【摘要】：癱瘓肢體運(yùn)動(dòng)功能的重建是極具挑戰(zhàn)的醫(yī)學(xué)難題。利用電子系統(tǒng)替代受損神經(jīng)組織,重建運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元通路,進(jìn)而重建運(yùn)動(dòng)功能的方法為該問題的解決提供了新的思路。該方法被稱為“微電子神經(jīng)橋”�；陧�(xiàng)目組前期在“微電子神經(jīng)橋”領(lǐng)域所做研究,本文主要涉及用于脊髓神經(jīng)損傷后功能重建的“微電子神經(jīng)橋”以及用于腦卒中后偏癱患者肢體運(yùn)動(dòng)功能重建的“微電子肌電橋”,研究?jī)?nèi)容包括：1)神經(jīng)元胞外探測(cè)仿真信號(hào)的生成算法。仿真信號(hào)生成是進(jìn)行相關(guān)神經(jīng)信號(hào)處理算法的基礎(chǔ)。2)胞外探測(cè)中神經(jīng)元?jiǎng)幼麟娢坏臋z測(cè)算法。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行動(dòng)作電位識(shí)別的相關(guān)研究。動(dòng)作電位的檢測(cè)與識(shí)別是“微電子神經(jīng)橋”進(jìn)行選擇性激勵(lì)的基礎(chǔ)。3)基于分立器件和集成電路,進(jìn)行了“微電子神經(jīng)橋”相關(guān)原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì),包括神經(jīng)信號(hào)探測(cè)電路、功能性電刺激電路、無線／有線神經(jīng)信號(hào)采集電路、功能電刺激信號(hào)生成電路、小型微電子神經(jīng)橋?qū)嶒?yàn)箱、快速原型算法驗(yàn)證平臺(tái),以及實(shí)時(shí)動(dòng)作電位檢測(cè)與識(shí)別電路。4)基于分立器件和集成電路,進(jìn)行了“微電子肌電橋”相關(guān)原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì),包括雙通道微電子肌電橋原型系統(tǒng)以及用于手部運(yùn)動(dòng)功能重建的微電子肌電橋系統(tǒng)。其中,雙通道微電子肌電橋原型系統(tǒng)目前已經(jīng)通過相關(guān)檢測(cè),處于臨床科學(xué)實(shí)驗(yàn)階段。本文共分為7章,第1章緒論對(duì)造成肢體癱瘓的病因進(jìn)行分析,重點(diǎn)介紹脊髓損傷與腦卒中。之后對(duì)項(xiàng)目組前期的工作進(jìn)行了總結(jié)。第2章至第五章研究“微電子神經(jīng)橋”的相關(guān)電路與系統(tǒng)。其中,第2章介紹“微電子神經(jīng)橋”涉及的神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ),綜述治療脊髓損傷的生物學(xué)方法,并介紹“微電子神經(jīng)橋”的原理。第3章介紹“微電子神經(jīng)橋”所采用的神經(jīng)信號(hào)探測(cè)與激勵(lì)方法,以及其系統(tǒng)設(shè)計(jì)與信號(hào)處理流程。第4章主要介紹“微電子神經(jīng)橋”訓(xùn)練階段的信號(hào)處理核心技術(shù)：動(dòng)作電位檢測(cè)與識(shí)別。首先研究胞外探測(cè)仿真神經(jīng)信號(hào)的生成方法。對(duì)于動(dòng)作電位檢測(cè)問題,首先從傳統(tǒng)的幅度閡值法開始研究,分析造成傳統(tǒng)幅度閾值法誤檢率高的原因。在此基礎(chǔ)上,提出基于幅度閾值與動(dòng)態(tài)一階前向差分閾值的檢測(cè)算法。最終,結(jié)合時(shí)域特征篩選,使算法的平均靈敏度達(dá)到99.27%,平均特異度達(dá)到98.60%。對(duì)于動(dòng)作電位的識(shí)別問題,首先研究基于時(shí)域信息、K-L變換和離散小波變換的三種特征提取方法。并通過基于正態(tài)性檢驗(yàn)(Lilliefors檢驗(yàn))和概率密度函數(shù)估計(jì)(Parzen窗估計(jì))的兩種特征提取方法,進(jìn)行特征屬性約減。通過可分性測(cè)度,確定以基于離散小波變換所獲得的特征作為識(shí)別依據(jù)。在此基礎(chǔ)上,利用基于馬氏距離的K均值聚類算法,獲得高達(dá)99.29%的平均分類正確率。并初步研究利用自組織映射進(jìn)行類別數(shù)確定以及初始聚類中心選取的問題。第5章主要涉及與“微電子神經(jīng)橋”相關(guān)的原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)。包括神經(jīng)信號(hào)探測(cè)電路、功能性電刺激電路、無線／有線神經(jīng)信號(hào)采集電路、任意波形生成電路和小型微電子神經(jīng)橋?qū)嶒?yàn)箱。重點(diǎn)介紹基于ARM CortexA8+TMS320C64x+MSP430F5336硬件構(gòu)架的快速原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),并將其應(yīng)用于“微電子神經(jīng)橋”橋接階段的實(shí)時(shí)處理算法的快速驗(yàn)證。利用三倍交叉驗(yàn)證,橋接階段算法的平均靈敏度,特異度以及識(shí)別正確率分別達(dá)到99.43%,97.13%和92.58%。最終以Hercules安全微控制器為目標(biāo)硬件,實(shí)現(xiàn)了經(jīng)過快速原型平臺(tái)驗(yàn)證的實(shí)時(shí)信號(hào)處理算法。第6章初步涉及用于腦卒中后偏癱運(yùn)動(dòng)功能重建的“微電子肌電橋”相關(guān)原理以及原型系統(tǒng)設(shè)計(jì),包括雙通道微電子肌電橋原型系統(tǒng)以及用于手部運(yùn)動(dòng)功能重建的微電子肌電橋系統(tǒng)。涉及肌電信號(hào)探測(cè)電路設(shè)計(jì),高壓、隔離、任意波形功能性電刺激電路設(shè)計(jì),相關(guān)信號(hào)處理算法,虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)以及應(yīng)用于臨床時(shí)安全性方面的考慮。文章的最后對(duì)全文進(jìn)行總結(jié),并提出需要進(jìn)一步解決的問題。本文所涉及的創(chuàng)新點(diǎn)：1)設(shè)計(jì)一種基于幅度與動(dòng)態(tài)一階前向差分閾值的動(dòng)作電位檢測(cè)新算法,利用加州理工大學(xué)提供的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行測(cè)試,該算法的平均靈敏度與特異度分別達(dá)到99.45%與97.21%。2)設(shè)計(jì)一種利用滑動(dòng)窗口與極差判別以及中值估計(jì)的神經(jīng)信號(hào)背景噪聲估計(jì)算法。相比于Donoho與Johnstone等人所提出的算法,該算法在100Hz放電頻率下估計(jì)精度提高了3倍。3)設(shè)計(jì)兩種離散小波變換后的特征選擇方法：(1)利用Lilliefors檢驗(yàn)以及層次化選擇的方法進(jìn)行特征系數(shù)選擇,(2)利用Parzen窗估計(jì),即核密度估計(jì)的方法進(jìn)行特征系數(shù)選擇。在本文所用的可分性測(cè)度下,證明本文所提出的特征選擇方法優(yōu)于基于時(shí)域特征提取以及基于Karhunen-Loeve變換的特征提取方法。4)將自組織映射應(yīng)用于動(dòng)態(tài)聚類的初始值確定以及類別數(shù)確定。5)基于Matlab R2013a以后版本所提供的板級(jí)支持包,設(shè)計(jì)了以Beagleboard-xm以及Simulink為核心的算法快速驗(yàn)證平臺(tái)。實(shí)現(xiàn)了動(dòng)作電位檢測(cè)與識(shí)別算法的快速原型設(shè)計(jì)。基于該平臺(tái)與相同的開發(fā)方法也可以應(yīng)用于其它相關(guān)實(shí)時(shí)信號(hào)處理領(lǐng)域,完成相關(guān)數(shù)字信號(hào)處理算法的快速建模與驗(yàn)證,具有普適意義。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R496;TN911.7

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本文編號(hào)：2335050