肌电表面电极的应用举例

　　采用阵列电极记录前臂肌肉 FDS sEMG信号， 提取 sEMG 信号特征值 RMS， 分析其与食指力量 水平的相关性， 研究不同解剖位置处运动单位的募 集情况。

　　1 方法

　　实验对象 8名大学生志愿者，其中男性4名，女性4名，受试 者年龄在20~24岁之间，身体健康，实验前两天没有进行高 强度运动，没有运动神经类疾病， 对实验过程知晓。

　　实验内容 受试者掌心向下， 拇指内收，1～4 放传感器上，按要求依次完成 1012 个不同水平的单指力量跟踪实验。实验过程中， 为受者提供目标力量曲线， 并实时反馈实际指力的大， 使其尽力模仿目标线完成任务， 完成一轮6 1012 N的力量跟踪实验为一组， 重复5 min实验前， 每个受试者有熟悉实验过程的练环节 避免实验中受试者产生适应性，测试完成任务的顺序是随机的

　　实验设备及参数 采用表面阵列电极和 RM6280C 多道生理参数记录仪记录前臂指浅屈肌(FDS)表面肌 电信号及力量传感器的输出电压， 其中电极是直径 2mm镀金圆电极组成的 各电极中心距为3mm， 沿肌纤维方向贴于前 记录仪信号采样率设为2000 Hz。

　　2 数据处理

　　实验中采用在时域范围内对 sEMG 信号进行分析。 信号段选取 根据生理记录仪6280 记录软件中的标定结果， 将指力传感器的输出电压转换为力量曲线， 选择长度为1 25N%范围内波动的力量平稳段，将该段 sEMG 信号用于分析。

　　滤波处理 在Matlab7.0中，用椭圆滤波器对原始sEMG 号进行带通滤波，计算各通道滤波处理后sEMG 信号 RMS 值。首先以500 点为一个时间窗， 窗不重叠， 将经过滤波处 sEMG信号分成4段，分别计算每段的RMS值。

　　3 结果

　　计算出每个受试者所有动作的 RMS 然后对每一力量水平下重复5 次的特征值数据取平均。图 显示了各通道sEMG 信号RMS 值在不同力量水平下的幅值变化。

　　各通道sEMG 信号 RMS 值随力量水平变化

　　图2显示了不同电极点位置记录的sEMG 信号RMS 量水平变化的变化曲线，可知， 在食指活动模式下， 通道2 记录的 sEMG 信号对力量变化最敏感， 通道5 次之， 其余四 个通道 RMS 对力量敏感度较差。 通道2和通道5的RMS对力量水平的灵敏度几乎为其他通道的两倍。

　　各通道sEMG 信号 RMS 随力量水平变化曲线

　　4讨论

　　各通道 sEMG 信号 RMS 随力量水平增加呈现递增趋势 通过图 观察发现，不同电极点位置记录到的sEMG 信号 RMS 均随力量水平的增加而增加。

　　Reiners 等用针电极观察到肌肉运动单位的发放率均随 肌肉力量的增加而呈现递增趋势， 当肌肉收缩力量较小时， 低阈值的运动单位被募集， 其发放率较低， 产生的动作电 位较小;当肌肉收缩力量较大时， 阈值较高的运动单位被募 高阈值运动单位发放率更快，也较不规则， 电极测得 的动作电位较大[12]。

　　另外， 以传统双电极结构也记录到 sEMG 信号的幅度 (RMS)随力量增加而增加的变化趋势。

　　这说明随力量水平增加而募集的高阈值、 高发放率的运 动单元的电活动通过肌肉组织和皮肤的传导与综合， 也显著 地表现为 sEMG 信号幅值的增加;而本研究通过阵列电极采集 二维 sEMG 信号进一步证实， 与力量水平相关的运动单元募 集模式及其电活动水平还体现在肌肉表面不同解剖位置的电 活动强度变化， 即随肌肉收缩力量的增加， 肌肉表面不同 解剖位置的 sEMG 幅值将同步增强。

　　神经纤维产生兴奋和传导符合“0”或“1”的规律，只有“有” 或“无”，没有强弱之分，为什么在刺激时却有强弱的感觉，过 强时还会疼痛难忍呢?因为负脉冲作用时，实际上同时刺激多束 神经纤维共同产生兴奋和传导，如不同粗细的纤维，传入和传出 纤维，还刺激肌肉收缩，而收缩本身又会激发其他感受器(包括 痛觉感受器)向中枢发出信号，因此感觉是很复杂的。

　　2 FDS不同空间解剖结构处 RMS 存在差异

　　从图2中可以观察到，相同力量水平下， FDS 不同空间 解剖结构处电极记录到的 sEMG 信号 RMS差异性较大。

　　图3给出了实验中阵列电极放置于指浅屈肌的示意图表1中为各通道sEMG 信号 RMS的均值和方差， 当肌肉以 一定力量收缩时， 相应的运动单位发生募集， 动作电位由 神经支配区域沿肌纤维向两侧传输， 神经支配区域和肌腱附 近的动作电位较低，而处于中间区域的动作电位相对较大。

　　由图1可知，不考虑不同 FDS 解剖位置的影响， 所有通道 sEMG信号 RMS 均随力量水平的增加而增加。 同时，电极在 FDS 不同空间解剖位置记录到的sEMG 信号 RMS 幅值不同。各通道记录到的 sEMG信号 RMS 幅值大小 差异性较大，表1给出了各通道 sEMG 信号 RMS 值的均值与 标准差， 可观察到通道2 和通道5 RMS幅值均值和标准差 以及方差均较其他通道大。

　　5 结论

　　本研究利用阵列电极， 在食指单指力量输出实验中， 多点采集 FDS 高密度 sEMG 信号， 提取 sEMG信号 RMS， 分析其随力量水平的变化情况。

　　研究结果表明， RMS 幅值随手指力量水平的增加呈现 出递增趋势， 可作为 sEMG 信号的特征值， 用于反映肌肉 活动水平;

　　FDS 不仅存在不同的功能分区， 对于同一功能分区， 不同解剖位置参与手指活动控制程度不同。

　　本研究虽然是小样本量的探索研究， 但证实了阵列电极 可用于检测 FDS 肌电活动的空间信息， 估计 FDS 的空间激 活特性及对手指的控制模式， 为进一步研究前臂肌肉的空间 活动模式提供技术支持。