基于脑电信号腹腔镜手术培训的实时疲劳分析*

2018-10-18左艳王殊轶刘云徐明哲汪鹏杜云霄

生物医学工程研究 2018年1期

左艳，王殊轶，刘云，徐明哲，汪鹏，杜云霄

(上海理工大学医疗器械与食品学院,上海 200093)

1 引言

1987年法国Philippe Mouret在腹腔镜下成功切除胆囊,标志着微创时代的到来[1]。微创手术创伤小,恢复快,并发症少,将逐步成为医学科技最前沿的发展方向之一。然而腹腔镜手术要求外科医生克服触觉反馈,支点效应及深度知觉等缺点[2],所以对医生进行腹腔镜模拟训练非常必要。在美国,腹腔镜手术的基本程序(fundamental of laparoscopic surgery program，FLS)为实习医生提供了一套标准的腹腔镜手术基本技能的学习和评估课程[3]，相比于国外完善、客观的体系,国内尚无统一规范的评价体系。

针对脑电信号与疲劳程度的相关性研究,在国外,Goksel等[4]利用Emotive EPOC脑电设备,分析外科医生在腹腔镜肾切除手术时的注意力集中状态，结果表明注意力高度集中的状态下能够提高手术技能，医生长时间处于工作和学习状态,容易造成脑力疲劳,若不及时调整将会降低训练效率甚至手术失误,因此，评估医生脑力疲劳具有必要性。Chin-Teng Lin等[5]基于脑机接口设计了一套能够实时检测驾驶员的瞌睡状态的无线脑电瞌睡报警系统。Spruit等[6]分析了间歇性训练组,午睡后训练组和疲劳组对腹腔镜技能学习和保持的影响,其疲劳组为主观分组，并未使用算法量化评估。在国内，主要应用在驾驶员,飞行员的精神状态和疲劳评价等方面,尚无应用在医疗领域[7]。

针对眼动技术研究,国外Battah等[8]使用注视点个数等眼动参数来评价腹腔镜训练进程中的学习效果。国内主要应用在人因工程,阅读训练,体育训练,驾驶训练[9]和飞行驾驶等领域,极少应用于腹腔镜手术训练[10]。

鉴于此,本研究基于MATLAB平台设计了实时疲劳分析系统,该系统可实时监测腹腔镜医师在模拟腹腔镜手术训练过程中的疲劳程度;同时利用Tobii眼动仪采集受试者的眼动特征,并对其培训效果进行客观评价，旨在探索和分析腹腔镜医师的疲劳程度与培训效果的关系,并做针对性调整,以达到提高效率,优化学习曲线的目的。

2 系统设计与功能实现

实时疲劳监测系统,通过电极采集脑电信号,并利用蓝牙无线传输数据,数据处理模块接收数据并实时处理，进而实现疲劳的识别。系统包括脑电信号采集模块,蓝牙通信模块,数据处理模块和腹腔镜模拟手术训练平台。

2.1 硬件平台

本课题通过以TGAM为核心的脑电采集设备Brainlink,对前额皮肤的实时电压进行采集放大，TGAG模块是由ThinkGear公司研制,能直接连接干接触点,不需要涂生理盐水或导电胶;它可以传输出脑波频率谱,脑电信号质量,原始脑电波。蓝牙通信模块实现脑电波采集仪和PC端之间的通信。

本研究搭建的腹腔镜手术训练平台由Brainlink脑电仪,TriPort训练箱,PC和Tobii眼动仪组成,在实验者做眼手协调任务的同时记录脑电信号和眼动信息.眼动特征测量仪器选用瑞典Tobii Technology AB公司生产的Tobii X1 Light型桌面式眼动仪。实验平台见图1。

图1 腹腔镜模拟训练的实验平台

2.2 软件平台

本研究选用的软件平台为MATLAB,它提供GUI平台,用户可以通过对菜单以及按钮操作,来实现函数功能,如数据处理,绘制图形等,系统流程框架图见图2。

图2 实时疲劳监测系统流程图

该系统中主要有3个功能模块:(1)采集脑电信号:脑电信号进行预处理,去噪,去伪迹;(2)疲劳算法处理:首先提取特征节律波α和θ,据疲劳模型计算疲劳值;(3)实时显示和报警:界面中实时显示节律波波形和疲劳特征值,当疲劳特征值超过预设阈值,系统立即报警,提醒训练者终止训练。

图3系统界面

Fig3Systeminterface

见图3,Alpha指串口实时传输后经计算的α节律波的马氏距离，Theta为θ节律波的马氏距离，横轴为每秒从串口采集的数据数量,波特率为9 600 bit/s,纵轴为两节律波经运算后的幅值，MDC为疲劳值,即θ和α节律波的马氏距离的加权值,当MDC值大于疲劳阈值时会出现报警。

3 疲劳算法模型

3.1 疲劳算法介绍

疲劳分析算法流程主要分三步分析Brainlink脑电仪采集的原始数据。首先脑电信号的预处理,去除伪迹;其次特征节律波的提取,提取α波和θ波,最后疲劳分析,基于马氏距离的半监督回归模型评价疲劳。

伪迹属于脑电信号中的噪音成分,事实表明,它对原始脑电信号的影响较大[11]。盲源分离技术(blind source separation,BSS)通过分离干扰信号和源信号,从而剔除干扰信号，通过学习伪迹的分布并综合使用BSS技术可以取得更为“纯净”的脑电信号[12]。

脑电信号具有很强的非平稳性,易受环境影响，考虑到小波变换具有高低频分离,消除噪音,提高信号的清晰度等良好特性,因此，本研究采用小波变换提取特征节律波[13]，分离结果见图4。

图4四种节律波图

Fig4Fourrhythmwaves

当疲劳发生时,θ和α节律波均会出现较大变化,故而采用θ和α节律波组成各自相应的样本空间。其中由脑电传感器开始1 min采集获得的θ和α特征节律波组成G1、G2样本空间,θ和α样本值的数学期望分别为μ1、μ2,协方差矩阵为∑1、∑2,则实时观测数据x到总体样本Gi的马氏距离为[14]:

(1)

考虑到马氏距离会随着疲劳状态的变化而出现显著变化,因此，将θ和α节律波的马氏距离的加权作为疲劳程度衡定的依据，设Mda,Mdb分别为θ节律波,α节律波的马氏距离,则加权马氏距离为:

Mdc=λ*Mda+(1-λ)Mdb

(2)

其中0≤λ≤1,通过ROC(receiver operating characteristic，ROC)曲线分析可得疲劳判定的阈值Th,当满足Mdc≥Th时,则可以确定其处于疲劳状态,否则未疲劳.

3.2 疲劳阈值的确定

由于脑电信号θ和α特征节律波的距离随着疲劳程度的加重而逐渐增大,且人从清醒状态进入疲劳状态时是一个迂回和抖动的过程,因此，需要一个阈值来界定这两种状态。本研究借鉴文献[5]的阈值确定方法,采用ROC曲线分析方法来确定Th，由实验分析,当Th=10时,准确性达到最大。

4 实验

4.1 训练任务设计

训练模块中包括左右对称共计8个套柱,4个橡胶环，其中左右对称套柱之间的距离相等为6 cm,套柱高2 cm,横截面直径1 cm,橡胶圈的直径大于套柱的直径。手术训练箱内设置“双手转移”任务[10]。

在志愿者签订知情同意书的前提下,招募20名年龄均在24～26周岁之间的在校大学生为腹腔镜模拟训练的志愿者(13男7女)，均为右利手,矫正视力1.0以上，实验要求48 h内禁止饮酒,喝咖啡,吃药物，所有志愿者在进行腹腔镜模拟训练任务前均已熟悉任务(提前预模拟训练)。实验时间为1:00pm～4:30pm,每次实验前进行眼动仪标定,同时采集脑电信号及眼动信号，连续训练20次,中间不休息。在实验过程中,志愿者可能出现脑力疲劳状态。

4.2 训练效果评价

任务完成时间已被广泛用于腹腔镜手术训练的客观指标之一,操作完成时间越短,说明操作越娴熟。

图5(a)的操作完成时间为每次训练所有训练者完成时间的平均值,一共20次。据图,完成时间整体上趋于递减,表明操作越来越娴熟，首末次比较,减少26 s,约20%。在第1至6次线性拟合曲线y=137-5.7x(R2=0.9)明显递减,完成时间减少24%;第7至15次曲线平稳下降,完成时间减少0.53 s;第16至20次曲线平缓递增,完成时间上升9.4%。

错误数指在操作过程中,被试者夹取橡胶环时的失误数，本实验中错误主要表现为橡胶环脱落。为统计整体趋势,本研究错误数为所有训练者错误数的总和。从图5(b)看,末次比首次减少4次,错误数递减。对第1至6次线性拟合，y=12.8-1.08x(R2=0.9)呈递减趋势,第6次比第1次减少5次;第7至15次呈平缓递减趋势,错误数平均值为4;第16至20次呈现上升的趋势,第20次比第16次增多2次。

图5(c)为每次训练所有受试者注视点个数的平均值，由图知,注视点个数整体呈下降趋势,首末次比较,注视点个数减少23.33%，对前6次线性拟合，y=321.81-15.61x(R2=0.97)，曲线明显下降,第1次与第6次相比,注视点个数减少24.67%;7至15次曲线呈递减趋势,但下降速度变小，注视点个数平均值为185.9;16至20次曲线上升,第20次比第17次增加14个,约6.5%。

注视时间百分比为注视器械的时间与注视目标时间的比值。已有研究表明[14]，在进行腹腔镜模拟任务定向操作和抓取任务中,熟练医生更多关注目标区域,很少对器械的位置信息进行加工,见图5(d)。

图5(e)为注视/眼跳时间比,表示被试者对目标或者是器械的信息加工情况。由图5(d)、(e)知，注视时间百分比和注视/眼跳百分比在20次训练后呈递增,表明受试者更加关注目标区域的信息，第1至6次,两种曲线均呈明显上升趋势;第7至15次曲线上升趋势变缓;第16至20次曲线呈下降趋势。

图5(f)为疲劳值特征(由疲劳模型可求),当发生疲劳时,疲劳值大于10,并在10附近上下波动,此时系统报警。据图知,疲劳值整体呈上升趋势,首末次相比,增加3,约43%;第1至6次曲线呈上升趋势,第6次比第1次增加13%;第7至15次曲线相对平稳,波动不大;第16至20次曲线明显上升,增长12.6%。