王 丹 姬 軍 劉宇靜 王義輝 王云龍

肢體動作時表面肌電信號的復雜度特征分析*

王 丹①*姬 軍②劉宇靜③王義輝④王云龍②

目的：利用C0復雜度分析手指動作時前臂肌肉表面肌電信號的特征。方法：記錄指淺屈肌(FDS)、指伸肌(ED)的肌電信號及食指或中指在4N、6N和8N力量水平下相對應的電壓。截取第3通道得到的食指或中指力量平穩(wěn)段并找到對應的肌電信號段，采用改進的C0復雜度算法，對FDS和ED上記錄的肌電信號均截取力量穩(wěn)定時的2000個點計算其C0復雜度。結果：對于4N、6N及8N3個力量等級，食指動作時FDS、ED兩塊肌肉的C0平均值均大于中指的C0平均值。結論：食指、中指產(chǎn)生相同的力量時，其相應的表面肌電信號C0復雜度存在差異，表明C0復雜度可用于描述手指活動時前臂肌肉的活動狀態(tài)。

手指活動；肌電；指淺屈肌；指伸??；C0復雜度

[First-author’s address]Purchasing Management Office, PLA 305 Hospital, Bejing 100017,China.

表面肌電信號(surface electromyography，sEMG)是在皮膚表面記錄的運動單位動作電位(motor unit action potential，MUAP)在時間和空間上進行疊加所形成的綜合電生理信號，是反映神經(jīng)、肌肉的功能狀態(tài)的重要參數(shù)[1-3]。sEMG信號的頻率在10～500 Hz之間，主要能量集中在100 Hz以內(nèi)。由于神經(jīng)肌肉運動單元發(fā)放的不規(guī)則性及運動單元動作電位的變異性，sEMG表現(xiàn)出明顯的非平穩(wěn)特性，因此嘗試用不同的時頻域方法分析sEMG的特征[4-8]。

1 C0復雜性原理

復雜性測度是描述信號隨機性的一種重要參數(shù)，并成功應用于腦電信號的特征分析，其基本思想是復雜時間序列是由規(guī)則運動部分時間序列及隨機運動部分時間序列組成，C0復雜性被定義為隨機運動部分時序與時間軸所圍區(qū)域的面積和整個復雜運動時序與時間軸所圍區(qū)域面積之比[9-12]。C0是介于0和1之間的數(shù)，對于常數(shù)或周期序列而言，C0值趨于0；對于滿足一定條件的隨機序列而言，其C0值以概率1收斂于1，因此可以認為C0復雜度是一種隨機性復雜度[13]。對于具有非平穩(wěn)性的肌電信號，有研究者采用Lempel-Ziv復雜度對其特征進行分析，但Lempel-Ziv復雜度存在需要對原始信號粗?；磳⒃夹盘栕兂赡撤N二值信號，可能導致過分的粗?；?，從而改變信號的動力學特性的問題[14-16]。與采用快速傅里葉變換相比較而言，C0復雜度具有計算量小的優(yōu)點。因此，本研究將利用C0復雜度分析手指動作時前臂肌肉表面肌電信號的特征。

2 實驗數(shù)據(jù)采集

2.1 試驗對象

試驗對象為11名大學生志愿者，其中男生8名，女生3名，年齡22～24歲，身體健康，試驗前未參加高強度的運動，試驗前6個月上肢未出現(xiàn)扭傷或運動損傷。受試者試驗開始前簽署知情同意書。

2.2 實驗器材及材料

實驗器材為成都儀器廠RM6280C多道生理參數(shù)記錄儀；指力傳感裝置、NI USB6008數(shù)據(jù)采集卡；LabVIEW指力檢測軟件；筆記本電腦1臺；材料為酒精、磨砂膏及導電膏等。

2.3 肌電及指力信號的采集

實驗采用兩對Ag/AgCl電極記錄sEMG，根據(jù)上肢解剖常識可知，前臂上有控制手部活動的肌肉，如指淺屈肌肌腱、指伸肌肌腱延伸至手指關節(jié)，控制手指的屈伸，實驗中選擇記錄指淺屈肌(flexor digitorum superficialis，F(xiàn)DS)、指伸肌(extensor digitorium，ED)，其中活動電極貼于肌腹，參考電極貼于非活動端，活動電極與參考電極之間的間距為2 cm。貼電極前對受試者待測部位的皮膚用磨砂膏及75%酒精去角質(zhì)及皮脂。采用RM6280C多道生理記錄儀的1、2通道分別記錄FDS、ED的肌電信號；為了在數(shù)據(jù)處理中截取有效數(shù)據(jù)，用多道生理記錄儀的3通道記錄測量食指或中指力量的力量傳感器輸出電壓，記錄儀信號采樣頻率設為2000 Hz。

2.4 實驗設計

受試者坐于椅上，保證身體在測試過程中不移動，用尼龍帶將測試的腕部和前臂固定在擱板上，掌心向下，拇指內(nèi)收，1～4指微屈，輕放于指力計上，測試指按要求完成按壓指力計的動作。測試中分別設置4 N、6 N和8 N的3個不同的力量水平，實驗中受試者用食指或中指按壓傳感器以達到3種目標力量水平的力量，時間持續(xù)5 s；實驗中食指、中指分別測試，盡量保持用力平穩(wěn)；以完成一輪的指力測試為一組，重復5組，每組間隔1 min，以避免受試者肌疲勞的發(fā)生。為避免實驗中受試者產(chǎn)生適應性，測試中完成動作的順序為隨機。

3 數(shù)據(jù)處理

3.1 有效數(shù)據(jù)截取

在Matlab 7.0中，根據(jù)實驗前的標定結果，將多道生理記錄儀第3通道記錄的指力傳感器的輸出電壓轉換為力量曲線。找出力量曲線中長度為1 s，幅度在恒定目標力量±0.25 N范圍內(nèi)波動的力量平穩(wěn)段。由于多道生理記錄儀3個通道是同時記錄，可以由第3通道得到的食指或中指力量平穩(wěn)段找到對應的肌電信號段，并將該段肌電信號用于分析。

3.2 肌電信號濾波處理

由于肌電信號的頻率范圍介于20～500 Hz，在Matlab 7.0中用橢圓濾波函數(shù)ELLIP對肌電信號進行帶通濾波，其中設ELLIP的參數(shù)wp=[0.02 0.5]，ws=[0.01 0.55]，由此得到經(jīng)帶通濾波后的肌電信號。

3.3 表面肌電信號的C0復雜度計算

本研究采用改進了的C0復雜度算法，對指淺屈肌FDS和指伸肌ED上記錄的的肌電信號均截取力量穩(wěn)定時的2000個點計算其C0復雜度，分別記為FDS C0，ED C0。

FDS上記錄的某一指力量水平的肌電信號記為FDS(n)，n=1，2，……，2000。

(1)對FDS(n)作快速傅立葉變換得F(j)，j=1，2，…，2000。

(2)取F(j)的均方值aveF(公式1)。

(3)︳F(j)︳2＞aveF的頻率成分被認為是規(guī)則部分的貢獻，≤aveF的成分則是隨機部分的貢獻，本算法(公式2)將規(guī)則部分的頻率成分保留，隨機部分的頻率成分取0，得到Fn(j)，j=1，2，…，2000。

4 結果與分析

如圖1所示，其中1名受試者食指、中指在4 N力量水平下FDS的肌電信號時間長度為1 s(即2000采樣點)，圖1顯示，食指4 N力量水平下FDS肌電信號較中指的肌電信號變化更快，幅度上也存在一定差異。

圖2 單指(a)4N、(b)6N和(c)8N力量水平時肌電信號的C0均值

圖1 4N力量水平下FDS的表面肌電信號

由以上給出的C0計算方法得到每個受試者所有動作的肌電信號的C0值，然后對所有受試者的每一力量水平下每一肌肉肌電信號的C0值取平均，其結果見表1。

表中給出了所有受試者食指、中指4 N、6 N和8 N力量水平下ED、FDS的肌電信號的C0均值和方差。如圖2所示，分別給出了食指、中指以4 N、6 N和8 N力量水平下所有受試者ED、FDS的肌電信號C0均值和方差。圖2顯示，對于4 N、6 N和8 N的3個力量水平等級，食指動作時FDS、ED兩塊肌肉的C0均值均大于中指的C0均值。

食指、中指在4 N、6 N和8 N力量水平時進行按壓動作，食指動作時肌電信號的C0值高于中指動作時肌電信號的C0值，表明食指動作時肌電信號內(nèi)的隨機成分較中指動作時的多。食指較中指、環(huán)指和小指更靈活，除了由4個手指共用的肌肉控制外，還具有單獨的肌肉控制，因此從神經(jīng)調(diào)控角度而言，可能完成食指動作調(diào)控機制更復雜。

表1 肌電信號C0均值(μv±std)

5 結語

人手依靠手指和手掌的配合能夠完成各種精巧復雜的動作，而前臂肌肉的表面肌電信號是反映手指力量的重要特征參數(shù)。本研究以sEMG的C0復雜度描述指淺屈肌FDS、指伸肌ED的活動模式，初步的實驗結果顯示，食指、中指產(chǎn)生相同力量時其相應的表面肌電信號的C0復雜度存在差異，表明C0復雜度可用于描述手指活動時前臂肌肉的活動狀態(tài)。

[1]Soo Y，Sugi M，Yokoi H，et al.Estimation of handgrip force using frequency-band technique during fatiguing muscle contraction[J].J Electromyogr Kinesiol，2010，20(5)：888-895.

[2]Roman-Liu D，Bartuzi P.The influence of wrist posture on the time and frequency EMG signal measures of forearm muscles[J].Gait Posture，2013，37(3)：340-344.

[3]Takala EP，Toivonen R.Placement of forearm surface EMG electrodes in the assessment of hand loading in manual tasks[J].Ergonomics，2013，56(7)：1159-1166.

[4]王坤，王成俊，羅二平，等.基于幅頻聯(lián)合分析法對肌肉疲勞狀態(tài)下表面肌電信號時、頻域變化規(guī)律的研究[J].中國醫(yī)學物理學雜志，2010，27(4)：2030-2033.

[5]王樂軍，黃勇，龔銘新，等.小波包分析與人工神經(jīng)網(wǎng)絡相結合探索60秒全力蹬踏自行車致股直肌疲勞過程中的表面肌電信號變化特征[G].第十三屆全國運動生物力學學術交流大會論文匯編，2009.

[6]鄭萍，吳春薇.表面肌電在腦卒中偏癱患者肢體功能評測中的應用[J].現(xiàn)代中西醫(yī)結合雜志，2013，22(18)：1966-1968.

[7]Tasadduq B，Haroon A，Imtiaz H，et al.Comparison of time domain and frequency domain equalization for HSDPA channel[C]//Computer Communication Control and Automation(3CA)，2010 International Symposium on IEEE，2010：346-349.

[8]Massó i Ortigosa N，Rey F，Romero Rodriguez D，et al.Surface electromyography applications[J]. Apunts：Medicina de l'esport，2009，45(166)：121-131. [9]郭大慶.復雜神經(jīng)系統(tǒng)中信息傳輸及信息處理的若干問題研究[D].電子科技大學，2011.

[10]劉韻婷.基于小波變換與人工神經(jīng)網(wǎng)絡的表面肌電信號分析[D].東北大學，2010.

[11]蔡志杰，孫潔.改進的C0復雜度及其應用[J].復旦學報(自然科學版)，2008，47(6)：791-796.

[12]韓瑞，倪朝民.肌電生物反饋治療對腦卒中偏癱患者上肢功能的影響[J].中國康復理論與實踐，2005，11(3)：209-210.

[13]張勇，關偉.基于聯(lián)合熵和C0復雜度的交通流復雜性測度[J].計算機工程與應用，2010，46(15)：22-24.

[14]陳善廣，王春慧.基于熵理論和復雜度的肌電信號分析[J].科技導報，2009(21)：77-81.

[15]Szczepanski J.On the distribution function of the complexity of finite sequences[J].Information Sciences，2009，179(9)：1217-1220.

[16]Lempel A，Ziv J.On complexity of finite sequences[C].IEEE Transactions on Information Theory，1976，22(1)：75-81.

Research on the characteristics of complexity analysis of surface electromyography in physical activity

WANG Dan, JI Jun, LIU Yu-jing, et al// China Medical Equipment,2014,11(3):13-16.

Objective:Analysis finger action forearm muscles surface EMG characteristics using the C0complexity.Methods:Record the electromyography of FDS and ED and the corresponding Voltage of index finger or middle finger in 4N, 6N and 8N power level. Get the stable mechanical single in 3rd channel of index finger or middle finger and find the corresponding sEMG for filtering, with the improved C0complexity algorithm, calculate its C0complexity of the FDS and ED by the selected 2000 points in the sEMG.Results:The index finger action FDS, ED two muscle’s mean value of C0is greater than the middle finger’s for 4N, 6N, 8N three power levels.Conclusion:when the index finger, middle finger produce same power, their C0complexity of corresponding sEMG are different, the C0complexity can be used to describe the active state of forearm muscles when fingers are active.

Finger activity; Electromyography; Flexor digitorum superficialis; Extensor digitorium; C0complexity

10.3969/J.ISSN.1672-8270.2014.03.005

1672-8270(2014)03-00013-04

R318.03

A

2013-11-27

全軍醫(yī)藥衛(wèi)生科研基金(06MA364)“基于加速度傳感器和個人體域網(wǎng)監(jiān)測睡眠中周期性腿動時間的關鍵技術研究”

①解放軍第305醫(yī)院物資采購管理辦公室 北京 100017 ③北京軍區(qū)總醫(yī)院醫(yī)學工程科 北京 100700

②解放軍第305醫(yī)院醫(yī)學工程科 北京 100017 ④第三軍醫(yī)大學西南醫(yī)院醫(yī)學工程科 重慶 400038

*通訊作者：lz.1209@163.com

王丹,女,(1963- ),碩士，副主任技師。解放軍第305醫(yī)院物資采購管理辦公室主任，從事醫(yī)療設備、藥品及醫(yī)用耗材采購管理工作。研究方向：醫(yī)學工程與物資采購信息化管理。