控制，通过语音给用户提供明确地操作指示。
4.根据权利要求1所述的手部自然动作脑电测量装置的使用方法，其特征在于：用户事先佩戴好脑电帽，保持身体放松静坐，PC终端控制语音提示模块，在用户操作过程中不断给予操作指示，告知用户实验开始，操作流程和休息等操作提示，当测量过程开始时，PC终端通过并口发送控制标签触发Neuroscan脑电仪传输数据，同时通过USB通信开启数据采集卡采集数据，用户根据语音提示模块发出的操作指示语音，在手部自然动作测量装置上完成规定动作，在推拉力测量模块、双手插拔力测量模块、双手旋转力测量模块上，分别安装有抓握手柄和六维力/力矩传感器，抓握手柄方便用户执行单手推拉、双手插拔和双手旋转力三种手部自然动作，安装在抓握手柄上的六维力/力矩力传感器会产生操作力信号，语音信号随机提示用户执行其中一种手部自然动作，用户操作时的力信号在六路同步数据采集卡中被采集，并被传送到PC终端，同时，在执行手部自然动作的时候，用户佩戴的脑电帽一直在实时采集用户执行自然手部操作时产生的脑电信号，并通过Neuroscan脑电仪也被传输到PC终端中，实现同步采集数据采集卡传来的手部自然动作的力数据和脑电测量装置传来的脑电数据，在PC终端对手部自然动作数据和脑电信号进行同步处理，结合手部自然动作执行过程中传感器记录的力信息，提取特定的脑电信号时段，同步分析手部自然动作和自发脑电信号之间的关系，脑电信号经过数据预处理、特征提取、分类识别后分辨用户的操作意图，识别出所执行的手部自然动作。
CN202010938236.5A 2020-09-09 2020-09-09 一种手部自然动作脑电测量装置 Pending CN112022175A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010938236.5A CN112022175A (zh) 2020-09-09 2020-09-09 一种手部自然动作脑电测量装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010938236.5A CN112022175A (zh) 2020-09-09 2020-09-09 一种手部自然动作脑电测量装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112022175A true CN112022175A (zh) 2020-12-04

Family

ID=73584355

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010938236.5A Pending CN112022175A (zh) 2020-09-09 2020-09-09 一种手部自然动作脑电测量装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112022175A (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105468143A (zh) * 2015-11-17 2016-04-06 天津大学 一种基于运动想象脑-机接口的反馈系统
CN106726030A (zh) * 2016-11-24 2017-05-31 浙江大学 基于临床脑电信号控制机械手运动的脑机接口系统及其应用
CN107072583A (zh) * 2014-09-04 2017-08-18 大学健康网络 用于基于脑活动信号的治疗和/或用户设备的控制的方法和系统
CN107632699A (zh) * 2017-08-01 2018-01-26 东南大学 基于多感知数据融合的人机自然交互系统
CN110338822A (zh) * 2019-06-12 2019-10-18 东南大学 一种生物力学测试装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107072583A (zh) * 2014-09-04 2017-08-18 大学健康网络 用于基于脑活动信号的治疗和/或用户设备的控制的方法和系统
CN105468143A (zh) * 2015-11-17 2016-04-06 天津大学 一种基于运动想象脑-机接口的反馈系统
CN106726030A (zh) * 2016-11-24 2017-05-31 浙江大学 基于临床脑电信号控制机械手运动的脑机接口系统及其应用
CN107632699A (zh) * 2017-08-01 2018-01-26 东南大学 基于多感知数据融合的人机自然交互系统
CN110338822A (zh) * 2019-06-12 2019-10-18 东南大学 一种生物力学测试装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106726030B (zh) 基于临床脑电信号控制机械手运动的脑机接口系统及其应用
CN110123314B (zh) 基于脑电信号判断大脑专注放松状态的方法
Belkacem et al. Classification of four eye directions from EEG signals for eye-movement-based communication systems
CN101201696A (zh) 基于p300脑电电位的中文输入bci系统
CN107957783A (zh) 一种基于脑电与肌电信息的多模式智能控制系统及方法
CN110058691A (zh) 基于嵌入式的可穿戴无线干电极脑电采集处理系统及方法
CN203898306U (zh) 基于无线传输的脑电波采集装置
CN107817731A (zh) 融合肌电和脑电信息的无人平台操控系统及操控方法
CN106859617A (zh) 一种穿戴式多生命体征参数采集设备及其参数提取方法
CN110262658A (zh) 一种基于强化注意的脑机接口字符输入系统及实现方法
CN115482907A (zh) 一种脑电与肌电结合的主动康复系统及康复训练方法
CN110472595B (zh) 脑电信号的识别模型构建方法、装置以及识别方法、装置
Belgacem et al. Bluetooth portable device and Matlab-based GUI for ECG signal acquisition and analisys
Prince et al. Brain machine interface using Emotiv EPOC to control robai cyton robotic arm
CN112405539B (zh) 一种基于肌电信号和脑电错误电位的机器人自然控制方法
CN208511016U (zh) 一种生命体征综合检测分析系统
CN112022175A (zh) 一种手部自然动作脑电测量装置
CN105686827B (zh) 一种基于微控制器的肌电信号处理及特征提取方法
CN111360792A (zh) 面向仿生机械手的可穿戴便携式实时控制动作识别系统
CN105816171A (zh) 心冲击伪迹信号提取装置及方法
Hasan et al. Preliminary study on real-time prediction of gait acceleration intention from volition-associated EEG patterns
CN213423727U (zh) 一种基于tgam的智能家居控制装置
Krishna et al. Autonomuos robot control based on EEG and cross-correlation
CN110232976B (zh) 一种基于腰肩表面肌电测量的行为识别方法
Bandara et al. Differentiation of signals generated by eye blinks and mouth clenching in a portable brain computer interface system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20201204