基于运动单元累计尖峰序列的脑肌耦合分析

脑肌耦合能够反映大脑皮层和肌肉在感觉运动之间的联系。针对传统表面肌电信号输入-输出非线性的问题,本研究提出一种新的脑肌耦合分析方法。将运动单元分解后能线性传输神经驱动的累计尖峰序列(CST)与脑电信号进行相干性分析,定量描述上肢抓握运动中不同收缩力水平下,不同频段特征的脑肌耦合强度和神经元的共同轴突输入。在10名健康人的指浅屈肌(FDS)和尺侧腕屈肌(FCU)的同步脑肌电数据进行了测试和分析。结果表明,在上肢抓握运动中,频段(F(4,8)=337.2,P<0.01)与收缩力水平(F(2,8)=12.15,P<0.01)均对肌间耦合影响显著,其中β与α频段最为明显,在30%MVC下,β频段相干性均值为0.23±0.10,α频段相干性均值为0.47±0.02。轴突共同输入控制收缩力水平。脑肌耦合整体强度较小,耦合强度最大的为β频段,30%MVC下相干性均值为0.12±0.02。CST脑肌耦合分析显示了脑肌间各个频段、各个收缩力水平的耦合特性和共同轴突输入,为脑肌耦合分析提供了一种新的方法。