肌电信号的神经生理基础与应用

肌电信号的神经生理基础与应

用

主讲人：戴晨赟

副研究员

智慧医疗电子中心(CIME)，电子工程系

信息科学与工程学院，复旦大学

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目录

•肌电信号的神经生理基础与工程模型

•肌电信号的采集原理与技术

•肌电信号的特征提取

•肌电信号常用的处理及分析方法与应用实例2

肌电信号的神经生理基础与工程模型

•肌肉收缩的神经控制机理

•肌电信号的产生过程

•肌电信号的工程模型

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肌肉收缩的神经控制机理

l运动控制过程：

图：肌肉收缩的神经控制机理

1.大脑发出控制指令

2.激活脊柱(spinal cord)里的阿尔法运

动神经元(alpha motoneuron)

3.阿尔法运动神经元激活其所支配的肌

肉纤维

4.肌肉纤维收缩

5.产生运动或力矩

l两种收缩模式：

1.等张收缩(isotonic contraction)：张力恒定、长度变化产生运动

2.等长收缩(isometric contraction)：长度恒定、张力变化的产生力矩

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肌电信号的产生过程

l基本控制单位：运动单位(motor unit)

1.阿尔法运动神经元(alpha motoneuron)

2.支配的肌纤维(muscle fibres)

l肌电信号的产生过程

1.运动神经元电化学放电

2.激活肌纤维

3.肌纤维去极化(depolarize)

4.肌纤收缩

5.产生电信号

6.电信号沿着肌纤维传输图：运动单位生理结构

图：肌电信号的产生与传导肌电信号(Electromyography, EMG)

l运动单位募集(motor unit recruitment) 1.需要大量运动单位同时放电引起肌纤维收缩

Ø根据肌肉不同及力的大小不同通常需要数十到数百个运动单位

2. 持续发力时需要同一运动单位不断放电收缩

Ø放电频率通常为5-35 Hz

Ø放电频率与力的关系成近似正比例关系

3.小的运动单位先被募集，提供较小的力；大的运动单位

后被募集，提供较大的力

4.不同运动单位在肌肉放电位置不同

l肌电信号：成百上千个运动单位电势在时间与空间上的叠加

图：神经元放电与力的关系图：被激活程度与放电频率的关系

肌电信号的工程模型l工程模型

Ø肌电信号：成百上千个运动单位电势在时间与空间上的叠加

控制脉冲运动单位系统冲击响应序列

噪音

肌电

l数学模型

Ø宏观上肌电信号是高斯过程

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肌电信号采集原理l侵入式电极

l传统表面电极

l阵列式高密度电极

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侵入式电极

l侵入式电极

图：单通道针电极图：四通道针电极

1.采集的信号肌肉范围很小

2.通常只能观测到10个左右运动单位

3.非常接近运动单位放电区

4.能显著观测到运动单位电势波形

5.临床肌电图，广泛应用在临床诊断中

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侵入式电极

l侵入式肌电信号图例

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传统表面电极

l传统表面电极

图：单通道表面电极(monopolar)图：差分电极(bipolar)

1.采集的信号肌肉范围较大，可采集一小块肌肉肌电的总和

2.在体表采集，非侵入，采集方便

3.很难观测到运动单位电势波形

4.通常只能观测到大量运动单位的叠加活动，这些运动单位通常分布

在体表

5.应用最广泛，目前几乎所有肌电相关应用都使用传统表面电极

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传统表面电极

l传统表面肌电信号图例

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高密度肌电电极

l高密度肌电电极

图：8*20高密度肌电阵列电极

1.采集的信号肌肉范围很大

2.在体表采集，非侵入，采集方便

3.可观测到肌肉空间放电信息

4.能通过如盲源分离等信号处理的方法提取单个运动单位放电的信息

5.肌电领域未来发展的新方向

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高密度肌电电极

l高密度肌电信号图例

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肌电信号的特征提取

l宏观特征(传统或高密度表面肌电)

l微观特征(侵入式肌电或高密度表面肌电)

l空间特征(高密度表面肌电)

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宏观特征

l宏观肌电特征

Ø包括信号的均方根值(RMS)，平均绝对值(MAV)，积分(IEMG)，平均绝对值斜率(MAVS)，波长(WL)，方差(VAR)，过零点(ZC)，坡度符号变化

(SSC)，频谱中位数(FMD)，频谱中值(FMN)等等

图：宏观肌电图例图：肌电信号概率密度函数图：信号频谱16

宏观特征

l数学模型(类似于调制过程)

Ø即肌电幅值(EMG Amplitude)在零均值、单位方差的稳态(WSS)高斯/拉

普拉斯过程上调制

Ø宏观肌电最重要的特征即为肌电幅值，它直接反应了大脑对肌肉的控制

图：肌电信号数学模型

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肌电幅值特征的最优数学估计

l假定为高斯分布

Ø概率密度函数的数学表达

Ø对此概率密度函数s 求最大似然估计，得到s 的最优估计

即为肌电信号的均方根值(root mean square value)

RMS特征

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