基于表面肌电信号对比分析的下肢假肢佩戴者提物补偿机制研究

目的本研究通过比较肢残者健体与残体生物力学参数的差异,分析下肢假肢佩戴者的健体在提物过程中对残体的补偿机制以及提物方法和负重水平对补偿机制的影响。方法以弯腰不屈膝和屈膝不弯腰两种提物方式以及三个重量水平作为实验自变量。通过肌电仪记录5名健体者和5名下肢截肢者在试验过程中6块肌肉(左右背阔肌、左右竖脊肌和左右股直肌)的肌电数据。通过表面肌电的时域分析,对比分析肢残者两侧以及实验组与对照组在6块主要活动肌群肌力的差异。结果对于积分肌电值(iEMG),残疾人被试在残疾一侧的iEMG指标值都要显著小于其健体一侧,背阔肌(P0.001,n=90)、竖脊肌(P0.01,n=90)、股直肌(P0.001,n=90)。残疾被试的股直肌健体一侧明显大于健康被试(P0.05,n=90);残疾人残体一侧背阔肌明显高于健康被试者(P0.05,n=45)。结论提物活动过程中,残疾人假肢一侧的股直肌和腰部的持久力和爆发力均弱于其他身体部位,健体一侧的背部、腿部和腰部提供能力补偿。     

驾驶员BMI对肌肉疲劳度的影响研究

目的 探究在相同驾驶条件下，个体BMI差异对驾驶员肌肉疲劳累积的影响。方法 采用对照试验对驾驶员不同BMI与腰背肌肉疲劳之间的关系进行研究。12名被试以标准驾驶姿势进行时长60 min的模拟驾驶，采集被试驾驶期间腰背部竖脊肌及背阔肌表面肌电信号MPF。试验从主观测评、客观数据两个维度入手，分析各被试BMI与表面肌电信号之间的关系，从而判断长时间驾驶状态下，驾驶员不同BMI对腰背部肌肉疲劳度是否具有显著性影响。结果 两组肌肉MPF值与驾驶时间均呈现显著性负相关。3组不同被试组间背阔肌、竖脊肌MPF值存在显著性差异。两组肌肉MPF趋势变化图均表明BMI值越大，MPF值越早出现下降趋势，且竖脊肌MPF值波动明显>背阔肌。结论 驾驶员BMI值越大，肌肉越早出现疲劳，且腰部竖脊肌比背部背阔肌更容易出现疲劳现象。研究结果可为驾驶疲劳个体差异问题研究、驾驶座椅设计及驾驶疲劳检测因素研究提供一定参考。     

受限空间下重复搬举作业腰部肌肉疲劳特征研究

目的 探讨在高度受限空间下机务人员进行重复搬举作业对腰部肌肉疲劳状特性的影响。方法以装填火箭弹作业为背景,招募12名健康在校大学生参与实验,使用表面肌电仪、背力计和Borg’s RPE量表记录被试的表面肌电、肌力和主观疲劳数据,分析作业过程肌肉疲劳发展特征。结果 在整个模拟装填火箭弹的过程中,随着装填时间的延长,MVE%(Maximum Voluntary Electrical Activation,MVE%)和RPE(Rating of Perceived Exertion,RPE)值呈上升趋势,腰部肌肉力量和MF(Median Frequency,MF)值呈下降趋势;采用重复测量方差对腰部肌力、MVE%和MF值进行分析,与实验前相比,得出肌力在20 min后出现明显差异(P<0.05),左侧竖脊肌和多裂肌的MVE%值在10 min出现明显差异性,右侧竖脊肌和多裂肌在15 min出现明显差异性(P <0.05),左、右侧竖脊肌MF值在第15 min开始出现明显差异(P <0.05),左侧多裂肌在第10 min开始出现明显差异(P <0.05),右侧多裂肌MF值...     

前臂多腱肌的多通道表面肌电检测电极阵列装置的设计

设计了一种无创采集前臂多腱肌的多通道表面肌电（sEMG）信号的线性电极阵列．利用柔性印刷工艺制备的8个条形镀金电极以5mm的电极间距（IED）排成一列．预先冲孔的医用双面胶粘贴在电极面构成的一次性非接触粘贴结构可填充少量导电膏,而且便于电极固定在皮肤表面．单差分sEMG信号被放大和带通滤波．较小的电极阻抗保证了此种镀金电极具有恒定的电学性能．相对稳定的低电极．皮肤接触阻抗确保了稳定的基线和良好的信噪比（SNR）．为了探讨此装置的实际可用性,在单指力量输出任务时同步记录9名受试者指浅屈肌（FDS）的14通道sEMG信号．稳定的基线,良好的sEMG信号质量和显著的肌肉活动的通道差异性表明该电极阵列是一种可用于前臂多腱肌长时多通道sEMG信号采集的极具发展前景的技术．     

不同干预方式对急性疲劳恢复的影响

目的通过肌电信号、最大自主收缩力及温度等指标,对多裂肌和竖脊肌疲劳后,不同恢复方式对肌肉活动及舒适度的影响进行研究。方法总共12人在多裂肌和竖脊肌急性疲劳后,分别进行静坐休息、主动运动、电刺激、低中高频率震动恢复,测试最大自主收缩力、平均肌电振幅及温度变化。结果不同恢复方式对腰部肌肉肌肉最大收缩力(MVC)不存在影响,而对竖脊肌均方根(RMS)变化值有显著影响(F=3.432,P=0.00),竖脊肌在电刺激和机械震动时RMS变化值较大。不同恢复方式对多裂肌(F=3.72,P=0.00)和竖脊肌(F=5.82,P=0.00)的标准化温度变化值有显著影响,多裂肌和竖脊肌在主动运动时温度上升较大。不同恢复方式对个体的主观疲劳度无明显影响。结论主动运动的方式对肌肉疲劳恢复效果最好,尤其对保持和提高体温有着积极作用,电刺激和局部震动可能会对肌纤维的募集方式及阈值产生影响,使用不当会加剧疲劳。     

动态驾驶环境所致人体肌肉疲劳的生物信号实验研究

为了评价不同的振动驾驶环境对人体舒适性的影响,通过模拟动态驾驶环境实验,采集了人体在不同振动强度下的表面肌电信号(SEMG).对其进行时域分析求得了积分肌电值(IEMG),应用频域分析对其进行特征值提取,得到了局部肌电幅度的中值频率(MF)与振动加速度、振动时间的关系,以及人体肱二头肌、竖脊肌、股二头肌的局部肌电与振动参数间的关系.实验中,借助近红外光谱技术(NIRS)观测与分析了肱二头肌、股二头肌和竖脊肌在不同振动环境下的肌氧含量变化特点,同时监测了脑氧含量的变化趋势,并对各振动环境下的人体舒适性及疲劳进行了主观评价实验.实验研究表明,振动驾驶环境直接影响人体的肌肉疲劳过程和人体的肌氧含量、脑氧含量,不同的振动环境会对人体肌肉疲劳及舒适性产生不同的影响.研究结果可为动态环境机械系统的人 车界面设计及操作舒适度的评定提供客观、有效的技术参考.     

新型立式网状宫内节育器对动物子宫肌电和内膜容受性的影响

探讨新型立式网状宫内节育器(new three-dimensional and reticular intrauterine device,NTDR-IUD)对正常子宫肌电和内膜容受性的影响。制作3种规格(短、中及长)的IUD,放置在成年雌性新西兰大白兔子宫内,按常规无菌手术在耻骨联合正中切口切开腹壁,应用电生理仪进行子宫肌电检测。放置NTDRIUD后,慢波频率加快,平均振幅增大,单波最大振幅增大,频率加快;短、中及长NTDR-IUD使兔子宫肌电爆发波的持续时间逐渐延长,最大振幅增大;10只正常对照组合笼1月后均妊娠,短NTDR-IUD组有5只在未被IUD占据的部位发现兔胎,中NTDR-IUD组有2只发现兔胎,长NTDR-IUD组未发现兔胎。妊娠只数长NTDR-IUD组与对照组比较,差异有统计学意义(P=0.000);短NTDR-IUD组与对照组及长NTDR-IUD组比较,均有统计学意义(P=0.033),中等长度NTDR-IUD组与对照组比较,有统计学意义(P=0.001)。NTDR-IUD通过干扰子宫肌电参与避孕,其避孕效果与IUD大小有关。     

基于屈肌声肌图的假手控制初步研究

医学超声成像是研究骨骼肌的结构形态变化特性的有效工具。通过自行开发的信号采集与控制软件,同步采集手腕屈伸时前臂屈肌的超声图像、表面肌电（Surface Electromyography,SEMG）信号以及手腕屈伸角度值。简单分析了屈肌厚度变化的声肌图（SMG）和表面肌电、手腕角度之间的关系,并初步实现了利用屈肌厚度变化SMG控制假手的张合。实验结果表明,肌肉厚度变化SMG具有控制假手的可行性。     

以Mn(Ⅲ)/Mn(Ⅱ)为氧化还原电对间接电 合成苯甲醛的机理研究

对以Mn(Ⅲ）/Mn（Ⅱ)为氧化还原电对间接电合成苯甲醛的机理进行了研究。结果表明,Mn（Ⅱ)在Pb-Sb-As合金电极上的氧化过程,并不是在电极上直接失去了电子氧化成Mn(Ⅲ）,而是被电极上先生成的PbO2所氧化的。并研究了Mn(Ⅲ）氧化甲苯至苯甲醛的反应动力学,推测了其反应机理。     

键盘打字对颈部和上肢肌肉影响的分析研究

目的 分析键盘打字时工作台不同人因参数对颈部和上肢肌肉活动的影响,进而为长期处于键盘打字状态的用户提供打字建议.方法 设计不同人因变量实验(躯干姿势、键盘角度、显示器角度),对8名健康有经验的日常打字时长在4小时以上的被试进行颈部和上肢肌肉表面肌电(sEMG)和主观评测数据采集.每名被试进行8组20分钟的打字实验.结果 对sEMG和主观舒适度数据进行分析,发现躯干姿势、键盘角度、显示器角度均对颈部和上肢肌肉活动具有影响,而对主观数据均无影响.站姿且显示器为120°的情况下颈部肌肉活跃程度最低;和坐姿相比,站姿时上肢肌肉活动程度相对较弱,而手臂和手腕在一定支撑的情况下肌肉活动程度较低.结论 工作台的不同人因参数能够影响颈部和上肢肌肉的活动水平.该研究能够为长期处于键盘打字状态的用户提供打字建议,并为人机工作环境的优化设计提供指导方法.     

基于sEMG的联合收获机驾驶人腰部肌肉疲劳研究

为探究联合收获机驾驶人驾驶过程中腰部肌肉变化的生理信息,采用对照方法研究了联合收获机驾驶人腰部肌肉疲劳的演化过程。分别采集了120 min收获驾驶和静坐过程中10名联合收获机驾驶人腰部左右竖脊肌的表面肌电信号,探究不同组别腰部左右竖脊肌表面肌电信号的iEMG (integrated electromyogram)、RMS (root mean square)、MPF、MF和样本熵随驾驶时间的变化规律,探讨各特征参数表征腰部疲劳的效度。结果表明：120 min联合收获机收获驾驶操作后腰部左右竖脊肌产生疲劳;对照组腰部左右竖脊肌表面肌电信号的时域、频域和非线性指标在任务前后无显著差异(P>0.05),实验组腰部左右竖脊肌表面肌电信号的iEMG和RMS随驾驶时间显著上升(P<0.05),而MPF、MF和样本熵显著下降(P<0.05);与线性指标相比,样本熵的变异系数最小,能够较好地表征腰部疲劳的生理信息,稳定性较好。     

疲劳对腰部稳定肌前馈控制的影响

目的采用经典落球试验研究范式和sEMG信号分析方法,研究急性运动性腰部肌肉疲劳和主观心理预期对腰部多裂肌前馈控制的影响。方法选取10名18～26岁健康男性被试,采用双因素(预期因素2×疲劳因素2)实验设计,分别于"间歇性腰部肌肉等长疲劳负荷试验"前后完成落球试验,采集被试肱二头肌和L5～S1腰部多裂肌sEMG信号,计算sEMG信号距离落球刺激的起始时间和平均反应强度,观察急性腰部肌肉疲劳和主观心理预期对被检肌肉快速反应时间和反应强度的影响。结果本研究所采用的疲劳负荷试验造成被试腰部多裂肌MPF平均下降18%;主观心理预期能够明显加快腰部多裂肌快速反应时间;疲劳具有加快腰部多裂肌快速反应时间的趋势,但无明显统计学意义;主观心理预期能够明显降低腰部多裂肌反应强度,而疲劳对腰部多裂肌快速反应强度均无明显影响。结论主观心理预期能够明显加快腰部多裂肌的快速反应时间,从而为腰部稳定性提供代偿性保护;急性运动性肌肉疲劳不能改变腰部多裂肌的快速反应时间和快速反应强度,证明中枢神经系统对腰椎稳定肌活动的前馈控制具有较好的稳定性。     

握力对前臂肌肉活动水平的影响

目的：评价不同强度的握力与前臂肌肉活动水平的相关性。方法：8名健康被试者参加实验,分别完成了最大自主收缩力80%MVC,60%MVC,40%MVC及20%MVC,实验记录了指浅屈肌和腕长伸肌的表面肌电信号,采用均方根的方法分析并提取表面肌电信号的幅度特征参数;运用统计分析方法比较握力水平与指浅屈肌、腕长伸肌的表面肌电的相关性,并且使用线性回归分析握力水平与相对特征值之间是否存在线性关系。结果表明指浅屈肌和腕长伸肌的表面肌电信号幅度随握力强度的增加而增加。握力水平与前臂肌肉表面肌电信号幅值存在正相关性,屈肌和伸肌对握力都有贡献,这种特征对于肌电假肢及其他应用的研究有一定帮助。     

驾驶疲劳的心电和肌电信号分析

目的探讨疲劳情境下驾驶员心电信号和肌电信号的有效特征。方法被试为12名年轻驾驶员,标准刺激为96张不同驾驶情景图片,要求被试连续2.5 h对图片进行按键反应。结果随着疲劳程度的增强,心率变异性呈整体上升趋势,平均功率频率呈下降趋势。结论心率、表面肌电值可以作为测量驾驶员疲劳程度的有效指标,人体的疲劳程度可能不是连续的增加,而是疲劳和清醒交替不断出现。     

自尊对成就动机和生活满意度的预测作用

目的探讨自尊对成就动机和生活满意度的预测作用。方法随机追踪调查了北京市3所高校124名(男52名,女72名)研一学生,采用自尊量表(SES)对其自尊水平进行初测,在0.5a后测量其成就动机(AG)和生活满意度(SWL)。结果自尊对0.5a后的成就动机(β进取=0.24,P<0.05;β规避=-0.23,P<0.05)和生活满意度(β=0.44,P<0.01)均有显著的预测作用。结论通过个体的自尊水平可以在一定程度上预计其未来的成就动机,通过提高自尊水平可以促进成就动机和生活满意度的提高,此结果对管理和教育领域有一定的影响。     

Timing and Classification of Patellofemoral Osteoarthritis Patients Using Fast Large Margin Classifier

Surface electromyogram (sEMG) processing and classification can assist neurophysiological standardization and evaluation and provide habitational detection. The timing of muscle activation is critical in determining various medical conditions when looking at sEMG signals. Understanding muscle activation timing allows identification of muscle locations and feature validation for precise modeling. This work aims to develop a predictive model to investigate and interpret Patellofemoral (PF) osteoarthritis based on features extracted from the sEMG signal using pattern classification. To this end, sEMG signals were acquired from five core muscles over about 200 reads from healthy adult patients while they were going upstairs. Onset, offset, and time duration for the Transversus Abdominus (TrA), Vastus Medialis Obliquus (VMO), Gluteus Medius (GM), Vastus Lateralis (VL), and Multifidus Muscles (ML) were acquired to construct a classification model. The proposed classification model investigates function mapping from real-time space to a PF osteoarthritis discriminative feature space. The activation feature space of muscle timing is used to train several large margin classifiers to modulate muscle activations and account for such activation measurements. The fast large margin classifier achieved higher performance and faster convergence than support vector machines (SVMs) and other state-of-the-art classifiers. The proposed sEMG classification framework achieved an average accuracy of 98.8% after 7 s training time, improving other classification techniques in previous literature.