基于sEMG信号的肌肉疲劳分析

李梦楠 王妍

摘要 肌肉疲劳在康复医学领域具有广泛的应用。本文以康复训练系统为应用背景，研究基于s EMG信号的肌肉疲劳分析。通过对10名健康受试者的负载递增骑行实验，同步采集了不同肌肉的s EMG信号和通气阈，并分析了不同肌肉的肌电闽。同时分析了等长收缩和等张收缩对EMG_FT测定的影响。实验结果显示在递增负载骑行运动中，EMG_FT的出现要早于通气闽，但两者相差很小，验证了基于EMG_FT来分析肌肉疲劳是有效的。通过对比股外侧肌和竖脊肌的EMG_FT，结果显示基于EMG_FT的肌肉疲劳分析对同收缩方式的肌肉均具有效果。EMG_FT不受肌肉运动形式限制，在康复训练过程中能够用于防止过度训练引起的肌肉损伤，对于股骨干骨折患者康复训练过程中的疲劳监护具有重要的意义。

【关键词】sEMG 信号 肌电疲劳闽值 通气阈值 康复训练 肌肉疲劳

近年来，车祸发生率呈逐年递增趋势，造成骨折等外伤就医患者大幅增加。其中，股骨骨折是最常见的骨折之一。股骨是人体最长的管状骨，俗称大腿骨，用于支撑人体躯干及骨盆。对于骨折的治疗，一般采用加压钢板、微创锁定钢板、髓内针等手术治疗方式。临床上，以上方法均取得了良好的治疗效果。骨折治疗的后期康复周期相对较长，为了促进患者的快速康复，临床上，患者常采用负载递增的骑行运动进行康复锻炼。但由于股骨负重量大，且其周围的股四头肌是人体最有力的肌肉群，如果患者运动强度过大或者时间过长，会导致股四头肌肌肉力骤增、体积增大，从而压迫股骨及植入的钢板、钢钉。如果长时间过度训练，很可能导致植入的钢钉、钢板发生形变，甚至开裂，对患者造成二次伤害。同时，如果训练强度过小，又不会达到康复训练的效果。因此，合理的估计股四头肌的运动强度，为患者安排合理的运动量具有非常重要的意义。

肌肉疲劳是描述肌肉运动强度常用的指标之一。运动性肌肉疲劳是指运动引起肌肉产生最大收缩力量或者最大输出功率暂时性下降的生理现象。即当肌肉工作在疲劳状态时，运动强度最高。因此分析康复训练过程中肌肉的疲劳特征，对于骨折患者的康复非常重要。目前，广泛认同肌肉运动达到无氧闽值（Anaerobic Threshold，AT）时，肌肉进入疲劳状态。测量AT常用的方法有血乳酸阈值测量法、通气阈值（ Ventilator Threshold，VT）测量法和基于表面肌电（ Surface Electromyogram，sEMG）的测量法。其中，VT被认为是测定AT的“金标准”。但VT测量装置复杂、昂贵，且测试时需要佩戴呼吸面罩，测试者的舒适性较差。而sEMG具有无损伤性、及时性、多靶点测量等优点，在康复医学领域得到了广泛应用。

Matsumoto等[4]首次提出了应用sEMG判断肌肉负荷强度的方法，称为肌电疲劳阈（ EMGFT）。S.-k.Kang等[5]通过对69名普通男性大学生进行负载递增骑行实验，分析了股外侧肌的EMG_FT，并VT进行了相关性分析，结果显示EMG_FT与VT均与疲劳具有高度的相关性。DuffTM等[6]对8名男性大学生进行了不同梯度和转速组合的增量骑行运动实验，并对比了不同组合下被测者股外侧肌的EMG_FT。实验结果显示踩踏节奏和递增梯度对EMG_FT的估测没有影响。宋海燕等[7]分析了人体双肩背部负重行走时主肌肉群sEMG信号的平均功率频率。黄志强等[8]测定了青少年足球运动员股外侧肌的EMG_FT，并检验EMG_FT与VT及心率阈值（HRT）的相关性，结果显不EMG_FT与VT相关度较高。尽管目前针对肌肉疲劳进行了大量的研究，并取得了一定的研究成果，但大多数研究未关注VT与EMG_FT测量数据的同步性问题。此外，绝大多数研究重點关注等张收缩肌肉，而很少考虑等长收缩肌肉对EMG_FT测定的影响。

针对上述问题，本文对受试者进行肌电阈与通气阈同步联合的负载递增骑行实验，分别分析等长收缩和等张收缩对EMG_FT测定的影响。考虑骨折患者的安全性，本文选择健康人进行测试。本文旨在探讨EMG_FT无损伤测定AT的可行性及有效性，以期为股骨干骨折患者的康复训练提供理论依据和参考。

1 基于EMG_FT的肌肉疲劳分析方法

1.1 sEMG信号预处理

首先对采集的sEMG信号进行50HZ的陷波处理，滤除工频干扰。然后对其按照式（1）进行二阶差分滤波处理，提高sEMG的信噪比。图l为实验过程中一组数据滤波前后的对比。

1.2 EMGFT算法

得到滤波后的sEMG信号后，采用基于EMG_FT的方法来估计肌肉的疲劳。疲劳EMG_FT的算法流程如图2所示。

具体步骤如下：

（1）采用滤波处理的sEMG，采用5s的时间窗，2秒的移动窗，按照式（2）计算sEMG的均方根值。

（2）将所有均方根数据点分成A、B两部分。前15个RMS数据点作为A，剩余的RMS数据点为B。对A、B两部分数据分别进行一阶最小二乘拟合，得到两条直线，计算两条直线斜率乘积。

（3）将A部分的15个数据点与B部分的第一个数据点构成新A，剩余数据点为新的B，如果B中数据大于15，重复第2步，计算斜率乘积。

（4）如果B中数据小于15，计算所有斜率乘积的最大值，最大值所对应的两条直线的交点，即为EMG_FT。

2 实验仿真

2.1 实验对象

为了保证实验的可靠性，本实验选择10名男性志愿者参与本次实验，年龄（23.7土1.3）岁，身高（172.0土3.6） cm，体重（68.9土8.6）kg，体质指数BMI（23.4土2.7）。志愿者均身体健康，无肌肉损伤等疾病。所有志愿者对实验内容均完全知情且同意。受试者在实验前6个月内，每周锻炼不超过2次;实验前24小时内，未参加剧烈运动。正式实验前，由实验组织者告知受试者实验目的及步骤，并指导受试者学习使用Borg主观量表评价运动强度。

2.2 数据采集

受试者首先按照规定要求穿戴好呼吸检测设备和肌电电极，然后自行车上进行负载为20W，时长为2mm的热身骑行。热身结束后，受试者进行初始负载功率为20W，负载功率以20W/min递增的骑行运动，并同步记录受试者的气体数据和肌电数据。每一级负载中功率恒定不变。直到呼吸商（RER）稳定在1.1-1.2之间时，测试结束。每级负载运动中期，受试者在组织者的帮助下完成Borg量表的评分。

sEMG数据采用美国NORAXON公司生产的16通道无线遥测表面肌电仪记录，采样频率1500HZ。气体分析数据采用德国JAEGER公司生产的Oxycon Mobile遥测运动心肺功能仪记录，采样频率与受试者的呼吸频率一致。测试前刮除被测者股外侧肌、股直肌和竖脊肌周围体毛，用75%酒精擦拭皮肤，保证采集数据的精度。数据采集系统及电极粘贴位置如图3所示，电极延肌纤维走向贴于右腿外侧肌和股直肌靠下2/3处和竖脊肌的凸起处，电极间隔约2cm。实验过程中，有四人由于电极脱落为采集到数据，实际有六人采集到数据。

2.3 实验结果

利用上述EMG_FT计算方法分析受试者股外侧肌的疲劳时间，如图4所示为其中一名受试者股外侧肌的实验结果。由图可以看出，在5.42分钟时达到EMG_FT，认为股外侧肌进入疲劳阶段。

利用上述EMG_FT计算方法分析受试者股直肌的疲劳时间，如图5所示为其中一名受试者股直肌的实验结果。由图可以看出，在5 35分钟时股直肌达到EMG_FT，认为股直肌进入疲劳阶段。

同样，利用上述EMGFT计算方法分析受试者竖脊肌的疲劳时间，如图6所示为其中一名受试者竖脊肌的实现结果。由图6可以看出，在5.58分钟时达到EMG_FT，认为竖脊肌进入疲劳阶段。

3 实验结果分析

表l为受试者在同等负荷下，股外侧肌EMG_FT和呼吸进入通气阈值疲劳的时间对比。由表1可以看出，整体上股外侧肌EMG_FT达到疲劳的运动时间要小于通气阈值的运动时间。EMG_FT预测的肌肉疲劳时间与通气阈值预测的疲劳时间平均误差为0.166min。这表明受试者股外侧肌达到EMG_FT的运动时间与通气阈值的运动时间基本一致。

表2为受试者股直肌在同等负载下，EMGFr和呼吸进入通气阈值疲劳的时间对比。与股外侧肌类似，受试者股直肌达到EMG_FT疲劳的运动时间也小于通气阈的运动时间，两者的平均误差为0.23min，大于股外侧肌的疲劳阈值估计。这说明在等量负荷递增运动中，股外侧肌EMG_FT测定的无氧阈比股直肌的EMGFI测定的无氧阈更准确。

为了分析EMG_FT对不同收缩方式的肌肉的有效性，针对等长收缩的竖脊肌也进行了分析。表3为受试者竖脊肌在相同负载下的EMG_FT和呼吸进入通气阈值疲劳的时间对比。在等量负荷递增运动中，同一受试者，竖脊肌的sEMG特征与股外侧肌和股直肌的特征基本一致。受试者竖脊肌达到EMG_FT的运动时间与通气阈的运动时间平均误差为0.53min。该误差范围大于股外侧肌和股直肌的误差范围。这表明在等量负荷递增运动中，竖脊肌的EMG_FT测定的无氧阈的准确性较低。

4 结论

本研究通过对6名志愿者进行增量骑行运动试验，同步的采集他们的肌电数据与气体数据，计算不同肌肉的EMGFT，并与通气阈值相比较。发现，在递增负载骑行运动中，EMG_FT的出现均早于通气阈，但两者相差很小，验证了基于EMG_FT来分析肌肉疲劳的是有效的。为了进一步分析EMG_FT，对于不同收缩方式的肌肉进行了对比分析，实验结果显示该方法对于等长收缩和等张收缩肌肉具有效果。EMG_FT不受肌肉运动形式限制，应用范围较广，对于股骨干骨折患者康复训练过程中的疲劳监护具有重要的意义。

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