應用於人機互動與睡眠分析之腦眼訊號感測裝置

Abstract

人的一生中睡眠佔據了三分之一的時間，擁有良好的睡眠品質能改善專注力、記憶力、及代謝?能。但並非所有人都能夠擁有良好的睡眠品質，對於睡眠疾病纏身的病患，需要至特定醫療機構使用多通道生理記錄儀(Polysomnography PSG) 記錄整夜睡眠生理訊號，量測腦電訊號、眼動訊號、肌電訊號作為專家判讀睡眠階段的依據。PSG擁有強大且多樣的生理記錄?能，但記錄使用的大量電極導線已經造成使用者睡眠干擾因素之一也需要專業人員協助操作。相比與腦電訊號(EEG)量測的不便利性，眼動訊號(EOG)量測位置點只需要在眼睛周圍並不會有頭部濃密毛髮阻擋，更可以在此位置量測到腦電訊號(EEG)作為專家睡眠判讀的重要訊號。 因此本論文開發出一套使用眼罩構型以腦眼訊號為基礎的感測裝置，硬體上使用低雜訊類比前端(AFE)設計訊號擷取電路，配合內建藍芽的系統單晶片(SoC)做無線與有線通訊處理，為了驗證系統的穩定性、正確性、便利性、及應用性我們安排了三項實驗，實驗一: 驗證有線與無線傳輸訊號正確性並記錄眼罩穿戴與PSG設置時間比較兩者便利性;實驗二: 本系統與PSG同時收錄11位健康成年人的整夜睡眠EEG、眼罩EOG訊號，分析五階段睡眠訊號相關性與專家睡眠階段判讀的一致性，並以居家使用為目的連續收錄整晚睡眠與午睡驗證其穩定性;實驗三:基於眼罩構型實作一即時眼動方位偵測演算法應用於人機互動遊戲實現其應用性。睡眠專家判讀本系統量測EEG與眼罩EOG與PSG訊號所得到的專家睡眠階段判讀結果一致性皆有八成五以上，已到達目前臨床判讀的標準，此外相比於PSG平均四十七分鐘的設置時間，本系統穿戴只需兩分鐘有效縮短應用設置時間，達到即戴即用之目的。基於眼動的人機互動遊戲上，能有效在0 377(標準差 0 043)秒內辨識眼動方位且準確率達96%(標準差5 6)。以上證實我們的系統確實可以在睡眠訊號量測與人機互動應用上有良好的表現。

Date of Award	2018 Sept 5
Original language	Chinese
Supervisor	Sheng-Fu Liang (Supervisor)