CC BY
42Аппаратно- программный комплекс для управления протезом кисти на основе сигналов электромиографии
Абрамов Артем Валерьевич,
студент кафедры автоматизации технических процессов, Тверской государственный технический университет E-mail: abramov2001@list.ru
Предмет. Разработка доступного протеза кисти руки, который будет прост и удобен в управлении - это актуальное направление развития области восстановительной медицины. Цель. Разработка аппаратно-программного комплекса, осуществляющего снятие и обработку сигнала ЭМГ с мышц предплечья, и передачу этого сигнала в виде управляющего воздействия на 3D-протез кисти. Методология. Аппаратно-программный комплекс создавался на основе микроконтроллера Arduino Uno. Обработка входного сигнала, в виде электромиограммы, происходила с использованием дискретного многоуровневого вейвлет-преобразования.
Результаты. Результатом работы является разработка принципиальной схемы устройства для снятия ЭМГ сигнала на микроконтроллере Arduino, дальнейшая обработка этого сигнала в программной среде Matlab. Разработка аппаратно-программного комплекса для снятия и обработки ЭМГ сигнала мышц предплечья и передачи управляющего воздействия на протез кисти. Выводы. В результате проведенной работы было выявлено, что наиболее удобным способом обработки ЭМГ сигнала, для дальнейшего его преобразования, является дискретное вейвлет-преобразование. Сделан вывод о том, что на сегодняшний день наиболее естественным является управления протезом кисти через биоэлектрическую активность мышц.
Ключевые слова: протезирование, протезы верхних конечностей, восстановительная медицина, электромиограмма.
е
CJ
см со
На сегодняшний день актуальна проблема восстановления двигательных функций у людей с ограниченными возможностями. Ежегодно на территории РФ более 8 000 людей нуждаются в протезировании в результате травм и врожденных патологий верхних конечностей. Качество жизни таких людей на несколько порядков ниже и вопрос протезирования для них самый насущный.
В настоящее время наблюдается стремительное развитие технологий протезирования. Самыми последними разработкам в данной области являются протезы способные считывать сигналы с нервов и мышц через специальные электроды, которые имплантируются непосредственно в руку пациента. Также разработан протез кончики пальцев которого покрыты специальной электронной кожей, которая состоит из нескольких слоев датчиков давления, которые могут передавать ощущения от прикосновения к тупым предметам, а также ощущение боли. [4]
Наиболее явной проблемой современных протезов является их стоимость. По этой причине остается актуальной целью снижение стоимости протезов. Это можно осуществить с помощью использования недорогой, но надежной элементной базы и изготовления элементов конструкции с помощью 3D-печати.
В настоящее время существует четыре основных вида протеза рук:
- косметические протезы - имеют только эстетическое назначение, не выполняют никаких двигательных функций;
- тяговые протезы - действие могут выполнять простые движения, например, сжимать и разжимать кулак, за счет, например, движений лучезапястного или локтевого сустава оставшейся части руки. Приводятся в движение с помощью механического натяжения нитей;
- механические протезы - обладают внешним видом косметических протезов и функционалом тяговых. Управляются мышечной активностью. Питание таких протезов происходит от аккумулятора, размещенного внутри корпуса. Управление таких протезов неудобное, могут происходить «случайные» срабатывания;
- бионические протезы - обладают более расширенным функционалом. Каждый палец таких протезов управляется отдельным мотором. Управление кистью основано на таком же принципе, как и у механических моделей, что делает использование протеза не очень удобным. Для облегчения этой задачи добавляются внешние переключатели. [1]
При создании протезов с биоуправлением наиболее перспективным решением является применение электромиографии (ЭМГ). Электромиография может применяться для постоянного контроля работы мускулатуры при неинвазивном вмешательстве и долговременном использовании. Также этот метод достаточно прост в реализации.
ЭМГ - это неинвазивный метод регистрации мышечной активности, основанный на измерении разности потенциала двух точек, между которыми распространяется потенциал действия. [1]
Важной задачей протезирования является качественная и стабильная регистрация биоэлектрического сигнала. Поэтому большое значение имеет правильное наложение электродов на поверхность кожи. Для уменьшения воздействия помех и для получения наибольшей амплитуды, электроды необходимо располагать на двигательных точках руки.
Для определения характеристик движения с помощью ЭМГ сигнала используют различные аналитические методы, такие как временной анализ, спектральный анализ и другие.
На начальной стадии обработки электромиографический сигнал важно очистить от высокочастотных шумов и низкочастотных артефактов. Для такой цели снятый сиграл проходит через полосовой фильтр, затем усиливается в 103-105 раз. После прохождения этапа фильтрации, ЭМГ сигнал подвергается выпрямлению, отсекая все отрицательные значения. Во избежание уменьшения мощности, предпочтение отдается двухполупериодному выпрямлению.
Для обработки сигнала среди всех методов было выбрано вейвлет-преобразование.т.к ЭМГ сигнал является нестационарным и его необходимо рассматривать на плоскости частота-время. Далее проводится цифровая обработка сигнала.
Чаще всего в цифровой обработке сигнала применяется преобразование Фурье, оно позволяет произвести анализ сигнала в частотной области. Однако при работе с данными электромиографии этот подход оказывается нецелесообразным: «Нестационарный характер сигнала ЭМГ делает малоэффективным использование спектрального анализа, основанного на преобразовании Фурье, поскольку такой метод анализа не позволяет получить информацию об изменении спектральных характеристик сигнала во времени».[6] Одним из методов обработки сигнала на плоскости частота-время является вайвлет преобразование.
Вейвлет-преобразование - это интегральное преобразование, которое представляет собой свертку вейвлет-функции с сигналом. Вейвлет-преобразование переводит сигнал из временного представления в частотно-временное. В общем виде описывается следующим выражением:
00
F (a, b )= J f (x )v[aib)( x) d (x),
(1)
После обработки сигнала из полученных данных во всех исследованиях хорошо прослеживается момент сокращения мышц, поэтому для его выявления подойдет пороговый метод. Экспериментальным путем был найден порог, после которого увеличение сигнала происходит только при сокращении мышц. Таким образом, определяется момент сокращения мышцы, который впоследствии будет использован для управления протезом.
Реализация аппаратно-программного комплекса для управления протезом кисти на основе сигналов электромиографии производилась с помощью аппаратной платформы Arduino Uno, ЭМГ датчика EMG sensor v1.1, одноразовых накожных электродов и сервоприводов.
Платформа Arduino обладает собственным процессором и памятью, снабжена множеством портов, к которым могут быть подключены различные датчики и устройства.
ЭМГ датчик с помощью одноразовых поверхностных электродов улавливает биоэлектрические потенциалы мышц, затем обрабатывает с двойным усилением и фильтрует, выходной сигнал распознается платформой Arduino (рис. 1, 2).
Рис. 1. Расположение электродов на двигательных точках, отвечающих за сгибание пальцев кисти
о о
о о
-I
S
аз ф
S ä о о
о ©
где: * - символ комплексной сопряженности, ^-базисная функция.[8]
Рис. 2. Собранная схема для снятия ЭМГ сигнала
При достижении сигналом порога формируется управляющее воздействие в виде импульса, который передается с контроллера А^Ыпо на сервоприводы. Сервопривод - механизм с электромотором, который поворачивается на заданный уровень и удерживает положение. За счет сигнала сервоприводы поворачиваются на определенный угол и происходит сгибание пальцев протеза (рис. 3).
в u
CM
со
Рис. 3. Принципиальная схема аппаратного комплекса управления протезом
Так как для протеза было использовано 5 сервоприводов, то для их по подключения был разработан и спаян специальный модуль питания. Он необходим, потому что мощности контроллера недостаточно для работы 5 сервоприводов.
Таким образом блок схема аппаратного комплекса состоит из блока управления и обработки сигнала (Ардуино) блока усиления и фильтрации (Эмг датчик) и исполняющего устройства (сервоприводы и протез) (рис. 4).
Рис. 4. Блок-схема аппаратного комплекса управления протезом
Программное обеспечение комплекса составляет:
Matlab в коротом с помощью специального пакета расширения для вейвлет преобразования -Wavelet Toolbox, была сделана обработка сигнала. Обработка ЭМГ проводилась с использованием одномерного дискретного многоуровневого вейвлет-преобразования (рис. 5, 6, 7).
Рис. 6. Результат обработки сигнала ЭМГ пациент № 2
О 50 100 150 200 250 300 350 400 Рис. 7. Результат обработки сигнала ЭМГ пациент № 3
Рис. 5. Результат обработки сигнала ЭМГ пациент № 1
Рис. 8. Блок-схема алгоритма программы управления протезом кисти
Процедура удаления шума и сжатия включает в себя три шага:
1) Разложение для уровня lev. Выполняется функцией wavedec(x, lev, wname); при этом выбираются тип вейвлета и уровень декомпозиции.
2) Детализация. Выбирается определенный порог для детализирующих коэффициентов. В работе используется функция [ihr, nkeep]= wdcbm(c, l, alpha, m), возвращающая порог ihr относительно установленного уровня и число сохраненных коэффициентов nkeep. Параметр alpha обычно устанавливается равным 1.5 для сжатия и 3.0 для удаления шума.
3) Вейвлет-восстановление. Выполняется функцией wdencmp().
Arduino IDE- программная среда разработки, в которой была разработана программа управления протезом. Программы для Arduino пишутся на простом и интуитивно понятном языке Wiring (c возможностью подключения сторонних библиотек на C/C++) (рис. 8).
Для работы с сервоприводами необходимо подключение соответствующей библиотеки <Servo.h>.
В начале работы происходит инициализация переменных, отвечающих за выводы контроллера Arduino. Для каждой переменной задается порт передачи сигнала. Заданные порты прописываются в специальной функции void seiup(). В функции void seiup() прописывается алгоритм работы протеза.
ííinclude <§SS5SUl?
йшдаШЖКВ: Инициализация 1-го сервопривода
Servo Elys en'ol;
Servo myservo2;
Servo myservo3;
Servo myservo4;
int EMG:// Переменная ЭМГ-снгнала void sernpO {
щщжййек7);^ дщдая 1-го сервопривода my iervol ,attach(6), my ;enio2.attach(5); my iervo3 .attach(4); my iervo4.attach(3);
EMG=gp5¿gggi^(A0); ■'■' щщ mra ЭМГсигнэла
}
{
(Ui!i6(i59JtKHt£!(180);ff сервопривод поворачивается на 180 градусов my servo 1 _write( 180): ту servo2_ write( 180); шу servo3. write( 180); myservo4.write(180); delay (1000);} else
{((KiSStMeJWilsCO)^/ сервопривод возвращается на 0 градус my servo 1 _write(0); my servo2. write(0); mysen,'o3.vi,Tite{0); my servo4. write(O); feUsilOOO);}
Сгибание пальцев руки происходит, если амплитуда снятого сигнала превышает 320. При расслаблении мышц амплитуда падает, пальцы протеза начинают разгибаться (рис. 9).
Рис. 9. Аппаратно-программный комплекс для управления протезом кисти на основе сигналов электромиографии
Подведя итоги, можно сказать, что сейчас, управление протезом руки наиболее удобно через биоэлектрическую активность мышц. В данной работе показаны основные этапы разработки системы управления миоэлектрическим протезом, а также разработан аппаратно-программный комплекс для управления протезом кисти на основе сигналов электромиографии. Направление бионических протезов развивается во всём мире. Главная цель этого развития - создание готового удобного в управлении протеза, который можно купить, надеть и пользоваться без сложного процесса обучения.
Литература
1. Бионические протезы [электронный ресурс]. // URL: http://fea.ru/news/6291 (дата обращения 10.04.2019 г.)
2. Новый умный протез руки [электронный ресурс]. // URL: http://www.nanonewsnet.ru/ news/2019/novyi-umnyi-protez-ruki-nadelen-chuvstvitelnostyu-povyshennoi-gibkostyu (дата обращения 8.04.2019 г.)
3. Что могут бионические протезы [электронный ресурс]. // URL: https://vc.ru/ future/59901 -pozvolyayut-rabotat-s-melkimi-predmetami-chuvstvuyut-bol-chastichno-vozvrashchayut-zrenie-chto-mogut-bionicheskie-protezy (дата обращения 20.04.2019 г.)
4. E. A. Clancy, E.L. Morin and R. Merletti, "Sampling, noise-reduction and amplitude estimation issues in surface electromyography," Journal of Electromyography and Kinesiology. - 2002. - vol. 12, no. 1, - pp. 1-16.
5. Кузнецов С.Ю., Попов Д.В., Боровик А.С., Виноградова О.Л. Использование вейвлет преобразования для анализа поверхностной ЭМГ [Электронный ресурс], Научный журнал «Физиология мышечной деятельности». - URL: http://phmag.imbp.ru/articles/Kuznetcov.pdf (дата обращения: 09.02.2019 г.).
6. Новиков Л.В. Основы вейвлет-анализа сигналов. Учебное пособие. - СПб.: ИАнП РАН, 1999.
7. Reaz M.B.I., Hussain M.S., Mohd-Yasin F. Techniques of EMG signal analysis: detection, process-
es о
о Л о
i о о о Ф
ing, classi cation and applications // Biological procedures online. — 2006. — Vol. 8, no. 1. — P. 11-35.
8. Short-time Fourier transform [электронный ресурс], Wikipedia, the free encyclopedia.uRL: https://en.wikipedia.org/wiki/Short-time_Fourier_ transform (дата обращения 20.04.2019).
9. Преобразование Вигнера - Вилла [электронный ресурс], Википедия, свободная энциклопедия. - URL: http://tinyurl.com/yasudxmo (дата обращения 20.04.2019).
10. Вишнивецкий О.В., Лазоренко О.В., Черно-гор Л.Ф. Чои-вильямсанализ в цифровой обработке сигналов // Радиофизика и радиоастрономия. - 2012. - Т. 12, № 4. - С. 410-432.
11. Славуцкий, Я.Л. Физиологические аспекты биоэлектрического управления [Текст] / Я.Л. Славуцкий. - М.: Медицина, 1982. - 289 с.: ил.
12. Васильева-Линецкая Л.Я., Роханский А.О., Га-лацан А.В., Черепащук Г.А., Степанов А.М., Шабалдас Д.А. Автоматизированная система исследований электромиографических сигналов человека // Открытые информационные и компьютерные информационные технологии. - Харьков,1998. - Вып. 2 - с. 215-220.
13. Водолазский Л.А. Основы техники клинической электрографии. - М.: Медицина, 1966.272 с.
HARDWARE AND SOFTWARE COMPLEX FOR HAND PROSTHESIS CONTROL BASED ON ELECTROMYOGRAPHY SIGNALS
Abramov A.V.
Tver State Technical University
Item. The development of an affordable hand prosthesis that will be simple and easy to manage is an actual direction in the development of the field of restorative medicine. Target. Development of a hardware-software complex that captures and processes the EMG signal from the muscles of the forearm, and transmits this signal in the form of a control action on a 3D hand prosthesis. Methodology. The hardware-software complex was created on the basis of the Arduino Uno microcontroller. The processing of the input signal, in the form of an electromyogram, was performed using a discrete multilevel wavelet transform.
Results. The result of the work is the development of a schematic diagram of a device for receiving an EMG signal on the Arduino mi-
crocontroller, further processing of this signal in the Matlab software environment. Development of a hardware-software complex for receiving and processing the EMG signal of the muscles of the forearm and transferring the control action to the passage of the hand. Conclusions. As a result of the work carried out, it was found that the most convenient way to process the EMG signal, for its further transformation, is a discrete wavelet transform. The conclusion is drawn that today the most natural way is to control the hand prosthesis through the bioelectrical activity of the muscles.
Keywords: prosthetics, upper limb prostheses, restorative medicine, electromyogram
References
1. Bionic prostheses [electronic resource]. // URL: http://fea.ru/ news/6291 (accessed 04/10/2019)
2. New smart hand prosthesis [electronic resource]. // URL: http:// www.nanonewsnet.ru/news/2019/novyi-umnyi-protez-ruki-nadelen-chuvstvitelnostyu-povyshennoi-gibkostyu (Accessed 8.04.2019)
3. What can bionic prostheses do [electronic resource]. // URL: https://vc.ru/future/59901 -pozvolyayut-rabotat-s-melkimi-predmetami-chuvstvuyut-bol-chastichno-vozvrashchayut-zrenie-chto-mogut-bionicheskie-protezy (accessed 20.04.2019)
4. E. A. Clancy, E.L. Morin and R. Merletti, "Sampling, noise-reduction and amplitude estimation issues in surface electro-myography," Journal of Electromyography and Kinesiology. -2002. - vol. 12, no. 1, -pp. 1-16.
5. Kuznetsov S. Yu., Popov D.V., Borovik A.S., Vinogrado-va O.L. The use of wavelet transform for the analysis of surface EMG [Electronic resource], Scientific journal "Physiology of muscle activity". - URL: http://phmag.imbp.ru/articles/Kuzn-etcov.pdf (Accessed: 09.02.2019).
6. Novikov L.V. Fundamentals of wavelet analysis of signals. Textbook. - St. Petersburg.: IANP RAN, 1999.
7. Reaz M.B.I., Hussain M.S., Mohd-Yasin F. Techniques of EMG signal analysis: detection, processing, classi cation and applications // Biological procedures online. -- 2006. -- Vol. 8, no. 1. — P. 11-35.
8. Short-time Fourier transform [electronic resource], Wikipedia, the free encyclopedia. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Short-time_Fourier_transform (Accessed 20.04.2019).
9. Wigner transformation - Villa [electronic resource], Wikipedia, the free encyclopedia. - URL: http://tinyurl.com/yasudxmo (accessed 20.04.2019).
10. Vishnivetsky O.V., Lazorenko O.V., Chernogor L.F. Choi Williams analysis in digital signal processing // Radiophysics and radio astronomy. - 2012. - V. 12, no. 4. - P. 410-432.
11. Slavutsky, Ya.L. Physiological aspects of bioelectric control [Text] / Ya.L. Slavutsky. - M.: Medicine, 1982. - 289 p.: ill.
12. L. Ya. Automated system for the study of human electromyo-graphic signals // Open information and computer information technologies. - Kharkov, 1998. - Issue. 2 - p.215-220.
13. Vodolazskiy L.A. Fundamentals of clinical electrography technique. - M .: Medicine, 1966. - 272 p.
e
u
CM CO
