Đề tài nghiên cứu khoa học: Nghiên cứu và ứng dụng tín hiệu EEG điều khiển khung xương trợ lực cánh tay

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:94

Thêm vào BST

Báo xấu

15
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài điều khiển khung xương trợ lực cánh tay với các cử chỉ nâng lên, hạ xuống của cánh tay từ tín hiệu điện não của con người. Cụ thể là thu thập và phân tích tín hiệu điện não từ các hành động chớp mắt trái, chớp mắt phải, mở mắt để chuyển thành các lệnh điều khiển cho bộ khung cánh tay trợ lực.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đề tài nghiên cứu khoa học: Nghiên cứu và ứng dụng tín hiệu EEG điều khiển khung xương trợ lực cánh tay

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG TÍN HIỆU EEG ĐIỀU KHIỂN KHUNG XƯƠNG TRỢ LỰC CÁNH TAY S K C 0 0 3 9 5 9 MÃ SỐ: SV2020-11 S KC 0 0 7 3 7 6 Tp. Hồ Chí Minh, năm 2020
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI THAM GIA XÉT GIẢI THƯỞNG “SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC” NĂM 2020 NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG TÍN HIỆU EEG ĐIỀU KHIỂN KHUNG XƯƠNG TRỢ LỰC CÁNH TAY Trong lĩnh vực khoa học và công nghệ: Chuyên ngành kỹ thuật Y Sinh
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI THAM GIA XÉT GIẢI THƯỞNG “SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC” NĂM 2020 NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG TÍN HIỆU EEG ĐIỀU KHIỂN KHUNG XƯƠNG TRỢ LỰC CÁNH TAY Trong lĩnh vực khoa học và công nghệ: Chuyên ngành kỹ thuật Y Sinh Sinh viên thực hiện: Lê Ngọc Phú Nam, Nữ: Nam Dân tộc: Kinh Lớp, khoa: 161290, Khoa Điện – Điện tử Năm thứ: 4 /Số năm đào tạo: 4 Ngành học: Kỹ thuật Y Sinh Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thanh Huy Nam, Nữ: Nam Dân tộc: Kinh Lớp, khoa: : 161290, Khoa Điện – Điện tử Năm thứ: 4 /Số năm đào tạo: 4 Ngành học: Kỹ thuật Y Sinh Người hướng dẫn chính: ThS. Ngô Bá Việt
-i- MỤC LỤC MỤC LỤC.............................................................................................................. i DANH MỤC HÌNH ............................................................................................. iv DANH MỤC BẢNG ........................................................................................... vii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................viii CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU ...................................................................................... 1 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ ...................................................................................................... 2 1.2 LÍ DO CHỌN ĐỀ TÀI ......................................................................................... 3 1.3 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI ................................................................................... 4 1.4 PHƯƠNG PHÁP, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU ....................... 4 1.5 BỐ CỤC ............................................................................................................... 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT .................................................................. 6 2.1 ĐẶC TRƯNG CỦA TÍN HIỆU EEG VÀ TÍN HIỆU CHỚP MẮT.................... 7 2.1.1 Tín hiệu EEG ..................................................................................................... 7 2.1.2 Hành vi chớp mắt của con người ...................................................................... 8 2.1.3 Tín hiệu chớp mắt ............................................................................................. 8 2.2 BỘ LỌC THÔNG CAO ..................................................................................... 10 2.3 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM ................................................................................ 11 2.3.1 Cortex API....................................................................................................... 11 2.3.2 Ngôn ngữ lập trình Python .............................................................................. 13 2.3.3 Arduino IDE .................................................................................................... 13 2.4 GIỚI THIỆU PHẦN CỨNG .............................................................................. 14 2.4.1 Thiết bị Emotiv EPOC+ .................................................................................. 14 2.4.2 Vi Điều Khiển ................................................................................................. 16 2.4.3 Cấu tạo và nguyên lý làm việc của bánh răng con lăn .................................... 17 2.4.4 Mạch thu phát Bluetooth HC-05 ..................................................................... 19 2.4.5 Module điều khiển động cơ bước A4988 ........................................................ 21 2.4.6 Động cơ bước .................................................................................................. 24 Chương 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ ....................................................... 25 3.1 GIỚI THIỆU ....................................................................................................... 26
-ii- 3.2 SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG ................................................................................ 26 3.3 THIẾT KẾ CÁNH TAY TRỢ LỰC .................................................................. 27 3.3.1 Thiết kế khung cánh tay .................................................................................. 27 3.3.2 Thiết kế hộp số giảm tốc có tỉ lệ 40:1 ............................................................. 29 3.4 TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ MẠCH ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY .................. 35 3.4.1 Lựa chọn bộ thu tín hiệu EEG......................................................................... 35 3.4.2 Thiết kế khối xử lý tín hiệu ............................................................................. 35 3.4.3 Thiết kế khối nhận dữ liệu bluetooth .............................................................. 36 3.4.4 Thiết kế bộ xử lý trung tâm ............................................................................. 37 3.4.5 Thiết kế bộ điều khiển ..................................................................................... 37 3.4.6 Lựa chọn động cơ ............................................................................................ 38 3.4.7 Thiết kế khối nguồn ........................................................................................ 38 3.5 SƠ ĐỒ NGUYÊN LÝ CỦA BỘ ĐIỀU KHIỂN KHUNG CÁNH TAY TRỢ LỰC .......................................................................................................................... 40 3.6 THIẾT KẾ BỘ LỌC ........................................................................................... 40 Chương 4: THI CÔNG HỆ THỐNG .............................................................. 44 4.1 GIỚI THIỆU ....................................................................................................... 45 4.2 THI CÔNG BỘ ĐIỀU KHIỂN KHUNG CÁNH TAY ..................................... 45 4.3 THI CÔNG MÔ HÌNH KHUNG CÁNH TAY .................................................. 48 4.4 LẬP TRÌNH HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN KHUNG CÁNH TAY ..................... 52 4.4.1 Lưu đồ giải thuật chương trình xử lý tín hiệu EEG ........................................ 52 4.4.2 Lưu đồ chương trình điều khiển cánh tay trợ lực............................................ 56 4.5 TÀI LIỆU HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG, THAO TÁC ......................................... 58 Chương 5: KẾT QUẢ - NHẬN XÉT - ĐÁNH GIÁ ....................................... 60 5.1 KẾT QUẢ THI CÔNG CÁNH TAY TRỢ LỰC ............................................... 61 5.2 GIAO DIỆN PHẦN MỀM GIÁM SÁT HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN KHUNG CÁNH TAY TRỢ LỰC ........................................................................................... 62 5.2.1 Giao diện phần mềm giám sát hệ thống .......................................................... 62 5.2.2 Thời gian đáp ứng phần mềm phát hiện chớp mắt .......................................... 64 5.3 KẾT QUẢ XỬ LÝ VÀ NHẬN DẠNG CỬ ĐỘNG CHỚP MẮT .................... 64 5.3.1 Mô tả thí nghiệm ............................................................................................. 64
-iii- 5.3.2 Kết quả thống kê và đánh giá độ chính xác của hệ thống ............................... 66 5.4 KẾT QUẢ ĐIỀU KHIỂN KHUNG CÁNH TAY TRỢ LỰC ........................... 67 Chương 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỀN ................................... 70 6.1 KẾT LUẬN ........................................................................................................ 71 6.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN ..................................................................................... 71 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................ 72 PHỤ LỤC ........................................................................................................... 74
-iv- DANH MỤC HÌNH HÌNH TRANG Hình 2.1: Thu tín hiệu điện não bằng các điện cực. ...................................................... 7 Hình 2.2: Tín hiệu EEG khi chớp mắt. .......................................................................... 9 Hình 2.3: Các loại tín hiệu chớp mắt. ............................................................................ 9 Hình 2.4: Đặc điểm của tín hiệu chớp mắt. ................................................................. 10 Hình 2.5: Đáp ứng tần số lý tưởng của bộ lọc thông cao. ........................................... 10 Hình 2.6: Mô tả phương thức hoạt động của Cortex API. .......................................... 12 Hình 2.7: Giao diện đăng nhập ứng dụng Emotiv. ...................................................... 12 Hình 2.8: Cú pháp yêu cầu quyền truy cập từ Emotiv API. ........................................ 12 Hình 2.9. Yêu cầu chấp nhận truy cập từ phần mềm ................................................... 12 Hình 2.10. Giao diện phần mềm Arduino IDE. ........................................................... 14 Hình 2.11: Thiết bị Emotiv EPOC+. ........................................................................... 14 Hình 2.12: Cách lắp đặt thiết bị đo điện não Emotiv. ................................................. 15 Hình 2.13: Board vi điều khiển arduino nano. ............................................................ 17 Hình 2.14: Mô tả cấu tạo thông số hình học của bộ truyền bánh răng con lăn. .......... 18 Hình 2.15: Mô tả nguyên lý làm việc của bộ truyền bánh răng con lăn. ..................... 19 Hình 2.16: Module bluetooth HC-05. .......................................................................... 19 Hình 2.17: Sơ đồ kết nối chân của HC-05 với arduino nano. ..................................... 20 Hình 2.18: Sơ đồ chân của driver A4988. ................................................................... 22 Hình 2.19: Sơ đồ kết nối module driver A4988 với vi điều khiển. ............................. 22 Hình 2.20: Động cơ bước 42mm. ................................................................................ 24 Hình 3.1: Mô hình hoạt động của hệ thống. ................................................................ 26 Hình 3.2: Sơ đồ khối của hệ thống. ............................................................................. 27 Hình 3.3: Nhôm định hình kích thước 20x20mm........................................................ 28 Hình 3.4: Mô hình thiết kế ốp đỡ cho cổ tay. .............................................................. 28 Hình 3.5: Mô hình thiết kế ốp đỡ cho bì cẳng tay. ...................................................... 28 Hình 3.6: Mô hình thiết kế ốp đỡ cho bắp tay. ............................................................ 29 Hình 3.7: Mô hình 3D hộp đựng bộ điều khiển........................................................... 29 Hình 3.8: Các thông số hình học và lực tác dụng khi ăn khớp. ................................... 29 Hình 3.9: Mô hình 3D trục đầu vào và bánh răng của hộp số giảm tốc tỉ lệ 1:40. ...... 33 Hình 3.10: Mô hình 3D nắp đậy cho hộp số giảm tốc mặt trước và sau. .................... 34 Hình 3.11: Mô hình 3D nắp gắn động cơ bước 42mm cho hộp số giảm tốc .............. 34 Hình 3.12: Cánh tay trợ lực được thiết kế trên phần mềm solidworks........................ 35 Hình 3.13: Bộ đo điện não Emotiv EPOC+ 14 kênh. .................................................. 35 Hình 3.14: Sơ đồ nguyên lý của mạch nhận và truyền dữ liệu Bluetooth HC-05 với Arduino Nano. .............................................................................................................. 36 Hình 3.15: Sơ đồ kết nối chân của driver A4988 với động cơ bước. .......................... 38 Hình 3.16: Sơ đồ kết nối pin lipo với mạch sạc. ......................................................... 39 Hình 3.17: Sơ đồ nguyên lý của bộ điều khiển cánh tay. ............................................ 40
-v- Hình 3.18: Tín hiệu thô EEG chưa qua xử lý. ............................................................. 41 Hình 3.19: Phổ tần số của tín hiệu thô EEG. ............................................................... 41 Hình 3.20: Đáp ứng xung bộ lọc thông cao. ................................................................ 42 Hình 3.21: Tín hiệu EEG trước và sau khi lọc nhiễu. ................................................. 42 Hình 3.22: Tín hiệu được làm mịn với chiều dài bộ lọc trung bình khác nhau. .......... 43 Hình 4.1: Sơ đồ bố trí sắp xếp các module trong hộp bộ điều khiển. ......................... 46 Hình 4.2: Lắp ráp khối nguồn cho bộ điều khiển động cơ. ......................................... 46 Hình 4.3: Lắp ráp khối vi xử lý trung tâm Arduino Nano vào bộ điều khiển. ............ 47 Hình 4.4: Lắp ráp mạch điều khiển động cơ A4988 thông qua board DRV8825 vào bộ điều khiển. .................................................................................................................... 47 Hình 4.5: Lắp ráp khối nhận tín hiệu Bluetooth HC-05. ............................................. 48 Hình 4.6: Hình ảnh mô hình 3D các mặt cắt của khung cánh tay trợ lực. .................. 49 Hình 4.7: Các thành phần của khung cánh tay trợ lực................................................. 49 Hình 4.8: Hình ảnh hộp số giảm tốc 1/40 sau khi được lắp ráp. ................................. 50 Hình 4.9: Ráp thanh nhôm định hình, ốp đỡ cho khung cánh tay trợ lực. .................. 50 Hình 4.10: Hình ảnh bộ điều khiển hoàn chỉnh sau khi được kết nối dây. ................. 50 Hình 4.11: Mô hình cánh tay trợ lực sau khi gia công hoàn thành. ............................ 51 Hình 4.12: Sơ đồ khối chương trình thu tín hiệu EEG. ............................................... 52 Hình 4.13: Chương trình chính xử lý tín hiệu EEG. ................................................... 54 Hình 4.14: Lưu đồ chương trình phát hiện chớp mắt. ................................................. 55 Hình 4.15: Lưu đồ giải thuật cho chương trình điều khiển khung cánh tay trợ lực. ... 56 Hình 4.16: Lưu đồ giải thuật cho chương trình đọc dữ liệu điều khiển. ..................... 57 Hình 4.17: Lưu đồ giải thuật cho chương trình lệnh điều khiển khung cánh tay trợ lực. ...................................................................................................................................... 57 Hình 4.18: Quy trình thao tác sử dụng khung cánh tay trợ lực. .................................. 58 Hình 5.1: Mặt trong và mặt bên của khung cánh tay. .................................................. 61 Hình 5.2: Sản phẩm hoàn thiện khung cánh tay trợ lực............................................... 61 Hình 5.3: Khung cánh tay được lắp vào cánh tay phải của người sử dụng. ................ 62 Hình 5.4: Trạng thái khung xương ở các điểm giới hạn. ............................................. 62 Hình 5.5: Giao diện phần mềm khi khởi động. ........................................................... 63 Hình 5.6: Dạng sóng hiển thị trên phần mềm lúc chớp mắt trái.................................. 63 Hình 5.7: Dạng sóng hiển và giao diện thị trên phần mềm lúc chớp mắt phải. .......... 63 Hình 5.8: Bố trí thí nghiệm thí thu tín hiệu EEG. ....................................................... 65 Hình 5.9: Dòng thời gian của thí nghiệm. ................................................................... 65 Hình 5.10: Tín hiệu chia thành nhiều khung. .............................................................. 66 Hình 5.11: Ma trận nhầm lẫn đánh giá thuật toán. ...................................................... 66 Hình 5.12: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mềm khi bắt đầu điều khiển................. 67 Hình 5.13: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mềm khi chớp mắt trái một lần. ........... 67 Hình 5.14: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mềm khi chớp mắt trái hai lần liên tục.68 Hình 5.15: Trạng thái cánh tay khi chưa chớp mắt phải. ............................................ 68
-vi- Hình 5.16: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mầm khi chớp mắt phải lần thứ nhất. .. 69 Hình 5.17: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mầm khi chớp mắt phải lần thứ hai. .... 69 Hình 5.18: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mầm khi chớp mắt phải lần thứ ba. ..... 69
-vii- DANH MỤC BẢNG BẢNG TRANG Bảng 2.1: Thông số kỹ thuật của 3 phiên bản Emotiv EPOC+. .................................. 15 Bảng 2.2: Các lệnh thông dụng dùng trong HC-05. .................................................... 21 Bảng 2.3: Mô tả chức năng pin của module A4988. ................................................... 23 Bảng 2.4: Mã điều khiển động cơ bước. ...................................................................... 23 Bảng 3.1: Thống kê dòng tải của các linh kiện............................................................ 39 Bảng 4.1: Danh sách các module và linh kiện liên quan. ............................................ 45 Bảng 4.2: Chi tiết các bộ phận của khung cánh tay trợ lực. ........................................ 51 Bảng 4.3: Các trường hợp chớp mắt có thể xảy ra. ..................................................... 53 Bảng 5.1: Thời gian xử lý dữ liệu ................................................................................ 64
-viii- DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT STT Từ viết tắt Nguyên nghĩa 1 API Application Programming Interface 2 AVR Automatic Voltage Regulator 3 BCI Brain Computer Interface 4 CMOS Complementary Metal Oxide Semiconductor 5 CPU Central Processing Unit 6 DMOS Diffusion Metal Oxide Semiconductor 7 ECG Electrocardiogram 8 EEG Electroencephalogram 9 EMG Electromyogram 10 F Forehead 11 FIR Finite Impulse Response 12 IDE Integrated Development Environment 13 IIR Infinite Impulse Response 14 PLA Polylactic Acid 15 PMMA Poly Methyl Methacrylate 16 RAM Random Access Memory 17 SPP Serial Port Protocol 18 UART Universal Asynchronous Receiver Transmitter 19 USB Universal Serial Bus
-1- CHƯƠNG 1 MỞ ĐẦU
-2- 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ Não người đóng vai trò quan trọng trong các hoạt động của con người [1]. Nó có cấu trúc phức tạp gồm khoảng 100 tỷ tế bào thần kinh liên kết với nhau. Các tế bào này thu thập và truyền tải các tín hiệu điện với nhau, cho dù có hay không có các kích thích bên ngoài. Dựa trên các tín hiệu điện não, người ta xác định được những thay đổi trong hoạt động của não bộ, phục vụ cho việc phát hiện, chẩn đoán các chứng rối loạn não, rối loạn giấc ngủ, chấn thương đầu, viêm não, đột quỵ. Một ứng dụng quan trọng khác đó là dựa trên tín hiệu EEG để khôi phục lại các chức năng của con người, do bệnh tật hoặc do tai nạn gây ra, một số người không có khả năng đi lại, cử động. Những người này mất đi khả năng tương tác với thế giới bên ngoài. Hệ thống giao tiếp máy tính não (BCI) đóng vai trò quan trọng nhằm hỗ trợ và thay thế con người tương tác với thế giới bên ngoài. Hệ thống này chuyển các tín hiệu điện não thành các tín hiệu điều khiển mong muốn như điều khiển xe lăn điện, điều khiển thiết bị (tivi, máy lạnh, đèn), điều khiển cử động (cánh tay giả trên người bệnh nhân). Ngày nay, trên thế giới người khuyết tật do tai nạn và bệnh tật gây ra ngày càng có chiều hướng gia tăng trong đó bị khuyết tật ở tay cũng để lại những hậu quả to lớn đối với chúng ta. Nhiều báo cáo từ tổ chức khác nhau cho thấy số lượng người bị thương tật tăng lên mỗi năm [2, 3]. Người tàn tật, khuyết tật ở tay luôn cần những khung xương cánh tay, để không chỉ phục vụ cho vấn đề cử động mà còn tăng cường khả năng độc lập của họ để giảm bớt sự hỗ trợ từ người khác. Hiện nay, trên thế giới chủ yếu các nước phát triển người bị khuyết tật ở tay đã có điều kiện sử dụng khung xương trợ lực cánh tay. Tuy nhiên, ngay cả những khung xương cũng không hỗ trợ được những người tàn tật nặng. Bị hạn chế hay nói cách khác là những người khuyết tật, không thể tự điều khiển được cánh tay theo ý muốn trong lúc cử động. Nhất là những người không thể sử dụng cơ tay để điều khiển khung xương trợ lực. Vì thế, những khung xương sử dụng tín hiệu điện não sẽ rất cần thiết để giúp họ sinh hoạt hằng ngày tốt hơn. Trong các nghiên cứu về hoạt động chớp mắt, liếc mắt thông qua tín hiệu EEG (Electroencephalography). Với đề tài “Điều khiển xe lăn điện bằng các hoạt động của mắt dựa trên tín hiệu điện não” được thực hiện năm 2013 bởi các tác giả Nguyễn Thanh Hải, Nguyễn Văn Trung, Võ Văn Tới [4]. Tác giả đã giới thiệu phương pháp điều khiển, các hướng di chuyển của xe dùng thuật toán ngưỡng để phát hiện các hoạt động của mắt sử dụng kỹ thuật EEG. Với sự phát triển nhanh chóng của khoa học, đã có nhiều nghiên
-3- cứu trên thế giới sử dụng tín hiệu điện não đồ để điều khiển xe lăn điện cũng như ứng dụng vào điều khiển cánh tay robot, điều khiển khung xương nhân tạo và còn nhiều ứng dụng khác nữa đã được thực hiện. Tác giả Tomoyuki Noda cùng các cộng sự [5], đã hoàn thành nghiên cứu xây dựng mô hình giao tiếp giữa não bộ và máy tính phân tích, trích đặc trưng tín hiệu điện não đồ. Qua đó nhận biết được các cử động các chi trên cơ thể, để điều khiển hệ thống khung xương nhân tạo 10 bậc tự do 6 khớp hoạt động. Trong nghiên cứu của tác giả có sử dụng mạng nơ-ron để phân loại nhận dạng tín hiệu khác nhau của tín hiệu điện não đồ. Ngoài ra còn có một số nghiên cứu khác sử dụng mạng nơ-ron của tác giả Millan [6] cùng các đồng sự. Bằng chứng cho thấy tế bào thần kinh não có thể tái tạo sau đột quỵ, chủ yếu thông qua tái tạo mô thần kinh (sự hình thành các khớp thần kinh giữa các tế bào thần kinh). Dựa vào tập các bài tập và lặp đi lặp lại dường như là thành phần chính trong việc thúc đẩy quá trình tái tạo mô thần kinh sau đột quỵ được nhóm tác giả [7, 8] chứng minh thông qua các khảo sát thực nghiệm. Ngoài ra còn có tác giả Rebsamen cùng các cộng sự [9] kết hợp giữa xử lý ảnh và tín hiệu điện tâm đồ để điều khiển xe lăn ở phạm vi trong nhà, kết hợp giữa hai điều kiện để cho ra kết quả điều khiển tốt nhất. Đối với những người bị chấn thương tuỷ sống hoặc đột quỵ, việc quay trở lại với cuộc sống bình thường gặp rất nhiều khó khăn. Vì các kết nối giữa não và cơ bắp có thể bị tổn thương dẫn đến hạn chế khả năng vận động của các bộ phận trên cơ thể như chân và tay. Việc phục hồi chức năng còn gặp nhiều hạn chế, phải phụ thuộc vào sự giúp đỡ của các nhân viên hỗ trợ phục hồi chức năng. Với sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật, việc thu thập và khai thác tín hiệu để chẩn đoán. Cũng như phát hiện các hành vi của con người trở nên đơn giản hơn nhiều, với sự hỗ trợ của nhiều công cụ. Cho phép xây dựng những giao diện giao tiếp giữa bộ não con người và máy móc gọi tắt tiếng anh là BCI. BCI có thể cho phép con người điều khiển các loại máy móc như cánh tay robot, phương tiện di chuyển. Chúng mở ra một hướng đi mới cho ngành vật lý trị liệu, tăng hiệu suất của việc trị liệu và giảm bớt chi phí thuê nhân viên trợ giúp phục hồi chức năng. Trên đây là những lý do cấp thiết để thôi thúc nhóm thực hiện xây dựng đề tài “Nghiên cứu và ứng dụng tín hiệu EEG điều khiển khung xương trợ lực cánh tay”. 1.2 LÍ DO CHỌN ĐỀ TÀI - Hỗ trợ cho quá trình phục hồi chức năng vận động cho người mất khả năng hoạt động ở tay.
-4- - Khung cánh tay trợ lực giúp họ giảm sự phụ thuộc vào mọi người xung quanh, tăng hiệu suất hoạt động và giảm được chi phí thuê nhân viên vật lí trị liệu. 1.3 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI Đề tài điều khiển khung xương trợ lực cánh tay với các cử chỉ nâng lên, hạ xuống của cánh tay từ tín hiệu điện não của con người. Cụ thể là thu thập và phân tích tín hiệu điện não từ các hành động chớp mắt trái, chớp mắt phải, mở mắt để chuyển thành các lệnh điều khiển cho bộ khung cánh tay trợ lực. Mỗi lần có tín hiệu khung cánh tay sẽ nâng lên hoặc hạ xuống 200 tùy theo hành động của người sử dụng. Thiết kế và chế tạo được mô hình khung xương cánh tay trợ lực với mục tiêu nhỏ gọn, dễ sử dụng và không tốn nhiều chi phí khi thi công. 1.4 PHƯƠNG PHÁP, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU  Phương pháp nghiên cứu:  Phương pháp nghiên cứu tài liệu: thu thập các tài liệu, bài báo khoa học liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu. Nghiên cứu lý thuyết để đưa ra phương pháp phù hợp cho đề tài.  Dựa vào lý thuyết tiến hành thiết kế bằng phần mềm và xây dựng mô hình chạy thực tế.  Tham khảo tài liệu về các phần mềm và vi điều khiển liên quan.  Phương pháp thực nghiệm: tiến hành đo tín hiệu não từ máy Emotiv EPOC+. Áp dụng các bộ lọc để xử lý tín hiệu đo được.  Thống kê: thống kê kết quả đạt được để đánh giá độ chính xác của hệ thống.  Đối tượng nghiên cứu:  Tìm hiểu thiết bị đo điện não 14 kênh Emotiv EPOC+.  Thiết kế mô hình khung xương cánh tay trợ lực.  Lập trình điều khiển bằng phần mềm Arduino và Visual Studio.  Tín hiệu điện não của con người.  Đối tượng nghiên cứu hướng tới những người mất khả năng vận động ở tay. Do bệnh tật hoặc do tai nạn gây ra, một số người không có khả năng cử động ở tay. Những người này mất đi khả năng tương tác với thế giới bên ngoài.  Phạm vi nghiên cứu  Nghiên cứu và thiết kế khung cánh tay, thử nghiệm với thiết bị thu EEG Emotiv EPOC +/Emotiv PRO.  Sản phẩm mô hình khung cánh tay trợ lực được làm bằng nhựa.
-5-  Phần mềm viết ra chạy trên máy tính chạy hệ điều hành Windows.  Kích thước khung cánh tay dài 38cm, cao 15cm, rộng 10cm.  Sử dụng động cơ bước để điều khiển khung cánh tay.  Chỉ sử dụng cho người mất khả năng vận động ở tay. 1.5 BỐ CỤC Trong quá trình thực hiện nghiên cứu khoa học với đề tài: Nghiên cứu và ứng dụng tín hiệu EEG điều khiển khung xương trợ lực cánh tay, nhóm tập trung giải quyết và hoàn thành được những chương sau: Chương 1: Mở đầu. Đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung nghiên cứu, các giới hạn thông số và bố cục của đề tài nghiên cứu. Chương 2: Cơ sở lý thuyết. Trình bày các kiến thức về đặc trưng của tín hiệu EEG, giới thiệu về thông số các linh kiện sử dụng trong mạch. Bộ lọc số và phương pháp cửa sổ, giới thiệu sơ lược về phần cứng và phần mềm. Chương 3: Thiết kế và tính toán. Trình bày thiết kế sơ đồ nguyên lý, sơ đồ mạch, bố trí linh kiện, nguyên lý hoạt động và thiết kế khung cánh tay trợ lực. Chương 4: Thi công hệ thống. Lắp đặt các bộ phận khung cánh tay, trình bày lưu đồ giải thuật và chương trình thu dữ liệu EEG và điều khiển cánh tay, cuối cùng đóng gói. Chương 5: Kết quả - Nhận xét - Đánh giá. Trình bày kết quả đạt được, viết tài liệu hướng dẫn sử dụng của cánh tay. Chương 6: Kết luận và Hướng phát triển. Kết luận chung và hướng phát triển của đề tài.
-6- CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT
-7- 2.1 ĐẶC TRƯNG CỦA TÍN HIỆU EEG VÀ TÍN HIỆU CHỚP MẮT 2.1.1 Tín hiệu EEG EEG là từ viết tắt kỹ thuật đo điện não đồ thường được sử dụng để ghi lại biến động điện của vỏ não [10, 11], sử dụng các điện cực đặt trên hộp sọ để ghi lại các hoạt động, số lượng các điện cực tuỳ thuộc vào ứng dụng. Tín hiệu này là phản hồi điện sinh học được tiếp nhận ngay tức khắc của tế bào não thông qua vỏ não, là một trong những bộ phận phức tạp nhất trên cơ thể người. Não người khi có các tác động từ các giác quan như: thị giác, thính giác, xúc giác sẽ sản sinh ra các tín hiệu điện rất nhỏ phản hồi lại và được trao đổi thông qua các nơ ron thần kinh. Tín hiệu điện não ghi lại có độ lớn trong khoảng 10-100 microvolt. Tần số thay đổi trong khoảng 0.5-100Hz và có chứa nhiều thành phần tín hiệu điện khác như điện cơ (EMG), điện tim (ECG). Vì thế nên tín hiệu cần được khuếch đại và lọc nhiễu để có được tín hiệu tốt hơn [10, 12]. Việc tiến hành đo đạc EEG thường được thực hiện bằng cách gắn nhiều điện cực rải rác xung quanh đầu. Mỗi điện cực sẽ thu được các xung điện tại từng khu vực riêng biệt, mỗi điện cực được coi như là 1 kênh, thường được thiết kế với mũ đội đầu gắn điện cực được trình bày như hình 2.1 mô tả cách thu tín hiệu điện não bằng các điện cực gắn trên da đầu. Hình 2.1: Thu tín hiệu điện não bằng các điện cực.  Tín hiệu EEG được chia làm 5 loại:
-8- - Delta: có dải tần số nằm trong khoảng 0.5 đến 4Hz với biên độ thay đổi bất định. Dạng sóng delta chủ yếu xuất hiện trong giấc ngủ sâu và trong trạng thái thức giấc. Sóng delta xuất hiện chủ yếu tại cực Fp1 và Fp2. - Theta: có dải tần số nằm trong khoảng 4 đến 7Hz với biên độ cao hơn 20uV. Sóng theta thường xuất hiện khi người bị căng thẳng, đặc biệt là lúc thất bại hoặc chán nản. Sóng theta xuất hiện nhiều tại cực C3, C4. - Alpha: có dải tần số nằm trong khoảng 8 đến 13 Hz với biên độ từ 30 đến 50uV. Sóng alpha được tạo ra ở trong hai trường hợp là khi ta thư giãn hoặc khi ta hành động vô thức. Sóng alpha tập trung nhiều tại cực O1 và O2. - Beta: có dải tần số nằm trong khoảng 13 đến 30Hz với biên độ 5 đến 30uV. Sóng beta là dạng sóng của tín hiệu điện não và thường liên quan đến các hoạt động suy nghĩ, hoạt động gây chú ý. Sóng beta xuất hiện nhiều ở vùng đỉnh và thùy trán. - Gamma: sóng gamma có tần số 30Hz trở lên và biên độ điện áp cũng biến đổi không cố định. 2.1.2 Hành vi chớp mắt của con người Chớp mắt là một chức năng cơ bản của mắt, có cơ chế bán tự động có thể kích thích có điều kiện hoặc không điều kiện. Với chức năng chính là bảo vệ mắt khỏi các tác nhân từ môi trường, gạt nước mắt loại bỏ các bụi bẩn trên mắt [10]. Phân loại chớp mắt:  Chớp mắt tự phát: Chớp mắt tự phát xảy ra không cần kích thích từ bên ngoài hay từ bên trong. Được điều khiển bởi vùng vỏ não tiền vận động xảy ra mà không cần ý thức giống như thở và co bóp dạ dày.  Phản xạ chớp mắt: Phản xạ chớp mắt là phản xạ không điều kiện xảy ra để phản hồi lại với kích thích từ bên ngoài, như là vật thể di chuyển nhanh qua mắt.  Chớp mắt tự nguyện: Chớp mắt tự nguyện là hành vi chớp mắt do người điều khiển với mục đích theo ý muốn và cường độ thường lớn hơn so với phản xạ chớp mắt và chớp mắt tự phát. Tín hiệu chớp mắt (hoạt động của cơ mắt) có thể thu được bằng phương pháp điện não đồ. Độ lớn từ 50 - 3500 microvolt với tần số hoạt động từ 0.5-100 Hz. Độ lớn của hành vi chớp mắt thay đổi tuyến tính theo góc nhìn của mắt. 2.1.3 Tín hiệu chớp mắt
-9- Chớp mắt thường được đặc trưng bởi các đỉnh với điện áp cao hơn tín hiệu EEG. Chớp mắt thường được xác định bằng cách đặt ngưỡng và phân loại như chớp mắt cho tất cả các hoạt động vượt quá ngưỡng giá trị. Ngoài ra còn có sự thay đổi nhất định về biên độ của đỉnh của một cá nhân cụ thể, nhiều thay đổi khác nhau giữa các đối tượng [10]. Chớp mắt có thể được phân loại là chớp mắt ngắn nếu thời gian chớp mắt nhỏ hơn 200 mili giây hoặc chớp mắt dài nếu lớn hơn hoặc bằng 200 mili giây [11]. Nhiễu trong tín hiệu EEG thường đặc trưng bởi biên độ cao,thường ảnh hưởng đến việc phân tích tín hiệu. Trong một số trường hợp nhiễu chớp mắt gây cản trở cho quá trình phân tích dữ liệu. Như trong quá trình thu EEG khi đối tượng mở mắt sẽ chứa nhiều tín hiệu nhiễu do chớp mắt. Tuy nhiên trong một số trường hợp tín hiệu nhiễu chớp mắt có thể có ích. Có thể dùng nhiễu chớp mắt thu được bằng các điện cực EEG để xác định các loại chớp mắt. Hình 2.2: Tín hiệu EEG khi chớp mắt. Tín hiệu EEG khi chớp mắt hình 2.3a có biên độ lớn hơn nhiều so với tín hiệu EEG khi chớp mắt tự phát hình 2.3b. Chớp mắt tự nguyện có biên độ lớn nhất trong 3 loại chớp mắt với độ lớn trong khoảng (-200uV đến 1200uV). Tín hiệu chớp mắt phản xạ có biên độ nhỏ hơn nhiều so với chớp mắt tự nguyện trong khoảng (-50uV đến 200uV). (a) Tín hiệu chớp mắt tự nguyện (b) Tín hiệu chớp mắt tự phát Hình 2.3: Các loại tín hiệu chớp mắt.