一種血管介入手術(shù)送絲機構(gòu)的人機交互裝置、系統(tǒng)及方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于表面肌電的血管介入手術(shù)送絲機構(gòu)的人機交互系統(tǒng)、裝置和方法。該系統(tǒng)包括：主動導(dǎo)絲、第一電極片、手臂、第二電極片、肌電信號采集通道、肌電信號采集儀、從動導(dǎo)絲、送絲機構(gòu)和控制裝置；所述第一電極片用于貼在用戶拇短展肌處；所述第二電極片用于貼在用戶肱二頭肌處；所述肌電信號采集儀用于采集肌電信號；所述控制裝置根據(jù)所述肌電信號產(chǎn)生控制指令；所述送絲機構(gòu)根據(jù)接收到的控制指令控制徑向步進電機和軸向步進電機執(zhí)行動作，所述徑向步進電機用于旋轉(zhuǎn)所述從動導(dǎo)絲，所述軸向步進電機用于推送所述從動導(dǎo)絲。本發(fā)明解決了血管介入機器人人機交互透明度差、手術(shù)效率低、改變了醫(yī)生自然手術(shù)操作習慣等問題。
【專利說明】
一種血管介入手術(shù)送絲機構(gòu)的人機交互裝置、系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及信號處理與模式識別領(lǐng)域，尤其涉及一種基于表面肌電的血管介入手 術(shù)送絲機構(gòu)的人機交互裝置、系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，血管介入手術(shù)機器人已成為輔助醫(yī)生治療心腦血管疾病的重要工具。機器 人輔助血管介入手術(shù)是指醫(yī)生在數(shù)字減影血管造影成像(DSA)系統(tǒng)的導(dǎo)引下，操控操縱桿 或操作手柄控制機器人推送導(dǎo)絲(一種帶有剛性的軟絲)在人體血管內(nèi)運動，對病灶進行治 療，達到栓塞畸形血管、溶解血栓、擴張狹窄血管等目的。通過主從控制，血管介入手術(shù)機器 人可以大幅度地減少醫(yī)生受到的X射線輻射劑量。
[0003] 然而，在整個介入手術(shù)過程中，醫(yī)生需要通過操縱桿或操作手柄來控制機器人進 行手術(shù)，這徹底改變了傳統(tǒng)介入手術(shù)的自然操作方式。血管介入機器人主要存在人機交互 透明度差、手術(shù)效率低、改變了醫(yī)生自然手術(shù)操作習慣等問題，人機交互性能已經(jīng)成為制約 血管介入機器人發(fā)展的主要瓶頸之一。醫(yī)生在長期的血管介入操作實踐中，形成了良好的 操作技巧，通過"手感"手指上的力觸感能夠很好的操控介入器械，而機器人的引入在物理 上隔斷了醫(yī)生對介入器械操控的直接感觸。如何通過術(shù)中的實時信息感知，提高介入器械 操作的透明度，是當前血管介入機器人能否突破臨床應(yīng)用瓶頸的一個重要問題。
[0004] 針對上述問題，于2015年9月9日公開的中國發(fā)明專利CN 104899594A，公開了基于 表面肌電信號分解的手部動作識別方法，利用sEMG信號分解得到的運動單元動作電位信 息，對手部動作進行識別，有效提高了單通道sEMG識別率。于2015年8月19日公開的中國發(fā) 明專利CN104850231 A公開了一種基于表面肌電和肌音信號融合的人機接口系統(tǒng)，可以將 表面肌電和肌音信號進行融合解碼，將操作者的意圖轉(zhuǎn)化為外接設(shè)備的控制指令。于2016 年2月17日公開的中國發(fā)明專利CN 105326500 A公開了一種基于表面肌電信號的動作識別 方法和設(shè)備，可以將表面肌電信號的頻率和幅值特征結(jié)合起來識別對應(yīng)的肢體動作。
[0005] 然而，這些方法雖然對肌電信號進行了很多處理，均達到了很好的識別效果，但卻 并沒有應(yīng)用于血管介入手術(shù)中，也沒有將表面肌電信號與血管介入手術(shù)中醫(yī)生的自然操作 聯(lián)系起來，現(xiàn)有技術(shù)并未考慮到這一點。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提供了一種基于表面肌電的血管介 入手術(shù)送絲機構(gòu)的人機交互系統(tǒng)，其利用表面肌電信號作為醫(yī)生在血管介入手術(shù)中的人機 交互接口。
[0007] 根據(jù)本發(fā)明一方面，其提供了一種基于表面肌電的血管介入手術(shù)送絲機構(gòu)的人機 交互系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括:主動導(dǎo)絲、第一電極片、第一電極連接線、手臂、第二電極連接線、第 二電極片、肌電信號采集通道、肌電信號采集儀、從動導(dǎo)絲、送絲機構(gòu)和控制裝置;其中，
[0008] 所述主動導(dǎo)絲供用戶操作；
[0009] 所述第一電極片用于貼在用戶拇短展肌處，并通過第一電極連接線連接至肌電信 號采集儀的第一肌電信號采集通道上；
[0010] 所述第二電極片用于貼在用戶肱二頭肌處，通過第二電極連接線連接至肌電信號 采集儀的第二肌電信號采集通道上；
[0011]所述肌電信號采集儀用于采集第一肌電信號采集通道和第二肌電信號采集通道 上的肌電信號；
[0012]所述控制裝置根據(jù)所述肌電信號產(chǎn)生控制指令，并傳送至送絲機構(gòu)；
[0013 ] 所述送絲機構(gòu)包括從動導(dǎo)絲、徑向步進電機和軸向步進電機;所述徑向步進電機 用于旋轉(zhuǎn)所述從動導(dǎo)絲，所述軸向步進電機用于推送所述從動導(dǎo)絲，所述送絲機構(gòu)根據(jù)接 收到的控制指令控制徑向步進電機和軸向步進電機執(zhí)行動作。
[0014]根據(jù)本發(fā)明第二方面，其提供了一種基于表面肌電的血管介入手術(shù)送絲機構(gòu)的人 機交互裝置，其包括：
[0015]肌電信號采集模塊，肌電信號預(yù)處理模塊，肌電信號特征提取模塊，動作識別模塊 和控制模塊，其中：
[0016]所述肌電信號采集模塊用于采集醫(yī)生進行血管介入手術(shù)過程中操作主動導(dǎo)絲時 手部肌肉收縮的肌電信號；
[0017] 所述肌電信號預(yù)處理模塊用于對采集的肌電信號進行差分放大和巴特沃斯濾波；
[0018] 所述肌電信號特征提取模塊用于提取經(jīng)過預(yù)處理的肌電信號的特征；
[0019] 所述動作識別模塊用于訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對醫(yī)生進行 所述操作時的手部動作進行識別；
[0020] 所述控制模塊用于根據(jù)所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別出的動作，發(fā)送相應(yīng)的控制指令至送 絲機構(gòu)，以控制從動導(dǎo)絲的相應(yīng)動作。
[0021] 根據(jù)本發(fā)明第三方面，提供了一種基于表面肌電的血管介入手術(shù)送絲機構(gòu)的人機 交互方法，其包括以下步驟：
[0022]步驟1:將三塊第一電極片貼在拇短展肌處，將三塊第二電極片貼在肱二頭肌處， 三塊第一電極片分別連接肌電信號采集儀第一通道中的正極、負極和地，三塊第二電極片 分別連接連接肌電信號采集儀第二通道中的正極、負極和地；
[0023]步驟:2:操作者用手部操作主動導(dǎo)絲進行旋轉(zhuǎn)、停止和推送三種動作各一段時間， 肌電信號采集儀采集操作者所述第一通道和第二通道上的肌電信號；
[0024]步驟3:將所述肌電信號的前部分采集數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，提取相關(guān)特征，并訓練 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0025]步驟4:所述肌電信號的后部分采集數(shù)據(jù)測試訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，當所述BP神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)準確率達到預(yù)定閾值時，進入下一步，否則返回步驟3;
[0026] 步驟5:操作者用手部操作主動導(dǎo)絲肌電信號采集儀采集第一通道和第二通道中 的肌電信號后進行特征提取，然后作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述輸入對所 述操作者的動作信號進行識別，并輸出控制指令至送絲機構(gòu)；
[0027] 步驟6:當送絲機構(gòu)接收到旋轉(zhuǎn)指令時，送絲機構(gòu)控制徑向步進電機運動，實現(xiàn)從 動導(dǎo)絲的旋轉(zhuǎn)；當送絲機構(gòu)接收到推送指令時，，送絲機構(gòu)控制軸向步進電機運動，實現(xiàn)從 動導(dǎo)絲的推送；當送絲機構(gòu)接收到停止指令后，送絲機構(gòu)控制的徑向步進電機和軸向步進 電機均停止運動。
[0028] 根據(jù)本發(fā)明第四方面，提供了一種基于表面肌電的血管介入手術(shù)送絲機構(gòu)的人機 交互方法，其包括以下步驟：
[0029] 采集醫(yī)生進行血管介入手術(shù)過程中操作主動導(dǎo)絲時手部肌肉收縮的肌電信號；
[0030] 對采集的肌電信號進行差分放大和巴特沃斯濾波；
[0031] 提取經(jīng)過預(yù)處理的肌電信號的特征；
[0032] 利用所提取的特征訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對醫(yī)生進行所述 操作時的手部動作進行識別；
[0033] 根據(jù)所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別出的動作，發(fā)送相應(yīng)的控制指令至送絲機構(gòu)，以控制從 動導(dǎo)絲的相應(yīng)動作。
[0034] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明取得的有益效果是:通過獲取醫(yī)生在介入手術(shù)過程中搓 捻導(dǎo)絲和推送或回撤導(dǎo)絲時的手部肌電信號，濾波處理后經(jīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練得到的訓練模 型，可以用來識別醫(yī)生的手術(shù)動作。動作識別后再將控制命令發(fā)送至送絲機構(gòu)，實現(xiàn)人機交 互接口。該人機交互接口解決了血管介入機器人人機交互透明度差、手術(shù)效率低、改變了醫(yī) 生自然手術(shù)操作習慣等問題。
【附圖說明】
[0035] 圖1是根據(jù)本發(fā)明一實施例的人機交互實現(xiàn)的方法流程圖；
[0036]圖2是根據(jù)本發(fā)明一實施例的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖；
[0037]圖3是根據(jù)本發(fā)明一實施例的人機交互接口示意圖。
【具體實施方式】
[0038]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合具體實施例，并參照 附圖，對本發(fā)明進一步詳細說明。
[0039]本發(fā)明提供了一種基于表面肌電的血管介入手術(shù)送絲機構(gòu)的人機交互接口。血管 介入手術(shù)過程中，醫(yī)生操作導(dǎo)絲或?qū)Ч軙r主要包括搓捻和推送兩種動作。搓捻導(dǎo)絲時，醫(yī)生 用食指與拇指捏住導(dǎo)絲，兩手指相對滑動，在摩擦力的驅(qū)動下，導(dǎo)絲發(fā)生旋轉(zhuǎn)并尋找到最佳 的分岔血管入口。推送導(dǎo)絲時，醫(yī)生用同樣的方式夾持住導(dǎo)絲，整個手部往前推送或往后回 撤，實現(xiàn)了導(dǎo)絲的軸向運動。
[0040]為了達到上述目的，根據(jù)本發(fā)明提出了一種基于表面肌電的血管介入手術(shù)送絲機 構(gòu)的人機交互接口，該接口包括:肌電信號采集模塊，肌電信號預(yù)處理模塊，肌電信號特征 提取模塊，動作識別模塊，控制模塊，其中：
[0041 ]所述的肌電信號采集模塊是由中國科學院自行研制的8通道肌電信號采集儀采集 拇短展肌和肱二頭肌收縮時的肌電信號。醫(yī)生搓捻導(dǎo)絲時，手部的拇短展肌收縮和舒張，食 指的拇指產(chǎn)生相對運動，摩擦力驅(qū)動導(dǎo)絲旋轉(zhuǎn);醫(yī)生推送導(dǎo)絲時，手部的肱二頭肌收縮和舒 張，肌肉力帶動前臂運動，從而驅(qū)動導(dǎo)絲向前推送或向后回撤。在采集肌電信號前，皮膚表 面的毛發(fā)須清除干凈，再用酒精搓拭，待酒精揮發(fā)后，將電極片貼在拇短展肌和肱二頭肌的 表面，并連接肌電信號采集儀的兩個采集通道，肌電信號的采集頻率為1024Hz，。
[0042]所述的肌電信號處理模塊主要包括差分放大和巴特沃斯濾波。表面肌電信號實質(zhì) 上是神經(jīng)系統(tǒng)刺激肌肉收縮時的所產(chǎn)生的一種微弱電信號，未經(jīng)放大的原始信號通常在50 yv到20-30mv之間。原始的表面肌電信號在采集到系統(tǒng)后，首先需要進行差分放大以消除來 自直流電源噪聲的影響。肌電信號極限頻率范圍通常在10-500HZ之間。其中巴特沃斯濾波 主要是將肌電信號中的高頻、低頻、50Hz工頻信號濾除，包括帶通濾波和陷波濾波。帶通濾 波以消除運動偽影和高頻噪聲的干擾帶通濾波器的頻率范圍可以設(shè)為20-500HZ。另外，為 了消除50Hz的工頻干擾，還需要進行50Hz的陷波濾波。肌電信號的主要頻段集中在50-150Hz范圍內(nèi)。
[0043] 所述的肌電信號特征提取模塊使用采集的兩通道的表面肌電信號來提取信號的 相關(guān)特征參數(shù)，包括:積分絕對值（IAV)、差分絕對值DAMV、過零點數(shù)(ZC)、均方差(VAR)、中 值頻率(MDF)、平均頻率(MF)。六個特征參數(shù)的定義及提取如下：
[0044] (1)積分絕對值(IAV)
[0045] 積分絕對值（IAV)是將信號的幅值全部轉(zhuǎn)化為正值以后的特征，它是肌肉收縮力 量的最直觀反應(yīng)，積分絕對值(IAV)越大，說明肌肉的收縮力量也越大。積分絕對值(IAV)通 常利用滑動窗求均值的方法來獲得，其數(shù)學表達式可寫成： /'卜'A，-1
[0046] IA￥;.= 5]|.y,+1-弋|
[0047] 其中&表示肌電信號的第j個時間點的幅值，N表示滑動窗的長度。
[0048] (2)差分絕對值(DAMV)
[0049] 差分絕對值(DAMV)首先通過計算特定長度的肌電信號時間序列中每兩個臨近點 的差分絕對值，然后再求平均。該特征值的大小表明了肌電信號的震動特性，該值越大，說 明信號震動得越強烈，反之則越微弱。它的數(shù)學表達式可表示為：
[0050] DAMV-'Y|n|
[0051] (3)過零點數(shù)(ZC)
[0052]過零點數(shù)(ZC)描述的是肌電信號時間序列在幅值的變化過程中，正負值交替變化 的次數(shù)，或穿過〇坐標的次數(shù)。該特征值從時域的角度對信號的頻域特征進行了估計，用來 描述波形在幅度上變化的劇烈程度，反映了信號的變化趨勢，其計算公式可表示為： /V
[0053] ZC ^y]sgn( -.\>T .) ,：x [ 1 if x >0
[0054] sgn(.v) 二' .
[0 oihenvise
[0055] 其中Xl為表面肌電信號采樣的數(shù)據(jù)點值。
[0056] (4)均方差(VAR)
[0057]均方差(VAR)是利用肌電信號的能量大小作為特征值。通常，均方差(VAR)是利用 統(tǒng)計學的特征，將肌電信號時間序列減去肌電信號均值，求平方，再求均值。由于肌電信號 在預(yù)處理中已經(jīng)除去了直流分量，因此其均值可視為0,則均方差(VAR)的計算方式可表示 為：
[0059] 它是信號功率的測量，其中N為每組的采樣點數(shù)。
[0060] (5)中值頻率(MDF)
[00611中值頻率(MDF)與肌肉收縮的速度有很大關(guān)系，中值頻率(MDF)是將信號的功率譜 平均分成兩部分的中間頻率，其數(shù)學表達式為： -廣MDF .尸④.
[0062] I
[0063] 其中S(f)表示肌電信號的功率譜密度，f表示信號頻率。
[0064] 對于離散隨機序列x(n)，其自功率譜密度Sx(f)可表示為：
[0065] 順 nr 乂.
[0066] 其中Ts為采樣時間間隔，Rx(m)為信號x(n)的自相關(guān)函數(shù)。
[0067] (6)平均頻率(MF)
[0068]肌電信號的平均頻率(MF)可表示為：
[0069] MF 二 ￡負(/冢
[0070] 在本發(fā)明中，兩個通道的肌電信號均包含此6個特征，對提取的特征參數(shù)構(gòu)建多參 數(shù)的特征向量，指每個動作兩路信號共12個參數(shù)來構(gòu)建一個特征向量，該特征向量維度為 12維。
[0071] 所述動作識別模塊用于識別經(jīng)過特征提取后的肌電信號，輸出相應(yīng)的動作。對于 搓捻、靜止、推送三個動作，每個動作采集30秒，每個通道有30720個采樣點。其中，前20秒采 樣數(shù)據(jù)用于反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練，后10秒數(shù)據(jù)用于網(wǎng)絡(luò)的測試。
[0072] 提取了肌電信號的特征以后，還需要訓練網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，并對網(wǎng)絡(luò)的性能進 行檢驗。在訓練網(wǎng)絡(luò)前，須對不同動作的相同參數(shù)做橫向歸一化處理，即為對同一操作者的 多種不同動作的相同參數(shù)作橫向比較并歸一化。歸一化是一種無量綱處理手段，使物理系 統(tǒng)數(shù)值的絕對值變成某種相對值的關(guān)系。
[0073] 選擇的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為三層:輸入層，中間層和輸出層。輸入層神經(jīng)元的個數(shù)由所使用 的特征值的多少來決定，當每個通道使用單個1六￥、041^、2(：、￥41?、1^、1?^等作為特征輸入 時，則網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)元個數(shù)為2，當使用m個特征作為輸入時，則網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)元個數(shù)為 2m。本發(fā)明實例中，輸入層結(jié)點為12。中間層神經(jīng)元的多少根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的收斂情況進行調(diào)節(jié)， 本發(fā)明實例中，中間層結(jié)點為10。輸出層的神經(jīng)元的個數(shù)為3,且輸出值在0和1之間，用以區(qū) 分3種不同的運動狀態(tài)，搓捻、靜止、推送可以用三個二進制碼來表示，分別是[100]、[010]、 [001]〇
[0074] BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練過程如下：正向傳播是輸入信號從輸入層經(jīng)中間層傳向輸出 層，若輸出層得到了期望的輸出，則學習算法結(jié)束;否則，轉(zhuǎn)至反向傳播。網(wǎng)絡(luò)的學習算法包 括前向傳播用來計算網(wǎng)絡(luò)的輸出；反向傳播采用梯度下降法，用來調(diào)整各層間的權(quán)值。算法 的基本思想是梯度下降法。它采用梯度搜索技術(shù)，以期使網(wǎng)絡(luò)的實際輸出值與期望輸出值 的誤差均方值為最小。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅具有自學習、自組織和并行處理等特征，還具有很強的 容錯能力和聯(lián)想能力，故神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入輸出數(shù)據(jù)具有模式識別的能力。
[0075] 所述控制模塊用于發(fā)送控制命令到送絲機構(gòu)，控制送絲機構(gòu)的運動狀態(tài)。當網(wǎng)絡(luò) 輸出為[1 0 0]時，控制程序發(fā)送命令到送絲機構(gòu)，送絲機構(gòu)的徑向步進電機運動，實現(xiàn)導(dǎo) 絲的旋轉(zhuǎn)；當網(wǎng)絡(luò)輸出為[0 0 1]時，控制程序發(fā)送命令到送絲機構(gòu)，送絲機構(gòu)的軸向步進 電機運動，實現(xiàn)導(dǎo)絲的推送;當網(wǎng)絡(luò)輸出為[0 1 0]時，控制程序發(fā)送命令到送絲機構(gòu)，送絲 機構(gòu)的徑向步進電機和軸向步進電機均停止運動。
[0076]圖1是根據(jù)本發(fā)明一實施例的人機交互接口實現(xiàn)流程圖，原始的表面肌電信號在 采集到系統(tǒng)后，首先需要進行差分放大以消除來自直流電源噪聲的影響，然后進行帶通濾 波以消除運動偽影和高頻噪聲的干擾，帶通濾波器的頻率范圍可以設(shè)為20-500HZ。另外，為 了消除50Hz的工頻干擾，還需要進行50Hz的陷波濾波，確保信號的質(zhì)量。然后對濾波后的信 號進行特征提取，包括：積分絕對值（IA V)、差分絕對值（D A M V)、過零點數(shù)（Z C)、均方差 (VAR)、中值頻率(MDF)、平均頻率(MF)。再根據(jù)相應(yīng)的特征訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓練好的網(wǎng)絡(luò) 就可以用來識別醫(yī)生的手部動作，包括:搓捻、停止、推送，并輸出相應(yīng)的二進制代碼：[1 0 0]、[0 1 0]、[00 1]。然后將相應(yīng)的控制命令發(fā)送到下位機中的控制芯片中，控制相應(yīng)的電 機運動或停止。
[0077]圖2是根據(jù)本發(fā)明一實施例的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖，建立了一個三層BP神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)來實現(xiàn)肌電信號與醫(yī)生手部動作的映射，選擇了非線性tansig函數(shù)和線性purelin函數(shù) 分別作為網(wǎng)絡(luò)的中間層傳輸函數(shù)和輸出層傳輸函數(shù)。如圖2的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其網(wǎng)絡(luò)輸出可表示 為：
[0079] 其中，P=[P1，P2,…，P1]為網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，即拇短展肌的肌電信號特征和肱二頭 肌的肌電信號特征；1為網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)元個數(shù)，b in與bc>ut分別為網(wǎng)絡(luò)中間層閾值向量和輸 出層閾值向量，WiAWcmt分別為網(wǎng)絡(luò)輸入層權(quán)值矩陣和輸出層權(quán)值矩陣，State= [statei， State2，State3]表示為運動狀態(tài)的識別二進制碼。具體判斷方法:輸出向量State與標準的 運動狀態(tài)一進制表不= [1 00]、汾^氣^ = [Q1句、=[0.0 1]的內(nèi)積，內(nèi)積 最大者即是對應(yīng)的運動狀態(tài)。
[0080] 可以看出，輸入神經(jīng)元的個數(shù)1不僅取決于肌電信號通道的個數(shù)，還取決于所選特 征的個數(shù)。如果所選特征個數(shù)為m，同時肌電信號的通道數(shù)為k，則輸入神經(jīng)元的個數(shù)為1 = km。輸出層神經(jīng)元的個數(shù)為3。中間層的神經(jīng)元的個數(shù)是不確定的，需要根據(jù)輸入神經(jīng)元的 數(shù)量以及網(wǎng)絡(luò)的性能進行不斷調(diào)節(jié)。在本發(fā)明一實施例中，所選特征個數(shù)為6,肌電信號的 通道數(shù)為2,輸入神經(jīng)元的個數(shù)為12,中間層神經(jīng)元個數(shù)為10。
[0081] 圖3是根據(jù)本發(fā)明一實施例的人機交互系統(tǒng)示意圖，該人機接口系統(tǒng)包括:主動導(dǎo) 絲1、第一電極片2、第一電極連接線3、手臂4、第二電極連接線5、第二電極片6、肌電信號采 集通道7、肌電信號采集儀8、連接線9、計算機10、顯示器11、從動導(dǎo)絲12、徑向步進電機13、 軸向步進電機14、送絲機構(gòu)15。
[0082] 其中，主動導(dǎo)絲1，用戶通過操作所述主動導(dǎo)絲1發(fā)出相應(yīng)的操作命令;優(yōu)選地，所 述操作包括旋轉(zhuǎn)、推送和停止操作；
[0083]第一電極片2,其用于貼在用戶拇短展肌處，其通過第一電極連接線3連接至肌電 信號采集儀8的第一肌電信號采集通道7上；
[0084]第二電極片6,其用于貼在用戶肱二頭肌處，通過第二電極連接線5連接至肌電信 號采集儀8的第二肌電信號采集通道7上；
[0085] 肌電信號采集儀8,用于第一肌電信號采集通道和第二肌電信號采集通道上的肌 電信號；
[0086] 計算機10,用于根據(jù)所述肌電信號產(chǎn)生控制指令，并傳送至送絲機構(gòu)15;
[0087]送絲機構(gòu)15,其包括從動導(dǎo)絲12、徑向步進電機13和軸向步進電機14;其中，所述 徑向步進電機13根據(jù)接收到的控制指令旋轉(zhuǎn)所述從動導(dǎo)絲12,所述軸向步進電機14根據(jù)接 收到的控制指令推送所述從動導(dǎo)絲12。
[0088] 控制送絲機構(gòu)驅(qū)動導(dǎo)絲運動包括以下步驟：
[0089] 步驟1:去除操作者手臂6上拇短展肌和肱二頭肌的體毛，并用酒精擦拭；
[0090] 步驟2:待酒精揮發(fā)完全后，將第一電極片2、第二電極片5分別貼在拇短展肌和肱 二頭肌處，第一電極片2包括三塊，第二電極片5包括三塊，每塊電極片2、5相隔l-2cm，第一 電極片2中的三塊電極片通過第一電極連接線3分別連接至肌電信號采集儀8的一通道7的 正極、負極和地，第二電極片5中的三塊電極片通過第二電極連接線5分別連接肌電信號采 集儀8另一通道7的正極、負極和地；
[0091] 步驟3:操作者用手臂4操作主動導(dǎo)絲1旋轉(zhuǎn)、停止、推送各30秒，每個動作完成后， 休息5分鐘繼續(xù)采集下一個動作，并同時打開計算機10中上位機控制程序，采集操作者各肌 肉的肌電信號數(shù)據(jù)；
[0092] 步驟4:在計算機控制程序中，將兩個通道的肌電信號的前20秒數(shù)據(jù)作為訓練數(shù) 據(jù)，提取相關(guān)特征，并訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0093] 步驟5:用后10秒的數(shù)據(jù)測試訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，當準確率達到90 %時，進入下 一步，否則返回步驟3;
[0094]步驟6:連接送絲機構(gòu)15，操作者操作主動導(dǎo)絲1，包括旋轉(zhuǎn)、停止，推送三個動作， 肌電信號采集儀8采集肌電信號后進行特征提取，然后作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，網(wǎng)絡(luò)對動作 信號進行識別，并輸出控制指令至送絲機構(gòu)15;當網(wǎng)絡(luò)輸出為[1 0 0]時，控制程序發(fā)送命 令到送絲機構(gòu)15,送絲機構(gòu)15的徑向步進電機13運動，實現(xiàn)從動導(dǎo)絲12的旋轉(zhuǎn)；當網(wǎng)絡(luò)輸出 為[0 0 1]時，控制程序發(fā)送命令到送絲機構(gòu)15,送絲機構(gòu)15的軸向步進電機14運動，實現(xiàn) 從動導(dǎo)絲12的推送；當網(wǎng)絡(luò)輸出為[0 1 0]時，控制程序發(fā)送命令到送絲機構(gòu)15,送絲機構(gòu) 的徑向步進電機13和軸向步進電機14均停止運動。
[0095] 計算機20處理器為Intel i7-2600，RAM 4.00GB;顯示器21 為22inch寬屏。
[0096] 以上所述的具體實施例，對本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果進行了進一步詳 細說明，所應(yīng)理解的是，以上所述僅為本發(fā)明的具體實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，凡 在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保 護范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種基于表面肌電的血管介入手術(shù)送絲機構(gòu)的人機交互系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng) 包括:主動導(dǎo)絲、第一電極片、第一電極連接線、手臂、第二電極連接線、第二電極片、肌電信 號采集通道、肌電信號采集儀、從動導(dǎo)絲、送絲機構(gòu)和控制裝置;其中， 所述主動導(dǎo)絲供用戶操作； 所述第一電極片用于貼在用戶拇短展肌處，并通過第一電極連接線連接至肌電信號采 集儀的第一肌電信號采集通道上； 所述第二電極片用于貼在用戶肱二頭肌處，通過第二電極連接線連接至肌電信號采集 儀的第二肌電信號采集通道上； 所述肌電信號采集儀用于采集第一肌電信號采集通道和第二肌電信號采集通道上的 肌電信號； 所述控制裝置根據(jù)所述肌電信號產(chǎn)生控制指令，并傳送至送絲機構(gòu)； 所述送絲機構(gòu)包括從動導(dǎo)絲、徑向步進電機和軸向步進電機;所述徑向步進電機用于 旋轉(zhuǎn)所述從動導(dǎo)絲，所述軸向步進電機用于推送所述從動導(dǎo)絲，所述送絲機構(gòu)根據(jù)接收到 的控制指令控制徑向步進電機和軸向步進電機執(zhí)行動作。2. 如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中，所述控制指令旋轉(zhuǎn)、推送和停止指令;所述送絲機構(gòu) 根據(jù)旋轉(zhuǎn)指令控制所述徑向步進電機旋轉(zhuǎn)所述從動導(dǎo)絲;所述送絲機構(gòu)根據(jù)所述推送指令 控制所述軸向步進電機推送所述從動導(dǎo)絲，所述送絲機構(gòu)根據(jù)所述停止指令停止所述軸向 步進電機和所述徑向步進電機運作。3. 如權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其中，用戶對所述主動導(dǎo)絲的操作包括搓捻、推送和靜止， 分別對應(yīng)旋轉(zhuǎn)、推送和停止指令。4. 如權(quán)利要求1-3任一項所述的系統(tǒng)，其中，所述控制裝置接收到所述肌電信號后進行 特征提取，利用所提取的特征訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用訓練得到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對用戶操作 進行識別。5. 如權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其中，所述特征包括積分絕對值、差分絕對值、過零點數(shù)、 均方差、中值頻率和平均頻率中的一種或幾種的組合。6. 如權(quán)利要求4或5所述的系統(tǒng)，其中，所述控制裝置對接收到肌電信號進行預(yù)處理后 提取特征，所述預(yù)處理包括差分放大和巴特沃斯濾波。7. -種基于表面肌電的血管介入手術(shù)送絲機構(gòu)的人機交互裝置，其包括： 肌電信號采集模塊，肌電信號預(yù)處理模塊，肌電信號特征提取模塊，動作識別模塊和控 制模塊，其中： 所述肌電信號采集模塊用于采集醫(yī)生進行血管介入手術(shù)過程中操作主動導(dǎo)絲時手部 肌肉收縮的肌電信號； 所述肌電信號預(yù)處理模塊用于對采集的肌電信號進行差分放大和巴特沃斯濾波； 所述肌電信號特征提取模塊用于提取經(jīng)過預(yù)處理的肌電信號的特征； 所述動作識別模塊用于訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對醫(yī)生進行所述 操作時的手部動作進行識別； 所述控制模塊用于根據(jù)所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別出的動作，發(fā)送相應(yīng)的控制指令至送絲機 構(gòu)，以控制從動導(dǎo)絲的相應(yīng)動作。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的人機交互裝置，其特征在于，所述肌電信號包括拇短展肌和肱 二頭肌的肌電信號。9. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的人機交互裝置，其特征在于，所述差分放大用于放大肌電信 號，并去除直流電源噪聲的影響;所述巴特沃斯濾波用于將肌電信號中的高頻、低頻、50Hz 工頻信號濾除，肌電信號極限頻率范圍在10-500HZ之間。10. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于， BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習算法包括前向傳播和反向傳播;所述前向傳播用來計算BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的輸出;所述反向傳播采用梯度下降法，用來調(diào)整BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層間的權(quán)值。11. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、中間層和輸 出層，學習算法采用非線性tansig函數(shù)和線性purelin函數(shù)分別作為中間層和輸出層的傳 輸函數(shù)。12. -種基于表面肌電的血管介入手術(shù)送絲機構(gòu)的人機交互方法，其包括以下步驟： 步驟1:將三塊第一電極片貼在拇短展肌處，將三塊第二電極片貼在肱二頭肌處，三塊 第一電極片分別連接肌電信號采集儀第一通道中的正極、負極和地，三塊第二電極片分別 連接連接肌電信號采集儀第二通道中的正極、負極和地； 步驟:2:操作者用手部操作主動導(dǎo)絲進行旋轉(zhuǎn)、停止和推送三種動作各一段時間，肌電 信號采集儀采集操作者所述第一通道和第二通道上的肌電信號； 步驟3:將所述肌電信號的前部分采集數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，提取相關(guān)特征，并訓練BP神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 步驟4:所述肌電信號的后部分采集數(shù)據(jù)測試訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，當所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 準確率達到預(yù)定閾值時，進入下一步，否則返回步驟3: 步驟5:操作者用手部操作主動導(dǎo)絲肌電信號采集儀采集第一通道和第二通道中的肌 電信號后進行特征提取，然后作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述輸入對所述操 作者的動作信號進行識別，并輸出控制指令至送絲機構(gòu)； 步驟6:當送絲機構(gòu)接收到旋轉(zhuǎn)指令時，送絲機構(gòu)控制徑向步進電機運動，實現(xiàn)從動導(dǎo) 絲的旋轉(zhuǎn)；當送絲機構(gòu)接收到推送指令時，送絲機構(gòu)控制軸向步進電機運動，實現(xiàn)從動導(dǎo)絲 的推送；當送絲機構(gòu)接收到停止指令后，送絲機構(gòu)控制的徑向步進電機和軸向步進電機均 停止運動。13. -種基于表面肌電的血管介入手術(shù)送絲機構(gòu)的人機交互方法，其包括以下步驟： 采集醫(yī)生進行血管介入手術(shù)過程中操作主動導(dǎo)絲時手部肌肉收縮的肌電信號； 對采集的肌電信號進行差分放大和巴特沃斯濾波； 提取經(jīng)過預(yù)處理的肌電信號的特征； 利用所提取的特征訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對醫(yī)生進行所述操作 時的手部動作進行識別； 根據(jù)所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別出的動作，發(fā)送相應(yīng)的控制指令至送絲機構(gòu)，以控制從動導(dǎo) 絲的相應(yīng)動作。
【文檔編號】A61B5/0492GK105892676SQ201610266180
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2016年4月26日
【發(fā)明人】邊桂彬, 侯增廣, 周小虎, 謝曉亮, 奉振球, 郝劍龍, 王莉, 高占杰
【申請人】中國科學院自動化研究所