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        主被動(dòng)手臂動(dòng)作的EEG和sEMG特征比較研究

        2014-06-19 17:37:56天津市醫(yī)療器械技術(shù)審評(píng)中心石巍王穎
        現(xiàn)代電生理學(xué)雜志 2014年2期
        關(guān)鍵詞:屈肌相干性肌電

        天津市醫(yī)療器械技術(shù)審評(píng)中心* 石巍 王穎

        主被動(dòng)手臂動(dòng)作的EEG和sEMG特征比較研究

        天津市醫(yī)療器械技術(shù)審評(píng)中心* 石巍 王穎

        目的:研究人在主動(dòng)進(jìn)行肢體運(yùn)動(dòng)時(shí)腦電(electroencephalogram,EEG)和肢體表面肌電(surface electromyogram,sEMG)信號(hào)特征,并與其被動(dòng)受迫產(chǎn)生相同肢體動(dòng)作模式時(shí)EEG和sEMG信號(hào)特征做比較,探討兩者在激活大腦運(yùn)動(dòng)皮層神經(jīng)和產(chǎn)生外周神經(jīng)-肌肉活動(dòng)時(shí)的不同作用特點(diǎn)與效應(yīng),對(duì)于了解運(yùn)動(dòng)傳導(dǎo)通路的功能狀態(tài)有重要的臨床價(jià)值,也可為研究開發(fā)腦卒中康復(fù)治療新技術(shù)提供科學(xué)依據(jù)。方法:本文主要設(shè)計(jì)了自主和被動(dòng)屈腕動(dòng)作兩種實(shí)驗(yàn)范式并建立了一套完整的軟、硬件系統(tǒng)(LabVIEW 軟件,DAQ采集卡和視覺反饋系統(tǒng))進(jìn)行試驗(yàn)。招募9名被試者(4男,5女)進(jìn)行了主動(dòng)和被動(dòng)屈腕實(shí)驗(yàn),同步采集了被試者EEG和sEMG數(shù)據(jù)。結(jié)果:被動(dòng)與主動(dòng)屈腕動(dòng)作情況下EEG時(shí)頻變化和平均EMG信號(hào)包絡(luò)幅度的變化及其信號(hào)功率譜變化特征趨勢(shì)大致類似;被動(dòng)與主動(dòng)肢體動(dòng)作事件一樣會(huì)誘發(fā)事件相關(guān)去同步(event related de-synchronization,ERD)現(xiàn)象,即證明被動(dòng)動(dòng)作下大腦皮層運(yùn)動(dòng)區(qū)與外周神經(jīng)系統(tǒng)均能被相應(yīng)激活,且能夠產(chǎn)生聯(lián)系;被動(dòng)與主動(dòng)屈腕時(shí)腦-肌電信號(hào)頻域相干性相似,且被動(dòng)情況下屈肌EMG與C3腦區(qū)EEG信號(hào)的相干性幅值比自主動(dòng)作時(shí)增強(qiáng)。這可能是由于被迫動(dòng)作時(shí)會(huì)誘發(fā)想象動(dòng)作,從而能增強(qiáng)相應(yīng)腦區(qū)神經(jīng)元被激發(fā)程度。結(jié)論:本文結(jié)果可支持重復(fù)被動(dòng)肢體運(yùn)動(dòng)康復(fù)訓(xùn)練的臨床實(shí)踐,并為相關(guān)研究提供科學(xué)依據(jù)。

        腦卒中康復(fù);自主動(dòng)作;被動(dòng)動(dòng)作;小波變換;腦-肌電相干性

        腦血管意外(cerebrovascular accident,CVA) 是由腦血管病變引起局部腦區(qū)功能障礙的突發(fā)病癥,又稱為腦卒中(stroke) ,民間叫“中風(fēng)”[1]。腦卒中是一種常見的多發(fā)病,人類健康和生命的神經(jīng)系統(tǒng)一直收到其嚴(yán)重威脅,所有疾病患者中約有10%死于腦卒中,其特點(diǎn)是死亡率高、致殘率高,目前已成為三大致命疾病之一。中風(fēng)患者都有不同程度的功能障礙[1],重度致殘者占40%以上[2]。在我國每年都會(huì)有600多萬新增患者患腦中風(fēng)疾病,其中有大約200多萬人落下終身殘疾?,F(xiàn)今腦中風(fēng)偏癱已經(jīng)成為一種主要的疾病影響著人民的健康和生活。近年來我國已近投入110億元人民幣來提高殘疾人的生活質(zhì)量,在醫(yī)療領(lǐng)域如何恢復(fù)殘疾人自理能力,對(duì)其進(jìn)行有效的康復(fù)訓(xùn)練已成為研究的焦點(diǎn)。

        資料與方法

        1、硬件系統(tǒng)

        本實(shí)驗(yàn)采用四通道腦肌電信號(hào)放大器(Micro-med Brain Quick EEG)、美國國家儀 器 公 司(National Instrument Company,NI Comp.)生產(chǎn)的USB-6251型數(shù)據(jù)采集卡配合LabVIEW軟件、盤狀A(yù)g/AgCl燒結(jié)電極、肌電貼片電極搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

        2、信號(hào)導(dǎo)聯(lián)位置的選取

        實(shí)驗(yàn)中選取的腦電導(dǎo)聯(lián)是C3、C4,其中A1、A2導(dǎo)聯(lián)分別連接到左耳和右耳乳突處作為參考電極使用。同時(shí),因需要被試完成屈腕動(dòng)作,調(diào)動(dòng)的目標(biāo)肌肉主要有尺側(cè)腕屈?。╢lexor carpi ulnaris muscle,F(xiàn)CU)以及橈側(cè)腕短伸?。╡xtensor carpi radialis brevis,ECRB),采集此兩處肌電信號(hào)。采集位置點(diǎn)如下所示圖。

        圖一

        圖二

        3、實(shí)驗(yàn)方法

        本實(shí)驗(yàn)對(duì)象為9名健康被試者,4男5女,均為右利手,年齡在23~26歲之間,身體健康,無精神病史,無肢體運(yùn)動(dòng)障礙等疾病。被試者自主、被動(dòng)、想象進(jìn)行屈腕、曲臂、握拳動(dòng)作各3組,每組30次;同時(shí)每名被試者保持靜息狀態(tài)1min。硬件系統(tǒng)采集被試者各種狀態(tài)下的,腦、肌電信號(hào)并記錄。

        4、時(shí)頻域分析方法

        小波變換是一種重要的時(shí)-頻分析工具,它將原始信號(hào)分解成一組時(shí)間分辨率和頻率分辨率可調(diào)的小波基函數(shù)表示。小波變換具有多尺度、多分辨率的特點(diǎn),即可以對(duì)信號(hào)由粗到細(xì)逐步觀察。因此,小波變換在處理非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)更為適合。在眾多的時(shí)-頻分析手段中,小波變換有著突出的表現(xiàn),被稱為“數(shù)學(xué)的顯微鏡”。本實(shí)驗(yàn)在進(jìn)行腦電、肌電信號(hào)時(shí)頻域分析時(shí)使用基于Morlet母小波的小波變換。

        結(jié) 果

        1、被動(dòng)與主動(dòng)屈腕動(dòng)作情況下EEG時(shí)頻變化特征趨勢(shì)大致類似,功率主要頻率分布范圍近似;被動(dòng)與主動(dòng)屈腕動(dòng)作情況下的EMG信號(hào)時(shí)頻變化特征趨勢(shì)也大致類似;平均EMG信號(hào)包絡(luò)幅度的變化與EMG信號(hào)功率譜的變化也一致(平均信號(hào)包絡(luò)幅度最大處的平均信號(hào)功率譜也最大)。

        2、被動(dòng)與主動(dòng)屈腕動(dòng)作情況下平均EEG(C3)α波段功率譜隨時(shí)間變化曲線趨勢(shì)一致,皆隨著屈腕動(dòng)作開始,α波段能量有明顯下降;屈腕動(dòng)作結(jié)束后,α波段能量又有所回升。說明被動(dòng)與主動(dòng)肢體動(dòng)作事件一樣會(huì)誘發(fā)事件相關(guān)去同步(ERD)現(xiàn)象;也證明被動(dòng)肢體動(dòng)作狀況下EEG與EMG仍可建立良好聯(lián)系,反映在被動(dòng)動(dòng)作下大腦皮層運(yùn)動(dòng)區(qū)與外周神經(jīng)系統(tǒng)均能被相應(yīng)激活,且能夠產(chǎn)生聯(lián)系。

        3、被動(dòng)與主動(dòng)屈腕時(shí)腦-肌電信號(hào)頻域相干性相似,但對(duì)比自主與被動(dòng)動(dòng)作下的屈肌EMG與C3腦區(qū)EEG信號(hào)的相干性,而被動(dòng)情況下屈肌與C3腦區(qū)EEG信號(hào)的相干性幅值比自主動(dòng)作時(shí)增強(qiáng)。這可能是由于被迫動(dòng)作時(shí)會(huì)誘發(fā)想象動(dòng)作,從而能增強(qiáng)相應(yīng)腦區(qū)神經(jīng)元被激發(fā)程度。

        討 論

        1、自主屈腕動(dòng)作時(shí)腦、肌電信號(hào)的特征分析

        圖3所示為典型被試者主動(dòng)屈腕時(shí)的腦電信號(hào)(C3導(dǎo)聯(lián))時(shí)頻功率譜(借助Morlet小波變換)。從圖3可以看到:不同時(shí)刻EEG信號(hào)功率隨時(shí)間、頻率變化情況(功率主要分布在10~20Hz范圍內(nèi),在動(dòng)作開始時(shí)段與結(jié)束時(shí)段功率較大而中間時(shí)段較低)。

        圖3 典型被試者自主屈腕時(shí)腦電(C3導(dǎo)聯(lián))時(shí)頻功率譜

        圖4和圖5為典型被試者自主屈腕時(shí)的屈肌和伸肌的肌電(EMG)時(shí)頻功率譜。

        圖4 典型被試者自主屈腕動(dòng)作時(shí)的屈肌肌電(EMG1)功率時(shí)頻分布

        圖5 典型被試者自主屈腕動(dòng)作時(shí)伸肌肌電(EMG2)的功率時(shí)頻分布

        從圖4和圖5可以看到:在自主屈腕時(shí)屈肌和伸肌的肌電(EMG)信號(hào)功率譜及其隨時(shí)間變化特征有較顯著不同。屈肌肌電(EMG1)功率的頻率分布范圍較寬(20~150 Hz)、功率峰值爆發(fā)時(shí)段較早(1.2~1.6 s),而伸肌肌電(EMG2)的頻率分布范圍較窄(20~90 Hz)、功率峰值爆發(fā)時(shí)段較晚(2~2.6 s)。這反映屈肌和伸肌在自主屈腕時(shí)有不同的完成動(dòng)作任務(wù)及其協(xié)同機(jī)制,而它們的協(xié)同工作要靠腦電(EEG)在不同時(shí)刻(體現(xiàn)在動(dòng)作開始時(shí)段與結(jié)束時(shí)段EEG功率較大)發(fā)出指揮信息來控制完成。

        圖6 典型被試者自主屈腕動(dòng)作時(shí)平均肌電(EMG1和EMG2)信號(hào)的包絡(luò)

        由圖6可以看出,自主屈腕動(dòng)作時(shí)屈肌肌電(EMG1)平均包絡(luò)峰值時(shí)間明顯超前伸肌肌電(EMG2)平均包絡(luò)峰值時(shí)間。這與前述圖4和圖5所示,屈?。‥MG1)肌電功率峰值爆發(fā)時(shí)段先于伸肌肌電(EMG2)功率峰值爆發(fā)時(shí)段的結(jié)果一致;且屈肌肌電(EMG1)平均包絡(luò)峰值遠(yuǎn)高于伸肌肌電(EMG2)平均包絡(luò)峰值,說明屈肌在本實(shí)驗(yàn)自主屈腕動(dòng)作中提供的肌力遠(yuǎn)大于伸肌。屈肌在屈腕動(dòng)作中內(nèi)側(cè),有利于為屈腕提供肌力;而伸肌處于屈腕動(dòng)作外側(cè),只能為屈腕提供輔助肌力。說明上述肌電信號(hào)平均幅值與功率峰值變化特征與上肢肌群的特定解剖結(jié)構(gòu)相吻合。

        圖7為典型被試者主動(dòng)屈腕時(shí)腦電信號(hào)(C3導(dǎo)聯(lián))的分波段(α、β、γ)能量隨時(shí)間變化。

        圖7 典型被試者主動(dòng)屈腕時(shí)腦電信號(hào)(C3導(dǎo)聯(lián))分波段(α、β、γ)功率譜

        從圖7看:主動(dòng)屈腕時(shí),EEG信號(hào)中僅α波段能量隨時(shí)間變化起伏較大(前期升高、中期降低、后期再升高,呈凹形曲線),而β與γ波段能量變化持平。

        為進(jìn)一步比較分析9名被試者主動(dòng)屈腕時(shí)腦電和肌電平均功率隨時(shí)間變化情況,分別計(jì)算了平均EEG功率譜(圖8)、平均EMG1功率譜(圖9)、平均EMG1信號(hào)包絡(luò)(圖10)、平均EMG2功率譜(圖11)、平均EMG1信號(hào)包絡(luò)(圖12)。

        圖8 全體被試者主動(dòng)屈腕時(shí)平均EEG(C3)功率譜

        圖9 全體被試者主動(dòng)屈腕時(shí)平均EMG1功率譜

        圖10 全體被試者主動(dòng)屈腕時(shí)平均EMG1信號(hào)包絡(luò)

        圖12 全體被試者主動(dòng)屈腕時(shí)平均EMG2信號(hào)包絡(luò)

        為便于對(duì)照比較腦電與肌電能量隨時(shí)間變化特征差異,再單獨(dú)繪出9名被試者主動(dòng)屈腕時(shí)平均EEG(C3)α波段功率譜隨時(shí)間變化曲線(圖13)。

        圖13 全體被試者主動(dòng)屈腕時(shí)平均EEG(C3)α波段功率譜隨時(shí)間變化曲線

        從上面圖8至圖13的六張圖中可以觀察到:平均EEG(C3)功率譜隨時(shí)間變化與前述典型被試者主動(dòng)屈腕時(shí)EEG(C3)信號(hào)功率隨時(shí)間、頻率變化情況類似,僅變化更為平緩(平均作用所致);平均EMG信號(hào)包絡(luò)幅度的變化與EMG信號(hào)功率譜的變化是一致的,在平均信號(hào)包絡(luò)幅度最大處的平均信號(hào)功率譜也最大;并且平均EEG(C3)α波段功率譜隨時(shí)間變化曲線與前述典型被試者主動(dòng)屈腕時(shí)腦電信號(hào)(C3導(dǎo)聯(lián))的α波段能量隨時(shí)間變化曲線趨勢(shì)一致,即隨著屈腕動(dòng)作開始,α波段能量會(huì)有一個(gè)明顯下降;屈腕動(dòng)作結(jié)束后,α波段能量又會(huì)有所回升。C3導(dǎo)聯(lián)處于大腦左半球,曲腕動(dòng)作為右手。說明右側(cè)曲腕肢體動(dòng)作事件誘發(fā)了對(duì)側(cè)腦電(左半球)能量下降,這一現(xiàn)象稱為事件相關(guān)去同步(event ralated desynchronize,ERD)。

        2、被動(dòng)屈腕動(dòng)作時(shí)腦、肌電信號(hào)的特征分析

        分別計(jì)算了9名被試者被動(dòng)屈腕時(shí)腦電和肌電平均功率隨時(shí)間變化情況,繪出了平均EEG功率譜(圖14)、平均EMG1功率譜(圖15)、平均EMG1信號(hào)包絡(luò)(圖16)、平均EMG2功率譜(圖17)、平均EMG1信號(hào)包絡(luò)(圖18)、EEG分波段(α、β、γ)平均功率譜(圖19)和EEG(C3)α波段功率譜隨時(shí)間變化曲線(圖20)。

        圖14 全體被試者被動(dòng)屈腕時(shí)平均EEG(C3)功率譜

        圖15 全體被試者被動(dòng)屈腕時(shí)平均EMG1功率譜

        圖16 全體被試者被動(dòng)屈腕時(shí)平均EMG1信號(hào)包絡(luò)

        圖17 全體被試者被動(dòng)屈腕時(shí)平均EMG2功率譜

        圖18 全體被試者被動(dòng)屈腕時(shí)平均EMG2信號(hào)包絡(luò)

        圖19 全體被試者被動(dòng)屈腕時(shí)分波段(α、β、γ)平均功率譜

        圖20 全體被試者被動(dòng)屈腕時(shí)EEG(C3)α波段平均功率譜隨時(shí)間變化曲線

        從上面圖14至圖20的七張圖中可以觀察到:

        (1)被動(dòng)屈腕動(dòng)作情況下的腦電信號(hào)時(shí)頻變化特征與主動(dòng)屈腕動(dòng)作情況下的腦電信號(hào)時(shí)頻變化特征趨勢(shì)大致類似(圖14與圖6比較),功率主要分布在10~20Hz范圍內(nèi),在動(dòng)作開始時(shí)段與結(jié)束時(shí)段EEG信號(hào)功率變化較大而中間時(shí)段變化較小;但被動(dòng)屈腕動(dòng)作的EEG信號(hào)功率在動(dòng)作結(jié)束時(shí)段有更顯著的變大、頻率升高,這可能與被動(dòng)動(dòng)作會(huì)誘發(fā)大腦更強(qiáng)烈的思維反應(yīng)有關(guān)。

        (2)被動(dòng)屈腕動(dòng)作情況下的肌電信號(hào)時(shí)頻變化特征與主動(dòng)屈腕動(dòng)作情況下的肌電信號(hào)時(shí)頻變化特征趨勢(shì)也大致類似(圖15與圖7比較、圖16與圖8比較、圖17與圖9比較、圖18與圖10比較):被動(dòng)屈腕動(dòng)作時(shí)與自主屈腕動(dòng)作一樣,屈肌肌電(EMG1)平均包絡(luò)峰值時(shí)間也明顯超前伸肌肌電(EMG2)平均包絡(luò)峰值時(shí)間;屈肌肌電(EMG1)功率峰值爆發(fā)時(shí)段也先于伸肌肌電(EMG2)功率峰值爆發(fā)時(shí)段;且屈肌肌電(EMG1)平均包絡(luò)峰值也遠(yuǎn)高于伸肌肌電(EMG2)平均包絡(luò)峰值,說明屈肌在被動(dòng)屈腕動(dòng)作中提供的肌力也遠(yuǎn)大于伸??;平均EMG信號(hào)包絡(luò)幅度的變化與EMG信號(hào)功率譜的變化也是一致的,在平均信號(hào)包絡(luò)幅度最大處的平均信號(hào)功率譜也最大。

        (3)被動(dòng)屈腕動(dòng)作情況下的平均EEG(C3)α波段功率譜隨時(shí)間變化曲線與前述主動(dòng)屈腕時(shí)腦電信號(hào)(C3導(dǎo)聯(lián))的α波段能量隨時(shí)間變化曲線趨勢(shì)一致(圖5與圖19比較、圖11與圖20比較),即隨著屈腕動(dòng)作開始,α波段能量會(huì)有一個(gè)明顯下降;屈腕動(dòng)作結(jié)束后,α波段能量又會(huì)有所回升。說明被動(dòng)屈腕動(dòng)作情況下,被動(dòng)肢體動(dòng)作事件依然會(huì)誘發(fā)事件相關(guān)去同步(ERD)現(xiàn)象;也證明在被動(dòng)肢體動(dòng)作狀況下腦電與肌電仍可建立良好聯(lián)系,反映在被動(dòng)動(dòng)作下大腦皮層運(yùn)動(dòng)區(qū)與外周神經(jīng)系統(tǒng)均能被相應(yīng)激活,且能夠產(chǎn)生聯(lián)系。這一實(shí)驗(yàn)結(jié)果將有力支持前述:重復(fù)性被動(dòng)肢體運(yùn)動(dòng)康復(fù)訓(xùn)練可以激活人體自主運(yùn)動(dòng)神經(jīng)系統(tǒng),從而促進(jìn)大腦皮層運(yùn)動(dòng)區(qū)神經(jīng)功能改善、替代或部分重建其自主運(yùn)動(dòng)功能的臨床實(shí)踐,可為研究主動(dòng)進(jìn)行肢體運(yùn)動(dòng)與被動(dòng)受迫產(chǎn)生相同肢體動(dòng)作模式在激活大腦運(yùn)動(dòng)皮層神經(jīng)和產(chǎn)生外周神經(jīng)-肌肉活動(dòng)時(shí)不同作用特點(diǎn)與效應(yīng),了解運(yùn)動(dòng)傳導(dǎo)通路功能狀態(tài),開發(fā)腦卒中等康復(fù)治療新技術(shù)提供科學(xué)依據(jù)。

        3、腦、肌電相干性分析

        本文分別考察了被試者在自主屈腕和被動(dòng)屈腕動(dòng)作下的腦-肌電間頻域相干性。

        (1)圖21和圖22是兩位被試者在自主屈腕動(dòng)作下EEG(C3)與EMG1(屈?。┖虴MG2(伸?。┲g的頻域相干性示例。

        圖21 被試者1在自主屈腕動(dòng)作時(shí)的腦-肌電相干性(上圖為EEG-EMG1,下圖為EEG-EMG2,圖中紅虛線為置信水平)

        圖22 被試者2在自主屈腕動(dòng)作時(shí)的腦-肌電相干性(上圖為EEG-EMG1,下圖為EEG-EMG2,圖中紅虛線為置信水平)

        經(jīng)考察所有被試者在自主動(dòng)作下的腦-肌電信號(hào)頻域相干性,發(fā)現(xiàn)屈肌的腦-肌電(EEG-EMG1)相干性多比伸肌的腦-肌電(EEG-EMG2)相干性更為明顯,相干性較強(qiáng)、幅值較大的頻率范圍主要集中在低γ頻段(30~45Hz)。2007年Wolfgang Omlor觀察動(dòng)態(tài)持續(xù)等距收縮力情況下也得出了腦-肌電的相干性有向γ頻段移動(dòng)趨勢(shì)的結(jié)果。在前文分析自主屈腕動(dòng)作下腦、肌電信號(hào)特征時(shí)曾觀察到:EMG1(屈肌肌電)平均包絡(luò)峰值遠(yuǎn)高于EMG2(伸肌肌電),說明在自主動(dòng)作中屈肌所提供肌力大于伸??;且該特征與上肢肌群的特定解剖結(jié)構(gòu)(屈肌在屈腕動(dòng)作中內(nèi)側(cè),有利于為屈腕提供肌力;而伸肌處于屈腕動(dòng)作外側(cè),只能為屈腕提供輔助肌力。)相吻合。從這一觀點(diǎn)出發(fā),可以認(rèn)為:完成屈腕動(dòng)作,屈肌會(huì)比伸肌被更大程度地調(diào)動(dòng),所含運(yùn)動(dòng)單元會(huì)被更大程度地激活。因此,右手屈肌(EMG1)相對(duì)于伸?。‥MG2)與對(duì)側(cè)(左側(cè))腦區(qū)(C3導(dǎo)聯(lián)所在EEG)的相干性會(huì)更為明顯。這一實(shí)驗(yàn)結(jié)果也與上肢肌群的解剖結(jié)構(gòu)相吻合。

        (2)圖23和圖24是兩位被試者在被動(dòng)屈腕動(dòng)作下EEG(C3)與EMG1(屈?。┖虴MG2(伸肌)之間的頻域相干性示例??疾焖斜辉囌咴诒粍?dòng)屈腕時(shí)腦-肌電信號(hào)頻域相干性,發(fā)現(xiàn)屈肌的腦-肌電(EEG-EMG1)相干性多比伸肌的腦-肌電(EEG-EMG1)相干性更為明顯,相干性較強(qiáng)、幅值較大的頻率范圍主要集中在低γ頻段(30-45Hz)。

        圖7 被試者1在被動(dòng)屈腕動(dòng)作時(shí)的腦-肌電相干性(上圖為EEG-EMG1,下圖為EEG-EMG2)

        圖8 被試者8在被動(dòng)屈腕動(dòng)作時(shí)的腦-肌電相干性(上圖為EEG-EMG1,下圖為EEG-EMG2)

        考察所有被試者在被動(dòng)屈腕時(shí)腦-肌電信號(hào)頻域相干性,與自主動(dòng)作時(shí)腦-肌電信號(hào)頻域相干性情況類似,也可觀察到屈肌的腦-肌電(EEG-EMG1)相干性多比伸肌的腦-肌電(EEG-EMG2)相干性更為明顯,相干性較強(qiáng)、幅值較大的頻率范圍也主要集中在γ頻段(30-45Hz)。但對(duì)比自主與被動(dòng)動(dòng)作下的屈肌EMG與C3腦區(qū)的EEG信號(hào)的相干性,發(fā)現(xiàn)被動(dòng)情況下屈肌與C3腦區(qū)電信號(hào)的相干性幅值增強(qiáng)。這可能是由于被試者被迫完成屈腕動(dòng)作時(shí),會(huì)要想象自己的手腕完成預(yù)定屈腕動(dòng)作,如此會(huì)增加更多的注意力用來完成動(dòng)作,從而能增強(qiáng)相應(yīng)腦區(qū)神經(jīng)元被激發(fā)的程度。

        通過上述分析可得出本文第二章中所述結(jié)果。目前為止,重復(fù)性被動(dòng)肢體運(yùn)動(dòng)的腦電與肌電關(guān)聯(lián)性研究尚少有研究。本文研究結(jié)果可支持重復(fù)性被動(dòng)肢體運(yùn)動(dòng)康復(fù)訓(xùn)練能激活人體自主運(yùn)動(dòng)神經(jīng)系統(tǒng)、促進(jìn)大腦皮層運(yùn)動(dòng)區(qū)神經(jīng)功能改善、替代或部分重建其自主運(yùn)動(dòng)功能的臨床實(shí)踐,可為研究主動(dòng)進(jìn)行肢體運(yùn)動(dòng)與被動(dòng)受迫產(chǎn)生相同肢體動(dòng)作模式在激活大腦運(yùn)動(dòng)皮層神經(jīng)和產(chǎn)生外周神經(jīng)-肌肉活動(dòng)時(shí)不同作用特點(diǎn)與效應(yīng)、了解運(yùn)動(dòng)傳導(dǎo)通路功能狀態(tài)、開發(fā)腦卒中等康復(fù)治療新技術(shù)提供科學(xué)依據(jù)。

        1 劉軍, 徐存理. 早期康復(fù)治療對(duì)急性腦梗死患者神經(jīng)功能恢復(fù)的影響. 中國實(shí)用神經(jīng)疾病雜志, 2008, 11(10):62-63.

        2 徐沙麗, 李中明, 李哈妮. 依達(dá)拉奉聯(lián)合早期康復(fù)治療對(duì)急性腦梗死患者日常生活能力的影響 . 中國康復(fù),2008, 23(5) : 321-322.

        (2014-05-20收稿)

        COMPARATIVE STUDY ON THE CHARACTERISTICS OF EEG AND SEMG IN ACTIVE OR PASSIVE ARM ACTIONS

        Wei Shi , Ying Wang
        Tianjin Medical Device Technical Evaluation Center,Tianjin,300191,China

        Objective:To study human electroencephalography(EEG)and surface electromyography(sEMG)during active limbs movement and compare its signal characteristics with the EEG and sEMG during passive limbs movements and discuss their different characteristics and effects in activating the brain motor cortex nerves and peripheral nerves and muscles. It has important clinical value to understand the function of motor pathway and provide a scientific basis for developing the new technology of stroke rehabilitation treatment. Methord:The main works completed by this paper are: two experimental paradigms of active and passive wrist flexions were designed and a complete set of hardware and software(The LabVIEW software,DAQ acquisition card, and visual feedback system)for supporting the experiments were set up. Then 9 testee(4 male, 5 female)were recruited to perform these experiments of active and passive wrist flexions and the EEG and sEMG data of testee were collected at the same time.Result:The main investigated results show that the changes of EEG in time frequency domain and the average amplitude envelope of EMG and its power spectrum in the passive flexing wrist action were all similar to the changes of EEG and EMG in the active flexing wrist action. It also shows that like the active action, the passive body movements may induce the phenomenon of event related de-synchronization (ERD),and it proved that the cerebral cortex motor area and the peripheral nervous system can be activated and make connections by passive action too. Forther more,it shows that the coherence properties of EEG and sEMG were similar during passive and active flexor wrist and the coherence amplitude between EMG of flexor and EEG signal at C3channel in passive action was more stronger than that of active action. It may be aroused by the imaginative action induced by the forced movement which can enhance the activity degree of brain neurons.Conclusion:The results of this paper may give some supports for the clinical practices of repeated passive limb movement rehabilitation training and provide the scientific basis for related researches.

        stroke rehabilitation;active movement;passive movement;wavelet transform;EEG-sEMG coherence

        *郵政編碼:300191

        10.3969/j.issn 1672-0458.2014.02.012

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