肌电图基础与临床应用

肌电信号的神经生理基础与应用主讲人：戴晨赟副研究员智慧医疗电子中心(CIME)，电子工程系信息科学与工程学院，复旦大学1目录•肌电信号的神经生理基础与工程模型•肌电信号的采集原理与技术•肌电信号的特征提取•肌电信号常用的处理及分析方法与应用实例2肌电信号的神经生理基础与工程模型•肌肉收缩的神经控制机理•肌电信号的产生过程•肌电信号的工程模型3肌肉收缩的神经控制机理l运动控制过程：图：肌肉收缩的神经控制机理1.大脑发出控制指令2.激活脊柱(spinal cord)里的阿尔法运动神经元(alpha motoneuron)3.阿尔法运动神经元激活其所支配的肌肉纤维4.肌肉纤维收缩5.产生运动或力矩l两种收缩模式：1.等张收缩(isotonic contraction)：张力恒定、长度变化产生运动2.等长收缩(isometric contraction)：长度恒定、张力变化的产生力矩4肌电信号的产生过程l基本控制单位：运动单位(motor unit)1.阿尔法运动神经元(alpha motoneuron)2.支配的肌纤维(muscle fibres)l肌电信号的产生过程1.运动神经元电化学放电2.激活肌纤维3.肌纤维去极化(depolarize)4.肌纤收缩5.产生电信号6.电信号沿着肌纤维传输图：运动单位生理结构图：肌电信号的产生与传导肌电信号(Electromyography, EMG)l运动单位募集(motor unit recruitment) 1.需要大量运动单位同时放电引起肌纤维收缩Ø根据肌肉不同及力的大小不同通常需要数十到数百个运动单位2. 持续发力时需要同一运动单位不断放电收缩Ø放电频率通常为5-35 HzØ放电频率与力的关系成近似正比例关系3.小的运动单位先被募集，提供较小的力；大的运动单位后被募集，提供较大的力4.不同运动单位在肌肉放电位置不同l肌电信号：成百上千个运动单位电势在时间与空间上的叠加图：神经元放电与力的关系图：被激活程度与放电频率的关系肌电信号的工程模型l工程模型Ø肌电信号：成百上千个运动单位电势在时间与空间上的叠加控制脉冲运动单位系统冲击响应序列噪音肌电l数学模型Ø宏观上肌电信号是高斯过程7肌电信号采集原理l侵入式电极l传统表面电极l阵列式高密度电极8侵入式电极l侵入式电极图：单通道针电极图：四通道针电极1.采集的信号肌肉范围很小2.通常只能观测到10个左右运动单位3.非常接近运动单位放电区4.能显著观测到运动单位电势波形5.临床肌电图，广泛应用在临床诊断中9侵入式电极l侵入式肌电信号图例10传统表面电极l传统表面电极图：单通道表面电极(monopolar)图：差分电极(bipolar)1.采集的信号肌肉范围较大，可采集一小块肌肉肌电的总和2.在体表采集，非侵入，采集方便3.很难观测到运动单位电势波形4.通常只能观测到大量运动单位的叠加活动，这些运动单位通常分布在体表5.应用最广泛，目前几乎所有肌电相关应用都使用传统表面电极11传统表面电极l传统表面肌电信号图例12高密度肌电电极l高密度肌电电极图：8*20高密度肌电阵列电极1.采集的信号肌肉范围很大2.在体表采集，非侵入，采集方便3.可观测到肌肉空间放电信息4.能通过如盲源分离等信号处理的方法提取单个运动单位放电的信息5.肌电领域未来发展的新方向13高密度肌电电极l高密度肌电信号图例14肌电信号的特征提取l宏观特征(传统或高密度表面肌电)l微观特征(侵入式肌电或高密度表面肌电)l空间特征(高密度表面肌电)15宏观特征l宏观肌电特征Ø包括信号的均方根值(RMS)，平均绝对值(MAV)，积分(IEMG)，平均绝对值斜率(MAVS)，波长(WL)，方差(VAR)，过零点(ZC)，坡度符号变化(SSC)，频谱中位数(FMD)，频谱中值(FMN)等等图：宏观肌电图例图：肌电信号概率密度函数图：信号频谱16宏观特征l数学模型(类似于调制过程)Ø即肌电幅值(EMG Amplitude)在零均值、单位方差的稳态(WSS)高斯/拉普拉斯过程上调制Ø宏观肌电最重要的特征即为肌电幅值，它直接反应了大脑对肌肉的控制图：肌电信号数学模型17肌电幅值特征的最优数学估计l假定为高斯分布Ø概率密度函数的数学表达Ø对此概率密度函数s 求最大似然估计，得到s 的最优估计即为肌电信号的均方根值(root mean square value)RMS特征18肌电幅值特征的最优数学估计l假定为拉普拉斯分布Ø概率密度函数的数学表达Ø对此概率密度函数s 求最大似然估计，得到s 的最优估计即为肌电信号的平均绝对值(mean absolute value)MAV特征RMS值以及MAV值为最佳以及最常用的肌电信号特征19实例举例l若EMG信号较长，通常取窗分割为数个小段(segment)Ø窗口长度：越长越平滑，但缺失瞬时信息，一般根据具体应用取10ms-400ms，步长为5-50ms15-s肌电信号10ms窗口, 5ms步长RMS400ms窗口, 50ms步长RMS10ms窗口, 5ms步长MAV400ms窗口, 50ms步长MAV20其他常用宏观特征1l 宏观肌电特征Ø积分(integrated EMG)类似于平均绝对值，只是不取平均，表征每个小窗内的肌电信号面积Ø波长(wave length)肌电信号的一阶差分，表征每个肌电信号样本之间的变化率IEMG %='()*+|x (|WL %='()*+0*|x (1*−x (|21其他常用宏观特征2l 宏观肌电特征Ø平均绝对值斜率(mean absolute value slope)平均绝对值的一阶差分，表征平均绝对值的变化率Ø方差(variance)肌电信号的方差，表征信号幅值的变化程度MAVS %=MAV %1*−MAV %VAR %=1N '()*+(x (−x);22其他常用宏观特征3l 宏观肌电特征Ø过零点(zero crossing)表征肌电信号过零点的频率Ø坡度符号变化(slope sign change)表征肌电信号峰值出现的频率x (>0and x(1*<0or x (<0and x(1*>0and |x (−x (1*|≥εx (>x (0*and x (>x (1*or x (<x (0*and x (<x(1*and |x (−x (1*|≥εor |x (−x (0*|≥ε23其他常用宏观特征4l 宏观肌电特征Ø频谱中位数(frequency median)表征肌电频谱能量的中位数Ø频谱中值(frequency mean)表征肌电频谱能量的频率中值F EF =12'()*EPSD (F E+=∑()*E f (PSD (∑()*E PSD (24微观特征l主要为运动单位的特征Ø包括运动单位电势波形、放电频率等Ø需要利用聚类或盲源分离等手段分解出单个运动单位的放电信号25微观特征l运动单位电势波形Ø得到每个运动单位放电时刻Ø取窗得到电势波形(侵入式肌电约取3ms，表面肌电约取30ms)Ø将所有窗内的波形平均26微观特征l放电频率27高密度肌电特征l高密度肌电特征Ø包括所有传统宏观特征及微观特征，以及空间特征、运动单位传导速度、神经支配区等28常用高密度肌电特征1l 空间特征Ø能量中心点位置C MN =∑()*O ∑P)*Q(RMS (P R i)∑()*O ∑P)*Q(RMS (P )C TF =∑()*O ∑P)*Q(RMS (P R j)∑()*O ∑P)*Q(RMS (P )29常用高密度肌电特征2l 运动单位神经支配区(innervation zone)Ø行间差分Ø求相邻波形相关系数Ø相关系数的最小值即为神经支配区R k,τ=1/N ∑()*+(x %,(−x %)(x %1*,(1Z −x %1*)1/N ∑()*+(x %,(−x %);∑()*+(x %1*,(−x %1*);30常用高密度肌电特征3 l电势传导速度Ø空间长度除以波形延时31三种肌电信号的优缺点比较l宏观特征Ø优点：提取方法简便，普适性高，应用最广泛Ø缺点：受信号串扰(crosstalk)、肌电幅值抵消(amplitude cancellation)、电极摆放位置影响l微观特征Ø优点：解决了信号串扰(crosstalk)、肌电幅值抵消(amplitude cancellation)、电极摆放位置的影响Ø缺点：采集不便，计算复杂，目前尚无法应用于需要实时分析的系统中l空间特征Ø优点：分辨率高、信息多Ø缺点：采集不便，计算复杂，冗余信息多32肌电信号的处理及分析方法与应用实例l常用滤波器l主成分分析(principle component analysis)l独立成分分析(independent component analysis)l最小二乘法(least-squares)l人机系统控制Ø模式识别(pattern recognition control)Ø比例控制(proportional control)Ø神经驱动控制(neural drive control)33常用滤波器l带通滤波器Ø通常为10-900Hz (采样频率>1800Hz)或10-500Hz (采样频率>1000Hz)Ø去除高频环境噪音及低频运动伪迹Ø若运动伪迹严重可适当提高低频的截止频率滤波后l陷波滤波器Ø通常为50或60Hz电源噪音34主成分分析(PCA)l最简单2维数据的启发–找到一个新的正交基，使得其在某一方向差异最大，而另一方向正交35主成分分析l方法步骤(不做详细数学推导)Ø对数据进行奇异值分解(singular value decomposition)Ø得到特征值以及每个特征值对应的特征向量Ø保留较大的特征值的维度，去除较小的特征值对应的维度，例如一般将大于最大特征值1/10可保留，去除小于最大特征值1/10的所有维度Ø将数据向新的低维度特征向量映射Ø降低数据维度36主成分分析应用实例l15通道1秒肌电信号Ø保留最大的5个特征值，并映射至新特征向量37主成分分析应用实例l使用PCA降维后的五个信道结合特征向量重构原始15个信道的肌电信号38主成分分析应用实例l肌电信号数据维度过高Ø例如采样频率为2KHz，20秒，160通道的高密度肌电有2000*20*160个数据点，若对每个通道提取10个特征，即得到2000*20*160*10的特征数据Ø大量的冗余信息Ø通常将大于最大特征值1/10的维度保留后，后续数据处理结果与不降维处理无明显区别39独立成分分析（ICA）l独立成分分析ICAØ假设观察到的随机信号x服从模型x=As，其中s为未知源信号，其分量相互独立，A为未知混合矩阵。

肌电图electromyography 河南科技大学第一附属医院神经内科参考《肌电图规范化检测和临床应用共识》综合整理，总结并辑录为四部分：概论、检测和意义、常见疾病检测方法和报告书写。

第一部概论电生理诊断目的一.补充临床的定位诊断：当根据临床的症状和体征进行定位诊断存在困难是更具有价值。

（1）辅助临床明确病变的部位（2）提高早期诊断的阳性率和发现临床下病变（3）辅助发现临床不易识别的病变（4）鉴别中枢和周围神经病变，判断病变累及的范围二.为临床定性诊断提供线索（1）NCV的测定提示病变部位是轴索损害为主，还是脱髓鞘为主，或二者并重。

（2）某些电生理的特异性所见有助于缩小疾病诊断的范围，甚至是唯一确诊的方法。

（3）有助于判断病变处于急性期、恢复期或稳定期。

三.有助于判断病变的严重程度，客观评价治疗的效果和判断预后。

肌电图是记录肌肉静息、随意收缩及周围神经受刺激时各种电特性的一门技术。

导电极有表面电极和针电极两种。

表面电极可以导出深处全体肌肉活动的合成电位，但不能分辨单块肌肉的电位。

将针电极插入欲检查的肌肉可以导出个别肌肉的动作电位。

肌电诊断检查基本上包括三大部份: 1.神经传导检查(nerve conduction studies，NCS) ；2.针极肌电图检查(needle electromyography) ；3.诱发电位检查(evoked potentials)。

神经传导检查：以电极刺激受测神经，而于其支配的感觉神经或肌肉上记录电位，以得到感觉神经电位波(sensory nerve action potential)、复合肌肉动作电位波(compound muscle action potential)，及特殊反射的电位波(H-reflex及F-response)之检查。

检查方法是以超大电量刺激(supramaximal stimulation)来刺激受测神经(H反射例外)，以使该神经所有轴突均同时兴奋，而得到一最大反应波，根据此最大反应波之传导潜期(latency)，振幅(amplitude)，表面积(surface area)，及传导速度(nerve conduction velocity)，再与正常值作比较，可以帮助区别神经的轴突病变(axonopathy)或髓鞘病变(demyelination)。