利用自组织竞争神经网络提取NEMG信号的MUAP模板

采用自组织竞争人工神经网络 ,完成对针电极肌电信号 (NEMG)的运动单位动作电位 (MU AP)的模式分类。MU AP波形的特征取自于其自回归 (AR)模型系数 a1 ～ ap 及激励白噪的功率 εp构成的特征向量。模拟NEMG信号和真实 NEMG信号的实验结果表明 ,这种分类方法具有很高的正确率 ,从而为 NEMG信号分解研究中提取 MU

基于非广度熵的运动单位动作电位(MUAP)发放检测

目的检测肌电信号在低信噪比时运动单位动作电位的发放。方法本文提出了基于非广度短时窗口熵 (TDE)的MUAP检测方法 ,分析了熵用于检测MUAP的理论依据 ,对MUAP检测算法的检测性能进行了统计分析和讨论。结果在信噪比分别为 4dB、2dB、0dB、- 2dB和 - 4dB的模拟肌电信号MUAP发放时刻的检测误差的均值都在 7.5ms以内。结论模拟肌电信号MUAP检测实验结果表明 ,该方法用于MUAP发放检测的精度较高 ,并且具有良好的抗噪性能。轻度收缩的真实表面肌电信号实验结果也论证了这种方法实际应用的可行性。

一种基于MPP准则的叠加MUAP检测方法

着重介绍了一种基于最大后验概率（ＭＰＰ）准测的信号检测分类方法，用来检测针电极肌电信号中所包含的多类运动单位动作（ＭＵＡＰ）波形，尤其是从叠加有干扰相的肌电信号中分解出不同的ＭＵＡＰ，在建立各ＭＵＡＰ模板并获取其统计知识的基础上，对一组似然函数进行比较，判决待检测肌电信号中所包含的ＭＵＡＰ类别。

阵列式表面肌电信号采集仪

采用阵列式电极,通过空间滤波方法可提高表面肌电信号的MUAP分辨能力。本文实现的阵列式表面肌电信号采集仪由表面肌电电极阵列、信号调理电路和数据采集部分构成。表面肌电电极阵列实现了镀金圆盘式和弹簧探针式两种类型,信号调理电路对电极上的肌电信号进行放大和滤波,数据采集部分将调理后的信号转换成数据并进行显示和存储。电极阵列和前级信号调理电路集成在一起,有效的降低了微弱信号通过导线传输所引入的干扰。通过实验,验证了这种阵列式表面肌电采集仪在研究肌肉中动作电位传播和利用空间滤波提高MUAP分辨力的可行性,并证实了镀金圆盘式电极在降低噪声方面、弹簧探针式电极在缩短MUAP时长方面的优势。

黏菌素对小鼠神经传导速率及运动单元动作电位的影响

为探讨黏菌素对小鼠感觉神经传导速率(SNCV)、运动神经传导速率(MNCV)及运动单元动作电位(MUAP)的影响,对50只昆明系小鼠单次尾静脉注射硫酸黏菌素7.5 mg.kg-1,每12 h 1次,连续给药7 d。分别于第1、3、7、14天(以初次给药当天为第1天计)测定小鼠坐骨神经SNCV、MNCV及MUAP,并对腓肠肌进行病理学检查。结果表明,与对照组相比,黏菌素给药3 d后,SNCV降低至(30.67±1.15)m.s-(1P<0.05)。给药7 d后,神经传导速率(NCV)显著降低,MNCV降低至(24.47±0.41)m.s-(1P<0.05),SNCV降低至(29.67±2.89)m.s-(1P<0.05);此外,腓肠肌MUAP降低至(0.26±0.0153)mV(P<0.05),运动单元动作电位持续时间(MUAPD)降低至(0.3±0.046)s(P<0.01)。表明黏菌素可影响小鼠的神经感觉及运动功能,并可导致小鼠肌肉无力。SNCV变化较为敏感,可作为黏菌素诱发神经毒性的早期诊断指标。

具有迭加动作电位波形的EMG信号自动分解研究

本文提出一种不需人工干预的ＥＭＧ信号自动分解算法。算法的学习阶段使用初始的一小段ＥＭＧ记录以估计不同运动单位的动作电位模板。分解阶段根据运动单位发放统计特性，采有基于最小错误率的贝叶斯准则，将ＥＭＧ信号分解为构成它的各运动单位动作电位序列，这里重点讨论了具有迭加动作电位波形的ＥＭＧ信号分解问题。最后利用合成的模拟ＥＭＧ信号及真实ＥＭＧ信号对算法进行了检验。

NEMG信号运动单位动作电位的分类研究

提出了一种对于构成针电极肌电信号(NEMG)的不同形状的运动单位动作电位(MUAP)进行分类的新方法.该方法采用小波变换(WT)的多尺度分析提取表征MUAP特性的时 频特征,再用无导师 有导师混合模式识别网络完成对输入样本的学习和分类.实验结果表明,这种方法对不同波形的MUAP具有较强大的分类能力,整个分类过程完全人工干预,且所需的时间不多,可以应用于临床实际,为神经肌肉疾病的诊断提供实时、有效的信息.

EMG信号的一种合成方法研究

利用改进了的肌电信号模型，完成了单纤维动作电位（ＳＰＡＰ）和运动单位动作电位（ＭＵＡＰ）的计算机模拟．以此为基础，结合肌肉组织的生理结构和肌电信号的产生原理，首先由多路ＳＰＡＰ信号经过符合生理特性的变换处理后，合成一路ＭＵＡＰ信号，然后考虑人体组织对肌电信号的衰减作用，对具有不同发放率的ＭＵＡＰ序列进行ＥＭＧ信号的合成．这种人工合成的ＥＭＧ信号有助于从理论上研究肌电信号的发放率和传导速度等特性，并将为肌电信号的分解给出一个合理标准．

上肢电诊断的误诊(下)

5 正常人的差异性 5．1年龄的差异正常人的MUAP参数随年龄增加而渐增，15-65岁间MUP波幅增加约1．2％／年。50岁以后脊髓前角运动神经元数目以1％／年的速度减少，但是诸参数的增加反而更甚，65岁以后约10％／年。这是因为老年肌萎缩时Ⅱ型肌纤维萎缩而非数量减少。残存的运动单位轴突芽生替代脱失的前角细胞的轴突，使MUAP扩大。

肌纤维细胞内动作电位建模的研究

介绍一种肌纤维细胞内动作电位 (IAP)的建模方法 .该方法将IAP波看作两部分之和 ,一部分对应于动作电位激励波的波峰 ,另一部分对应于动作电位的后电位 ,并用两个简单的解析函数分别表示它们 .模型的特点是 ,模型中描述波峰和后电位相对幅度的参数 ,对应于与激励波波峰有关的跨膜电流的中心矩 ,而且 ,这些参数可以由实验测量的IAP或运动单位动作电位 (MUAP)反向估计确定 .

前列腺增生症患者尿道外括约肌同心圆针电极肌电图的初步研究

目的对前列腺增生症患者尿道外括约肌运动单位动作电位的参数进行初步研究，以判断前列腺增生症患者尿道外括约肌是否有潜在的神经肌肉病变，为前列腺切除术后尿失禁寻找新的发病机制或病理解释。方法选取符合纳入标准的32例前列腺增生症患者进行研究，年龄51～88岁之间，平均69.6岁。本研究完整记录了32例患者的尿道外括约肌运动单位动作电位的时限和波幅。所得数据经SPSS11．0分析和处理。结果大多数前列腺增生症患者尿道外括约肌同心厕针电极肌电网的时限在4～8ms之间，个别前列腺增生症患者的尿道外括约肌同心圆针电极肌电图时限在此范围之外，提示个别前列腺增生症患者尿道外括约肌的运动单位动作电位时限存在异常的现象。结论个别前列腺增生症患者尿道外括约肌可能存在潜在的神经肌肉病变。尿道外括约肌的神经肌肉病变可能成为前列腺切除术后尿失禁新的发病机制或病理解释。

基于小波分析的表面肌电信号运动单位动作电位模式研究

通过对表面肌电(sEMG)信号运动单位动作电位(MUAP)波形的检测及其模式分析来探讨神经肌肉系统中募集运动单位的发放功能信息。采用一阶Hermite-Rodriguez(HR)函数作为连续小波变换处理的母函数,结合假设检验方法提取隐含在sEMG信号中的MUAP波形,继而使用模糊k均值和最小距离分类算法对检测波形进行初步归类处理,再通过模板匹配方法实现未归类波形的模式评价。实验结果表明,实测sEMG信号中的主体MUAP波形能够被有效检测和分类。所采用方法利用单通道sEMG信号实现MUAP波形的细致分析,降低了对多通道信号采集的要求,并具有较好的信号分解效果。

基于多通道信息融合分析的表面肌电信号分解研究

通过多通道信息检测与融合分析来探讨表面肌电(sEMG)信号分解问题,以获取准确的运动单位动作电位(MUAP)模式判别。采用结合连续小波变换和假设检验的波形检测方式从多通道sEMG信号中提取动作电位波形,在对动作电位波形空间分布特征信息融合分析的基础上通过层次聚类方法来确定MUAP类别数目,再利用模糊k均值算法以及针对未归类波形的波形剥离方法实现多通道sEMG信号的准确分解。实验结果表明,多通道sEMG信号中MUAP信息得到有效检测和模式分类。所采用方法利用多通道sEMG信号细致地获取了MUAP波形空间分布信息,能够取得满意的分解效果。

运动单元动作电位的计算机仿真研究

建立肌电信号模型 ,并进行计算机仿真研究 ,是研究从复杂肌电信号中提取特征参数新算法性能的基础 .利用一种有效的肌电信号模型 ,对正常运动单元、纤维缺损单元和缺损后恢复 3种情况下的单元动作电位进行了计算机仿真研究 ,通过比较单极和双极针电极时单元动作电位的时域和频域特征 ,解释了单元动作电位产生的机理 。

自动分解肌电图的临床研究

目的 :探讨自动分解肌电图对神经肌肉疾病的诊断价值。方法 :采用 Nicolet和 Viking IV型肌电图仪 ,以常规同心圆针电极记录 ,对 71例健康成人和 4 3例神经肌肉疾病患者的肱二头肌或 /和胫前肌进行检测 ,测定运动单位动作电位 ( MUAP)的 5个参数 :波幅、时限、转折数、发放率、棘波间隔变异系数 ( CTV)。结果 :对照组ADEMG的 MUAP各种参数受年龄、肌肉、收缩力量的影响。 ADEMG测定的 MUAP时限和波幅均较传统 EMG的要小。1 5例肌源性疾病患者和 2 8例神经源性疾病患者的各参数有诊断意义。结论 :ADEMG能自动、快速获取并分析大量高、低阈值的 MUAP,即可分析 MUAP形态特征 ,还可发析 MUAP的发放形式 ,因此可作为一种临床筛选检测手段。