0 引言

    注意缺陷多動(dòng)障礙(Attention Deficit Hyperactivity Disorder，ADHD)為一類常見于兒童期的行為障礙，我國兒童發(fā)病率為3%~10%^[1]。目前，用藥物治療ADHD仍是醫(yī)生的第一選擇，但長期大劑量用藥會(huì)帶來諸如心血管系統(tǒng)損害、藥物成癮、厭食等副作用。因此，尋找一種安全有效、療效持久的可以輔助或代替藥物治療的新型療法成為了一種趨勢(shì)，腦電生物反饋治療(EEG Biofeedback)便由此應(yīng)運(yùn)而生。大量臨床實(shí)驗(yàn)證明，腦電生物反饋治療ADHD 的療效與中樞神經(jīng)興奮劑的療效相當(dāng)^[2]。

    目前，國內(nèi)外有不少學(xué)者從事腦電生物反饋治療的研究，但首先，這些研究有很多仍停留在臨床上^[3-4]，且偏向理論算法^[5-7]；其次，研究采用的專業(yè)儀器大多價(jià)格昂貴，難以普及；最后，得到的數(shù)據(jù)太過專業(yè)化，一般群眾難以讀懂，這使得腦電生物反饋治療很難推廣。

    為了更好地推廣腦電生物反饋治療，本文實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于Android平臺(tái)的注意力監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用腦電采集模塊實(shí)現(xiàn)腦電信號(hào)的采集和發(fā)送，通過Android平臺(tái)的藍(lán)牙接收信號(hào)，經(jīng)過頻譜變換后提取特征值輸入經(jīng)過訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到當(dāng)前注意力狀態(tài)，并實(shí)時(shí)顯示在屏幕上。系統(tǒng)整體框架如圖1所示。

1 腦電采集模塊

    腦電采集模塊主要包含ThinkGear AM芯片、電源、干電極、參考電極以及藍(lán)牙從機(jī)5個(gè)部分。

    ThinkGear AM芯片是由美國Neurosky公司研發(fā)的第一款消費(fèi)級(jí)單通道腦電波采集芯片。該芯片僅有拇指大小，最大重量僅為130 mg，并內(nèi)置12位的ADC模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊，可以在1 200、9 600、57 600波特率下通過UART向外輸出。

    該芯片運(yùn)行電壓為2.97～3.63 V，故可以采用2節(jié)1.5 V的7號(hào)電池串聯(lián)作為其電源。

    干電極采用直徑為12 mm、厚度為2 mm的圓形不銹鋼干電極片，使用1.2 mm的螺絲固定導(dǎo)線后上錫，參考電極則采用塑料生理耳夾，耳夾內(nèi)裝有參比電極和接地電極。使用時(shí)，干電極放置于左前額處，參考電極置于雙耳耳垂處。

    藍(lán)牙從機(jī)模塊采用HC-06藍(lán)牙串口芯片。該芯片大小與ThinkGear AM芯片相當(dāng)，成本低廉，功耗低，且無線收發(fā)靈敏度達(dá)到了-80 dBm，完全符合便攜性的要求。

2 Android平臺(tái)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)

2.1 藍(lán)牙接收

    該模塊主要功能是接收腦電采集模塊通過藍(lán)牙發(fā)送的腦電信號(hào)。實(shí)現(xiàn)過程如下：

    (1)創(chuàng)建BluetoothAdapter對(duì)象以及Handler對(duì)象。

    (2)通過構(gòu)造函數(shù)TGDevice(BluetoothAdapter，Handler)創(chuàng)建TGDevice對(duì)象，調(diào)用connect方法啟動(dòng)藍(lán)牙連接過程，搜索Android設(shè)備中所有配對(duì)的藍(lán)牙設(shè)備列表，并且去嘗試連接第一臺(tái)可兼容的ThinkGear設(shè)備，成功通過藍(lán)牙發(fā)現(xiàn)并連接到ThinkGear硬件設(shè)備后，TGDevice對(duì)象會(huì)發(fā)送一個(gè)STATE_CONNECTED消息給Handler對(duì)象。

    (3)連接成功后調(diào)用start方法，TGDevice對(duì)象便開始將腦電采集模塊采集到的原始腦電信號(hào)通過消息形式發(fā)送給Handler對(duì)象。

    (4)當(dāng)應(yīng)用程序不再需要從TGDevice接受數(shù)據(jù)時(shí)，通過close方法關(guān)閉連接。

2.2 頻譜變換

    該模塊主要功能是將時(shí)域的腦電信號(hào)轉(zhuǎn)換成頻域信號(hào)，采用比較主流的快速傅里葉變換(FFT)方法。

    FFT是離散傅里葉變換(DFT)的一種快速算法，該算法利用DFT公式中旋轉(zhuǎn)因子的周期性、對(duì)稱性和可約性^[8]，采用按時(shí)間抽取變換(DIT)等形式把N點(diǎn)的DFT的計(jì)算變成一系列迭代運(yùn)算過程，簡(jiǎn)化運(yùn)算量，極大地提升了計(jì)算效率^[9]。

    本文采用基2時(shí)間抽取快速傅里葉(DIT-FFT)算法，其核心是蝶形運(yùn)算，對(duì)于N=2^M點(diǎn)的FFT，其蝶形運(yùn)算公式如下：

式中L為運(yùn)算級(jí)數(shù)(L=1，2，…，M)；第L級(jí)運(yùn)算共有B=2^L-1個(gè)不同指數(shù)的旋轉(zhuǎn)因子，用R表示這些不同指數(shù)旋轉(zhuǎn)因子從上到下的順序(R=0，1，…，B-1)，則第R個(gè)旋轉(zhuǎn)因子的指數(shù)P=2^M-LR。

    旋轉(zhuǎn)因子指數(shù)為P的第一個(gè)蝶的第一節(jié)點(diǎn)標(biāo)號(hào)k從R開始，相鄰間距為2^L，各蝶的第二個(gè)節(jié)點(diǎn)與第一個(gè)節(jié)點(diǎn)都相距B點(diǎn)。

    該模塊程序流程圖如圖2所示。

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.3.1 特征提取

    腦電信號(hào)中包含了大量的特征信息，為心理研究、臨床腦疾病診斷等領(lǐng)域提供了重要依據(jù)。按照頻率與幅度特性，一般可以將其劃分為δ波、θ波、α波、β波等^[10]。每種節(jié)律都對(duì)應(yīng)大腦不同的狀態(tài)。

    以往研究中，對(duì)于注意力水平的評(píng)價(jià)主要借助于EEG時(shí)域信號(hào)中的模糊熵^[11]、樣本熵^[12]、多尺度熵[13]等時(shí)域信號(hào)復(fù)雜度值，或者是EEG頻譜信號(hào)中的θ波與β波的相對(duì)比值^[14]。通過單一參數(shù)的單一閾值來對(duì)注意力水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，簡(jiǎn)單易行，但是在實(shí)用中卻常常出現(xiàn)參數(shù)不能及時(shí)反映被試真實(shí)狀態(tài)的情況。這主要是由于腦電信號(hào)是生命體產(chǎn)生的復(fù)雜非線性信號(hào)，各個(gè)節(jié)律與大腦狀態(tài)的對(duì)應(yīng)區(qū)分得并不絕對(duì)，而是存在著復(fù)雜的非線性關(guān)聯(lián)，因此，本文擬采取多特征參數(shù)的非線性分析方法，構(gòu)造以下5個(gè)特征值，分別為δ波、θ波、α波、β波能量占腦電信號(hào)總能量的百分比以及θ波能量與β波能量的比值，較為全面地代表了注意水平相關(guān)的腦電成分在頻域上的分布特征。

2.3.2 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

    為了獲得注意力集中和注意力非集中時(shí)的穩(wěn)定樣本數(shù)據(jù)，本文設(shè)計(jì)了如下實(shí)驗(yàn)：

    注意任務(wù)：被試坐在電腦屏幕前，參與完成Neurosky公司的速算挑戰(zhàn)游戲，屏幕呈現(xiàn)比較復(fù)雜的加減乘除運(yùn)算題目（難度4），被試心算結(jié)果并提交。運(yùn)算題目較為復(fù)雜，被試一般要仔細(xì)考慮才能計(jì)算出結(jié)果，且要求答題中盡量保證計(jì)算正確，一共進(jìn)行40 s左右測(cè)試，從被試進(jìn)行計(jì)算后10 s再開始采集被試腦電信號(hào)。

    非注意任務(wù)：被試坐在電腦屏幕前，電腦屏幕呈現(xiàn)速算挑戰(zhàn)開始界面，以保持屏幕色調(diào)與注意任務(wù)相近，被試觀望屏幕，但要求盡量處于自然松弛狀態(tài)。一共進(jìn)行40 s左右測(cè)試，從被試進(jìn)行測(cè)試后10 s再開始采集被試腦電信號(hào)。

    整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程保證被試不受外界干擾。12名健康被試年齡在20～22歲之間，均在頭腦清醒的情況下接受測(cè)試。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用Neurosky公司的MindRec軟件進(jìn)行記錄。12位被試分別采集30 s數(shù)據(jù)，從每份中隨機(jī)截取10段2 s長的數(shù)據(jù)(即1 024個(gè)數(shù)據(jù))，得到12(被試)×10(截取數(shù)據(jù))×2(2個(gè)狀態(tài))共240個(gè)樣本數(shù)據(jù)。

    將其中的200個(gè)樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，40個(gè)樣本數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)，通過MATLAB進(jìn)行仿真。

    設(shè)定BP網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為3，輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù)為5，輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1(注意狀態(tài)的輸出期望值為1、非注意狀態(tài)為0)，隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為8，激勵(lì)函數(shù)為logsig函數(shù)，初始學(xué)習(xí)步長定為0.05，目標(biāo)均方誤差設(shè)為0.001，迭代次數(shù)設(shè)為2 500次，采用traingdx(變步長)算法，訓(xùn)練后得到的最高識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了77.5%。

    最后，利用net.b{1}、net.iw{1，1}等指令，得到訓(xùn)練后BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矩陣和閾值矩陣。

2.3.3 BP網(wǎng)絡(luò)的Android實(shí)現(xiàn)

    BP網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果y與輸入特征向量x的對(duì)應(yīng)關(guān)系如下：

其中w₁、w₂分別為隱層、輸出層權(quán)值矩陣，θ₁、θ₂分別為隱層、輸出層閾值矩陣，u₁、u₂為中間量，y₁為隱層輸出。

    利用二維數(shù)組可以很簡(jiǎn)單地實(shí)現(xiàn)Android平臺(tái)上的矩陣運(yùn)算。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的結(jié)果是一個(gè)范圍為0～1的值，該值越接近0，則代表被試當(dāng)前注意力越不集中，反之則代表注意力集中。將其乘以100并取整，即可得到一個(gè)百分制的注意力值，可以非常直觀地表達(dá)被試當(dāng)前的注意力狀態(tài)。

2.4 實(shí)時(shí)顯示

    實(shí)時(shí)顯示模塊主要依靠Android平臺(tái)提供的SurfaceView組件、TextView組件以及上文創(chuàng)建的Handler對(duì)象來對(duì)主線程的UI進(jìn)行更新，達(dá)到實(shí)時(shí)顯示的效果。實(shí)現(xiàn)流程如下：

    (1)通過TextView的setText方法將文字顯示在屏幕相應(yīng)位置，該方法會(huì)直接將原先顯示的文字抹除，以達(dá)到實(shí)時(shí)顯示的效果。

    (2)創(chuàng)建Canvas對(duì)象，Surface中的Canvas成員是專供程序員畫圖的場(chǎng)所，并通過getHolder方法實(shí)現(xiàn)SurfaceHolder接口，用于操縱Surface和處理Canvas上畫圖效果和動(dòng)畫，控制表面、大小、像素等。

    (3)通過lockCanvas方法將畫布鎖定以獲得當(dāng)前畫布對(duì)象，先通過drawColor方法將當(dāng)前畫布顏色置為黑色以清除之前的作圖，再通過drawLine方法在畫布上將當(dāng)前時(shí)域、頻域圖像依次畫出。

    (4)通過unlockCanvasAndPost方法解鎖畫布以提交畫好的圖像。

3 結(jié)論

    本文給出了基于Android平臺(tái)的注意力監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)方案，依托ThinkGear AM腦電采集模塊采集原始腦電信號(hào)，通過藍(lán)牙傳輸?shù)紸ndroid終端，進(jìn)行頻譜變換后，輸入事先訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到一個(gè)百分制的注意力值，可以非常直觀地表達(dá)被試當(dāng)前的注意力狀態(tài)。整套系統(tǒng)簡(jiǎn)單便攜，成本低廉，對(duì)于腦電生物反饋治療的推廣有一定的意義。

    但本系統(tǒng)仍存在幾點(diǎn)不足：(1)BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)較少，使得得到的BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力較差；(2)應(yīng)用軟件可擴(kuò)展性、可維護(hù)性較差。

    近年來興起的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也許可以提供較好的解決方案，這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過手機(jī)網(wǎng)絡(luò)采集用戶使用時(shí)產(chǎn)生的大量無標(biāo)簽?zāi)X電數(shù)據(jù)對(duì)核心神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，提高網(wǎng)絡(luò)泛化性能，通過軟件版本更新修改用戶軟件網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，也許可以使得用戶注意力識(shí)別準(zhǔn)確度得到大幅度提升。該方案在Android平臺(tái)的表現(xiàn)雖未可知，但不失為今后的改進(jìn)方向之一。

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