肌肉运动单元深度估计快速方法

摘要

本发明提供一种面向人体四肢肌肉，基于表面肌电信号的肌肉运动单元深度估计快速方法。该方法首先通过表面肌电信号提取运动单元发放时刻，然后提取运动单元发放波形，最后利用人体四肢几何特征，估计运动单元深度。采用独立发放时刻的平均值大大提高了波形的准确性，为后续波形峰峰值的提取奠定基础。将四肢看作圆柱体，利用几何知识计算弦长。然后根据弦长与深度的线性关系，以及峰峰值与深度的幂函数关系，拟合确定常数。采用拟合的方法十分有利于提高常数的合理性，有效避免了参数计算的不稳定性，提升了结果的健壮性。本发明提出的方法简化了计算，提高了运算速度，而且实现简单，十分适合临床的肌肉运动单元深度快速估计。

说明书

技术领域

本发明涉及一种面向人体四肢肌肉，基于表面肌电信号的肌肉运动单元深度估计快速方法。

背景技术

表面肌电信号(surfaceEMG,sEMG)是利用表面电极从人体体表检测肌电信号,与针电极肌电信号(NeedleEMG,NEMG)相比,它具有无创性,操作简单的特点，易于患者接受，因此应用前景广阔。sEMG的起源是运动单元活动电位（MUAP），活动电位由给定肌肉收缩过程中所激活的每一个运动单位所释放。在任何一个给定的募集模式，众多的运动单位以非同步的模式被激活，这些运动单位活动的总和构成了肌电信号的强度。sEMG信号实质上是多个运动单位活动电位差的总和，其波幅典型地在1~5000uv之间，频率范围为10~400Hz。在临床上，通过sEMG可以较全面地了解神经肌肉的功能状态，鉴别神经源性和肌源性疾病，判断神经损伤的部位、程度及恢复状况，并且sEMG信号的检测分析对康复医学及运动医学也有具有重要意义。

人体四肢肌肉是肌肉系统重要组成部分，通过多通道sEMG可以提取肌肉运动单元的深度信息，有助于研究其特性，分析肌肉功能状态。国外学者针对上述问题，提出了相应的重构数值算法。近几十年来，称为“等效偶极子源定位”方法在脑电源定位方面取得了一定的成果，近来，该方法逐渐引入到sEMG领域。这种方法通常把表皮电位等效地看成由皮层下一个或几个偶极子源产生的，通过非线性优化方法确定这些等效偶极子的位置和强度参数，使其产生的头皮电位分布最佳匹配实际测得的表皮电位。通过数值计算，从而重构得到偶极子分布。国内外学者经过多年的研究，发展了多种数值计算方法，典型的有:有限差分法(FDM)、边界元方法(BEM)、有限体方法(FVM)和有限元方法(FEM)等。但是，这些数值算法理论抽象，数学计算复杂，求解困难，而且受制于人体模型的精度，耗费长，不适合于临床上的肌肉运动单元快速深度估计的要求。

综上，肌肉运动单元深度估计方法有了一定的发展，但是或多或少存在一些缺陷与不足，主要包括人体组织不均质性和各向异性问题，以及计算开销大等，因此目前关于sEMG信号的深度估计方法难以适应临床上快速要求，本发明专利正好为解决该问题而提出的。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供面向人体四肢肌肉的一种基于多通道sEMG的肌肉运动单元的深度估计的快速方法。

一种基于多通道sEMG的肌肉运动单元的深度估计快速方法，其包括如下步骤：

1)：将多通道电极沿肌肉纤维方向放置，对多通道sEMG信号进行预处理，采用带通滤波器、带阻滤波器，消除干扰。

2)：采用梯度式卷积核补偿(GCKC)方法提取肌肉运动单元发放时刻，找出每个运动单元的独立发放时刻；

3)：根据每个运动单元独立发放时刻，提取其波形，在每个通道上求其平均波形；

4)：找出在垂直于肌肉纤维方向上的电极所获得波形的峰峰值，获得最大峰峰值一半的2个电极位置；

5）：利用人体四肢的几何特性，将四肢看成圆柱体，计算最大峰值电极到最大峰峰值一半电极的弦长，然后根据以下公式计算运动单元深度：

其中均为常数，为垂直于肌肉纤维方向上的波形最大峰峰值,为运动单元深度。将提取到的所有运动单元输入上述公式，拟合得到常数.

6）得到常数后，由上述公式计算每个运动单元的深度.

优化的措施，包括：

步骤1）将多通道电极沿肌肉纤维方向放置，对多通道sEMG信号进行预处理，具体步骤如下：将多通道sEMG信号进行带通滤波和带阻滤波，消除干扰，带通滤波器用来保留5Hz--500Hz频段信号，然后采用陷波滤波器，滤除50Hz工频干扰。带通滤波器和带阻滤波采用巴特沃斯数字滤波器，设置参数包括阶数、3dB截止频率、滤波器的通带、阻带截止频率等。

步骤2）采用梯度式卷积核补偿(GCKC)方法提取肌肉运动单元发放时刻，找出每个运动单元的独立发放时刻。独立发放时刻的提取方法是：根据当前运动单元与其它所有运动单元发放时刻比较，提取只有当前运动单元独有的发放时刻.

步骤3)根据每个运动单元独立发放时刻，提取其波形，在每个通道上求其平均波形。将当前运动单元独有的发放时刻所对应的原始波sEMG信号，提取一定长度的原始波形，得到段波形，将上述段波形叠加平均，即得到当前运动单元发放波形.重复上述方法，个通道sEMG可以得到个发放波形.

步骤4)找出在垂直于肌肉纤维方向上的个电极所获得波形的峰峰值，获得处最大峰峰值一半的2个电极位置。由于多通道电极呈现阵列式均匀分布，垂直于肌肉纤维方向上的电极上采集到的sEMG信号可以得到。在选取垂直于肌肉纤维方向上的电极时，尽可能选择肌肉运动单元终板区所对应的一排电极，这些电极上波形显著，有利于峰峰值提取。

步骤5)利用人体四肢的几何特性，将四肢看成圆柱体，计算最大峰值电极到最大峰峰值一半电极的弦长，然后根据以下公式计算运动单元深度：

其中均为常数，为处的波形最大峰峰值,为运动单元深度。将提取到的所有运动单元输入上述公式，拟合得到常数.对弦长来说，采用线性拟合；对来说，采用非线性拟合。由于运动单元数未知，采用拟合的方法比较合适。

步骤6）得到常数后，由上述公式计算每个运动单元的深度.

采用上述方法估计肌肉运动单元深度，估计准确快捷。首先采用独立发放时刻的平均值大大提高了波形的准确性，为后续波形峰峰值的提取奠定基础。接着弦长的计算也十分简便，完全利用几何知识即可实现。然后采用弦长的线性关系以及峰峰值的幂函数关系，为估计肌肉运动单元深度提供了依据。在确定常数的过程中，由于已知量个数不定，很可能出现方程个数与未知量个数不匹配，采用拟合的方法十分有利于提高常数的合理性，有效避免了参数计算的不稳定性，提升了结果的健壮性。本发明提出的方法简化了计算，提高了运算速度，而且实现简单，十分适合临床的肌肉运动单元深度快速估计。

附图说明

图1为本发明电极阵列排列图(8*8)。

图2为本发明的弦长示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地实现。

具体的实施步骤如下：

步骤1）将多通道电极沿肌肉纤维方向放置，如图1所示，为一片8*8表面电极阵列，图中编号为表面电极编号，各个电极上采集到的信号为.在放置电极时，尽可能的将电极与肌肉纤维平行，这样方便在后续步骤中找到垂直于肌肉纤维的一排电极。将对多通道sEMG信号进行预处理，具体步骤如下：将多通道sEMG信号进行带通滤波和带阻滤波，消除干扰，带通滤波器用来保留5Hz--500Hz频段信号，然后采用陷波滤波器，滤除50Hz工频干扰。带通滤波器和带阻滤波采用巴特沃斯数字滤波器，设置参数包括阶数、3dB截止频率、滤波器的通带、阻带截止频率等。

步骤2）采用梯度式卷积核补偿(GCKC)方法提取肌肉运动单元发放时刻，找出每个运动单元的独立发放时刻。独立发放时刻的提取方法是：根据当前运动单元与其它所有运动单元发放时刻比较，提取只有当前运动单元独有的发放时刻.

步骤3)根据每个运动单元独立发放时刻，提取其波形，在每个通道上求其平均波形。将当前运动单元独有的发放时刻所对应的原始波sEMG信号，提取一定长度的原始波形，得到段波形，将上述段波形叠加平均，即得到当前运动单元发放波形.重复上述方法，个通道sEMG可以得到个发放波形.采用独立发放时刻的平均值大大提高了波形的准确性，为后续波形峰峰值的提取奠定基础。

步骤4)找出在垂直于肌肉纤维方向上的个电极所获得波形的峰峰值，获得处最大峰峰值一半的2个电极位置。由于多通道电极呈现阵列式均匀分布，垂直于肌肉纤维方向上的电极上采集到的sEMG信号可以得到。在选取垂直于肌肉纤维方向上的电极时，尽可能选择肌肉运动单元终板区所对应的一排电极，这些电极上波形显著，有利于峰峰值提取。

步骤5)利用人体四肢的几何特性，将四肢看成圆柱体，如图2所示，圆柱体周长，弧长为，其所对角度为，计算最大峰值电极到最大峰峰值一半电极的弦长，则

然后根据以下公式计算运动单元深度：

其中均为常数，为处的波形最大峰峰值,为运动单元深度。将提取到的所有运动单元输入上述公式，拟合得到常数.对弦长来说，采用线性拟合；对来说，采用非线性拟合。由于运动单元数未知，采用拟合的方法可行。由于已知量个数不定，很可能出现方程个数与未知量个数不匹配，采用拟合的方法十分有利于提高常数的合理性，

步骤6）得到常数后，由上述公式计算每个运动单元的深度.

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。