姜祥奔，姜 兴，彭 麟，李小明

（桂林电子科技大学信息与通信学院，广西桂林 541004）

微波用于大脑神经活动检测的新技术

姜祥奔，姜 兴，彭 麟，李小明

（桂林电子科技大学信息与通信学院，广西桂林 541004）

针对神经活动检测技术的局限性，通过对大脑检测技术的对比分析，研究了基于微波的新兴的大脑神经活动检测方法，并借助电磁仿真进一步分析了该检测技术的基本原理和脑内的电场分布特征。研究结果表明，利用微波可实现神经活动的非接触无损检测。

微波医疗；检测技术；神经活动检测

微波是指波长很短的电磁波，其频率在0.3～3000GHz，相应的波长为0.1～1000mm。在医疗探测领域，相对于超声波、X射线等依据测试对象物理密度的传统检测技术，微波检测依据的是检测对象的电磁特性。在微波频段，生物组织的电磁特性差异往往比其他物理性质更为敏感，这是微波检测的优势所在。例如白血病人病发时，会在骨髓集中的部位富集癌变细胞，癌变细胞与周围组织在密度上并无显著差异，用X射线检测其分辨率和对比度难以满足临床要求，而其明显的电磁特性差异使得微波检测备受关注［1］。另外，微波具有的非电离辐射和非接触特性，也使得微波成为现代医学检测手段的重要补充。随着低剖面、小型化微带天线的发展，微波医疗检测系统在设备小型化和便携式方面将具有更大的发展潜力。

虽然波长较微波更短的太赫兹（THz）技术在医学成像、安全检查等领域日益受到人们的重视，但太赫兹在医学上的应用还局限于表皮附近的组织［2-3］。太赫兹能穿透多种非极性物质，但对大多数极性分子，如水分子、氨分子等有强烈的吸收，由于人体内水分大约占了人体体重的60%～70%，因此，太赫兹射线仅能穿透皮肤几毫米。

利用微波进行中风检测、乳腺肿瘤检测一直是微波在医疗探测领域的研究重点之一，许多研究工作者取得了很多成果［4-6］。2014年，查尔姆斯理工大学和萨尔格林斯卡医学院合作，利用微波诊断中风病症，使得院前的溶解血栓治疗方法成为了可能。为了区分缺血性脑中风和出血性脑中风，研究团队设计了2种微波中风测试系统。2种系统分别采用10个和12个贴片天线，同时改变馈电方式，但维持天线单元的特性不变，天线单元置于人脑外部的不同位置，一个发射多个接收，采用开关矩阵进行转换。用矢量网络分析仪提取多组散射参量，用特定的算法处理获取病症信息［7］。英国布里斯托大学设计了一款超宽带微波系统，用于乳腺肿瘤的检测和肿块定位。为了更好地与头部共形，将天线阵列由最初的平面阵改为了半球面阵，采用覆盖在半球形球壳表面的16个背腔孔径多层贴片天线组成阵列（与乳房共形），作为主要的检测部件，并得到了微波检测乳腺癌的临床结果。所得测试与乳腺X射线影像进行比较，很好地验证了该超宽带微波检测系统的实用性［8-10］。

尽管微波在中风、乳腺肿块等人体异常检测领域实验和临床上的研究已取得较大的进展，但在神经活动检测领域才初见报道［11］。因此，对大脑神经活动微波检测的原理及相关问题做了进一步的分析研究。

1 现有的大脑活动检测技术

大脑是支配和调节人的一切生理活动，包括思维、意识等高级活动的中枢调整着机体的活动。对大脑神经活动的检测，一方面将为许多重大脑部疾病（如阿尔茨海默病、帕金森综合症和癫痫等）的院前院后诊断、治疗以及相关病理学、药理学研究提供依据。另一方面，有助于推动人工智能技术、脑机接口等学科的发展，并对信息技术和自动化技术等相关产业带来革命性的影响。

目前检测大脑活动状态的技术手段主要有：脑电图分析（EEG）、血氧水平依赖功能磁共振成像技术（BOLD-FMRI）、正电子发射断层扫描技术（PET）以及电子计算机断层扫描（CT）。对比现有的技术手段可以发现，虽然核磁共振（MRI）相对CT能够获得更加丰富的生理信息且更加安全，但与CT类似，都是利用成像的方式获得病变组织的信息。然而许多疾病在发生结构性改变前早已出现功能性变化，此时CT、MRI尚不能发现任何病变［12］。PET检查属于放射性检查，要服用具有放射性的示踪药物，这种检查会给人体健康带一定的威胁，不能长时间追踪大脑活动的状态，且医学检测设备昂贵。BOLD-FMRI在人体医疗探测领域取得了很大的进步，但相对于脑的复杂性而言，应用领域仍显不足。头皮EEG目前仍难以检测到大脑深部的信号，植入EEG又会给脑部带来损伤。各种医学检测方法都有其局限性，仍然有必要探索新的大脑活动检测方法服务于人类健康，同时从全新的角度来诠释大脑的功能机理。

2 微波用于大脑神经活动检测

根据现有的研究可知，大脑神经活动的产生、传递是通过神经元完成的。静息状态时，若取神经元膜外侧电势为零，膜内侧电势约为-90～-70mV；当神经细胞受到一定的刺激处于兴奋状态时，钠离子通道开放，更多的钠离子从浓度高的膜外流向浓度低的膜内产生动作电位。此时，细胞内的电势从负电位变为正电位，约为20～30mV［13］。原理上，生物体的某个功能区神经兴奋时，由于钠离子、钾离子移动等因素，兴奋区的电导率、介电常数等电参数会发生相应的变化。当电磁波经过该脑功能区时，会产生一个不同于未兴奋时的幅度和相位变化，导致透射波的幅度和相位受兴奋区电参数变化的影响，如图1所示。电参数变化范围越大，兴奋区体积越大，透射波改变量也越大，从而更显著地反映大脑的神经活动，达到电磁波检测的目的。在获得了接收点处透射波变化的信息特征后，也有望反演兴奋区离子浓度的变化。

图1 微波通过兴奋区示意图Fig.1 The diagram of microwave traveling through activated area

乳腺肿瘤检测和中风检测从原理上具有共同点，都是利用待测体与周边生物组织在介电常数上的差异性，结合电磁逆散射进行成像处理。而利用微波检测大脑神经活动则是基于脑功能区自身电磁特性的变化，不同的脑活动状态，电磁特性的变化不同。

前期在对大鼠进行脑电实验时，同时利用头皮EEG和微波对大鼠的大脑活动进行监测。实验结果表明，微波检测数据与EEG检测数据具有较好的一致性，验证了微波检测大脑神经活动的可行性［11］。为了更直观地说明这一原理，采用3层球模型模拟大脑结构，即脑壳、脑组织和兴奋区，如图2所示。

图2 大脑的3层球模型Fig.2 Three-layered spherical model of brain

相对于常规的电磁媒质，生物组织具有一定的特殊性。作为宏观媒质的生物组织一般为非磁性媒质，即μ＝μ0＝4π×10-7。但不同生物组织的电磁特性ε和σ也不同，同时生物组织是色散媒质，即相同生物组织的电磁特性也会随着电磁波频率变化。设兴奋区的介电常数随一定频率作正余弦变化，

其中，f1＝15，f2＝5。对时间t进行参数扫描，仿真得到的传输系数的相位变化如图3所示。

图3 接收点处的相位变化Fig.3 Phase change at receiving point

同时利用傅里叶变换对相位变化进行频谱分析，得到的频谱分布如图4所示。

图4 相位变化的频谱分析Fig.4 Spectral analysis of phase change

由仿真结果可知，微波的相位变化能够揭示兴奋区介电常数的变化规律。神经细胞产生兴奋冲动时，若细胞膜内外离子的运动能够引起兴奋区介电常数的周期性变化，则通过对接收点处微波的相位变化进行分析，可得到介电常数变化的周期。而由大量的EEG研究成果可知，生物体的生命活动往往与大脑内生物电频率有关，进而可以从另一个角度分析大脑的活动。

虽然透射波的幅度和相位都会随着兴奋区电参数的变化而改变，但出于检测的安全性考虑，微波源的功率较小，导致透射波的幅度很小，对仪器的精度要求较高，且透射波幅度相比相位易受环境噪声的干扰产生误差，所以一般采用透射波的相位信息分析大脑神经活动。

3 大脑电场分布

人脑中含水量较高且各种生物组织介电常数差异较大，对入射的电磁波存在反射和衰减。当利用微波检测大脑神经活动时，微波必须穿过所探测的区域，且具有较大的强度能够被接收天线接收和识别，因此，有必要探究大脑内电场在不同区域的分布和相应的强度。

大脑模型采用FEKO公司的可视化三维人头模型。发射天线为标准增益喇叭，工作频段为3.95～5.85GHz，增益为20dB。当发射天线距人头2cm，发射功率为10dBm时，矢状面脑中部的电场分布如图5所示。

图5 大脑的电场分布Fig.5 Electric field distribution inside brain

大脑皮层是大脑的表层，由灰质构成，人体各种机能活动的最高中枢在大脑皮层上具有定位关系。由图5可知，尽管电磁波经过大脑表面会产生明显的衰减，但对于大脑皮层（图5黑线区域）仍然存在较强的电场（10dBV／m左右）。因此，可以利用微波检测人脑的神经活动，进而认知大脑和人体的生命活动状态。

另外，电场在大脑表面会产生明显的衰减，此处衰减的存在为天线辐射功率和电磁波探测深度带来了较大的局限性。辐射功率过高，对人体存在安全隐患；辐射功率过低，影响探测深度，信号处理过程中信号容易被噪声淹没，遗漏重要的生理信息。在相应的工作频率下，皮肤和其下的脂肪的等效复介电常数分别为36.59ε0（1＋0.29j）和5.13ε0（1＋0.16j），差异较大（ε0为真空中的介电常数），且空气相对介电常数为1，因此，大脑表层电磁波的损耗主要是由空气、皮肤和皮下脂肪三者介电常数不匹配所引起的反射及电磁衰减造成的。在后期的实验过程中，可考虑在天线和脑部皮肤间引入一层匹配液（液体介电常数与皮肤一致），消除空气与皮肤的第一层界面的反射。

4 结束语

通过对脑兴奋区电参数时变特性的模拟，分析了微波用于大脑神经活动检测新技术的检测原理。采用精确的人头模型，研究了大脑不同区域内电场的分布特征。未来微波在大脑神经活动检测上的新突破有望给人类的智能生活带来全新的变革，也有助于从另一个角度来认识大脑的工作机理。

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编辑：梁王欢

New technology based on microwave for brain neural activity detection

JIANG Xiangben，JIANG Xing，PENG Lin，LI Xiaoming
（School of Information and Communication Engineering，Guilin University of Electronic Technology，Guilin 541004，China）

Aiming at the limitations of neural activity detection technology，contrastive analysis on current detection technologies is done to introduce and study an emerging neural activity detection method by microwave.And with the aid of the electromagnetic simulation，the basic principle of the detecting technology and characteristics of electric field distribution in the brain are analyzed.The analysis indicates that the technique can realize non-contact and nondestructive detection of neural activity.

microwave medical；detecting technique；neuronal activity detection

TN015；Q64

：A

：1673-808X（2016）05-0360-04

2016-01-15

国家自然科学基金（61371056）；桂林电子科技大学研究生教育创新计划（YJCXS201515）

姜兴（1962-），女，河北邢台人，教授，研究方向为天线、电磁测量与微波技术。E-mail：1003439204＠qq.com

姜祥奔，姜兴，彭麟，等.微波用于大脑神经活动检测的新技术［J］.桂林电子科技大学学报，2016，36（5）：360-363.