行走模式对人体下肢三维步态、肌电信号的影响*

梁安迪， 强家豪， 马 强， 纽晓丹， 张 越， 池爱平

(陕西师范大学体育学院， 西安 710119)

步行是人类活动的基本方式，任何神经、肌肉及关节疾患均可导致步行功能障碍。步态分析可对人体行走方式进行客观记录并对步行功能进行系统评价。运动跑台可以提供稳定、便利的运动训练试验研究模型。人体在跑台上的运动特征与地面上的运动特征有一定的差异，不同的跑台运动模式也具有不同的运动特征与训练效果[1]。本研究采用两种类型的跑台，一种为主动发力式跑台，如Greenjog履带式跑台，人体在跑台上行走或奔跑时，可利用自身的重力作用启动、加速和减速，速度自由掌控；另一种为被动发力式跑台，如h/p/cosmos跑台，可按照设定速度在外部电力驱动下自动运行，人失去了控制身体速度的自由，处于被动运动状态[2]。主动式与被动式的运动状态导致人体产生不同的运动轨迹和肌肉电信号。

三维运动捕捉分析系统是非常准确的光学动作捕捉系统，它采用红外光学设计原理建立以矢状轴、冠状轴和垂直轴构成的三维模型，实时采集和记录人体的三维步态，对时间-距离参数、运动学参数等步态指标进行定量分析，广泛应用于高频率、高精度运动的动作捕捉分析中[3]。表面肌电图(surface electromyography，sEMG)是通过神经肌肉系统活动时产生的一系列生物电变化经被检测肌肉皮肤表面电极引导、放大、显示和记录所获得的一维电压时间序列信号[4]，适用于对人体局部肌肉和肢体的功能评价[5]。已有研究利用sEMG技术对人体的运动动作特征及运动轨迹进行大量研究并取得系列成果[6,7]。

不同的行走方式对于普通人群的体育锻炼具有不同效果[8-10]，运动强度、运动姿势与肌肉收缩方式的改变均可显示出不同特征，研究者们致力于行走锻炼对某些疾病的预防与治疗以及残疾人的康复[11-13]。然而，利用三维运动捕捉分析系统结合sEMG技术对人体行走步态进行分析的研究却鲜有报道。本研究选取12名在校大学生建立主动式和被动式两种行走模型，在控制运动强度和环境因素的基础上通过三维步态分析系统和sEMG检测不同速度下人体运动的时空参数、下肢关节活动范围、动作轨迹和积分肌电值等指标，旨在阐明两种步行方式下人体步态与肌肉发力特征，在为提升普通人群锻炼效果的同时对步行功能障碍、肢体残疾等患者的步态矫正、治疗与康复提供科学方法，进而在全民健身与运动医学中发挥积极作用。

1 对象与方法

1.1 研究对象

本研究选取12名身体健康在校男大学生，受试者近半年内双侧下肢无运动系统损伤的临床病史(如半月板撕裂、交叉韧带撕裂、股骨头病变、膝关节滑膜炎等)，且近期没有在跑台上训练的经历。受试者基本情况如下：年龄为(20.86±1.35)岁，身高为(179.57±6.58)cm，体重为(68.57±11.10)kg，均为自愿参与研究。

1.2 运动学指标测定

测试前，将16个反光标记球(Marker)粘贴于受试者的下肢骨性标志点(双侧髂前上棘、髂后上棘、膝关节转动轴轴心、髂前上棘—膝关节转动轴轴心中点、外踝、膝关节转动轴轴心—外踝中点、跟结节和1、2趾骨中点上1cm处)。

1.3 肌电信号测定

本试验对受试者优势侧下肢股直肌、股外侧肌、股内侧肌、股二头肌、胫骨前肌和腓肠肌6块肌肉进行肌电测试。将电极片沿肌纤维走向成对粘贴到对应肌肉的肌腹中心，电极片与皮肤接触电阻小于5 kΩ[3]。

1.4 试验仪器设备

主动式行走模型选用履带式自发力跑台(Greenjog；HR510；北京瑞龙北方体育用品有限公司)；被动式行走模型选用电动跑台(h/p/cosmos；pulsar 4.0；h/p/cosmos，Germany)。

运动学指标采用三维运动捕捉分析系统(Vicon；Vicon MX；Oxford Metrics Limited，UK)以100帧/s的拍摄速度获取在跑台行走过程中的运动轨迹，运动学数据通过Vicon Nexus软件处理分析；肌电信号指标采用表面肌电测试仪(Noraxon；Desktop DTS；Noraxon，US)获取行走过程中下肢主要肌肉的积分肌电值，肌电数据通过EMG Server肌电采集分析软件完成处理、计算等。

1.5 步行模型建立

试验开始前，受试者换上提前准备的紧身上衣、泳裤和相同材质的白色运动鞋，建立人体下肢模型(Plug-in lower body)。预试验后，受试者首先在Greenjog履带式跑台上以正常步行方式进行三种速度的一次性步行测试，速度控制的范围为慢速(2 km/h)、常速(4 km/h)、和快速(6 km/h)，每种速度的测试时间均为3 min，前1 min用以受试者适应跑台速度、跑带材质、行走方式等，后2 min进行数据采集。休息5 min后，受试者以相同方式在h/p/cosmos跑台上进行测试。运动学数据与肌电数据同步采集。

1.6 测试指标

时间-距离参数：(1)步态周期(s)：在行走过程中，同一只脚从脚跟离地跨出，到再次脚跟着地的行进过程；(2)步频(步/min)：即脚步的频率，行走时两腿在单位时间内交替的次数；(3)支撑期(s)：从一侧脚跟着地，到该侧脚尖离地的行进过程；(4)支撑期占比(%)：支撑期占步态周期的时间占比，约为60%；(5)摆动期(s)：从一侧脚尖离地，到该侧脚跟着地的行进过程；(6)摆动期占比(%)：摆动期占步态周期的时间占比，约为40%。

运动学参数：(1)步态周期内膝关节活动范围(°)：行走时膝关节从屈到伸之间的夹角；(2)步态周期内踝关节活动范围(°)：行走时踝关节从背伸到跖屈之间的夹角。

肌电参数：积分肌电值(nV*s)：是肌电信号经整流滤波求单位时间内曲线下面积的总和，可反映肌电信号随时间进行的强弱变化, 反映肌肉中运动单位募集数量和同步化程度[14]，其定义为[15]：

其中，x(a)，(a=0，1，2，…，N-1) 为一长度为N的时间序列。

1.7 统计学处理

2 结果

2.1 主被动行走时步态周期与步频段比较

表1结果显示，在递增负荷步行运动中，受试者主被动行走时均表现出步态周期时间缩短、步频增加的趋势。但经配对t检验比较后，P值均大于0.05，并未发现显著性差异。

Tab. 1 Comparison of gait cycle and pace in active and passive walking at different speeds n=12)

2.2 主被动行走时下肢支撑相与摆动相变化比较

表2结果显示，在递增负荷步行运动中，受试者主被动行走时均表现出支撑相时间缩短、占比减少，摆动相时间缩短、占比增多的趋势。当在2 km/h的行走速度下，被动式行走支撑相占比显著高于主动式行走(P<0.05)，摆动相占比显著低于主动式行走(P<0.05)。

Tab. 2 Comparison of the change of supporting phase and swing phase of lower limbs at different walking speeds n=12)

2.3 主被动行走时下肢关节角度比较

表3结果显示，在递增负荷步行运动中，受试者主被动行走时膝、踝关节角度的活动范围均逐渐升高。被动式行走时下肢各环节的运动幅度较主动式行走更趋于一致。其中，当在2 km/h和4 km/h的行走速度下，被动式行走膝关节角度变化显著低于主动式行走(P<0.05)；而在6 km/h的行走速度下，被动式行走膝关节和踝关节角度变化均显著低于主动式行走(P<0.01、P<0.05)。

Tab. 3 Changes in knee/ankle joint angles during walking at different speeds n=12)

2.4 主被动行走时下肢主要肌群积分肌电值比较

表4结果显示，在递增负荷步行运动中，受试者主被动行走时下肢各块肌肉的积分肌电值均逐步增大。其中，当在4 km/h和6 km/h的行走速度下，被动式行走股二头肌积分肌电值显著低于主动式行走(P<0.05)；而随着步行速度的提高，被动式行走胫骨前肌积分肌电值显著高于主动式行走(P<0.05)。说明在行走过程中，下肢肌肉的积分肌电值与行走模式以及环节的运动幅度等因素有关, 总是会以能量消耗最小为原则并进行合理配合来完成运动过程。

Tab. 4 Comparison of lower limb muscles integral EMG values at different walking speeds n=12)

3 讨论

个人运动经历、下肢健康状况、年龄等因素可以直接影响跑台各项指标。因此，在研究不同跑台上的步态差异时，受试者应处于同一水平。Nymark等人[16]研究表明人们被动式行走与主动式行走相比，均表现出步长减少、步频增加的趋势，同时被动式行走具有更长的支撑期和较短的摆动期，这在一定程度上支持了上述结果。而被动式行走支撑相占比显著高于主动式行走，摆动相占比显著低于主动式行走的原因可能是由于h/p/cosmos跑台是在外部电力驱动跑带，人们被动行走时，为了获得更好的平衡而产生一种自我保护机制，以防止摔倒。

张美珍等人[9]对12名成年男子进行研究发现，慢速时人们被动式行走较主动式行走膝关节活动范围大，常速时被动式行走较主动式行走膝关节活动范围小，快速时结果相同但并不显著。这与本文研究结果不同，推测原因可能是由于Greenjog跑台存在约30°左右的坡度，以供人们主动行走时依靠坡度差蹬动跑台。若脚蹬的越接近坡顶，步频越高，步行的速度越快，则膝关节活动范围越大。而与上述结果产生差异的原因可能与试验设备、分析方法、模型设计等因素不同有关。Chambon等人[17]通过对12名成年人被动式行走与主动式行走时矢状脚底—地面角度比较发现，与主动式行走相比，被动式行走时脚底与地面角度大大降低(即倾斜度更小)。这与本文研究结果相一致，推测原因与上述相同。

sEMG可以在无创条件下较为方便的检测神经肌肉的活动情况，从而间接反映出某一技术动作中运动单位的动员和收缩情况，其是反映肌肉训练状态和分析技术动作的重要指标[18]。Nymark等人[16]的研究结果表明，慢速跑步时, 受试者在跑台上表现出胫骨前肌和腓肠肌肌电信号减小, 而其他肌肉增加的趋势。但目前还未发现有人用肌电分析的方法比较主被动行走时的肌电活动状况，从而说明它们之间的关系[19]。本研究结果显示主被动行走时除股二头肌、胫骨前肌积分肌电值差异较明显外，其余肌肉肌电信号差别不大。推测原因可能是在Greenjog跑台上行走时，由于坡度原因导致膝关节活动范围增大，而股二头肌在人们行走过程中主要作用是屈膝[9,10]。因此，在4 km/h和6 km/h的行走速度下，被动式行走股二头肌的积分肌电值显著低于主动式行走。在2 km/h的行走速度下，被动式行走股二头肌的积分肌电值高于主动式行走，但结果不具有显著性差异，表明速度可能会影响对肌电参数的比较。而主被动行走时胫骨前肌产生显著差异的原因可能是由于胫骨前肌在人们行走过程中的主要作用是使踝关节背伸[20]，因而在Greenjog跑台上行走的摆动期由于坡度原因受试者脚比在h/p/cosmos跑台更先接触跑步带，所以在h/p/cosmos跑台行走时的胫骨前肌作用时间更长。因此，被动式行走胫骨前肌的积分肌电值显著高于主动式行走。

综上所述，不同的步行方式、肌肉类型以及主要肌群的激活特征等均可对主动肌和对抗肌的协同对抗作用产生影响。本试验结果表明，随着步行速度的增加，人体主动行走时的膝关节活动范围更加充分，对主动肌的锻炼作用更加明显。因此，在实际的运动训练过程中，应结合个人实际情况进行运动训练。对于以提高肌肉关节灵活性和锻炼效果为目的的人群而言，建议以主动运动为主导；而对于关节、肌肉活动受限的人群而言，应在保护措施下以低速被动运动为练习重点。此外，为使得试验测试和肌肉训练更好地服务于全民健身中，应根据研究对象和目的制订有效的试验方案；若步行运动涉及临床诊断、康复保健以及相关医学领域等方面，可根据不同目的，适当调整人体的步行速度以及步行姿势，从而为人体进行运动训练实践提供科学的指导方法，以达到令人满意的运动效果。