《电子技术应用》

基于3D打印的近红外光谱成像系统前端设计

2016年微型机与应用第13期 作者:谢宏,徐升,姚楠,杨文璐,夏斌
2016/8/15 16:06:00

  谢宏,徐升,姚楠,杨文璐,夏斌

  (上海海事大学 信息工程学院,上海 201306)

  摘要:针对当前近红外成像光谱系统研发成本高、结构复杂、便携性差等问题,提出了基于3D打印的近红外光谱成像系统前端设计。通过3D打印技术设计系统前端发射器、接收器和采集头套,并与近红外光谱成像系统结合,设计出尺寸小、硬度强、易扩展的前端采集设备。利用高灵敏度的OPT101、ADS1299和GS1011完成信号采集与传输,通过3D打印可实现精度高、无线传输、可实时检测脑部血氧浓度的近红外光谱成像系统。

  关键词:3D打印;fNIRS可穿戴;光源

0引言

  目前,近红外医疗设备朝着“微型化、智能化、可穿戴”的方向发展。日立公司近几年推出了两款采用电池运行的可穿戴无线成人前额皮质fNIRS测量系统,即22通道WOT (2009)和2通道HOT 121B (2011)。美国NIRx公司其产品系列从DYNOT演变到NIRScout,再到NIRSport,设备逐渐变小,实现多通道可扩展,更加便携式[1]。美国TechEn公司在1999年推出了首款商用CW fNIRS系统,其目前的系统CW6已经具有32个激光源和32个探测头[2]。瑞士苏黎世(Zurich)大学的Wolf等开发出4通道无线fNIRS成像系统。中国近红外光谱技术还处在发展阶段,北京师范大学近红外脑成像研究中心(Center for fNIRS Brain Imaging Research,CNBIR)[3]致力于脑成像领域新方法与新技术的研究和探索,其中fNIRS静息态(脑网络)成像新技术、fNIRS双脑耦合神经反馈新技术、fNIRS双脑同时成像新技术都取得了丰硕成果,而对用于脑功能探测的fNIRS系统尤其是便携式、3D打印方式的研究相对较少。

  3D打印装置在生物医学、康复治疗等领域对血氧浓度中血糖、 乳酸、胆红素和离子(钙、钾)的监测方面得到广泛应用[4],并具有零技术设计、设计空间无限、耗材任意组合等优点。本文尝试将3D打印与电子设计相结合,为了满足头部血氧浓度可穿戴采集的需要,通过3D打印设计发射器、接收器和采集头套,有效避免机床加工过程中耗时、价格昂贵、设计复杂等缺点。并将3D打印与ADS1299芯片和GS1011构成一套完整的可穿戴近红外信号采集系统。

1系统总体设计方案

  本文设计的fNIRS系统前端是一款基于3D打印的反射式连续光(Continuous Wave,CW)系统[5],以STM32为控制核心。通过标准接口与其他模块进行数据通信,进行控制指令数据报传送,系统前端根据控制指令进入相应的工作模式。该系统通过采用最新的高精度集成芯片,实现了一款便携式、抗干扰能力强、易扩展和控制的fNIRS系统前端。

  而整个近红外光谱系统包括3D打印光源探头、3D打印接收器探头、光源驱动、信号采集模块、GS1011无线传送模块、电源模块。系统功能框图如图1所示。

 

001.jpg

  1.13D打印光源探头设计

  由生物组织对光吸收特性曲线可知,fNIRS系统前端中近红外光在760 nm时,脱氧血红蛋白等血氧浓度吸收系数出现一个吸收尖峰,根据资料显示选取760 nm与850 nm作为入射光波长为最佳[6]。因此本系统选用双波长直插式LED(型号:L760/85004A),其峰值分别为760 nm和850 nm。为了实现去除自然光、低频电子等的干扰,本系统将近红外LED的760 nm、850 nm波长的发射光强分别调制在0.8 kHz和1.2 kHz的正弦波上,因此两个波长的频分复用可实现。另外为了消除近红外光不同通道之间的干扰,不同通道采用时分复用。根据LED和电路板尺寸,在SolidWorks中画出外部结构图,通过3D打印机打印出光源探头外部轮廓。如图2所示。

 

002.jpg

  1.23D打印接收器探头设计

  针对近红外光只有十几毫瓦,而能够被光电传感器接收的光的范围在纳瓦量级,因此近红外采集系统中光电传感器必须具有较高的采集精度与抗干扰能力。光电传感器选用Burr-Brown公司的OPT1011[7],其具有以下优点:

  (1)抗干扰能力强。该芯片将雪崩光电二极管(APD)与互阻放大器结合,可以有效减小杂散电容产生的噪声和尖峰增益、漏电流等干扰误差。

  (2)线性度好。该传感器线性响应较强,当APD输出电流为100 μA,其非线性失真可以降到0.05%以下。即使输出电流为1 mA时,非线性度随电流也仅仅增加比较细微,对近红外信号采集无影响 [8]。

  (3)高增益。为了提高增益系数,将引脚之间外接反馈电阻电容网络,因为噪声与反馈电阻的平方根成正比,因此既可以提高反馈电阻又可提高信噪比。

  接收器外部探头设计影响着整个系统采集精度,为了使光电传感器有很好的采集精度,将外部轮廓设计成圆柱成型,使接收器探头嵌入到圆柱中,达到光电传感器完全与皮肤接触的目的。图3为接收器3D打印效果图。

 

003.jpg

  1.3发射器与接收器头套设计

  为了提高系统便携性、采集的实时性,将发射器与接收器通过头套和松紧带固定到头部,达到单人采集目的。头发与自然光的干扰,对采集精度影响较大,因此将3D打印设备设计成螺纹型,以更好地控制光源、光电传感器与皮肤的接触距离,提高采集的精度与准确性。而左右两边的D型结构,是为固定松紧带考虑,使松紧带更好地与头套相连。如图4所示。

  

004.jpg

2信号采集模块设计

  信号采集模块是整个系统的核心,因此选用了具有高精度、低功耗、同步采样模数转换芯片ADS1299,其主要优点有:

  (1)抗干扰能力强。芯片中在模拟输入端设计有EMI滤波器,可以滤除大部分无用的高频干扰。

  (2)高分辨率。其具有8个低噪声三角积分模数转换器和可编程放大器,当转换速率小于8 kS/s,其分辨率可以达到24 bit。

  (3)低功耗。芯片有省电和待机两种工作模式,为了实现功率消耗最小,可以将工作模式设置为5 mV待机模式,功耗仅为10 μW。

  3GS1011无线传送模块设计

  目前,WiFi具有无线、实时性、大数据传输等优点,结合本系统数据传输较大、便携式考虑,系统选用GainSpan公司生产的一款低功耗、高精度芯片 GS1011。芯片采用两个ARM7作为处理内核,其中一个负责应用程序管理(APP CPU),另一个负责无线数据传送与接收(WLAN CPU)[9]。GS1011结构图如图5所示。

  

005.jpg

  GS1011采用2.4 GHz射频,其无线发送速率平均速度为2 Mbit/s,峰值最高达11 Mbit/s。GS1011室内无线传输范围在50~70 m之间,室外数据传输距离达到200 m以上[10]。GS1011中SPI口控制ADS1299采集和接收模数转换后的信号,GPIO口控制恒流源芯片按照时序逻辑输出稳定电流,完成近红外信号数据的发送与采集。

4系统采集数据处理

  当人在运动时,控制大脑运动区域的血氧浓度变化明显。将通过3D打印的发射器与接收器放置在大脑运动区域,在不同时间间隔运动右手,然后对近红外信号进行数据采集。在采集过程中近红外光源探头与大脑不仅要固定牢靠,更重要的是尽量避免自然光干扰。考虑到采集的数据量较大,为了减少数据处理、分析等工作,系统仅对波长为760 nm及频率为800 Hz调制时的近红外信号进行分析。

  实验条件:

  (1)发射探头与接收探头间距为30 mm;

  (2)受试者:男,25岁,体重60 kg,身高175 cm,静坐,实验前30 min内无剧烈运动;

  (3)实验总时长为120 s。第20 s、60 s、100 s分别运动右手,运动时长为10 s,其他时间静坐。

  系统中光源发射功率与驱动电流成正比,通过对驱动电流调制,电流按照正弦波输出。光源发射器发射光初始信号为A+Bsin(2πf+φ),将乘性因子作用在信号上,利用光电传感器对信号进行采集,输出信号为:

  Vout(t)=A(t)+B(t)sin(2πft+φ)+ε(t)(1)

  其中,A(t)和B(t)中都包含血氧浓度的变化,由于A(t)受到噪声的干扰,因此,提取相对不受噪声干扰的B(t)。

  在数据处理过程中,以25个点作为一个单元进行傅里叶变化,将采样率由800 Hz变为400 Hz,经过一个8阶椭圆滤波器,最后提取式(1)中B(t)。该方法可以有效地降低采样率。图6(a)是信号中A(t),(b)是观测血氧浓度变化的信号B(t)。根据图6(b)可有效观察到信号的跳动,因此,验证了整个系统的可行性。

006.jpg

5结论

  本文以修正的BeerLambert定律为理论基础,利用目前热门的3D打印技术,研制可穿戴便携式功能近红外成像采集系统前端。为了实现多通道、高采集精度、较强抗干扰能力,本文重点研究通过3D打印来设计发射器、接收器和采集头套,利用螺纹设计控制发射器和接收器与皮肤的接触深度,避免了自然光干扰。在整个系统中,将3D打印与ADS11299模数转换模块、GS1011无线发送模块结合,实现多通道、多波长、可穿戴、便携式等优点,提高了近红外采集系统的实用性,适用于儿童、老人、认知心理学等领域的实时血氧检测和研究,有利于医院、学校等临床实验。

参考文献

  [1] 常定勇,方跃法. 多输出3D打印冗余并联机器人的设计与分析[J]. 中国机械工程,2015(12):15951602.

  [2] FERRARI M, QUARESIMA V. A brief review on the history of human functional nearinfrared spectroscopy (fNIRS) development and fields of application[J]. Neuroimage, 2012, 63(2): 921935.

  [3] STRANGMAN G, BOAS D A, SUTTON J P. Noninvasive neuroimaging using nearinfrared light[J]. Biological Psychiatry, 2002, 52(7): 679693.

  [4] 宋熙煜, 闫镔, 周利莉,等. 3D打印技术在CT领域的应用[J]. Ct理论与应用研究, 2015, 24(1) : 5768.

  [5] PIPER S K, KRUEGER A, KOCH S P, et al. A wearable multichannel fNIRS system for brain imaging in freely moving subjects[J]. NeuroImage, 2014, 85(1): 6471.

  [6] 郑毅.基于连续光的便携式近红外脑功能成像系统的研制[D].武汉:华中科技大学,2006.

  [7] STOTHERS L, SHADGAN B, MACNAB A. Urological applications of near infrared spectroscopy[J]. Canadian Journal of Urology, 2008, 15(6): 43994409.

  [8] 谢宏,王光明,姚楠,等.可穿戴式的功能近红外光谱成像系统的前端设计[J].微型机与应用,2015,34(10):2931,34.


继续阅读>>