肌电图在运动性肌肉疲劳研究中的应用现状

肌肉疲劳产生过程中,肌电图的振幅和频谱指标均会产生相应变化。但肌电图变化情况与测试方法的选择和运动方式密切相关。表面肌电图作为一种无创检测方法,在运动性肌肉疲劳研究中将发挥重要作用。

肌肉萎缩引起肌电功率谱变化的理论和实验研究

为了通过肌电分析实现肌肉萎缩的无创检测 ,建立了一种数学模型研究肌肉萎缩后 ,其肌电信号功率谱的相应变化 ,并用大鼠的后肢卸载肌肉萎缩实验模型初步验证了数学模型分析的结论。该模型根据肌肉萎缩后肌纤维横截面积减小以及肌肉由于卸载而出现持续性收缩的性质 ,采用中心导体模型及其电缆方程和肌电的线性系统模型建立起肌肉萎缩和生理肌电功率谱变化之间的数学关系。通过数字仿真和动物实验均发现了肌肉萎缩引起肌电幅度增加和功率谱高频成分降低的现象。结果表明数学模型和动物实验结果吻合 ,采用的数学模型能较好地阐述肌肉萎缩和肌电功率谱变化之间的关系。

运动准备电位单次检测技术研究

针对自主运动起始时刻难以定位的难点,以受试者手臂自主运动前的EMG信号为研究对象,采用肌电激活触发点作为自主运动起始时刻,然后确定有效时间段;针对运动准备电位频率段难以确定的问题,采用小波包变换与功率谱分析相融合的方法确定有效频段.以信号的能量、均值和方差为特征,利用支持向量机(SVM)进行RP单次检测.实验结果表明:在自主运动过程单次检测RP中,15名受试者9组试验中最高检测率为77.5%~91.3%;每名受试者的9组平均检测率为68.2%~91.2%.研究结果有助于运动准备电位在异步BCI系统中的应用.

地形图法在体表子宫肌电信号监测中的应用

将地形图方法应用于体表子宫电信号监测,为此领域提供了新的分析和显示处理方式.此方法是在借鉴脑电分析中地形图方法的基础上,通过建立模型加以实现的.临床测量结果表明,此方法与传统方法相比,具有清晰、直观的优点,特别是能够清晰地显现宫缩收缩的协调性,为临床的产程监护和医学研究提供了一种有力的手段.

发育性下颌不对称患者咀嚼肌及颈背部肌肌电功率谱的研究

目的研究发育性下颌不对称（DMA）患者咀嚼肌及颈肩背部肌肌电功率谱特征,探讨此类患者口頜面及颈部痛的可能机制.方法采集15例 DMA 患者及15例正常咬合者在最大开闭口运动及头屈曲、伸展运动时,咬肌、二腹肌、胸锁乳突肌与斜方肌的表面肌电信号.使用 LabVIEW 和 METLAB 软件,获取并比较两组受试者双侧对称肌群肌电均方根值（RMS）、平均功率频率（MPF）及百分重叠系数（POC）的差异.结果（1）颈部肌群和咀嚼肌有协同作用;（2）患者双侧肌肉的肌电功率谱值明显不对称;开闭口中,4对肌肉患侧 RMS 低于对侧而 MPF 高于对侧,差异均有统计学意义（均 P〈0.05）.患侧胸锁乳突肌在头颈运动时,RMS 高而 MPF 频率分布于偏低频段;（3）开闭口运动时,患者胸锁乳突肌的 MPF 与 RMS 值明显高于正常组,咬肌 RMS 值低于正常组（均 P〈0.05）.结论 DMA 影响双侧咀嚼肌、颈肩背部肌肌电的协调性,可能是导致口面及颈肩痛的原因之一.

表面肌电在攀岩训练中的应用研究

肌肉疲劳产生过程中,肌电图的振幅和频谱指标均会产生相应变化.运用肌电图对运动员肌肉状态指标的评定可以对运动训练起指导作用.肌电图在攀岩领域的应用还比较少,通过对攀岩运动员在间歇训练法训练时的上肢主要做功肌肉左右腕屈肌、左右腕伸肌的的表面肌电信号(sEMG)进行分析,观察肌电图的变化情况,探讨肌电图在攀岩运动过程中应用的可行性.

疲劳引起肌电图功率谱右移—前一练习对后一练习的影响

本文采用肌电图定量分析技术研究并比较前、后两次虚步(武术中的一种基本步型)练习至疲劳的过程中,股直肌、股外肌表面肌电图功率谱及平均功率频率(MPF)的变化。实验发现前次及后次虚步练习的发展过程中,上述两块肌肉均出现功率谱逐渐左移,及MPF线性减少的现象。当比较两块肌肉前、后两次练习各时程(开始及持续时间的25%、50%、75%、100%)的肌电图功率谱,皆发现后次较前次右移,即高频成分增加,低频成分减少的现象,同时MPF也增加。这一现象在过去文献中尚未见过报导,推测可能由于前一练习所引起的疲劳尚未完全消除,为保持固定的姿势后次练习就需使用更大的力量,所以增加了快运动单位的募集,或有其它尚待研究的原因。

基于功率谱密度频谱分析的小鼠睡眠分期方法的研究

目的:建立一种基于功率谱密度频谱分析的小鼠睡眠分期方法。方法:通过慢性埋置电极,利用在体多通道电生理记录系统同时采集小鼠大脑皮层脑电和颈部肌电的电生理信号,利用数据分析软件对原始电生理信号进行降噪处理和建立功率谱密度频谱图,然后结合小鼠睡眠的生理特点和行为视频,从功率谱密度频谱图上判别小鼠各睡眠期的时间间隔。结果:与人工目测分析电信号波形的睡眠分期结果相比,基于功率谱密度频谱分析的小鼠睡眠分期结果的符合率达91%以上。分析小鼠连续3d相同时间段的睡眠时间,发现变化较小。结论:本研究所建立的小鼠睡眠分期方法具有可信、稳定和简单的优点,运用该方法可评估小鼠的睡眠质量,为睡眠疾病诊断提供理论依据。