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人体肌肉活动的分析和測量人体肌肉活动的分析和测量一直是生物医学领域的热门研究方向。
通过对肌肉活动的测量和分析，我们可以更好地了解人体肌肉的运动机理，帮助人类改善工作姿势和运动技巧，预防和治疗运动障碍和损伤。
本文将重点介绍人体肌肉活动的测量方法和分析原理。
一、测量肌肉电信号随着现代生物医学技术的发展，现在常用的肌肉活动测量方法主要是测量肌电信号。
肌电信号是肌肉活动产生的电位变化，可以通过肌电图（EMG）来记录和分析肌肉活动。
肌电图主要分为表面EMG和插入EMG两种。
表面EMG是将电极粘在皮肤上，通过记录肌肉表面的电位变化来测量肌肉活动。
插入EMG是将电极插入肌肉内部，直接记录肌肉内部的电位变化。
肌电信号的分析可以获得肌肉收缩时的力量、时长、频率等参数，进而帮助我们更好地了解肌肉的运动机理和协同作用。
二、测量肌肉力量除了测量肌电信号，还可以通过力平台等工具来测量肌肉力量。
力平台可以记录身体在运动中产生的力量变化，如蹬车时脚底对踏板的压力变化。
通过测量力量变化，可以得到肌肉的力量、速度、功率等参数。
力平台测量肌肉力量的原理是基于牛顿定律，即力=质量×加速度。
我们可以通过置身于力平台上，把身体作为质量，对特定物体施加力或提供外力，来进行肌肉力量的测量和分析。
三、运动分析肌肉活动的测量和分析，最终还是为了更好地了解人体肌肉在运动中的行为和特征。
因此，运动分析也是肌肉活动测量的重要部分。
运动分析可以通过高速摄像系统、运动捕捉系统等技术来实现。
这些技术可以记录人体在运动中的姿势、角度、速度、力量等参数，从而帮助我们更好地了解人体肌肉在不同运动中的行为和特征。
四、总结人体肌肉活动的测量和分析，是生物医学领域的研究热点，对于改善人类工作和运动的姿势、预防和治疗运动障碍和损伤都有重要意义。
通过测量肌电信号、肌肉力量和运动分析等方法，可以更好地了解人体肌肉在运动中的行为特征，从而为人体运动学的研究和应用提供更准确的数据支持。
生物医学工程对肌肉活动进行分析与评价肌肉活动是人体运动的重要组成部分，对于人体的健康与功能起着至关重要的作用。
为了更好地理解和评价肌肉活动，生物医学工程发展出了多种分析和评价方法，包括肌肉电活动分析、肌肉生物力学评估、影像学技术等。
本文将重点介绍生物医学工程在肌肉活动分析和评价方面的应用与技术。
肌肉电活动分析是一种主要应用于评价肌肉活动的非侵入性方法。
肌电图（Electromyography，简称EMG）是通过记录肌肉表面电活动来评估肌肉收缩和松弛的过程。
生物医学工程专家利用EMG技术可以测量肌肉的电信号强度、频率和时域特征，进而分析肌肉活动的功能、运动模式和肌肉疲劳情况。
例如，在人体运动控制领域，通过分析EMG信号，可以了解肌肉收缩对运动方式的影响，对肌肉疲劳进行早期预警和康复评价等。
肌肉生物力学评估是另一种常用的生物医学工程方法，用于对肌肉活动进行定量分析。
通过使用力传感器、运动捕捉系统和力学模型等工具，可以测量肌肉的力量、速度、力线以及肌肉与关节角度之间的关系。
这些数据可以帮助理解肌肉对运动的动力学特征，为研究者和临床医生提供更多的信息来评估肌肉活动的效能和准确性。
肌肉生物力学评估还可应用于诸如康复治疗、运动损伤监测和姿势矫正的领域。
除了肌电图和生物力学评估，生物医学工程还利用影像学技术进行肌肉活动的分析和评价。
其中最常见的技术是磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）和超声成像（Ultrasonography）。
MRI技术可以提供高分辨率的肌肉结构图像，能够观察肌肉的体积、形态以及脂肪沉积等方面的信息。
超声成像则可以实时观察肌肉的收缩和松弛过程，并对肌肉的形变进行量化和分析。
这些影像学技术为肌肉活动的定性和定量分析提供了可靠的依据。
生物医学工程在肌肉活动分析和评价方面的研究还涉及到模型开发和仿真。
通过建立数学模型和生物力学模型，研究者可以模拟和分析肌肉活动的各种特征和机制。
表面肌电在体育中的实际运用表面肌电（Surface Electromyography，简称sEMG）是一种用于测量人体肌肉活动的技术。
它通过将电极粘贴到身体表面，记录肌肉收缩时产生的电信号，从而提供对肌肉活动的客观评估。
在体育运动领域，sEMG技术被广泛应用于许多方面，包括运动技能的评估、训练效果的监测和运动康复等。
首先，sEMG在运动技能评估中发挥重要作用。
通过监测肌肉活动，可以评估运动员的肌肉协调性、力量输出和动作质量等指标。
例如，在击剑运动中，sEMG可以用于评估运动员的手臂肌肉活动情况，从而判断其动作的准确性和力量输出。
运动技能评估可以帮助教练和运动员识别问题所在，进而制定针对性的训练计划。
其次，sEMG在训练效果监测方面也具有重要作用。
通过比较运动前后的肌肉活动情况，可以评估特定训练方法对肌肉的影响。
例如，在力量训练中，sEMG可以用于监测肌肉激活程度的变化，从而评估训练的效果。
通过及时监测和调整训练计划，运动员可以更有效地提高力量和耐力水平。
此外，sEMG还可在运动康复领域发挥作用。
运动损伤后，肌肉功能的恢复是康复过程中的重要目标之一。
sEMG可以用于监测康复后肌肉的激活情况，评估康复训练的效果。
通过监测肌肉活动的变化，康复专家可以制定个性化的康复方案，帮助受伤运动员尽快恢复肌肉功能。
在对表面肌电的实际运用中，我们需要注意以下几点。
首先，正确放置电极非常重要。
电极应放置在目标肌肉的肌腱或肌肉肥厚部位，以获取更准确的信号。
其次，需要针对具体运动或目标制定合理的参考标准。
不同运动的肌肉活动模式存在差异，因此需要建立相应的参考标准，以便对结果进行有效解读。
此外，sEMG数据的分析需要使用合适的数据处理方法，例如滤波和归一化，以提高数据的准确性和可靠性。
总结回顾地看，表面肌电在体育中的实际运用是非常有价值的。
它可以帮助评估运动技能、监测训练效果和指导康复训练。
通过运用sEMG技术，教练和运动员可以更全面地了解肌肉活动情况，优化训练方法，提高运动表现。
表面肌电标准化
表面肌电（Surface Electromyography，sEMG）是测量肌肉活动的一种方法。
标准化是指在进行sEMG测量时，遵循一定的标准和规范，以确保结果的可比性和可靠性。
以下是一些常见的表面肌电标准化步骤和原则：
1. 皮肤准备：在进行sEMG测量之前，需要准备被测肌肉区域的皮肤表面。
这包括清洁皮肤，去除皮肤上的油脂、污垢和死皮，并用酒精或其他适当的消毒剂消毒皮肤。
2. 传感器放置：选择合适的sEMG传感器，并按照特定的位置和方向放置在被测肌肉上。
具体位置和方向应根据国际标准或专业指南进行确定，如表面肌电国际学会（SENIAM）提供的推荐位置。
3. 强度标定：在进行正式测量之前，通常需要进行强度标定。
这包括记录一段基准信号，如最大主动收缩或静息状态下的肌电信号，以便后续数据分析时进行参考。
4. 数据采集：使用合适的设备和采样频率进行sEMG数据的获取。
常见的采样频率为1000Hz或更高，以确保对肌肉活动的准确捕捉和表示。
5. 数据分析：对采集到的sEMG数据进行预处理和分析。
这包括滤波、去除运动伪影、时域和频域分析等步骤，根据需要选择合适的分析方法。
需要注意的是，表面肌电标准化可能会因应用领域和研究目的而有所不同。
建议参考相关的学术文献、国际标准和专业指南，以确保在sEMG测量中遵循适当的标准化步骤和原则。
实验四肌电信号的肌肉疲劳估计肌肉在持续的收缩过程中,会逐渐进入疲劳状态,肌肉疲劳特性的研究在康复医学、运动医学领域具有重要作用。
肌电信号(electromyogram ,EMG) 是从人体骨骼肌表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号,它反映了神经、肌肉的功能状态,因此通过EMG研究肌肉疲劳是一个有效途径。
已有许多研究发现,在疲劳过程中EMG信号会出现幅度增长,功率谱朝低频方向移动等现象。
这些效应是由于神经传导速率的变化所引起的,会对肌电假肢的控制以及运动力量的估测等造成不利影响。
因此对肌肉疲劳的检测以及疲劳程度的度量显得非常必要。
本文通过实验采集到实验者的肌电信号，对其进行了预处理，并且定量分析估计了肌肉疲劳的过程。
1.EMG的采集本实验采用生理信号采集仪MP150采集肌电信号的。
表面电极使用一次性电极，型号为LT-301，材料为Ag/AgCl。
采样频率2KHz，放大倍数500倍。
实验者均采用坐姿，在上臂的肱三头肌，肘肌，肱二头肌，肱桡肌(肱二头肌、肱桡肌分别是屈肘动作的主动肌和协同肌；肱三头肌、肘肌分别是伸肘动作的主动肌和协同肌)上分别贴上表面电极。
肘部动作的起始位置设置在裤缝线处，手臂尽量与水平面垂直。
动作的终止位置大约在水平位置。
先屈肘后伸肘。
实验者不间断均匀重复举重为5.5kg的哑铃，感到疲劳时记录疲劳前举重次数，然后重复举重直到肌肉无力举起为止。
EMG是一种非常复杂的信号，信号本身非常微弱，稳定性较差，随机性很强。
因此信号检测时需要注意以下相关事项：①电极位置：电极所在位置应受其他肌肉串扰的影响最小。
检测电极应置于肌腹的中间，尽量离其他肌肉足够远；电极对的方向应与肌梭方向平行。
参考电极尽可能置于肌肉最少的地方。
②检测电极对的距离：检测电极间隔的距离越大，拾取的信号越广越深，信号的幅值也越大，因此为了保证测量的可比性，每次测量时电极间隔的距离应固定。
③皮肤阻抗：人体皮肤阻抗高达10~100 kΩ/cm2，变化范围很大。
表面肌电分析方法及在运动性肌肉疲劳评价中的应用作者：潘磊袁守龙来源：《科教导刊·电子版》2020年第05期摘要肌肉运动时会有微小的生物电变化，表面肌电图作为一种无创的检测方法来检测这种生物电变化，运动时肌电图的振幅、频率等指标均会产生相应的变化，而且这些变化与运动过程中肌肉疲劳度存在密切相关性。
随着肌肉疲劳的发生和发展，表面肌电信号的FFT曲线可以发生不同程度的左移现象，并且导致反映频谱曲线特征的MPF和MF产生相应的下降，时域指标随疲劳的出现而产生线性上升，由此sEMG可以对机体运动的疲劳阈值做出准确的检测，肌肉活动诱发肌肉疲劳过程中sEMG信号变化的生理学机制目前学认为与大脑皮层运动中枢的激活水平（Activation）、中枢驱动（Drive）、运动神经原的兴奋发放频率、同步化程度及肌细胞膜动作电位传导速度下降因素的共同作用有关。
关键词表面肌电运动性肌肉疲劳时域频域1运动性肌肉疲劳时sEMG的变化運动性肌肉疲劳是指由运动诱发的神经肌肉系统最大作功能力或者最大随意收缩能力暂时下降的现象，无论是动态还是静态运动，伴随着运动性疲劳的发生表面肌电图信号也会发生相应的改变，大多数研究结果表明从初始态到疲劳态，sEMG时域值在运动至疲劳过程中的总趋势是上升，频率下降，主要表现在iEMG和RMS增大，MPF和MF下降以及功率谱曲线左移。
有研究认为，随着肌肉疲劳的发生和发展，EMG 和RMS 呈线性增加，肌电图疲劳阈（Electromyographic fatigue threshold，EMGFT）是一种旨在检测和判断肌肉负荷强度阈值的实验方法，该方法是建立在不同负荷强度运动时iEMG与运动负荷持续时间（通常为60sec）呈直线性相关的实验事实基础上进行的，通过检测不同强度、维时60sec的运动中主要运动肌iEMG与持续时间关联直线的斜率值，建立负荷强度—斜率关系曲线来进行。
但EMGFT却明显大于临界功率值（169.5€？2.8W ），尽管其间也存在明显的统计关系（0.869）;然而，最近有人对EMGFT方法的准确性却提出另外的看法。
基于sEMG信号的肌肉疲劳分析作者：李梦楠王妍来源：《电子技术与软件工程》2018年第06期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。
中国科学: 生命科学2011年 第41卷 第8期: 608 ~ 614 SCIENTIA SINICA Vitae 英文版见: Zhou Q X, Chen Y H, Ma C, et al. Evaluation model for muscle fatigue of upper limb based on sEMG analysis. Sci China Life Sci, 2011, 54, in press《中国科学》杂志社SCIENCE CHINA PRESS论 文基于sEMG 信号的操作者上肢肌肉施力疲劳评价模型研究周前祥①, 谌玉红②, 马超③, 郑晓慧①① 北京航空航天大学生物与医学工程学院, 生物力学与力生物学教育部重点实验室, 北京 100191; ② 解放军总后勤部军需装备研究所, 北京 100010;③ 北京信息科技大学, 现代测控教育部重点实验室, 北京 100192 E-mail: zqxg@收稿日期: 2011-05-06; 接受日期: 2011-07-18 国家自然科学基金(批准号: 60673013)资助项目摘要 为评价操作者完成施力操作后上肢肌肉疲劳状态, 提出了一种基于上肢肱二头肌的sEMG 信号-疲劳程度主观感受的肌肉施力疲劳评价方法. 为此, 设置不同的拉/伸操作力, 选取13名青年男性志愿者参加测试, 记录其上肢肱二头肌操作至疲劳状态下的表面肌电信号sEMG; 对于上肢肱二头肌局部疲劳的主观感受的评分, 则采用通用的Borg 量表来分级, 由受试者完成操作后进行问卷而获得. 然后, 运用1/3倍频程分析方法对sEMG 进行频域处理后, 完成了sEMG-Borg 分值的曲线拟合, 得出上肢肌肉疲劳评价模型. 根据数据分析结果, 建立的二次曲线评价模型最为理想, 它将为监测实际操作任务时人的疲劳状态并进行操作任务设计与分析提供依据与手段.关键词 等长拉/伸 肌肉疲劳 1/3倍频分析 疲劳评价模型随着科学技术的发展, 人机系统的“人性化设计”已深入人心. 其中, 操作者的疲劳程度是任务规划和防止职业性伤害所关注的重点. 一般认为, 操作者在作业过程中经常因施力、姿势、作业时间等原因导致出现疲劳, 且得不到有效的恢复是产生系统故障、出现职业病以及降低工作效率的主因. 所以, 研究操作者在施力操作时疲劳状态的评估与分析方法, 对设计人机系统中控制器、规划合理的工作制度或工作程序、预防职业性伤害以及人体机能状态的监测具有十分重要的意义.总体来说, 疲劳可分为局部疲劳和全身疲劳. 局部疲劳是指身体某部位因长时间过度施力或长时间姿势不当施力等原因造成的结果. 而全身疲劳则是由于操作者在整个操作过程中的体力支出超越正常负荷所致; 此外, 心理因素、疾病等也可导致全身疲劳的出现[1]. 对于疲劳状态产生的机理, 目前尚未达成共识, 但主要有力源消耗理论、疲劳物质积累理论、生化变化理论和局部血流阻断理论等[2,3]. 基于这些理论, 对疲劳的评估一直是人机系统适人性分析与设计的重要内容. 其评估方法分为主观和客观. 无论怎样, 要求评价的结果尽量具有客观性, 不依赖于研究者的主观解释. 目前主要有4种技术方法[4~7]: 一是通过操作者的主观感觉, 利用其主述的结果来进行评判, 这需要设计主观评价量表(如Borg 量表等)对疲劳的主观感觉进行分级; 二是根据操作的力学约束条件对施力的关节部位进行生物力学分析; 三是测中国科学: 生命科学 2011年 第41卷 第8期609量心电、脑电及表面肌电(surface electromyography, sEMG)等生理信号来进行疲劳状态的评判; 四是测量操作者在施力过程中的氧耗量、呼吸速度等生化指标用以评价人体的机能状态. 对现有的研究进行分析, 认为结合生理信号与操作者的主述结果来建立疲劳评价的模型是一种比较可行的研究思路.由于表面肌电信号是一种肌肉活动时伴随发生在皮肤表面的生物电现象, 蕴涵了丰富的肌肉运动信息, 其变化在很大程度上能够定量反映肌肉最大收缩活动(maximal voluntary contraction, MVC)过程中的局部疲劳程度、肌力水平、运动单位兴奋传导速度等方面肌肉活动状态特性[8]. 而sEMG 的变化与肌肉功能状态密切相关, 关于sEMG 信号的分析与评价方法也就成为施力操作过程中人体肌肉疲劳研究的重要手段[9,10]. 例如, 叶伟等人[10]研究了100%和50%MVC 条件下的肱二头肌静态疲劳负荷及其恢复期表面肌电信号复杂度变化规律, 探讨了肌肉疲劳过程中sEMG 信号变化的可能原因和机制, 认为可以将sEMG 信号复杂度用于肌肉功能状态恢复的评价. 葛树旺等人[11]以14名男性大学生志愿者为研究对象, 进行了右臂上抬、外展和前伸3种不同静态姿势过程中肱桡肌、肱二头肌、三角肌和斜方肌的sEMG 测试, 用Borg 量表对不同姿势的主观疲劳程度进行评分[11]. 结果表明, 最大自主收缩肌电百分比(the percent of maximal voluntary electrical activation, MVE%)与主观疲劳程度的Borg 评分之间相关性显著.在具体研究过程中, 已有文献多是针对所获得的sEMG 数据的平均功率频率(mean power frequency, MPF)、中位频率(median frequency, MF)、均方根振幅(root mean square, RMS)等参数进行肌肉疲劳特性及评价方法的研究[7,12,13]. 在肌肉疲劳发生过程中, sEMG 频谱分析的中值频率和均值频率呈单调下降趋势, 因此通过MPF, MF 以及RMS 等特征参数的分析讨论, 能够进行肌肉动态负荷水平有关生理学指标的评价. 但利用MPF, MF 等频率特征参数得到的多是整个信号分析频段的总体评价指标, 不易在实际工作中使用. 由于上肢的拉/伸操作是实际人机系统中最常见的一种作业任务, 因此本文提出运用等比带宽的1/3倍频程分析方法, 基于实验所获得的sEMG 信号, 对人体上肢肱二头肌在完成该施力作业时所呈现的表面肌电信号特性进行分析, 据此建立主、客观数据相结合的肌肉施力疲劳评价模型, 为人体上肢操作负荷的监测与分析、操作任务规划以及人机系统工效学设计等方面提供依据和参考.1 方法1.1 sEMG 信号疲劳能量计算利用sEMG 来分析操作者施力后的肌肉疲劳状态时, 面临的是一个序列的连续信号问题. 通常对整个sEMG 自始至终进行监测, 并从时域上分析操作者施力时肌肉的sEMG 变化特性. 这是一种监测与分析的思路, 尽管直观, 但需要专门的知识和经验, 在实际中应用受限. 为此, 提出截取疲劳前(刚开始施力时)和疲劳过程中的sEMG 信号, 根据信号处理的方法计算其能量, 对能量进行归一化处理后, 得到其疲劳的能量点, 以便进行分析, 可直接得出疲劳的评估结果. 其计算过程如下:(1) 对所获得的sEMG 信号(图1)进行数字陷波、滤波等预处理, 以避免工频等其他噪声的影响.图1 疲劳前与疲劳过程中的sEMG 信号周前祥等: 基于sEMG 信号的操作者上肢肌肉施力疲劳评价模型研究610(2) 根据1/3频倍频程方法计算疲劳能量. 倍频程实际是频域分析中频率的一种相对尺度, 由一系列频率点以及对应于这些频率点附近频带内信号的平均幅值所构成. 其谱分析是按逐级式频率进行的, 它由多个带通滤波器并联组成. 由于倍频程分析也是一种频域分析方法, 具有谱线少、频带宽的特点, 针对sEMG 信号的频域特点, 选择作为sEMG 的频域分析处理方法, 来计算经过预处理以及傅里叶变换后的sEMG 能量谱(图2), 即倍频程谱. 根据国际电工委员会(IEC 61620, 1995)的推荐和有关规定, 确定1/3倍频程谱分析的中心频率和上、下限频率(表1). 其中, 能量()i F f 的计算公式为:()()i F f F f df =∫上限下限,式中, f i 为表1中的每个中心频率, f 为sEMG 信号经傅立叶变换后的频率, F (f )为sEMG 信号傅立叶变换后的疲劳能量值.图2 1/3倍频程分析中某中心频率对应的能量 对图1中的信号, 经1/3倍频程分析后, 得到其能量的倍频程谱如图3所示.(3) 将疲劳前的倍频程谱的最大值作为参照值, 对疲劳过程中的频程谱与之相除, 进行归一化处理, 得到相对的1/3倍频程谱().i F f ′(4) 按下述公式, 根据疲劳过程的相对倍频程谱, 计算基于sEMG 信号所对应的疲劳能量p .()()i i ip g f F f ′=∑,式中, ()i F f ′为其相对1/3倍频程谱, f i 为表1中的中心频率, g (f i )为谱频段系数, 根据布莱克曼(Blackman)窗计算其值.00000.420.5cos(π/)0.08cos(2π/)() (0)0 ( )i i i i i f f f f g f f f f f ++⎧⎪=<≤⎨⎪≥⎩, 频段系数g (f i )中的f 0为有效截止频率, 由于局部神经肌肉系统活动时的生物电变化sEMG 信号频率范围为0~400 Hz, 所以一般取f 0=400 Hz 即可.1.2 研究方案(1) 志愿者. 选取身体健康的13名青年男性志愿者作为受试者, 年龄(23.4±2.45)岁, 体重(64.7± 5.43) kg, 身高(171.7±5.41) cm, 无不良嗜好. 所有受试者均为右力手, 参加实验时精神状态良好, 实验前没有参加剧烈运动, 无累积疲劳.(2) 实验设备. 本次实验中使用的主要设备包括: IMPACT-FM8820拉力训练仪、表面肌电信号采集设备(Biovision, Wertheim, German), 其中拉力训练仪可实时测试受试者的立姿拉/伸操作的施力大小,表1 1/3倍频程谱分析中心、上限和下限频率中心频率 下限 上限 中心频率 下限 上限 1 0.89 1.12 25 22.27 28.06 1.25 1.11 1.40 31.5 28.06 35.36 1.6 1.43 1.80 40 35.64 44.90 2 1.78 2.24 50 44.54 56.12 2.5 2.23 2.81 63 56.13 70.72 3.15 2.81 3.54 80 71.27 89.80 4 3.56 4.49 100 89.09 112.25 5 4.45 5.61 125 111.36 140.31 6.3 5.61 7.07 160 142.54 179.59 8 7.13 8.98 200 178.18 224.49 10 8.91 11.22 250 222.72 280.62 12.5 11.14 14.03 315 280.63 353.58 16 14.25 17.96 400 356.36 448.98 2017.82 22.45 500 445.45 561.23中国科学: 生命科学 2011年 第41卷 第8期611表面肌电信号采集设备采集志愿者手臂肱二头肌的肌电信号.(3) 实验过程. 按图4所示的步骤开展疲劳建模实验, 主要步骤如下:(ⅰ) 培训志愿者, 实验前根据实验指导语, 让志愿者明确本次实验的目的、过程及注意事项, 以消除紧张情绪. 培训完成后, 要求在实验工位处保持静止状态10~15 min, 此时用肌电信号采集设备采集其静止状态下的肱二头肌sEMG 信号1~2 min.(ⅱ) 按要求开展立姿状态下的拉/伸操作实验, 并使用表面肌电信号采集设备对志愿者的上肢肱二头肌进行sEMG 信号的采集. 数据采集过程中表面肌电信号采样频率为1000 Hz, 拉力训练仪的动作频率约为1 Hz.在采集sEMG 信号时应注意, 表面电极片所贴位置为肱二头肌的肌腹部分最隆起处, 与肌电采集盒数据线相连的两个记录电极须顺着肌纤维的纵轴方向, 另一个参考电极和两记录电极形成正三角形, 两电极间的距离为2~3 cm. 此外, 贴电极前, 可用酒精反复擦拭表面电极安放点及安放点附近的皮肤, 或用砂片轻摩擦皮肤, 以去除皮肤表面的油污、坏死的角质层.志愿者做拉/伸操作动作时取站立姿势, 自然站立于支撑平台上, 保持躯干垂直, 右手紧握拉力训练仪, 掌心向内朝向面部, 左侧上肢自然放松置于体侧. 施力次序是首先测试肌肉瞬时最大收缩力(即100% MVC)后, 根据生理学实验原则, 在拉力训练仪上设置10%MVC, 30%MVC, 50%MVC 和80%MVC 等不同操作力, 让志愿者进行相应的施力操作, 直到感觉到疲劳为止. 其中, 最大MVC 的确定是根据Scott 等人[14]的研究结果, 用持续 5 s 的最大肌肉收缩力作为MVC. 而每次拉/伸操作完成后应有3~20 min 的休息时间, 才能开始下一次操作.图3 疲劳前及疲劳过程中1/3倍频程谱图4 实验步骤及其操作示意周前祥等: 基于sEMG 信号的操作者上肢肌肉施力疲劳评价模型研究612(ⅲ) 记录疲劳主观感觉的问卷结果. 每次测试完成后, 根据表2所示的感觉程度设计疲劳主观问卷, 记录受试者的主观疲劳评价指标Borg 量表评分值.表2 Borg 量表的分值关系a)Borg 分值 疲劳感觉主述 肌肉收缩程度(%)0 无感觉 0 0.5 极轻5 1 很轻10 2 弱(轻)20 3 中等 30 4 40 5 强50 6 607 很强70 8 80 9 9010 极强100 a) 分值为4时, 感觉在3~5之间; 分值为8和9时, 感觉介于7~10之间, 可线性增长2 结果与讨论2.1 等长拉/伸过程中不同操作力条件下, sEMG 信号的1/3倍频程分析及疲劳的主观感受结果 对于每次10%MVC, 30%MVC, 50%MVC 和80%MVC 等拉/伸施力操作, 按每次静止状态下sEMG 信号的1/3倍频程谱的最大幅值作为参照值, 对所采集到志愿者肱二头肌的sEMG 信号进行1/3倍频程分析, 同时整理每次操作后的疲劳程度的Borg值, 所得结果如表3所示.2.2 基于sEMG 信号的疲劳评价模型大量研究认为, 对于肌肉施力后的局部疲劳, 其sEMG 信号可以反映出该特征. 这也可以从表3中的数据得到验证. 由表3可见, 随着疲劳能量值的增加, 对应的疲劳感觉指标总体上也相应地增加, 可认为存在某种函数关系. 又因为sEMG 是一种检测肌肉的动作电位, 随着肌肉负荷的增加, sEMG 的振幅会升高, 在外界负荷相等时, sEMG 升幅则表示局部肌肉疲劳[15]. 从表中可见, A7, A13两名受试者的疲劳能量与Borg 分值之间的差异较大, 可能是由于他们的上臂未施尽全力而致, 故可将这两人的数据作为奇异数据而排除. 此外, 运用疲劳过程中的sEMG 信号的能量值可以抵消志愿者间的个体差异, 从样本数量来说, 拟合的相关性主要取决于结果的相关系数.所以, 以疲劳能量p 点作为自变量x , 疲劳的主观感觉Borg 评分值作为因变量y , 对表3进行了二次、五次和指数曲线拟合, 所得结果为(图5):模型一, 二次曲线,20.0599 1.295 1.096,y x x =−++对应的相关系数R =0.856, F 值=53.582;模型二, 五次曲线,54320.00320.07170.562 1.7780.928 1.865,y x x x x x =−+−+−+对应的相关系数R =0.785, F 值=13.492;模型三, 指数曲线,表3 实验数据处理结果志愿者疲劳能量p Borg 值疲劳能量pBorg 值疲劳能量pBorg 值疲劳能量p Borg 值A1 0.4278 1.0 1.4030 2.5 5.6090 5.5 4.1523 9.2 A2 0.5897 2.0 2.4347 4.5 5.0997 7.0 7.0781 9.3A3 0.5788 0.7 2.0997 2.2 4.8763 5.5 6.6743 8.0 A4 0.3132 2.0 2.7039 4.0 4.9859 5.5 5.7407 9.5 A5 0.2682 1.0 2.5355 3.0 5.4144 6.0 5.8772 9.0 A6 0.3941 1.0 2.9672 3.0 5.3373 5.0 9.0778 8.0 A7 1.1829 4.0 3.6064 7.8 6.0081 6.5 16.5172 8.0 A8 0.6810 2.0 2.8388 4.0 6.0515 4.6 20.3261 6.0 A9 0.7789 2.0 2.1803 4.5 5.7876 6.5 6.7210 8.5 A10 0.8860 1.5 3.1459 2.4 6.0918 3.0 19.6576 7.0 A11 0.0751 2.0 2.7744 6.0 5.0530 7.9 7.3459 7.0 A12 1.2425 1.0 4.2549 3.0 5.5925 6.0 5.4701 7.0 A13 0.5218 5.0 2.2996 8.55.6191 7.0 3.9515 8.0中国科学: 生命科学 2011年 第41卷 第8期613图5 疲劳评价模型曲线0.1512.6924,x y e =对应的相关系数R =0.721, 剩余标准差SD=2.692.根据统计理论, 对于曲线拟合, 一般在相关系数R >0.85时, 即可认为满足这种关系. 因此, 由于二次曲线的相关系数大于0.85, 因而可以将模型一作为基于sEMG 信号的疲劳评价模型.由于本次实验对志愿者、实验现场的电磁干扰、疲劳后的恢复等因素均进行了仔细考虑, 因此, 根据测量出来的肌肉连续sEMG 信号, 按所提出的算法进行计算后, 能直观地评价出其疲劳状态, 这比对监测sEMG 信号的时域变化进行分析, 要更加方便和科学.3 结论本次实验主要对不同施力负荷条件下的等长拉/伸过程中肱二头肌的疲劳状态进行评价, 由于上肢的施力疲劳与施力时间、姿势、部位、施力频率等因素相关, 本文中所提出的建立基于疲劳能量点和主观感觉Borg 的评价模型, 可以较好地综合反映这些因素. 因为sEMG 是一个时域信号, 它与上述因素均有密切联系, 同时疲劳主观感觉的Borg 值又反映了志愿者施力疲劳的一个综合值, 所以本文提出的建模思想是与实际情况相符的.结果表明, 本文得出的二次曲线评价模型较好地反映出疲劳能量与疲劳感觉间的一种关系, 符合统计回归的检验条件. 因此, 在实际应用时, 可根据所采集到的肌肉sEMG 信号, 计算其疲劳能量值, 按此模型计算其理论上的疲劳感觉. 在工程应用方面, 可运用本文建立的疲劳评价模型, 来研制基于表面肌电信号的疲劳状态监测装置, 进而监测操作者的疲劳状态, 为操作任务的设计与规划、操作者的疲劳评判等提供直观的技术手段.致谢 感谢中国航天员科研训练中心人因工程国家重点实验室对本文的支持.参考文献1 肖国兵. 手工操作的工效学评价及提举重量限值的研究. 上海: 复旦大学博士学位论文, 2004. 1–52 朱序璋. 人机工程学. 西安: 西安电子科技大学出版社, 2005. 107–1113 宋超, 王健. 间断递增负荷条件下肌肉活动的力-电关系. 体育科学, 2006, 26: 50–524 NOHSC. 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高水平短跑运动员途中跑摆动技术表面肌电(sEMG)特征张杰;吴瑛;康文峰【摘要】运用表面肌电遥测和高速摄像同步测试方法,结合功能解剖学知识,揭示我国部分高水平短跑运动员途中跑摆动技术肌肉活动特征.结果表明:短跑途中跑摆动技术肌电特征表现为明显的时序性,肌肉间的收缩具有高度协调性.在完成摆动技术动作中,折叠前摆阶段,阔筋膜张肌、股直肌等屈髋肌以及胫骨前肌是参与活动的主要肌群；下压着地阶段,臀大肌、股二头肌长头、半腱肌是参与活动的主要肌群.在专项力量训练实践中,教练员应结合髋关节屈伸肌群的发力范围、发力特点,优选专项力量训练的手段,以提高训练效果.【期刊名称】《成都体育学院学报》【年(卷),期】2011(037)009【总页数】4页(P51-54)【关键词】短跑;摆动技术;表面肌电;肌肉活动特征【作者】张杰;吴瑛;康文峰【作者单位】上海体育学院体育教育训练学院,上海200438;上海体育学院教务处,上海200438;河南科技大学体育学院,河南洛阳471003【正文语种】中文【中图分类】G804.2在现代高水平运动员的专项训练中，通常采用围绕关键技术环节运动特征以局部的单肌群进行力量训练［1］，研究表明，发展摆动技术的肌肉力量采用的练习手段与完成短跑专项技术的肌肉用力特征一致，有助于提高训练效果。
表面肌电信号是神经肌肉系统的生物电变化在皮肤表面加以引导、放大，并记录和显示所得到的一维时间序列信号［2］。
通过研究表面肌电信号的时频域特征可以有效反映肌肉的活动和功能状态，能在一定程度上反映神经肌肉的活动。
因此，本文基于现代短跑技术理念，运用表面肌电遥测和高速摄像同步测试方法，深入分析摆动技术的肌肉活动特征，以进一步认识短跑途中跑摆动技术的动作特点和肌肉活动特点。
以我国6名(健将级3人，一级3人)男性高水平短跑运动员为实验对象，受试者平均年龄22±3 yr，身高181±9cm，体重70±7 kg。
体育专业毕业论文乒乓球正手攻球与拉弧圈球技术核心区肌群的sEMG测试与分析乒乓球作为一项全身性运动项目，技术要求极高，其中正手攻球和拉弧圈球是比赛中常用的技术，对运动员的肌群协调和力量控制能力提出了很高的要求。
本文将探讨乒乓球正手攻球和拉弧圈球技术的核心区肌群，并利用表面肌电图（sEMG）进行测试与分析。
一、乒乓球正手攻球技术的核心区肌群乒乓球正手攻球是指运动员在对方发球后，利用正手拍击球的技术。
这项技术主要涉及到上肢的肌群，包括肩部、上臂、前臂和手部的肌肉。
在正手攻球过程中，肩部的三角肌和胸大肌承担着稳定上肢的作用，上臂的二头肌和三头肌则负责控制拍击的力量和速度，前臂的肌肉群参与到击球的精准度中，而手部的肌肉则是控制球拍的关键。
为了更好地了解正手攻球技术的核心区肌群的活动情况，我们可以利用sEMG技术进行测试。
sEMG是一种通过电极贴附在皮肤上，记录肌肉电活动的方法。
通过对核心区肌群进行sEMG测试，我们可以获取到肌肉的电活动信号，并进一步分析这些信号与正手攻球技术的关系。
二、乒乓球拉弧圈球技术的核心区肌群乒乓球拉弧圈球是指在对方发球后，运动员利用正手拍击球，并以弧线的方式将球打向对方场地的技术。
与正手攻球不同，拉弧圈球技术需要更好地控制球的旋转和弧线，因此对核心区肌群的要求更高。
在拉弧圈球的过程中，核心区肌群的活动情况与正手攻球有所不同。
肩部的肌肉仍然负责稳定上肢，但上臂的肌肉需要更好地控制球拍的角度和力量，前臂的肌肉则需要更好地控制球的旋转。
此外，手部的肌肉也需要更好地控制球拍的转动和击球的力量。
为了深入了解拉弧圈球技术的核心区肌群活动情况，我们同样可以利用sEMG技术进行测试。
通过对核心区肌群进行sEMG测试，我们可以获取到肌肉的电活动信号，并进一步分析这些信号与拉弧圈球技术的关系。
三、sEMG测试与分析的意义利用sEMG技术对乒乓球正手攻球和拉弧圈球技术的核心区肌群进行测试与分析，有助于我们更好地理解运动员在比赛中的肌肉活动情况。
运动强度的评定方法评定运动强度的方法有多种，以下是常见的几种评定方法：1. 话语评价法（Perceived Exertion Scale）：这是一种主观评价法，通过个体自我感知运动的强度来评定。
最常用的是Borg RPE（Rating of Perceived Exertion）量表，范围从6到20，其中6表示非常轻松的运动，20表示非常困难和剧烈的运动。
个体根据自身感受选择相应的数字来表示运动的强度。
2. 心率评价法：通过监测心率来评定运动强度。
根据年龄和预期最大心率计算出目标心率区间，运动时保持心率在该区间内可以评定运动强度。
例如，根据卡尔文-亨利公式，最大心率（MHR）= 220 - 年龄，可以根据这个公式计算出目标心率区间。
3. 代谢当量（Metabolic Equivalent of Task, MET）评价法：MET是一种衡量身体在特定活动期间消耗能量的指标。
MET值表示相对于静息状态的能量消耗倍数。
一般来说，1 MET等于静息状态的能量消耗，以此为基准，可以评估不同运动活动的MET值，从而评定运动强度。
4. 速度和距离评价法：对于有固定运动距离的活动（例如跑步、游泳、骑自行车等），根据运动的速度和距离来评定运动强度。
可以使用计时器或运动跟踪设备来测量运动的时间和距离，并与个人的能力和目标进行比较。
5. 呼吸频率评价法：通过观察运动期间的呼吸频率来评定运动强度。
较轻松的运动会导致呼吸较为轻松和稳定，而较剧烈的运动会导致呼吸急促和困难。
以上方法可以单独或结合使用，根据个人需求和条件选择适合的评定方法来评估运动强度。
另外，如果有特定的健身目标或需要进行更精确的评定，建议咨询专业的健身教练或医疗专业人士的意见。
骨骼肌指数的名词解释一、引言骨骼肌指数，英文名Muscle Mass Index（简称MMI），是指衡量个体身体肌肉量的一个指标。
它与身体组分分析方法相结合，可以辅助评估人体肌肉的健康状况和功能状态。
本文将对骨骼肌指数进行详细解释。
二、骨骼肌的作用与重要性骨骼肌是人体最重要的肌肉类型，占据总体重的40%以上。
除了使人体能够完成各种运动和维持姿势外，骨骼肌还具有调节基础代谢率、控制血糖平衡、维持骨骼健康等重要功能。
骨骼肌的健康状况对于个体的整体健康至关重要。
三、骨骼肌指数的计算方法骨骼肌指数的计算方法是以骨骼肌量与身高的比例为基础。
通常采用生物阻抗测量仪等身体组成分析仪器进行测量，通过测量骨骼肌质量，除以身高的平方来计算骨骼肌指数。
其计算公式如下：骨骼肌指数 = 骨骼肌量（kg）/ 身高²（m²）四、骨骼肌指数的正常范围根据性别、年龄和体格指数等因素，骨骼肌指数的正常范围会有所不同。
一般而言，男性的骨骼肌指数要高于女性，年轻人相对高于老年人，且肥胖者骨骼肌指数会偏低。
根据相关研究，成年人男性骨骼肌指数在10-15之间，女性为8-13。
五、骨骼肌指数与身体健康的关联骨骼肌指数与身体健康之间存在着密切关联。
骨骼肌量的减少与肌力下降、机体稳定性下降、日常活动能力减弱等问题密切相关。
较低的骨骼肌指数也与疾病风险增加、代谢紊乱以及骨质疏松等问题有关。
六、骨骼肌指数的应用领域骨骼肌指数已经在许多领域得到了应用，例如：运动医学领域中对运动员的身体评估和训练计划制定；老年保健领域对老年人的骨骼肌功能评估和干预措施制定；临床医学中对肌肉萎缩症、糖尿病、肝病等疾病的辅助诊断和监测等。
七、提高骨骼肌指数的方法为了提高骨骼肌指数，首先应该关注饮食结构和运动锻炼。
合理的饮食结构应包含足够的蛋白质、维生素和矿物质，以促进肌肉的合成和修复。
而适度的运动锻炼可以通过刺激肌肉的受力和负荷来促进肌肉的生长与增强。
湖北体育科技Hubei Sports Science2021年5月第40卷第5期May. 2021Vol. 40 No. 5股四头肌常用康复训练动作的表面肌电分析白雪桦1,杨贤罡2(1.河北师范大学体育学院，河北石家庄050024；2.河北省体育科学研究所，河北石家庄050011)摘 要：目的比较目前常用的5种康复训练动作中股四头肌肌肉发力程度、股内侧肌与股外侧肌的肌肉发力平衡情况。
方法14名健康受试者分别进行静蹲、股四头肌静力收缩、短弧伸膝、直腿抬高以及坐位伸膝等5 种方式的膝关节康复训练动作，使用Delsys 无线表面肌电测试系统采集训练时股内侧肌、股直肌与股外侧肌的肌电信号。
分析5种康复动作各肌肉积分肌电与股内侧肌与股外侧肌发力平衡性。
结果5项康复训练肌肉发力平衡性中静蹲训练与短弧伸膝、直腿抬高存在显著差异(p<0.05,p<0.05),静力收缩与短弧训练存在显著 差异("0.05)。
因动作发力方式不同，将5种动作分为动力性与静力性进行发力程度对比。
3项动力性训练 中，直腿抬高训练股直肌iEMG 值与短弧伸膝、坐位伸膝存在非常显著差异性(p<0.01,p<0.01),股内侧肌与股外侧肌发力无显著差异(p > 0.05 )；两项静力性训练中，静力收缩时股直肌与股外侧肌iEMG 值显著高于静 蹲(p<0.05),股内侧肌发力无显著差异(p>0.05)o 结论在目前常用的5种康复训练动作中，静蹲训练股内侧 肌与股外侧肌发力平衡值最高；动力性康复训练中直腿抬高相比短弧伸膝、坐位伸膝可更有效刺激股直肌； 静力性收缩中股四头肌静力收缩可以有效刺激股直肌和股外侧肌。
康复训练中应根据患者股四头肌发力障碍特点选择适合的康复动作。
关键词：股四头肌;康复训练;表面肌电；运动医学；身体活动中图分类号：G804文献标识码：A 文章编号：1003-983X(2021)05-0442-05Surface Electromyography Analysis of Commonly Used Quadriceps Rehabilitation ExercisesBAI Xuehua 1, YANG Xiangang 2(1.Physical Education Department of Hebei Normal University , Shijiazhuang Hebei , 050024 ； 2.Hebei Institute of Sport Science ,Shijiazhuang Hebei , 050011)Abstract ： Objective To compare the quadriceps muscle activity and the balance of vastus medialis muscle and vastus lateralis muscle in the 5 commonly used rehabilitation exercises. Methods 14 healthy subjects underwent 5 kinds of knee rehabilitation exercises in differentmodes , static squat, quadriceps isometric contractions , short arc exercise , the straight leg-raise and knee extension in sitting position.Surface electromyography was used to test the iEMG value of the vastus lateralis (VL), rectus femoris (RF) and vastus medialis oblique (VMO)during training, and calculate the VM0:VL ratio during 5 different quadriceps rehabilitation exercises. Results There were sig nificant differences among 5 exercises in VM0:VL ratio. Static squat were significantly higher than short arc exercise and straight leg raise (p<0.05, p<0.05), and there was a significant difference between isometric contraction and short arc exercise (p<0.05). Becauseof the different mode of action , the five exercises are divided into dynamic type and static type. Among the three dynamic exercises ,there was a significant difference in iEMG of rectus femoris between the straight leg-raise with the short arc exercise and knee exten sion in sitting position (p<0.01, p<0.01). In the two static exercises , the iEMG value of RF and VL during quadriceps isometric con tractions were significantly higher than that of the static squat(p<0.05). Conclusion Among the five commonly used rehabilitation exer cises ,static squat is the best exercise in the effort of VM0:VL, straight leg-raise in dynamic rehabilitation training can more eflective-收稿日期：2020-12-15基金项目:河北省重点研发计划项目(19275711D)；河北师范大学在读 研究生创新能力培养资助项(CXZZSS2020059)。
表面肌电信号特征
表面肌电信号（Surface Electromyography，简称sEMG）是通过测量肌肉表面电位变化来反映肌肉活动的技术。
在运动学、工程学、物理学、医学、运动康复等领域，sEMG技术被广泛应用于肌肉活动的研究中。
下面将介绍sEMG信号的特征。
一、频率特征
sEMG信号的频率特征是指信号中包含的频率成分。
sEMG信号频率范围通常为10-500 Hz。
通常将sEMG信号分为三个频带，即低频段(10-100 Hz)、中频段(100-250 Hz)和高频段(250-500 Hz)。
其中，低频段反映了肌肉的肌力变化，中频段反映了肌肉的疲劳状态，高频段反映了肌
肉的颤动和抖动。
二、幅值特征
sEMG信号的幅值特征是指信号电位的均方根值(Root Mean Square，简称RMS)。
RMS值越大，代表肌肉收缩的力度越强，反之，RMS值越小，肌肉收缩的力度越弱。
三、时域特征
时域特征分为两个方面:幅度分布特征和波形轮廓特征。
幅度分布特征是指sEMG信号在时间轴上的分布情况，可以反映肌肉收缩的强度和肌肉的功能。
波形轮廓特征是指sEMG信号波形的上升、下降、持续时间等特征，可以反映肌肉收缩的速度和肌肉的协调性。
四、空间特征
空间特征是指不同位置肌肉间的sEMG信号差异。
当肌肉活动时，sEMG 信号的强度和形态在不同的位置上可能会有所不同。
综上所述，sEMG信号与肌肉活动密切相关，sEMG信号的频率、幅值、时域和空间特征等特征均可用来量化肌肉收缩的情况，进而为肌肉活动的研究提供依据。
在未来的发展中，sEMG技术将会得到更广泛的应用。
表面肌电图在神经肌肉功能评定中的应用中国康复理论与实践2007年8月第13卷第8期ChinJRehabilTheory!ct!垒g.!!0l:!: 表面肌电图在神经肌肉功能评定中的应用郑洁皎,胡佑红,俞卓伟?741??综述?[摘要]表面肌电图(sEMG)~--种无创功能测评方法,通过记录运动时肌肉肌电图的振幅,频率等指标的变化,反映肌肉功能的水平.笔者对脑卒中患者运动时sEMG信号的研究进行综述,旨在为选择脑卒中后神经肌肉康复训练的方法提供科学依据.[关键词]表面肌电图;肌肉疲劳;脑卒中;综述ApplicationofSurfaceEiectromyographyintheEstimateofNeural-muscleFunction(revie w)ZHENGJie-jiao,HUYou—hong,阿Zhuo-zvei.eRehabilitationDepartment0厂HuadongHospital,Shanghai200040,China Abstract:Thesurfaceelectromyography(sEMG)isthenoninvasivemethodwhichcanrecor dandmeasurethechangesoflocalmuscleactivities.ThesEMGSamplitudeandfrequencesignalwillchangewithmuscularmo vement.sEMGapplicationinpresent studyonmusclefatigueisareliablepredictorofmusclefunctionalleve1.Theresearchesonthe sEMGsignalschangesoflimbmus—clesofhemiplegicpatientswilltakeaimportantroleinprovidingscientificevidenceforthene uralrehabilitationtrainingafterstroke.Keywords:surfaceelectromyography(SEMG);musclefatigue;stroke;review[中图分类号]R741.044[文献标识码]A[文章编号]1006—9771(2007)08—0741—02 [本文着录格式]郑洁皎,胡佑红,俞卓伟.表面肌电图在神经肌肉功能评定中的应用I-J].中国康复理论与实践,2007,13(8):741—742.表面肌电图(surfaceelectromyography,sEMG)是从肌肉表面记录的神经肌肉系统活动时生物电变化的一维时间序列信号,能够反映神经肌肉的活动状态,在康复医学中的神经肌肉功能评定"],体育科学中的疲劳判定等方面具有重要的实用价值.1sEMG的基本问题1.1肌电信号源sEMG的信号是通过表面电极从被检测肌肉的皮肤表面引导而获得的神经肌肉系统活动时的生物电时间序列信号.该信号源自大脑皮质运动区,形成于众多外周肌肉运动单位电位的总和,即运动单位电位(motorunitactionpo- tential,MUAP).大量的运动单位同时兴奋则电位募集(motor unitrecruitment).电流通过人体组织到达皮肤,再通过记录电极,放大器显示.1.2sEMG常用的分析指标sEMG分析主要包括时域分析和频域分析.常用的时域分析指标包括肌电积分值(integrated electromyography,IEMG),平均肌电值(averageEMG,AE—MG),均方根值(rootmeansquare,RMS)等;频域分析指标包括平均功率频率(meanpowerfrequency,MPF),中位频率(media frequency,MF)等.其中IEMG是指在一定时间内肌肉中参与活动的运动单位放电总量,在时间不变的前提下该值可反映运动单位的数量多少和每个运动单位的放电大小[1];AEMG是反映sEMG信号振幅变化的特征性指标,其变化主要反映肌肉活动时运动单位激活的数量,参与活动的运动单位类型以及其同步化程度,与不同肌肉负荷强度条件下的中枢控制功能有关; MPF是反映信号频率特征的生物物理指标,其高低与外周运动基金项目:上海市科委重点项目:脑卒中致残机理及防治的基础研究(No.06JC14027)作者单位:复旦大学附属华东医院,上海市200040.作者简介:郑洁皎(1953一),女,上海市人,主任医师,教授,硕士研究生导师,主要研究方向:老年病康复,脑卒中康复.单位动作电位的传导速度,参与活动的运动单位类型以及其同步化程度有关_l;MF是指骨骼肌收缩过程中肌纤维放电频率的中间值,在正常情况下人体不同部位骨骼肌之间的MF值高低差异较大,主要受肌肉组织中的快肌纤维和慢肌纤维的组成比例的影响,即快肌纤维兴奋主要表现高频放电,慢肌纤维则以低频电位活动为主[s].1.3影响sEMG的因素1.3.1噪音干扰sEMG受到的干扰主要来自电源和心电信号.电源干扰可以通过增大受试者与仪器之间的距离而减少.而心电信号比肌电信号强,且持续存在,由于其对身体左侧的影响大,所以在正常受试者常见放松时sEMG信号左右不对称的现象.心电干扰可以通过缩小两个记录电极之间的距离而减少.1.3.2电阻影响皮肤表面的分泌物等增加了皮肤的电阻,使sEMG信噪比下降,因此在做sEMG检测时需尽量降低皮肤的电阻.常采用的方法是用75的酒精脱脂,让酒精挥发后再粘贴记录电极,牢固固定,同时尽量缩短导线的长度.1.3.3脂肪组织皮下脂肪组织越厚,sEMG信噪比越低,且脂肪层厚度对等长收缩的影响大于等张收缩和等速收缩.脂肪组织对sEMG的影响在肌肉放松时较肌肉运动时大,但不影响双侧对称性.1.3.4采样时的姿势无论是等长收缩时采样还是运动过程中采样,sEMG的结果均会受到姿势的影响.因此,采样应建立在解剖中立位的基础上.1.3.5电极移动进行sEMG检测时,应按肌肉的走行安放电极,两记录电极的连接尽量与肌纤维平行.但在患者运动过程中,电极很容易发生微小的移位,并在电极局部产生电位.这种电极移位所产生的干扰只有在原始信号墨迹图中才能和肌电图信号区分.可以使用漂浮电极减少这种干扰.1.3.6容积传导容积传导是指记录目标肌肉肌电波的同时记录到距离电极很远的肌肉运动所产生的肌电波.故sEMG?742?中国康复理论与实践2007年8月第13卷第8期ChinJRehabilTheoryPract,Aug.2007,V o1.13,No.8检测应多点采样,检测前应仔细分析与目标肌肉运动有关的其他肌肉,将原动肌,拮抗肌,协同肌作为一个运动单元来考虑,这样可以防止结果的片面性.1.3.7性别与年龄在动态采样过程中,肌电信号的募集水平随年龄的增大而降低,但静态采样时这种差别消失.而肌肉放松时的肌电情况与性别有关.2sEMG的临床应用由于sEMG检测具有非损伤性,特别是信号的变化与中枢控制以及肌肉本身的生理过程有必然的联系,因此临床上多用于检测肌肉的疲劳度和评价脑卒中患者神经肌肉系统的功能状态,也用于其他相关疾病的诊断和疗效评定r7.2.1疲劳评定sEMG目前最常用于疲劳评定.临床上常用肌力等评价疲劳,但疲劳与许多主观因素有关.sEMG分析肌肉的IEMG,MPF和MF等指标,较肌力更加科学,客观.肌肉疲劳时IEMG或RMS随运动时间延长而增加,但这种增加是否呈线性关系,却有不同的结果.sEMG频域指标反映肌肉疲劳的效果优于时域指标.不论是静态运动还是动态运动,肌肉疲劳时频谱皆左移,MPF和MF值下降.王健通过对32名青年男性大学生进行竖脊肌等长运动负荷试验和肱二头肌等长负荷试验发现,MPF和MF时间序列曲线均呈线性递减变化规律,MPF和MF时间序列曲线下降斜率值均与肌肉等长负荷持续时间有明显统计学相关性[1.但到目前为止,还没有建立一个用于疲劳程度客观量化和比较的指标.2.2脑卒中患者神经肌肉系统功能评定脑卒中患者神经肌肉功能状态及其康复效果评价是目前康复医学基础研究和临床应用的重要问题.长期以来,一直使用的肌力分级评定和肌肉痉挛度评定等方法,由于检测效度的主观性和检测结果难以精确定量而受到限制.sEMG信号的振幅,频率等特征的特异性变化取决于运动单位募集和同步化等中枢控制因素以及肌肉兴奋传导速度等外周因素的共同作用.由于这些因素与脑卒中偏瘫状态机体中枢神经控制功能障碍密切相关,故采用sEMG信号分析技术研究脑卒中偏瘫患者神经控制机制,患肢肌肉痉挛度评价以及康复疗效评价等,近年来已经成为康复医学研究的一个重要领域.以往的研究发现,脑卒中患者因高位神经控制中枢损害以及外周肌肉废用性萎缩等原因,导致患肢肌肉的Ⅱ型肌纤维大量萎缩,I型肌纤维比例相对增加,肌肉无氧代谢能力下降,因而将Ⅱ型运动单位活动相对减少和I型肌纤维活动相对加强视为AEMG和MPF特异性变化的原因r5].齐瑞等发现,轻偏瘫或处于恢复期的脑卒中患者进行肘关节屈,伸最大等长收缩时,屈肘时IEMG主动肌肱二头肌健侧明显大于患侧,肱三头肌健患侧差异无统计学意义;而伸肘时IEMG拮抗肌肱二头肌患侧明显大于健侧,肱三头肌健侧大于患侧r1.该研究为解释脑卒中患者容易出现肘屈肌群痉挛提供了肌电证据,也提示脑卒中偏瘫患者康复训练应以增强肘伸肌的肌力和抑制拮抗肌同时收缩为重点.另有研究表明,恢复期脑卒中患者的健侧上肢也存在肌电信号异常[1.戴慧寒等通过对脑卒中患者和正常对照组利用静态运动负荷诱发上肢肘关节屈肌和下肢膝关节伸肌收缩的研究,分别检测四肢肌肉AEMG和MPF信号,通过比较脑卒中患者患肢,健肢和正常对照组有关运动肌肉肌电信号分析指标对不同负荷重量的反应,发现观测肌肉分组和负荷重量对AEMG和MPF时间序列曲线的斜率变化均无明显作用,而对部分上下肢被检肌肉AEMG和MPF均值有显着作用r1.这提示外周疲劳因素可能不是造成AEMG和MPF均值变化的原因,而中枢控制则是有待进一步研究的重要因素,并且该研究条件下获得的AEMG和MPF时间序列曲线斜率不能有效反映被检肌肉的功能状态,而AEMG和MPF均值则能对脑卒中患者患肢部分被检肌肉的功能状态进行有效评价.以上研究虽初步探讨了脑卒中患者sEMG信号活动的一般振幅和频率特征,但脑卒中患者在不同负荷阻力条件下sEMG信号活动以及患者患侧,健侧之间联合反应的sEMG信号特征等有关问题仍值得深入研究.3sEMG的局限性sEMG的出现为临床提供了一种安全无创的神经肌肉功能状况检查手段,可以指导患者进行神经,肌肉功能训练.但sEMG也存在自身无法解决的问题,如所用的电极较大,对形态较小的肌肉无法准确分析;目前采样仅局限在表层肌群,无法掌握深层肌肉的运动功能情况等.[参考文献][1]杨坚,张颖.表面肌电图在神经肌肉病损功能评估中的应用[J].中国临床康复,2004,8(22):4580--4581.E23杨晓哗,熊开宇.积分肌电对青年男子股四头肌的疲劳评价[J].沈阳体育学院,2004,23(3):384—386.E33崔玉鹏,洪峰.表面肌电图在人体运动研究中的应用[J].首都体育学院,2005,17(1):1O21O4.[43王健,金小刚.表面肌电信号分析及其应用研究[J].中国体育科技, 2000,36(8):26—28.[5]王国祥,刘殿玉.等速运动中肌氧含量及其表面肌电图中位频率的变化特点[J].广州体育学院,2004,24(2):384O.[63余洪俊,刘宏亮,陈蕾.表面肌电图的发展与应用EJ].中国临床康复,2002,6(5):72O一721.E7]吴文,黄国志,刘湘江.表面肌电图用于腰椎间盘突出症疗效评定的研究EJ].中华物理医学与康复杂志,2002,24(9):551553.E8]T湘,姚树桥,王晓晟.表面肌电图在纤维肌痛综合征诊断及治疗中的应用EJ].中国临床康复,2002,6(6):846—847.E9]张琦,吴贤发.表面肌电仪对髌股疼痛综合征患者膝关节肌电活动的分析EJ].中国康复理论与实践,2006,12(12):10411O42.[10]罗盛飞.慢性腰痛患者椎旁肌的表面肌电图变化[J].中国康复, 2006,21(2):142143.[11]罗小兵,马建.肌电图在运动性肌肉疲劳研究中的应用现状EJ].成都体育学院,1999,25(4);667O.[12]扬丹.等长负荷诱发肱二头肌疲劳过程中sEMG信号变化[J].体育与科学,2000,21(5):2728.[133王健.静态负荷肌肉疲劳过程中表面肌电图功率谱转移特征[J]. 中国运动医学杂志,2001,20(2):1992O1.[14]GerdleB,Hennksson-LarsonK,LorentzonR,ata1.Dependence ofthemeanpowerfrequencyoftheeleetromyogramonmuscleforce andfibertype[J].AetaPhysiolSeand,1991,142:457—465.[15]齐瑞,严隽陶,房敏,等.脑卒中偏瘫患者肱二,三头肌表面肌电特征的研究EJ].中华物理医学与康复杂志,2006,28(6):399—4O1. [163朱燕,齐瑞,张宏,等.恢复期脑卒中患者肘屈伸肌群最大等长收缩的表面肌电图研究[刀.中国康复,2006,21(5):3O831O.[173戴慧寒,王健,杨红春,等.脑卒中患者四肢肌肉的表面肌电信号特征研究[J].中国康复医学杂志,2004,19(8):581—587.(收稿日期:2007—02—25)。
emg参数
EMG（Electromyography）参数是肌电图分析中的重要参数，用于评估肌肉的电活动和功能状态。
以下是常见的EMG参数及其意义：
1. 肌肉激活次数：表示肌肉被激活的次数，可以反映肌肉的疲劳程度。
2. 肌肉激活的最大持续时间：表示肌肉被激活并持续收缩的时间，可以反映肌肉的耐力和力量。
3. 肌肉激活的最小持续时间：表示肌肉被激活并持续收缩的最小时间，可以反映肌肉的稳定性和协调性。
4. EMG样本的最小值、最大值、平均值和标准偏差值：这些数值可以帮助评估肌肉的电活动水平，以及肌肉活动是否稳定。
5. 均方根（RMS）：表示肌肉电活动的平均功率，可以反映肌肉的总体活动水平。
6. 曲线下面积：表示肌肉电活动的总量，可以反映肌肉的总体工作量。
7. 总功率、最大频率和中频：这些参数可以帮助评估肌肉的电活动特征和功能状态。
除了上述常见的EMG参数，还可以通过更专业的仪器和方法来测量和分析更多的参数，如肌肉的疲劳程度、神经肌肉传递功能等。
这些参数可以用于评估和治疗各种肌肉骨骼疾病和神经系统疾病。
表面肌电信号特征
表面肌电信号（Surface Electromyography，简称sEMG）是一种测量肌肉电活动的非侵入性技术。
它通过在肌肉表面放置电极，记录肌肉收缩时产生的电信号，从而反映肌肉的活动情况。
sEMG信号具有以下特征：
1. 频率特征：sEMG信号的频率范围通常在10Hz-500Hz之间，不同肌肉的频率范围有所不同。
例如，手指肌肉的频率范围较高，而腿部肌肉的频率范围较低。
2. 幅值特征：sEMG信号的幅值反映了肌肉收缩的强度。
幅值越大，表示肌肉收缩越强烈。
不同肌肉的幅值范围也有所不同。
3. 时域特征：sEMG信号的时域特征包括肌肉收缩的起始时间、峰值时间、持续时间等。
这些特征可以反映肌肉收缩的速度和持续时间。
sEMG信号的应用非常广泛。
在医学领域，sEMG信号可以用于诊断肌肉疾病和神经系统疾病。
例如，肌无力患者的sEMG信号幅值较低，而帕金森病患者的sEMG信号频率较低。
在康复领域，sEMG 信号可以用于评估康复训练的效果。
例如，康复训练后患者的sEMG信号幅值和频率会有所改善。
除了医学和康复领域，sEMG信号还可以应用于人机交互和运动控
制。
例如，sEMG信号可以用于控制假肢和智能外骨骼，使残疾人能够恢复正常的运动功能。
sEMG信号还可以用于游戏和虚拟现实等领域，使用户能够通过肌肉活动来控制游戏或虚拟现实场景。
sEMG信号具有丰富的特征和广泛的应用前景。
随着技术的不断发展，sEMG信号将在更多领域得到应用，为人类带来更多的福利。
