EMG肌電信號測量與常用分析方法

肌電圖(Electromyography)簡稱EMG,是用來測量和分析肌肉收縮時發出的肌電信號,其代表著肌肉的活動水平,可用其對肌肉功能進行研究。通過測量肌電反應的數據指標,如RMS均方根、iEMG積分肌電、MF中值頻率等,進一步評估個體的神經與肌肉功能狀態。

肌電信號分析,可廣泛應用於肌肉工作工效學分析、操作姿態分析、康復狀態功能評價、疲勞識別以及肌電假肢控制與動作模式研究等。

一、肌電信號的來源

當大腦發出興奮並向下傳導後,中樞神經系統的運動神經元的胞體和樹突在來自突觸的刺激下產生電脈沖,並沿神經元的軸突傳導到末梢的神經與肌肉的接點,當運動神經接觸到肌肉時,其軸突分支到許多肌纖維上,每一分支終止在肌纖維上形成突觸叫做運動終板,傳導到軸突末梢的運動電位使神經與肌肉的接點釋放化學物質乙酰膽堿, 乙酰膽堿使運動終板的離子通透性發生變化產生終板電位。此終板電位又使肌細胞膜達到去極化閾值電位,產生肌纖維的運動電位,並沿著肌纖維向兩方傳播。引起瞭肌纖維內的一系列變化,便產生瞭肌纖維的收縮。大量肌纖維的收縮產生肌肉力。

由此可見肌纖維的運動電位的傳播導致瞭肌肉收縮,同時傳播中的電信號在人體的軟組織中引起電流場,並在檢測電極間便顯出電位差,即肌電信號。

二、肌電信號的測量方法

肌電信號分為表面肌信號和針電極肌電信號采集兩種主要方式。

表面肌電(sEMG)

sEMG信號是人體表面肌肉通過收縮產生的生物電流。神經系統控制肌肉的活動(收縮或者放松),在表面皮膚不同的肌肉纖維運動單元在同一時間產生相互不同的信號。表面肌電圖實際上也是由單個運動單元電生理信號組成的時間、空間的組合信號,它反映的是整塊肌肉(參與收縮的所有肌纖維)的電生理特性。同時是一種安全、容易掌握、非侵入性的記錄肌電的方法,能使肌肉的能量客觀量化。是一種常用的肌電信號采集方式。

特點:

  • 一維時間動作電位序列。
  • 交流信號,幅值一般和肌肉運動力度成正比。
  • 一般比肢體運動超前 30-150ms產生,可以進行運動提前判斷。
  • 一種非平穩的微電信號,其幅值在 0-1,5mv,有用信號頻率位於 0-500HZ,主要能量集中在 20-150HZ。

針電極肌電(dEMG)

針電極信號是指插入到肌肉中的針電極收集到的在針電極周圍有限范圍內的運動單位電位的總和。

針電極肌電信號具有幹擾小、易辨識的優點;針電極信號能夠更加深入的探討控制肌肉活動的單個運動單元的生物電信號特征,包括基於募集時序的運動單元活動情況、單個運動單元放電時序的逐一顯示、運動單元募集和去募集狀態的變化特征,以及單個運動單元隨時間變化的放電率(脈沖次數/s)、肌肉力收縮曲線等。因此,相比較而言,dEMG較常規的sEMG能夠更加深入地探討肌肉收縮活動的細節,能夠更加清晰的反映某個運動單元的放電特性,較sEMG更加深入的探討細胞功能性層面的特性,但采集過程會對人體造成傷害。不適用於科學研究。

肌肉收縮的功能單位是一個運動單位,它由單個α運動神經元和它所激活的所有肌纖維組成。

三、ErgoLAB中的肌電信號分析

肌電信號的分析主要包括原始表面肌電信號分析和處理後的數據分析,數據分析主要集中在時域和頻域分析兩個方面。信號分析的目的主要是研究表面肌電信號的時、頻特征與肌肉結構和肌肉活動狀態以及功能狀態之間的相關性,探討表面信號變化的可能原因,進而有效應用EMG信號的變化反映肌肉活動和功能。

表面肌電原始信號作為顯示肌電活動的發生和靜息狀況最直接的表現形式,在不考慮振幅的情況下,可分析其肌電信號的起始關系,即肌肉活動時原始肌電信號的密集程度和高度,在一定程度上可反映肌肉收縮的幅度和力量。密集程度和高度越高,說明表面肌電信號越強,則收縮越強;處理後的數據分析是將直接記錄下的原始表面肌電信號,利用軟件中自帶的信號處理系統,對原始信號進行整流、平滑、MVC歸一化,進一步計算分析得出。ErgoLAB提供瞭表面肌電原始信號分析以及時域分析、頻域分析和分段分析等處理後的數據分析方式。

時域分析

時域分析是將肌電信號看作時間的函數,以時間為自變量進行某些統計分析,不涉及任何非時間的自變量。時域分析可以為您提供在時間維度上評價肌電曲線的變化特征的指標,包括:

  • Mean(μV)肌電平均值,表示肌電信號的平均水平
  • Max(μV)肌肉活動的最大放電能力
  • Min(μV)肌肉活動的最小放電能力
  • Variance(μV)方差,反映肌電信號的離散程度趨勢
  • iEMG(μV)積分肌電 ,是指所測得表面肌電信號經整流平滑後單位時間內曲線所包圍的面積總和,表示在一定時間內肌肉參與活動時運動單位的放電總量,反映一段時間內肌肉的肌電活動強弱。iEMG的值的高低反應運動時參與肌肉收縮時每個運動單位的放電大小和肌纖維數目的多少。通常其幅值越大,疲勞程度越重。是評價肌肉疲勞的重要指標。
  • Mean Absolute Value(μV)平均絕對值
  • Standard Deviation(μV)標準差 ,反映肌電信號的離散程度趨勢
  • Range(rmp)肌電信號幅度RMS(μV)均方根,指某段時間內所有振幅的均方根值,描述一段時間內表面肌電的平均變化特征。
  • RMS的大小決定於表面肌電振幅的高低,您可通過比較不同時期的RMS,確定疲勞發生的時間和程度。一般而言,無論是靜力性還是動力性運動,從初始態到疲勞態的過程中,表面肌電信號的振幅均會增加,即隨著疲勞的增加,RMS增大。

頻域分析

頻域分析是對生物實時信號的頻率特性分析,也稱功率譜分析。頻域信號是將時域信號通過快速傅裡葉轉換(FFT)得出,可反映肌電信號在不同頻率范圍內的強度,得到肌電信號在有關頻率特征的信息。頻域分析指標包括:

  • Median Frequency(Hz)中位頻率(MF):指放電頻率的中間值,即肌肉收縮過程中放電頻率的中間值,一般也是隨著運動時間段增大而呈遞減的趨勢。由於骨骼肌中快慢肌纖維組成比列不同,導致不同部位骨骼肌之間的MF值不同。快肌纖維興奮表現在高頻放電,慢肌纖維則在低頻。
  • Mean Power Frequency(Hz) 平均功率頻率(MPF):指該段時間內頻率的平均值。在肌肉疲勞狀態下,表面肌電頻域指標 MPF 呈遞減變化 。

一般在中高強度的運動時,MPF和MF值會有所下降,頻譜左移,則說明局部肌肉出現疲勞。並且導致反應頻譜曲線特征的MPF和MF產生相應的下降。

周期性分析

動態周期用力分析,可以自動化識別任務間歇性用力的時間片段,並進行分段疊加統計。更加適用於長時程重復性的人因操作任務。周期性分析指標主要包括:

  • Start Time 動態用力周期開始時間
  • End Time 動態用力周期結束時間
  • RMS 動態用力均方根
  • Mean Absolute Value(μV) 動態用力平均絕對值

四、肌電應用

表面肌電信號能夠很好地反應人體的運動意圖及直接體現肌肉疲勞程度,且具有無創測量、獲取方便、擾動噪聲相對較小等優點,被逐漸應用於人因工程、康復醫學、運動監測及人機交互等領域。

  • 利用肌電圖測定神經的傳導速度。通過在神經通路的兩個或兩個以上的點給予電流刺激,測量從該神經支配的肌肉誘發電位。
  • 利用表面肌電測評肌肉疲勞的動態反應。在肌肉等長收縮至疲勞的過程中,肌電幅值隨疲勞程度加深而增加,即積分肌電與均方根振幅增加。
  • 測量肌力與肌電的關系。當肌肉以不同的負荷進行收縮時,肌電信號iEMG同肌力成正比的關系,即肌肉產生的張力越大iEMG越大。
  • 測量向心與離心的肌肉運動下肌電的變化狀態
  • 評價肌纖維類型與肌力、肌肉疲勞、肌電的相互關系
  • 基於肌電信號的多模式人機接口研究。不同的動作姿態具有不同的EMG信號特征,通過對EMG信號的檢測、處理和特征值提取,將識別結果作為人與環境的控制信息。

– End –

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