健康人手部不同动作的脑电-肌电相干性分析

运动皮层和肌肉之间的功能连接直接关系到上肢功能障碍者的康复,神经肌肉的活动状态可以通过脑电-肌电(EEG-EMG)相干性来分析。本文通过在进行手抓、握及手腕屈、伸4组动作时,采集皮层运动区的9导联EEG信号和前臂4导联的EMG信号,进行相干性分析处理。结果表明在β频段,右手做屈指、伸指动作时相应的右前臂指屈肌(FD)、指伸肌(ED)与大脑左侧C3导联相干系数值较大(P0.05);右手做屈腕、伸腕动作时相应的尺侧腕屈肌(FCU)、桡侧腕伸肌(ECR)与大脑左侧C3导联相干系数值较大(P0.01)。研究结果为探索基于皮层肌肉相干性(CMC)的手部运动信息解码提供了依据。     

基于多传感器信息的新型穿戴式上肢外骨骼康复机器人

目的 设计基于多传感器信息的新型穿戴式上肢外骨骼康复机器人,以解决上肢外骨骼康复机器人便携性不佳、患者参与度较低、训练模式自适应不足等问题,并探究受试者穿戴外骨骼时肌肉激活程度、肌电信号预测关节角度的准确性以及实现上肢康复训练的可行性.方法 该设备机械结构包括肘关节和腕关节,采用模块化设计并结合3D打印技术;控制系统包括肌电采集、应力采集、姿态采集等单元,并设计主动、被动和助动三种训练模式.受试者穿戴外骨骼机器人后进行屈-伸肘实验,对比有、无辅助力时手臂肌肉激活程度;分析肘关节角度,并对比肌电信号预测的关节运动角度;验证机器人运行性能与应力检测效果.结果 受试者穿戴外骨骼康复机器人安全可靠地完成了屈-伸肘动作,受试者肱二头肌、肱三头肌肌肉激活程度在有、无辅助力时分别减弱约32％、11％,肌电信号预测关节角度准确度约95％,应力测量值误差均低于5％.结论 上肢外骨骼机器人可以给人体提供辅助力、预测关节角度,机器人通过肌电、应力以及位置信息辅助患者实现上肢康复训练具有可行性.     

基于功能性电刺激的腕关节多自由度震颤抑制仿真研究

应用功能性电刺激(FES)技术,设计了两自由度的病理性震颤抑制系统,能够实现对人体腕关节内外翻和上下切自主运动过程中伴随的震颤进行抑制。首先建立了腕关节的肌骨模型,针对参与腕关节内外翻和上下切运动的四块主要肌肉(桡侧腕长伸肌、桡侧腕屈肌、尺侧腕伸肌、尺侧腕屈肌)进行建模,同时建立了腕关节的二阶机械阻抗动力学模型。然后以腕关节肌骨模型为控制对象设计了FES抑震控制器,提出了基于逆模型的前馈控制与线性二次型调节器(LQR)最优控制相结合的复合控制策略。在此基础上仿真了在阶跃、正弦以及真实患者数据3种输入作为自主运动的情况下,系统对于震颤的抑制,结果表明该FES抑震控制器能够对多自由度震颤幅度实现94%以上的抑制。     

基于子带频谱墒算法检测表面肌电信号肌肉疲劳性

目的:针对传统检测肌肉疲劳方法灵敏度较差问题,提出按肌肉收缩区分割表面肌电信号。该方法考虑到肌肉动态收缩时肌肉发力、形状等因素影响特征参数平均功率频率的表征效果,因此,在分割表面肌电信号上以肌肉收缩区的个数作为单位,摒弃以时间作为单位的传统分割。方法:采用单参数结合双阈值的方法判断肌肉收缩区起、止点。利用肌肉动态收缩区特征参数平均功率频率的灵敏度波动比表征肌肉疲劳的灵敏度。表面肌电信号采集设备品牌为NORAXON、型号为MR3.6版本,程序设计采用MATLAB编程。结果与结论:仿真结果证明与传统定长分割方法相比,该方法检测肌肉疲劳具有较高的灵敏度和较好的表征性。     

基于表面肌电非负矩阵分解与一致性的肌间协同耦合关系研究

肌肉协同模型是神经产生并控制运动的低维度结构,探讨不同动作任务下的表面肌电信号(sEMG)间的相干性分析,可以体现相应肌群的协同耦合关系,进而能从神经控制运动与肌肉相互配合协调的角度揭示运动产生与执行规律。组织8名年轻健康受试者(男女均半、20～24岁)进行上肢腕部屈、伸实验,采集动作时相应肌群的sEMG数据,引入非负矩阵分解(NMF)方法分析肌间协同性,并进一步对协同性较高的肌群采用一致性分析方法,研究信号beta(15~35 Hz)和gamma(35～60 Hz)频段的耦合强度关系,探讨腕部伸屈动作下不同受试者之间的协同耦合性差异。结果表明:腕伸动作下,主动肌桡侧腕短伸肌(ECR)、指伸肌(ED)、尺侧腕伸肌(ECU)、肱桡肌(B)在协同模块W₅中具有协同关系,且肌间耦合强度显著(P<0.05),beta频段与gamma频段一致性显著面积相差较大(1.261±0.966);腕屈动作下,分别在协同模块公式中存在具有协同关系的肌肉对,且肌肉间耦合强度显著(P<0.001),在beta和gamma频段一致性显著面积相差较小(0.412±0.163),但主动肌桡侧腕屈肌、指浅屈肌间不具有协同性,耦合关系较弱。以上说明:神经控制运动的方式不同,体现为肌肉协同耦合关系有所差异;在同一协同模块中,协同性较高的肌肉间耦合关系较强,揭示神经控制运动规律与肌肉相互配合方式;运用此方法进行肌间协同耦合联合分析,可望深入揭示中枢神经模块化协同控制运动机制,进一步为运动障碍患者功能分析和评价提供科学依据。     

膝关节骨性关节炎推拿手法的力学特征和上肢核心肌群的疲劳研究

探讨膝关节骨性关节炎推拿手法的生物力学特征和生理学(表面肌电)特征,定量分析推拿手法的力学指标,建立一种客观评价推拿医生上肢核心肌群的疲劳状况的方法。招募10位推拿科医生,实时采集推拿医生拇指垂直压力和上肢表面肌电信号,研究垂直强度、次做功期与主做功期的时间比;研究操作该推拿手法时的上肢核心肌群;研究核心肌群的疲劳状况。结果表明,该推拿手法1 min内按压4次,平均垂直强度为(228±13)N,主做功期持续时间为(4.83±0.88)s,次做功期持续时间为(11.43±1.94)s,有效做功时间比为2.37±0.63。由上肢各肌肉群的平均积分肌电值(iEMG)和贡献率的降序可知,手法涉及上肢的核心肌群为拇短展肌(8.32±0.29,21.65%)、尺侧腕屈肌(5.67±0.32,14.74%)、肱三头肌(4.79±0.36,12.46%)、桡侧腕屈肌(4.60±0.12,11.96%)。在4 min的推拿过程中,拇短展肌的平均中值频率(MF)和平均功率频率(MPF)的下降程度是最大的,分别为30%和22%,即拇短展肌更易发生疲劳。因此,所研究的膝关节骨性关节炎推拿手法的生物力学特征和生理学(表面肌电)特征,为后续的人因工程研究和研制可替代推拿医生手法的自动化装置奠定良好的基础。     

表面肌电检测系统上位机应用程序设计

表面肌电是反映人体肌肉状态的电信号,是现代医疗中非常有效的诊疗工具。它对医学研究、工效学、运动学等领域的发展有很大影响。本文在Visual C++6.0环境下,设计开发表面肌电(SEMG)检测系统上位机应用程序。程序功能包括利用算法提取表面肌电重要参数、计算SEMG信号功率谱、实时显示SEMG波形、打印计算参数与波形,以及使用MySQL数据库管理记录的SEMG数据。程序开发后期,使用三片电极测试了测试者右手尺侧碗屈肌、桡侧碗屈肌和肱桡肌三个部位,成功获得测试者肌肉静态与动态时的肌电波形和参数。     

基于幅频联合分析法对肌肉疲劳状态下表面肌电信号时、频域变化规律的研究

目的:通过对肌肉疲劳状态下表面肌电信号(sEMG)的提取,利用幅频联合分析的方法探讨sEMG作为肌肉生理特征信号在疲劳发生过程中的变化规律。方法:5名健康男性左右手臂分别进行一次实验,实验过程中,手臂自然下垂,前臂抬起至水平,与上臂成90°角,前臂上悬挂重量为5 Kg的重物,使肌肉等长收缩8 min,采用英国BIOPAC公司生产的MP150及其肌电采集模块同步记录肌肉的表面肌电信号,使用The MathWorks公司的MATLAB7.0软件,在信号3min、5 min、7 min后各取20 s进行幅频联合分析。结果:sEMG随着肌肉疲劳状态的加剧,信号幅值平均值明显增大,功率谱密度发生变化,平均功率频率(MPF)、中位频率(MF)明显减小。结论:表面肌电信号的幅频联合分析法为进一步深入研究肌肉疲劳状态下表面肌电信号的变化提供了方法支撑和理论依据。     

基于表面肌电的运动员上肢肌疲劳特征分析

当前运动员上肢表面肌疲劳特征分析方法直接采用肌电图时间序列信号作为分析依据,忽略了时域与频域相关参量的计算,分析结果与实际情况吻合度较低、分析能耗高。针对该问题,提出基于表面肌电的运动员上肢肌疲劳特征分析方法。对运动员上肢肌肌电信号进行采集记录,采用Mega Win软件将采集的肌电信号传输至计算机。根据计算机计算分析得出一维肌电图时间序列信号,据此对时域分析中的积分肌电、均方根振幅和频域中的平均功率频率、中心频率进行计算。将计算结果作为运动员上肢肌疲劳特征分析依据,利用统计分析法得到时域和频域所包含的参量间关系以及参量与运动员上肢肌疲劳间关系,同时使用SPSS软件统计分析时域参数和频域参数间差异性,完成运动员上肢肌疲劳特征分析。实验结果表明,运动员上肢肌最大肌力不同负荷下手腕屈肌和伸肌表面肌电(surface electromyography,s EMG)的平均功率频率和中心频率随时间的增加,下降趋势明显;所有上肢肌未出现负荷减少的状况。本文方法分析结果与实际情况吻合度高、分析能耗低。     

局部肌肉疲劳的无创监测

通过表面肌电信号的功率谱中值频率（ｆ＿（ｍｅｄ））来监测局部肌肉疲劳，对人体的肱二头肌做了疲劳实验。在维持等长、恒力肌肉收缩时，ｆ＿（ｍｅｄ）曲线初始段下降率（即拟合直线斜率的绝对值）随肌肉疲劳程度的增加而增加，因此希望能用ｆ＿（ｍｅｄ）曲线初始段的下降率来定量判断局部肌肉疲劳的状态，以减少受试者的体力消耗和肌肉不适程度。监测的参数是从表面肌肉电信号经计算而获得，实现了监测过程的无创性。     

局部肌肉疲劳的无创监测

通过表面肌电信号的功率谱中值频率（ｆ＿（ｍｅｄ））来监测局部肌肉疲劳，对人体的肱二头肌做了疲劳实验。在维持等长、恒力肌肉收缩时，ｆ＿（ｍｅｄ）曲线初始段下降率（即拟合直线斜率的绝对值）随肌肉疲劳程度的增加而增加，因此希望能用ｆ＿（ｍｅｄ）曲线初始段的下降率来定量判断局部肌肉疲劳的状态，以减少受试者的体力消耗和肌肉不适程度。监测的参数是从表面肌肉电信号经计算而获得，实现了监测过程的无创性。     

尺侧屈腕肌变异误诊为腱鞘囊肿一例

中、示指伸肌,趾短伸肌变异误诊为腱鞘囊肿已有报道。现将我们将尺侧屈腕肌变异误诊为腱鞘囊肿一例报告如下,以供借鉴。 患者男,19岁。因右腕尺侧无痛性包块半年,经门诊疑为右腕尺侧腱鞘囊肿入院。查:在右腕关节屈收位时可见一长条状包块隆起,约为5×2×0.6cm,表面光滑,质软,边缘     

经关节桡骨远端骨折后腕屈伸肌腱的动力学变化

目的 :探讨经关节桡骨远端骨折后主要屈、伸肌腱的动力学指标力臂的变化规律。方法 :在 8只成人尸体上肢标本 ,截骨造成经关节面桡骨远端骨折 ,再将骨折片分别向背侧移位 1、2、3、4、5mm ,测定经关节面骨折在无移位 ,移位 1、2、3、4、5mm时 ,桡侧腕长、短伸肌腱、尺侧腕伸肌腱、桡侧腕屈肌腱和尺侧腕屈肌腱的力臂变化。结果 :在腕关节屈伸活动时桡侧腕长伸肌腱的力臂在骨折背侧移位 2、3、4和 5mm时较无移位时显著增大 (P <0 .0 5 ) ,而桡侧腕短伸肌腱和桡侧腕屈肌腱的力臂在背侧移位 1～ 5mm时均显著增大 (P <0 .0 5或P <0 .0 1) ,桡侧腕长、短伸肌腱的力臂增大数值和背侧移位成正比。结论 :经关节面桡骨远端骨折背侧移位显著影响腕动力学 ,随移位程度增大 ,腕屈、伸肌腱的力臂增大     

正中腕屈肌1例

正我们在制作上肢标本的过程中,发现1例左侧上肢前臂的腕屈肌变异,在桡侧腕屈肌和尺侧腕屈肌之间存在正中腕屈肌,此变异罕见。现报道如下:标本为成年男性,体长180 cm,体型微胖,经10%福尔马林固定。解剖左侧前臂前区及腕前区、手掌等局部,游标卡尺测量局部结构。发现左侧掌长肌细小,肌腹最宽处宽0.64 cm,肌腱长13.85 cm,远端散入掌腱膜。尺侧腕屈肌和桡侧腕屈肌均正常。在尺侧腕屈     

长时间颈部后仰相关局部肌肉表面肌电特征分析

目的 为降低长时间颈部后仰对航空机务人员身心健康造成影响,探讨航空机务人员在托举作业过程中长时间保持颈部后仰姿势对颈部肌肉表面肌电的影响。方法 择12名在校大学生作为研究对象,受试者站立在飞机机翼下方保持颈部后仰固定姿势模拟机务人员进行托举作业,记录受试者主观疲劳感觉评分(rating of perceived exertion, RPE),同时采集斜方肌、胸锁乳头肌和颈部夹肌的表面肌电信号,分析并计算肌电信号均方根(root mean square, RMS)、积分肌电(integral electromyography, iEMG)、中值频率(median frequency, MF)和平均功率频率(mean power frequency, MPF),并结合主观疲劳感觉评分进行相关性和回归分析。结果 胸锁乳突肌、斜方肌和颈部夹肌的iEMG和RMS变化与托举时间呈正相关关系,其中颈部夹肌的iEMG和胸锁乳突肌RMS相关程度最高,其相关系数分别为0.48和0.84,拟合程度分别为0.69和0.71,差异具有统计学意义(P<0.05);胸锁乳突肌、斜方肌和颈部夹肌的MPF和MF变...     

神经肌肉电刺激诱发的下肢运动疲劳信息检测与处理技术研究

限制神经肌肉电刺激(NMES)广泛应用的一个主要因素就是由其诱发的肌疲劳.设计NMES诱发下肢运动条件下的肌疲劳检测系统.分别进行膝关节角度的检测和表面肌电信号(sEMG)的频谱分析.研究表明,平均频率(MNF)、中值频率(MDF)及AR时变参数模型参量是评价NMES诱发肌疲劳的可靠指标,并且AR模型具有显著的高分辨灵敏度,最大变化率为90.23％,大于平均频率的43.82％和中值频率的55.49％,为NMES使用过程中诱发肌疲劳的准确评价和反馈寻找到一种可行的方法.     

主被动手臂动作的EEG和sEMG特征比较研究

目的：研究人在主动进行肢体运动时脑电（electroencephalogram,EEG）和肢体表面肌电（surface electromyogram,sEMG）信号特征,并与其被动受迫产生相同肢体动作模式时EEG和sEMG信号特征做比较,探讨两者在激活大脑运动皮层神经和产生外周神经-肌肉活动时的不同作用特点与效应,对于了解运动传导通路的功能状态有重要的临床价值,也可为研究开发脑卒中康复治疗新技术提供科学依据.方法：本文主要设计了自主和被动屈腕动作两种实验范式并建立了一套完整的软、硬件系统（LabVIEW软件,DAQ采集卡和视觉反馈系统）进行试验.招募9名被试者（4男,5女）进行了主动和被动屈腕实验,同步采集了被试者EEG和sEMG数据.结果：被动与主动屈腕动作情况下EEG时频变化和平均EMG信号包络幅度的变化及其信号功率谱变化特征趋势大致类似;被动与主动肢体动作事件一样会诱发事件相关去同步（event related de-synchronization,ERD）现象,即证明被动动作下大脑皮层运动区与外周神经系统均能被相应激活,且能够产生联系;被动与主动屈腕时脑-肌电信号频域相干性相似,且被动情况下屈肌EMG与C3脑区EEG信号的相干性幅值比自主动作时增强.这可能是由于被迫动作时会诱发想象动作,从而能增强相应脑区神经元被激发程度.结论：本文结果可支持重复被动肢体运动康复训练的临床实践,并为相关研究提供科学依据.     

基于低频电刺激诱发表面肌电信号的肌肉疲劳度研究

目的 通过对肌肉疲劳过程中非诱发表面肌电(surface electromyography,sEMG)信号和诱发表面肌电信号的研究分析,寻找有效评价肌肉疲劳的分析测量方法.方法 对7名受试者进行自主运动和电刺激两种致肌疲劳的实验,并在两组实验中分别记录电刺激诱发与非诱发肌电信号,然后对每组信号进行傅里叶变换求取功率谱和近似熵.结果 随着疲劳的产生,两组实验诱发信号的频谱曲线左移效果优于非诱发信号,近似熵分析中电刺激组诱发信号出现先上升后下降的变化,自主运动组诱发信号则呈现单调递减的趋势.结论 低频电刺激诱发表面肌电信号更适于测量肌疲劳的动态变化.相对于传统功率谱,近似熵分析方法更适于处理电刺激诱发的表面肌电信号.     

握力及捏力控制的前臂及手部多肌肉协调性递归网络分析

探究握力和捏力控制的前臂及手部多肌肉协调性作用,有24名健康的右利手者参与这项实验.在实验中要求受试者在30％、50％和70％最大自主收缩力(MVC)下进行握力和捏力的准确力量控制,同时采集肱桡肌(BR)、尺侧腕屈肌(FCU)、桡侧腕屈肌(FCR)、指总伸肌(EDC)、指浅屈肌(FDS)、拇短展肌(APB)、第一骨间背...     

带蒂尺侧腕屈肌转位重建屈肘功能的应用解剖

在３１侧成人上肢标本上，按因管神经蒂转位重建屈肘功能要求，观测了尺侧腕屈肌及其血供和神经支配。尺侧腕屈肌的管蒂主要是尺侧返血管和尺血管的分支，以尺侧反血管分支为首选。支配尺侧腕屈肌的尺神经肌支长度多数不影响肌转位。按照保留尺侧腕屈肌主要血管和支配切断肌起止两端，经肌下和皮下道转位到肱二头肌正常解剖位置的术式设计，分析了血管神经蒂的选择和保护，讨论了术中应注意的问题和术式的优缺点。