[发明专利]一种磨牙症的表面肌电信号特征识别系统及方法在审

专利信息
申请号: 201710457946.4 申请日: 2017-06-16
公开(公告)号: CN107397548A 公开(公告)日: 2017-11-28
发明(设计)人: 邢丽冬;章帆;钱志余;李韪韬;顾绍玲 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: A61B5/0488 分类号: A61B5/0488
代理公司: 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)32249 代理人: 张婷婷
地址: 210000 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 磨牙 表面 电信号 特征 识别 系统 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于信号识别技术领域,具体涉及一种磨牙症的表面肌电信号特征识别系统及方法。

背景技术

磨牙症(Bruxism)是指人在睡眠时或者醒着时有无意识的上下牙齿彼此磨动或者紧咬的行为,由于牙齿磨动时常伴有“咯吱咯吱”的声音。又因它多发生在夜间睡眠时,又叫夜磨牙。人在6岁至13岁都处在换牙期,为了适应上下牙齿磨合都会有磨牙现象。但是过了换牙期的青少年和成人若常有磨牙的现象发生那就是一种病态。磨牙症对人体有着一定损害,磨牙症的直接危害是造成牙体组织的丧失,磨牙症易造成人类颌面、邻面的磨损、牙龈萎缩、牙齿松动移位、颞颌关节功能紊乱、咬合无力等口腔问题,因此对磨牙症的及时诊断和正确处理,十分重要。目前磨牙症的诊断主要通过患者的主诉、调查问卷、临床检查、多导睡眠图记录进行诊断。

目前,国内针对磨牙症特征信号识别研究很少且还没有开发出基于表面肌电信号的磨牙症监测设备。现国内使用较多为德国索迪公司生产的Somnoscreen PSG多导睡眠监测仪,其可以实现EEG、ECG、EOG、EMG、胸腹式呼吸运动、鼾声、脉搏血样饱和度、脉搏波、呼吸频率、体位等睡眠呼吸参数的记录与分析。工作原理是通过传感器获得人体的生物电信号,由传感器电缆将信号写到头盒或辅助设备上,然后模拟信号通过头盒实现放大、滤波和数字化处理过程后转换为数字信号,并被发送至固定台。数字信号再通过多导睡眠监测分析软件做系统的分析计算。其缺点为:价格昂贵;体积庞大;电极导联线较多且长,不方便患者睡眠时携带;没有针对磨牙症的特定算法,不能对磨牙时产生的表面肌电信号进行快速的识别。

发明内容

发明目的:为了克服现有技术中存在的不足,本发明提供一种磨牙症的表面肌电信号特征识别系统及方法,其硬件部分具有更加准确的灵敏度,且更加方便易携带,可长时间连续稳定监测咀嚼肌表面肌电信号。其算法部分不但能够对信号进行快速滤波,最大程度的还原真实信号,而且还能对磨牙时产生的表面肌电信号进行快速识别。本发明能够实时显示咀嚼肌表面肌电信号数值和咀嚼肌表面肌电信号变化波形将数据及时存储并且识别磨牙时的不正常的表面肌电信号。对磨牙症患者的诊断和后期治疗方法研究至关重要。

技术方案:为实现上述目的,本发明采用的技术方案为:

一种磨牙症的表面肌电信号特征识别系统,包括依次连接的检测模块、处理系统和显示系统,其中,所述检测模块为表面肌电电极,所述处理系统包括信号处理模块和MCU,所述显示系统为LCD显示器;表面肌电电极、信号处理模块、MCU和LCD显示器依次连接。

进一步的,所述检测模块由三个表面肌电电极片组成,一个作为参考地,另两个用来获取皮肤表面肌电信号并输出。

进一步的,所述处理系统还包括存储模块,实现对采集表面肌电信号的数据进行存储;所述存储模块与所述MCU连接。

进一步的,所述处理系统还包括电源模块,为系统提供稳定电源,包括锂电池充电电路,带有可充电锂电池一块,供系统正常工作6小时以上。

进一步的,所述LCD显示器由MCU控制,并且将MCU实时处理出的咀嚼肌表面肌电信号数据进行显示,并将对患者的磨牙症诊断结果进行显示;所述MCU为STM32F103,控制LCD显示器显示。

上述的磨牙症的表面肌电信号特征识别系统的方法,包括以下步骤:

1)表面肌电电极获取咀嚼肌皮肤表面的表面肌电信号,并将此电信号送至信号处理模块;

2)信号处理模块将表面肌电电极获取的电信号进行滤波处理后,进行放大处理;

3)MCU自带的12位ADC将实时采集的所述表面肌电信号数据的模拟信号转化为数字信号;

4)MCU控制LCD显示器对表面肌电信号数值和波形进行实时显示。

进一步的,所述步骤3)中,还包括:MCU处理采集得到的表面肌电信号数据,采用二阶IIR数字滤波算法进行软件滤波处理并将处理后的数据存储至存储模块。

进一步的,所述步骤2)中,信号处理模块的检测电路主要包括三运放仪表放大器和一般放大器,其中三运放仪表放大器对所述电信号进行放大处理,一般放大器构成的滤波电路对获得的信号进行滤波处理,最终将电信号送至MCU进行采集。

进一步的,将软件滤波、乒乓传输技术应用到磨牙症监测中。

进一步的,步骤3)中,MCU将所述咀嚼肌表面肌电信号转化为实时的表面肌电信号数值,需要对其磨牙时肌电信号的强度、宽度以及磨牙次数进行判别,具体的判别方法过程如下:

3-1)对信号进行阈值滤波,滤除静息信号;

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