基于Teager-Kaiser能量算子与自适应双阈值的上肢痉挛状态评定系统

Upper limb spasticity measurement system based on Teager-Kaiser Energy Operation and auto-adaptive double-threshold

目的:结合改良Ashworth量表(MAS)与表面肌电(sEMG)信号特性,设计基于Teager-Kaiser能量算子(TKEO)与自适应双阈值的上肢痉挛状态评定系统,解决临床痉挛状态评定主观性大的问题,提高痉挛状态评定的信度与效度。方法:提出一种牵张反射阈值(SRT)测试方法,设计了评定系统:利用TKEO处理肱二头肌sEMG,根据sEMG的TKEO信号幅值及变化率设定自适应双阈值判定牵张反射起始点(SRO),然后联合关节角度判定SRT,探索其与痉挛状态的关系。25名受试者参与了此试验。结果:自适应双阈值判定算法能够有效地识别SRO(识别率:96%)且SRT能够反映痉挛状态,与MAS评分显著相关,相关性满足(r=-0.904, P<0.01)与(r=-0.902, P<0.01),组内相关系数(ICC)显示重测信度为0.915,同时BlandAltman分析显示95.65%点位于一致性界限(LoA)范围内。结论:该系统可为上肢痉挛状态评定提供一种客观定量的分析手段,并为后续实时监测痉挛状态提供理论基础。