腰部脊竖肌疲劳过程中sEMG信号非线性特征的数据挖掘

研究了动、静态运动诱发腰部脊竖肌疲劳过程中sEMG非线性信号特征—Kolmogorov熵、禁止字复杂性、兰帕-齐夫(Lempel—Ziv)复杂性的变化规律。实验结果表明:从运动开始至疲劳过程中,腰部脊竖肌的动、静态sEMG的Kolmogorov熵值、禁止字复杂性、兰帕-齐夫复杂性呈线性下降规律,各特征值曲线的斜率与运动持续时间相关系数较高。

腰部竖脊肌表面肌电指标测量的可重复性特点

目的:以竖脊肌表面肌电耐疲劳性指标中位频率下降率和协调性指标屈曲伸直比为观察指标,验证表面肌电信号采集的可重复性,评价表面肌电图临床应用的实际价值。方法:实验于2006-05/07在解放军空军总医院表面肌电实验室完成。①对象:正常志愿者18名,女性10名,男性8名,年龄(30.0±8.7)岁,均签署知情同意书。②实验方案:应用芬兰MEGA公司,ME6000-T8型表面肌电测试系统进行3次测量,前2次间隔2h,第3次间隔7d,测量腰部竖脊肌疲劳性指标频率下降率和协调性指标屈曲伸直比。③测试方法:频率下降率参照Biering-Srensen测试方法,要求受试者俯卧,髂嵴上缘以下的身体固定,头端悬于检查床之外,保持脊柱伸直,手放于身体两侧,记录从躯干伸直开始到头端下垂10°肌电信号;屈曲伸直比参照flexion-extension方法,要求受试者首先直立,背靠垂直墙面,眼睛目视前方,双足与肩同宽,然后躯干缓慢前屈至最大限度,停留5s后恢复到直立体位,屈曲伸直比=屈曲过程中表面肌电平均振幅/伸直过程中表面肌电平均振幅。③统计学分析:用SPSS11.0软件分析3次数据的差异性P值和一致性指标组内相关系数ICC。结果:18名受试者均完成测试并进入结果分析。①竖脊肌屈曲伸直比:3次测量数据间差异显著性检验,左侧P=0.697,右侧P=0.532;原始数据一致性分析左侧ICC=0.979,右侧ICC=0.981,组内相关系数显著性检验P均<0.001。②中位频率下降率:3次测量数据间差异显著性检验,左侧P=0.559,右侧P=0.427;原始数据一致性分析左侧ICC=0.908,右侧ICC=0.997,显著性检验P均<0.001。结论:腰部竖脊肌疲劳性、协调性表面肌电指标频率下降率和屈曲伸直比测量的可重复性佳,表面肌电可用于腰部竖脊肌电生理功能评价。

草原公路驾驶人腰部疲劳恢复的表面肌电分析

为研究草原公路驾驶人腰部肌肉疲劳恢复特性,在草原公路模拟驾驶环境开展腰部疲劳恢复试验。利用MP150多通道生理测试仪采集驾驶人试验前、驾驶结束时和疲劳恢复阶段的腰部肌电信号,并应用配对样本t检验和独立样本t检验进行统计分析,探讨草原公路驾驶人腰部肌肉疲劳恢复特征。结果表明：在驾驶疲劳恢复期,时域指标平均振幅值（AEMG）、积分肌电值（IEMG）和均方根值（RMS）随恢复时间而增大,频域指标中位频率值（MF）和平均功率频率值（MPF）则随之减小;各指标在疲劳恢复初期恢复较快,当驾驶人疲劳恢复程度达到80%左右时,其在之后同等时间段内肌电各指标的恢复能力趋于平缓;2 h组腰部竖脊肌的表面肌电（sEMG）指标在恢复期第18 min与静测无显著差异,4 h组在恢复期第27 min与静测无显著差异。

局部肌肉疲劳的表面肌电信号复杂度和熵变化

目的在于探讨静态和动态疲劳性运动过程中肱二头肌和腰部脊竖肌表面肌电(surfaceelectromyogra-phy,sEMG)信号的Lempel-Ziv复杂度和Kolmogorov熵的变化规律。18名男性大学生志愿者被随机分为肱二头肌和腰部脊竖肌运动负荷组,分别完成静态和动态疲劳运动负荷试验。运动负荷期间连续记录sEMG信号,在对运动负荷时间和重复次数进行标准化处理后,截取相应时段的sEMG信号,计算Lempel-Ziv复杂度和Kol-mogorov熵,观察它们随肌肉疲劳发展的变化规律。研究结果表明,无论是静态还是动态疲劳运动条件下,被检肌肉sEMG信号的复杂度和熵均随着运动负荷时间呈现明显的单调递减型变化。该变化可能与神经系统渐进性协调众多运动单位同步收缩的“协同效应”有关。

静态负荷表面肌电信号功率谱的二维地形图分析

目的 研究在静态负荷条件下肱二头肌和腰部脊竖肌疲劳发生、发展过程中的表面肌电 (SEMG)变化特征。方法 14名受试者分别参加肱二头肌和腰部脊竖肌等长运动负荷实验 ,取表面肌电信号进行FFT功率谱及其功率谱二维地形图分析。结果 2种负荷条件下 ,频域指标———平均功率频率 (MPF)和中位频率 (MF)的时间序列曲线均呈现直线递减变化 ;同时功率谱二维地形图分析呈现不同的变化规律。结论 不同类型的肌肉在疲劳过程中MPF和MF的下降所包含的信息不尽相同 ,并且主要表现为SEMG信号功率谱的带宽和分量值上的差异。