检索结果-内蒙古大学图书馆

该文应用运动电位数目估测(MUNE)技术中的统计学方法分别对32例肌萎缩侧索硬化症(ALS)患者、16例多发性肌炎(PM)患者与52例健康人进行了运动单位(MU)数目的测定,结果分别为:105±15、220±42(x±SD)和229±42,经统计学处理,ALS组MU数目明显少于健康对照组和PM组(P<0.05),PM组与正常对照组无明显差异(P>0.05).另外在ALS组中,MU数目的多少与患者临床症状的严重程度相平行.表明MUNE技术作为一项新的无创、无痛、直接和客观的神经电生理方法,可用于神经原性疾病尤其是前角细胞病变的临床诊断,并在助于同肌原性疾病的鉴别诊断.

关键词：运动单位电位数目估测

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基于表面肌电的运动单位活动特性分析及应用

基于表面肌电的运动单位活动特性分析及应用

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作者：唐晓中国科学技术大学

学位级别：博士

肌电信号(electromyogram,EMG)是伴随肌肉收缩产生的电生理信号,反映了神经肌肉系统中有关肌肉活动和神经驱动的信息,常用于运动健康评价,也可以用于运动意图分析。其中,神经肌肉系统最基本的组成单位是运动单位(motor unit,MU),其主要... 详细信息

肌电信号(electromyogram,EMG)是伴随肌肉收缩产生的电生理信号,反映了神经肌肉系统中有关肌肉活动和神经驱动的信息,常用于运动健康评价,也可以用于运动意图分析。其中,神经肌肉系统最基本的组成单位是运动单位(motor unit,MU),其主要结构包含一个α运动神经元及其支配的若干肌纤维。肌电信号的实质是一系列运动单位活动产生的电位在检测电极处按时间和空间叠加的结果,运动单位的活动特性即MU结构、募集和发放特性决定了肌电信号的性质。因此,MU活动特性分析既是神经控制信息准确解码的前提,也是精准的运动健康评价和自然高效运动意图理解的基础。肌电采集技术中,表面肌电(surface EMG,sEMG)经表面电极于皮肤表层采集而来,具备无创、安全、易采集及反映肌肉全局活动的优点,成为了神经控制信息解码的常用技术。然而,sEMG受噪声严重干扰且MU动作电位高度混叠,该技术对MU活动特性的辨识度下降,尤其对单个MU活动信息的选择性有限,从而导致了对其承载的神经控制信息难以被精准解析。因此,如何从sEMG信号中提取MU层面活动特性相关信息成为sEMG推广应用的重要挑战和关键难题。本文致力于发展以无创测量的表面肌电准确分析MU活动特性的技术,提出了一系列方法,一方面用于复杂神经肌肉病变中MU病变的无创评估和诊断,为临床提供可用于个体诊断的定量评估算法和疾病病理探索手段;另一方面用于准确解读肌电分解后得到的单个MU活动信息并实现精确的肌力估计,有助于实现肌电连续比例控制形成自然高效的人机接口技术。本文的主要工作及创新点总结概括如下:(1)提出了多种基于sEMG的MU层面复杂神经肌肉病变定量评估方法。所提方法共有三种,包括聚类索引(clustering index,CI)、样本熵(sampleentropy,SampEn)、基于递归定量分析(recurrence quantification analysis,RQA)中的确定性百分比(percentage of determination,DET%)和中值频率(median frequenc,MDF)的DET%-MDF方法,并用于脑卒中后偏瘫肌肉内复杂神经肌肉病变的定量评估和诊断。通过脑卒中患者和健康受试者的sEMG信号采集与分析,三种方法中提出的指标均观察到了相较健康受试者异常的多种参数分布模式,并提供了个体水平上的定量评估结果,反映了 MU群体活动特性的异常信息。该工作为临床神经肌肉病变无创诊断提供了 MU活动特性异常程度的定量评估方法,为探索MU病变在个体间、进程中各异的病理机制提供了新颖的工具。(2)针对sEMG指标对具体MU病变因素的诊断效力和敏感性未明这一研究现状,在已有sEMG仿真模型的基础上,通过模型修正或附加模型实现了耦合MU病变的神经肌肉病变仿真模型,检验CI、SampEn指标和DET%-MDF联合指标在具体MU病变下的诊断结论和敏感性。研究结果发现,三种指标对所研究的多种MU病变呈现出了不同的异常分布模式,且对不同MU病变的敏感性具有较大的差异;这种诊断结论和敏感性所呈现出的差异可在sEMG临床诊断中形成信息互补,提升对MU病变的区分能力。该研究通过模型正向仿真明晰了sEMG指标的诊断原理,验证了 sEMG对神经肌肉病变尤其是MU层面病变的诊断效力和敏感性,为sEMG在临床疾病诊断中提供指标结果解读信息。(3)提出了克服现有肌电分解应用瓶颈的微观神经驱动信息解码方法,并在此基础上提出了融合生理学模型和机器学习方法的肌力估计框架。具体地,针对MU跨活动段难追踪的问题提出了基于MU聚类和分类的非严格追踪方法,该方法以MU的动作电位(motorunitactionpotential,MUAP)波形一致性为衡量标准,将具有不同MUAP波形空间分布的MU归类至预先定义的类别中。进一步地,计算每个活动段的MU类别分布模式,通过分布模式量化和支持向量机(support vector machine,SVM)对力度水平进行了识别,获取了力度增益因子,在一定程度上降低了由不完全分解导致的部分神经驱动信息丢失带来的负面影响。以上方法实现了微观神经驱动信息的有效解读,为进一步解码出肌力信息,采用了颤搐力模型完成了将MU活动特性转换为肌力贡献的过程,并根据前述MU类别对颤搐力序列进行重组和排列。通过设计特定结构的深度网络完成了对每个类别MU空间信息的提取和对MU类别信息的融合,并融入长短时记忆网络提取时序关联信息进行归一化力曲线的估计。所提方法实现了高精度的肌力估计,并为肌电分解后MU活动信息的解码提供了克服MU跨活动段难追踪和由不完全分解引起的部分神经驱动信息丢失等问题的可行解决方案,为更高级人机接口的建立提供了有潜力的解决思路和可靠算法。

关键词：表面肌电信号运动单位定量诊断模型分析肌电分解神经驱动信息解码

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一种研究肌肉性质的方法——三极性套形神经电极顺序募集运动单位

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国外医学（生物医学工程分册） 1989年第4期12卷 231-236页

作者： Baratta R 周炳和

引言神经电刺激是实验动物骨髂肌收缩性质活体研究的有用工具。但是,目前的刺激技术不能产生与各种肌肉已知的募集性质相同的收缩。一种常用的技术,是对神经施加阈上*幅值的矩形脉冲,其频率可变。这样做实际上使所有的运动单位同时兴奋... 详细信息

引言神经电刺激是实验动物骨髂肌收缩性质活体研究的有用工具。但是,目前的刺激技术不能产生与各种肌肉已知的募集性质相同的收缩。一种常用的技术,是对神经施加阈上*幅值的矩形脉冲,其频率可变。这样做实际上使所有的运动单位同时兴奋,这与“大小原理”模式有非常明显的偏离。“大小原理”是指运动单位根据其大小募集,小的运动单位先募集,然后是较大的运动单位。刺激脉冲幅度从阁下**到阈上增加,以获得较为合理的刺激条件,但也有缺点,因为较大的轴突具有较低的兴奋阈值,总是以“反序募集”的方式首先兴奋。

关键词：电极神经运动单位肌肉性质

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基于运动单位的肌电模式识别方法研究

基于运动单位的肌电模式识别方法研究

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作者：赵永乐中国科学技术大学

学位级别：硕士

表面肌电(surface Electromyography,sEMG)是一种伴随着肌肉收缩产生的电生理信号,其本质是由一系列运动单位(Motor Unit,MU)产生的电位经过脂肪和皮肤等组织的滤波作用和各种噪声的干扰下在表面电极处时空叠加所形成的电信号。通过肌... 详细信息

表面肌电(surface Electromyography,sEMG)是一种伴随着肌肉收缩产生的电生理信号,其本质是由一系列运动单位(Motor Unit,MU)产生的电位经过脂肪和皮肤等组织的滤波作用和各种噪声的干扰下在表面电极处时空叠加所形成的电信号。通过肌电模式识别技术,可以从sEMG中解析出多个自由度运动的模式和意图。多年来,科研人员对基于sEMG宏观特征的肌电模式识别方法已经开展了广泛的研究。肌电分解技术的进步使得从sEMG信号中分解出MU发放序列和相应动作电位波形信息成为可能,促进人们对肌电模式识别技术的研究深入到微观的MU层面。MU是神经肌肉系统中的基本功能单位,其活动信息直接反映了来自中枢神经系统的微观神经驱动信息。不同运动模式是神经指令驱动肌肉中的一组MU进行协同的方式来完成的,通过解码一组激活的MU活动信息是实现自然鲁棒的肌电控制的发展方向。针对目前基于MU的肌电模式识别研究尚不充分的问题,论文以手指运动模式识别为目标,提出了一种基于MU协同的肌电模式识别方法。在此基础上,通过实施在线表面肌电分解算法,将所提方法进行在线运行优化和验证,促进从微观MU层面发展神经驱动信息解码技术在肌电控制系统中的应用。研究的主要内容和成果如下:(1)基于运动单位协同的肌电模式识别方法研究。本研究以控制手指伸展的指伸肌群为目标肌肉,利用一个16×8电极阵列采集10名受试者执行10种不同的手指运动任务的高密度sEMG信号。首先应用表面肌电分解算法对采集的sEMG信号进行分解,从而获得MU发放序列及其相应动作电位波形信息。然后利用卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)对MU在所有通道上的波形信息进行挖掘以更好地对MU进行识别。在此基础上,依据多个MU协同激活参与到特定运动模式且同一MU活动可能在不同运动模式共享的生理规律,论文设计了一种新颖的模糊加权决策策略。该策略融合了 MU的数量、类型和发放特性信息,综合衡量了单个MU对每个运动模式的贡献度,实现了从一组MU决策中给出最终的运动模式决策,解决了微观的MU活动和宏观运动模式关联分析的难题。所提的基于MU协同的肌电模式识别方法取得了 100%的准确率,与其他传统的基于MU的方法和基于sEMG宏观特征的方法相比,呈现出显著的性能优势,实验结果也验证了所提方法的有效性。(2)基于运动单位协同的肌电模式识别方法在线运行优化和验证。由于目前基于MU的肌电模式识别方法都依赖于离线的肌电分解算法,这极大地限制了 MU在肌电控制系统中的实际应用。针对此问题,本研究利用在线表面肌电分解算法获得MU活动信息。具体地,首先利用离线分解算法对历史数据预训练得到相应解混矩阵;然后将其直接应用于接下来在线获取的数据中提取MU活动信息从而省去大量求解解混矩阵的时间;接着利用一些参数对得到的MU发放序列进行约束,判断MU发放序列的可靠性;最后将分解得到的MU活动信息应用于所提的肌电模式识别方法中。本研究特别探究了不同窗长条件下的在线表面肌电分解算法性能及其对MU识别和手指运动模式识别性能的影响。本研究验证了在线分解算法用于MU识别和肌电模式识别的可行性,为将来实际的肌电控制系统设计与实现提供了指导。综上所述,论文提出了一种新颖的基于MU协同的肌电模式识别方法,并将所提方法进行在线运行优化,为从微观MU活动信息的角度解析运动意图提供了一种新的工具,促进了 MU在实际肌电控制中的应用,该研究在假肢控制和康复医疗等领域具有潜在的应用价值。

关键词：表面肌电表面肌电分解运动单位模式识别卷积神经网络

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假肢手仿生控制中运动单位的建模研究

假肢手仿生控制中运动单位的建模研究

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作者：刘嘉玥上海交通大学

学位级别：硕士

本课题针对假肢手仿生控制中运动单位的建模相关问题进行研究,主要探讨如何通过模型化仿生提升假肢手的运动表现。针对控制策略方面的仿生,首先基于“神经拟态模型”建立了单关节脊髓反射的慢速仿真平台,模拟肌肉牵拉的单关节虚拟手指,... 详细信息

本课题针对假肢手仿生控制中运动单位的建模相关问题进行研究,主要探讨如何通过模型化仿生提升假肢手的运动表现。针对控制策略方面的仿生,首先基于“神经拟态模型”建立了单关节脊髓反射的慢速仿真平台,模拟肌肉牵拉的单关节虚拟手指,以虚拟手指的运动映射假肢手的开合,复现真人在环假肢手控制系统的实验环境,同时观测更多微观信息。此外,本研究尝试从运动单位分化特性、肌肉内嵌力学特性、Lce的计算三方面进行优化,探讨是否能够影响虚拟手指的运动表现。牵张实验结果表明,极端的肌纤维分化会对虚拟手指的稳定性和抗干扰线产生负面影响;改进肌肉张力-长度特性后关节位移恢复时间、方差表现有明显提升,且改进后能在一定程度上修正极端分布带来的位置飘移。基于慢速仿真标定实验推导出较精确的Lce计算公式,降低了反馈调节误差,并将其应用于假肢手硬件控制系统,文章中展示了力条按压实验的应用结果。针对运动单位中力执行单元模块仿生,本课题从科学和工程实现角度出发,提出用直线电机代替现有的力矩电机。首先利用带力反馈的直线电机搭建了力跟随器,但由于其与肌梭的反馈调节机制存在冲突,遂提出直线电机加弹簧的位置控制方案。通过刚度实验明确了其在一定力输出范围内实时控制的可行性及在建立小刚度输出方面的优越性:能够建立的刚度下限为17.69N/m,相较于原力矩电机,更加能够覆盖真实人手的刚度下限23N/m;但在建立大刚度方面仍存在不足,需要进行更多探索与试验。

关键词：假肢手运动控制模型化仿生运动单位

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良性前列腺增生症患者尿道外括约肌运动单位动作电位正常值检测及临床应用

良性前列腺增生症患者尿道外括约肌运动单位动作电位正常值检测及...

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作者：刘光源四川大学

学位级别：硕士

目的：运用标准的尿道外括约肌(external urethral sphincter EUS)肌电图测定方法，测定良性前列腺增生症(benign prostatic hyperplasia BPH)患者尿道外括约肌运动单位动作电位(motor unit action potentialMUAP)，记录各项参数并对其... 详细信息

目的：运用标准的尿道外括约肌(external urethral sphincter EUS)肌电图测定方法，测定良性前列腺增生症(benign prostatic hyperplasia BPH)患者尿道外括约肌运动单位动作电位(motor unit action potentialMUAP)，记录各项参数并对其进行研究分析，统计出相应参数的参考值；为临床上早期发现“高危”BPH患者尿道外括约肌异常，降低“高危”BPH患者术后尿失禁发生率提供一定的评估依据，从而为临床治疗做出更为正确的指导。材料与方法：采用Medtronic公司的Duet Multip尿动力检查仪，用同心圆针电极经会阴穿刺至尿道外括约肌，收集尿道外括约肌肌电信号，通过对BPH患者尿道外括约肌运动单位动作电位的测定，大样本收集MUAP，所得数据经SPSS13分析和处理。结果：本研究可顺利获得尿道外括约肌MUAP波形，其曲线光滑完整，形状相似，大多为2相或3相波，除此之外，标准尿道外括约肌MUAP波形还具备：(1)基线稳定，(2)波形起点止点能清晰界定，分别用Time1、Time2 (T1、T2)标示。本研究测定良性前列腺增生症患者80例，年龄在47—89岁之间，平均年龄69岁。对每个病人收集符合标准的电位5—10个，记录每个电位的时限和波幅，经统计分析得出，BPH患者尿道外括约肌MUAP的正常参考值为3．46-11．26ms之间，平均为7．36ms，波幅变化范围在55—607μV之间，平均为237μV。结论：运用Duet Multip尿动力检查仪的神经泌尿组件可以获得准确稳定的尿道外括约肌运动单位动作电位的波形及其各项参数，其中时限较为稳定，是观察的重要指标，波幅则变化较大。本研究得出BPH患者的MUAP正常参考值，可以用来评估预测相关“高危”BPH患者的尿道外括约肌可能存在的神经肌肉病变，对避免及分析术后尿失禁的原因具有一定的临床运用价值。

关键词：尿道外括约肌同心圆针电极肌电图前列腺增生症运动单位动作电位

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运动单位数目估计:方法学及临床应用

引用

卒中与神经疾病 1998年第4期5卷 237-240页

作者：王莲卢祖能湖北医科大学附属第一医院神经科 430060

1 前言一个前角运动神经细胞的轴突和它支配的所有肌纤维合在一起称为一个运动单位(motor unit,MU)。运动神经元的单次发放冲动可引起其轴突所支配的全部肌纤维的同步收缩。

关键词：运动单位数目估计方法学肌纤维运动神经元

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运动单位数目测定的影响因素

引用

卒中与神经疾病 2000年第3期7卷 163-166页

作者：卢祖能曾庆杏王莲王镇涛湖北医科大学附属第一医院神经科武汉430060

目的 :探讨运动单位数目测定 ( MUNE)的影响因素。方法 :应用 Nicolet的 Viking IV型肌电图仪中的“统计学方法 "对 85例健康人的趾短伸肌、鱼际肌和小鱼际肌进行测定。记录和刺激电极均为表面电极。结果 :结果显示 ,60岁时 ,MU数... 详细信息

目的 :探讨运动单位数目测定 ( MUNE)的影响因素。方法 :应用 Nicolet的 Viking IV型肌电图仪中的“统计学方法 "对 85例健康人的趾短伸肌、鱼际肌和小鱼际肌进行测定。记录和刺激电极均为表面电极。结果 :结果显示 ,<60岁时 ,运动单位 ( MU)数与年龄、性别和左右侧无关 ;>60岁时 ,MU数显著减少 ,且小鱼际肌 MU数目的减少程度显著小于鱼际肌和趾短伸肌 ,而后两者之间无显著差异。结论 :MUNE值受年龄、肌肉及所用方法的影响 ,因此建立实验室自己的正常数据必不可少。

关键词：运动单位数目测定运动单位神经肌内疾病

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