РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНО-АППАРАТНОГО КОМПЛЕКСА ТЕСТИРОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ АНАЛИЗА ЭМГ СИГНАЛОВ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРОТЕЗИРОВАНИЯ КОНЕЧНОСТИ РУКИ

АННОТАЦИЯ

В рамках данной работы проведен анализ предметной области и аппаратной части комплекса тестирования алгоритмов анализа ЭМГ сигналов для исследования возможностей протезирования конечности руки. Была воспроизведена 3D-модель механической руки. Программное обеспечение системой управления протеза представляет из себя приложение записывающее и анализирующее ЭМГ-сигналы, полученные от подсистемы сканирования. Программное обеспечение содержит опции обучения для записи данных, а также может проводить анализ и преобразования полученных сигналов. У комплекса имеется возможность передачи команд из программной части на подсистему серво-двигателей механической руки.

ABSTRACT

Within the scope of this work the complex for testing algorithms for analyzing EMG signals. A 3D model of a mechanical arm was reproduced. The prosthesis control system software is an application that records and analyzes EMG signals received from the scanning subsystem. The software contains training options for recording data, and can also analyze and transform the received signals. The complex has the ability to transfer commands from the software to the subsystem of servo-motors of a mechanical arm.

Ключевые слова: электромиография, ЦОС, протез, микроконтроллер, база данных.

Keywords: electromyography, DSP, prosthesis, microcontroller, database.

Введение.

Электромиография – метод диагностики двигательной активности мышц с помощью сбора информации по уровню их электрической активности. При электромиографическом исследовании руки человека анализируются сжимание и разжимание мышц, находящихся в предплечье, под действием нервных импульсов, которые генерирует нервная система человека. Передача электрических сигналов с нервного волокна на мышцу происходит через нервно-мышечный синапс, а в месте их сочленения происходит деполяризация постсинаптической мембраны мышечного волокна.

ЭМГ датчик - это электронное устройство, которое позволяет зафиксировать электрические сигналы с поверхности мышечных волокон. В процессе сокращения в мышце происходит перераспределения ионов активных солей, что приводит к изменению электрического потенциала на поверхности кожи над активной мышцей.

Существует несколько способов крепления датчиков к исследуемому пациенту. В данной статье используется поверхностная электромиография, которая позволяет получить электрические импульсы с использованием сухих контактов, провести их усиление и, а также регистрацию с помощью предлагаемого программно-аппаратного комплекса. Такая электромиография считается неинвазивной. Недостатком поверхностного метода является зашумленность и неоднозначность полученных данных, поскольку регистрация нервных импульсов происходит на большом участке мышц. Для исключения из рассмотрения данного эффекта предлагается использование массива ЭМГ-датчиков. В контексте данной работы исследования по ЭМГ позволят определить облик будущей системы для моделирования протеза верхней конечности.

В нашем случае при проведении процедуры ЭМГ мы используем вместо стандартного электромиографа аппаратное устройство считывания электромиограм на основе микроконтролерра ESP32-S3 Китайской фирмы Espressif .

С учетом специфики разрабатываемой программы, этап предпроектного исследования будет заключаться в

1. выборе микроконтроллера и датчиков для анализа ЭМГ
2. выборе программного языка, позволяющего проведение процедур цифровой обработки сигналов (фильтрации, корреляционный анализ), а также методов математического анализа поступающих данных.

Остановимся подробнее на анализе методов обработки полученных в результате ЭМГ данных.

Выбор программной платформы, с помощью которой будет разработана программа расчета и анализа, обычно осуществляется на более поздних этапах анализа, когда уже ясны требования, предъявляемые заказчиком к разрабатываемому приложению. Однако для нашей задачи выбрана наиболее «знакомая» программная платформа Visual Studio, язык программирования - C#, используемые расширения .NET - Windows Forms. В качестве системы хранения данных в БД выбрана платформа SQLite.

Использование данной платформы может, при правильной реализации кода, как произвести отображение данных ЭМГ, полученных от аппаратной части, так и произвести их первичную обработку, хранение в БД, а также проводить оффлайн анализ для целей дальнейшей реализации макета протеза верхних конечностей.

Аппаратная платформа

В результате поверхностного анализа аппаратных средств использовались следующие модели микроконтроллерной техники из нижнего ценового сегмента, представленных на рынке:

1. клон платы Arduino Uno (производство Atmel Corporation, Америка)
2. плата ESP32-S3 (производство Espressif, Китай)

В результате анализа по нескольким параметрам, таким как скорость работы, конечная цена, функционал, многоядерность, была выбрана платформа Espressif (чип - ESP32-S3)

Таким образом, исходя из конечных требований задачи, учитывая будущее развитие сложности системы, а также прогнозирование использования WiFi и работы с базами данных непосредственно на чипе, несмотря на сложность программирования, для аппаратной части проекта выбрано решение на базе микроконтроллера ESP32-S3.

В предлагаемом методе съема и обработки ЭМГ-сигналов, реализованы следующие компоненты:

1. Манжета с 8 прикрепленными ЭМГ-датчиками, которые улавливают сигналы небольших групп мышц и усиливают их для передачи в программу хранения и анализа на персональном компьютере.
2. Компьютер на операционной системе Windows 10, процессор IntelCore i5, программа, разработанная в среде Microsoft Visual Studio, написанная на языке C#,C++
3. Механическая модель руки, позволяющая обрабатывать поступающие с персонального компьютера команды и приводить в движение элементы модели (пальцы, суставы).

Упрощенная схема аппаратного обеспечения представлена на рисунке 1.

Рисунок 1. Упрощенная схема аппаратного обеспечения

Для стыка аппаратной части сканера с персональным компьютером по по порту RS-232 используется передача данных кадрами со следующим форматом:

Рисунок 2. Передача данных кадром

Программная платформа

Для унификации описания различных этапов и результатов анализа и проектирования программной системы в рамках ОО-подхода было использовано UML-моделирование.

Для программной реализации использована UML-диаграмма, представленная на рисунке 3.

Рисунок 3. UML-диаграмма компонентов программного обеспечения

Прикладное программное обеспечение позволяет выполнить следующие действия:

1) Записать поступающие ЭМГ-сигналы во время процесса обучения.

2) Провести анализ полученных сигналов методом преобразования Фурье, а также наложить на полученные сигналы один или несколько фильтров, заложенных в коде программы.

3) Отслеживать поступающие с датчиков сигналы в реальном времени.

4)Передать команды движения на серво-двигатели модели механической руки.

Выводы

В рамках данной работы был проведен анализ предметной области и аппаратной части комплекса тестирования алгоритмов анализа ЭМГ сигналов для исследования возможностей протезирования конечности руки. Итогом проведенных исследовательских работ, является 3D-модель механической руки, c установленными на ней серво-двигателями. Программное обеспечение системой управления протеза представляет из себя приложение записывающее и анализирующее ЭМГ-сигналы, полученные от подсистемы сканирования, построенной на основе микроконтроллера ESP32 и 8 ЭМГ-датчиков. Программное обеспечение содержит опции обучения для записи данных, а также может проводить анализ полученных сигналов методом преобразования Фурье с предобработкой одним или несколькими встроенными цифровыми фильтрами. У комплекса есть возможность передачи команд из программной части на подсистему серво-двигателей для визуализации движений механической руки.

Список литературы:

1. Лясин Д.Н., Абрамова О.Ф. - Объектно-ориентированный анализ и программная реализация программной системы на примере разработки компьютерной игры
2. Басмаджян Ю. В. Мышцы живые, их функции выявлены с помощью электромиографии.
3.  Уильямс и Уилкинс, четвертое издание, 1979 г., стр. 555.
4. Лука де С.Дж. Применение поверхностной электромиографии в биомеханике// Журнал прикладной биомеханики, 1997, № 13, с. 135-163.
5. Раджулу С.Л. Разложение электрических сигналов для биомеханической интерпретации. - Докторская диссертация, 1990, Университет штата Огайо, стр. 1-229.
6. Vigreux B., Cnockart J.C., Pertuzon E. Факторы, влияющие на количественную поверхностную ЭМГ // Journal Applied Physiology 1979, Vol. 41, №4, с. 119-129.  Винтер Д. А., Рау Г., Кадефор Р. Единицы, термины и стандарты в отчетности электромиографического исследования. Первый промежуточный отчет Комитета ISEK по терминологии EMG, 1992 г.