李芳，安丙辰，郑洁皎

表面肌电图在脑卒中患者手神经肌肉功能评定中的应用①

李芳，安丙辰，郑洁皎

表面肌电图(sEMG)作为一种客观定量的评估工具，近年来已逐渐应用于脑卒中后手神经肌肉功能障碍的康复评定。本文综述近10年的相关文献，主要介绍sEMG分析手神经肌肉功能的常用参数，以及sEMG在脑卒中患者手神经肌肉功能障碍评定中的应用。

表面肌电图；脑卒中；手；神经肌肉；评定；综述

[本文著录格式]李芳，安丙辰，郑洁皎.表面肌电图在脑卒中患者手神经肌肉功能评定中的应用[J].中国康复理论与实践, 2015,21(3):280-283.

CITED AS:Li F,An BC,Zheng JJ.Evaluating hand neural-muscle function after stroke with surface electromyography(review)[J]. Zhongguo Kangfu Lilun Yu Shijian,2015,21(3):280-283.

表面肌电图(surface electromyography,sEMG)作为一种客观准确评定神经肌肉功能状态的检测技术，近几年在脑卒中评定中的应用逐渐受到重视，尤其是将sEMG用于脑卒中后手神经肌肉功能的康复评定已逐步成为近年来的研究热点之一。

1 sEMG评定脑卒中后手神经肌肉功能的可行性

脑卒中是严重危害人类健康和生命的常见病、多发病。随着医学的发展，脑卒中的死亡率大大降低，但致残率逐年增高，目前已是成人残疾的主要原因[1]。脑卒中患者的粗大运动功能较手的精细动作容易恢复[2]。文献报道，脑卒中后6个月，大约2/3的患者会遗留严重手功能障碍，主要表现为手的协同屈曲痉挛畸形，严重影响脑卒中患者日常生活活动能力[3-4]。

康复评定是制定康复治疗计划和疗效观测的依据。目前临床主要使用Fugl-Meyer评定、Chedoke-McMaster评分法等评定手功能，虽然操作简单，但量化程度不高，且容易受到检查者主观因素影响。

sEMG又称动态肌电图，是指神经肌肉系统在完成各种随意和非随意活动时产生的生物电变化，经表面电极引导、放大、记录和显示所获得的一维电压时间序列信号。该信号源自大脑皮层运动区控制下的脊髓α运动神经元的生物电活动，形成于众多外周运动单位电位在时间和空间上的总和，信号的振幅和频率等的特异性变化取决于关节肌肉活动水平、肌肉功能状态等生理性因素以及探测电极的位置、大小和方向等测量性因素的共同作用[5]。有研究指出，应用sEMG信号可以定量和定性分析神经肌肉功能，推测神经肌肉的病变性质[6-7]。Malone等和Watanabe等已对sEMG测试神经肌肉功能的信度和效度予以肯定[8-9]。2013年，Hashemi等对sEMG用于手神经肌肉功能评定的信度予以检验[10]。因此，可用sEMG评价脑卒中患者手神经肌肉的功能状态。

2 评定手神经肌肉功能的常用sEMG参数及其意义

sEMG常用于评定手神经肌肉功能的参数主要包括积分肌电值(integrated EMG,IEMG)、均方根值(root mean square, RMS)、平均肌电值(average EMG,AEMG)、协同收缩率(co-contraction rate,CR)、平均绝对值(mean absolute value, MAV)[11]、峰值振幅(peak amplitude,PA)[12]等时域分析参数，以及平均功率频率(mean power frequency,MPF)、中位频率(medi-

an frequency,MF)等频域分析参数。

2.1 时域分析参数

2.1.1 IEMG

IEMG是指所得sEMG信号经整流滤波后，单位时间内曲线下面积的总和，它可以反映肌电信号随时间的强弱变化，其大小在一定程度上反映参与肌肉收缩的运动单位的数量多少和每个运动单位的放电大小，主要用于分析肌肉在单位时间内的收缩特性[5]。多篇文献报道，肌肉收缩时，用表面电极测定的IEMG值与肌力和肌张力之间存在线性正相关关系[13-14]。李雪萍等的研究指出，IEMG可用于动态观察脑卒中患者手神经肌肉的功能状态[15]。

2.1.2 RMS

RMS是指一段时间内瞬间肌电振幅平方平均后的平方根，代表放电有效值，其大小反映肌电幅值的变化状况，一般认为与运动单位募集和兴奋节律的同步化程度有关，其意义与IEMG相似，可在时间维度上实时反映肌肉的活动状态[16-17]。RMS值是时域中最可靠的参数，较常用于sEMG的定量分析，很少造成假象和干扰[18]。Kim等的研究指出，RMS值可以作为评估肌力、肌张力的参数，其值越大，代表肌肉力量和张力越大[19]。检测RMS和IEMG可用于评定脑卒中后手神经肌肉功能以及康复训练疗效，并据此制定和调整康复治疗方案，以及作为患者随访的评估指标。

2.1.3 AEMG

AEMG是指一定时间内瞬时肌电振幅的平均值，主要反映肌电信号的强度与参与活动的运动单位数目、类型及其放电频率同步化程度，其意义与RMS基本相同，两者可相互参考[5]。

2.1.4 CR

公式CR=拮抗肌IEMG/(主动肌IEMG+拮抗肌IEMG)，反映的是拮抗肌在主动肌收缩过程中所占比例的多少。sEMG被认为是评定CR较为理想和可信的方法[20]。已有研究证实，CR增加是脑卒中患者普遍存在的现象[21]。Choi的研究指出，CR可以作为定量评定患者患侧肢体肌张力变化状况的参数[22]。

2.1.5 其他时域参数

MAV或平均绝对值比值(mean absolute value rate,MAVR)、PA主要用于脑卒中患者手神经肌肉功能的康复评定。Fan等的一项研究表明，sEMG信号的MAVR可以反映肌肉单元与特定运动之间的相关性，并且指出掌长肌(palmaris longus, PL)、尺侧腕屈肌(flexor carpi ulnaris,FCU)与腕关节屈曲运动有关；指伸肌(extensor digitorum,ED)、桡侧腕伸肌(extensor carpi radialis,ECR)与腕关节伸展运动有关；ED、ECR、尺侧腕伸肌(extensor carpi ulnaris,ECU)与腕关节尺偏运动有关；ED、ECR、PL与腕关节桡偏运动有关；ECR、FCU、ECU与握拳运动有关[11]。Li等利用第一背侧骨间肌(first dorsal interosseous,FDI)研究脑卒中后sEMG峰值振幅分布的改变时提出的PA分布分析法，与传统电生理方法相比，更有助于我们理解肌无力机制及卒中后的其他症状[12]。

2.2 频域分析参数

2.2.1 MPF

MPF是反映sEMG信号频率特征的参数，表示功率谱曲线重心的频率，其大小与外周运动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[5]。Kallenberg等的研究指出，脑卒中患者患侧肌力在5%～50%最大自主收缩力(maximum voluntary contraction,MVC)范围时，MPF减低，而健侧肌力在此范围时MPF增加[23]。但Li等在研究脑卒中患者FDI sEMG频谱参数分析时发现，患者患侧或健侧肌肉收缩力与MPF之间没有明确的相关性[24]。

2.2.2 MF

MF是指骨骼肌收缩过程中肌纤维放电频率的中间值。正常情况下，人体不同部位骨骼肌MF值差异较大，这取决于肌肉组织兴奋时主要表现高频放电的快肌纤维和以低频电活动为主的慢肌纤维的组成比例。Srivatsan等利用脑卒中患者FDI研究sEMG信号功率谱分析的有效性时发现，Chedoke-McMaster评定和Fugl-Meyer评定评分较低的患者，FDI的MF健侧明显高于患侧，而Chedoke-McMaster和Fugl-Meyer评分较高的患者，健、患侧FDI的MF接近，表明MF与脑卒中患者手的临床评估之间具有相关性[25]。

3 脑卒中后手痉挛模式的sEMG评定

3.1 协同屈曲畸形

Miller等选择8例中重度偏瘫脑卒中患者和4名正常对照者作为研究对象，用sEMG记录受试者在不同肩关节外展角度负荷下完成上肢上举运动时，指浅屈肌(flexor digitorum superficialis,FDS)和指总伸肌(extensor digitorum communis,EDC)的活动，结果显示，脑卒中患者FDS的肌电信号明显强于EDC，而对照组FDS的肌电信号与EDC无显著性差异。该项研究用肌电证据证实了脑卒中患者手部的协同屈曲畸形，同时指出卒中患者患肢在屈曲肩、肘关节时，通常会耦联非随意的腕和手部关节的屈曲运动，这与脑卒中患者患侧上肢(肩、肘、腕、手)共同屈曲的临床表现相符，对于针对性治疗偏瘫患者手指痉挛具有指导意义[26]。此外，Schieber等利用sEMG也验证了脑卒中偏瘫患者患侧手指屈肌的共同收缩模式，即脑卒中偏瘫患者患手无法完成单个手指的分离运动[27]。

3.2 痉挛肌肉共激活状态

Towles等的一项随机对照试验，入选12例伴有重度手功能障碍的慢性脑卒中患者和8名年龄相匹配的正常对照者，利用sEMG记录患者患手和对照者优势手的拇指和其余四指的屈肌活动，结果发现，患者手指的屈肌运动神经元呈高度兴奋状态，而患者和对照组拇指屈肌运动神经元的活动相似[28]。Lee等选择14例慢性脑卒中患者和4名正常对照者作为研究对象，同时将14例患者根据其临床功能评分，分为重度手功能障碍组(8例)和中度手功能障碍组(6例)，利用sEMG记录受试者完成腕关节屈曲、伸展，手指伸展、侧捏，手抓握和手指尖捏6项等长收缩任务时鱼际肌(thenar muscle group,THE)、FDI、小鱼际肌(hypothenar muscle group,HTH)、FDS、EDC、桡侧腕

屈肌(flexor carpi radialis,FCR)、FCU、ECR、ECU等9块肌肉的激活模式，结果显示，不同任务间，肌肉激活模式的差异在重度手功能障碍的患者明显减低，也就是说重度手功能障碍的患者用相似的肌肉激活模式完成具有不同特点的任务，而中度手功能障碍患者完成不同任务的肌肉激活模式与对照组相似。该研究表明，脑卒中后手部多块肌肉之间协调收缩的自由度明显减低，减低程度与临床损伤程度密切相关[29]。Conrad等利用sEMG发现，慢性脑卒中患者掌指关节在做等速屈曲和伸展运动时，FDS和EDC的共激活率瘫痪侧低于非瘫痪侧[30]，这与1996年Davies等报道脑卒中患者患侧下肢膝、踝关节在等速运动时，相应拮抗肌肉对的共激活率微小或缺如一致[31]。

4 脑卒中后手功能其他方面的sEMG评定

4.1 双手镜像运动

脑卒中后双手镜像运动多指在患手做自主运动时，健侧手同源性肌肉同时出现非自主控制的动作[32-33]。Seo选择7例手功能Chedoke-McMaster评分2～3分的慢性脑卒中患者，研究他们在用一侧拇指和食指完成夹捏物体动作时，另侧手的镜像运动特点。实验用sEMG记录患者双侧FDS、EDC、FDI和THE的活动，结果显示，当患侧手做夹捏动作时，非患侧手THE和FDI的镜像肌肉活动水平接近患侧手肌肉活动程度，但FDS和EDC的镜像肌肉活动水平只有患侧手肌肉活动程度的一半；当健侧手做夹捏动作时，患侧手的THE和FDI，以及FDS和EDC的镜像肌肉活动水平明显减弱，分别相当于健侧的16%和69%。表明患者在用一侧手完成夹捏动作时，对侧手多块肌肉存在不同程度镜像肌肉活动，治疗师在对脑卒中患者进行手功能康复训练时，应该注意手的镜像运动，并采取相应措施避免其对患者手功能康复的干扰[34]。

4.2 康复疗效评定

Hu等选择10例伴有手指屈曲痉挛的慢性脑卒中患者作为研究对象，让患者的患侧手戴上EMG驱动的机械手完成每周3～5次，共20次抓握、释放和移动海绵任务，并利用sEMG信号评价EMG驱动的机械手对脑卒中后患者上肢训练的效应，结果显示，经EMG驱动的机械手训练后，患侧指屈肌和肱二头肌肌电信号明显减弱，可以明显改善指屈肌和指伸肌之间的协调性、减弱患手的CR，明显减低肱二头肌过高的张力。同时该研究亦表明，在上肢训练期间，可用肌电参数监视肌肉的协同收缩模式变化，以量化训练的进程[2]。de Araujo等将12例脑卒中偏瘫患者随机分为肌电手套训练组(6例)和传统物理治疗组(6例)，利用sEMG对其康复疗效进行评定，结果显示，肌电手套训练组患者手部所检肌肉的sEMG波幅均增加，而传统物理治疗组只有EDC的肌电活动增加，指出肌电手套是一种有效的手功能训练辅助装置[35]。

Jeon等利用sEMG研究慢性脑卒中患者双侧FDI运动单位结构的变化时发现，与健侧相比，患侧FDI运动单位动作电位波幅减低、持续时间延长，表明运动单位减小以及肌纤维传导速度下降是造成脑卒中后肌无力的部分原因[36]。

5 小结

sEMG以其无创、客观和便捷性的优势，已被广泛应用于康复医学、运动医学等多个领域。sEMG在脑卒中患者手神经肌肉功能康复评定中的应用，国外已有少量文献报道，国内相关文献极少。分析原因，一方面可能与人们对卒中后手功能障碍的关注度不够以及sEMG在国内的应用尚处于起步阶段有关；另一方面可能与sEMG目前在神经肌肉功能评定方面的应用还不成熟，比如缺乏统一的参考评价标准、只能间接量化肌肉收缩力的大小等有关。

随着遗留有手功能障碍的脑卒中患者人数的逐渐增多，以及人们对脑卒中所致手功能障碍的逐步重视，可以预见，sEMG在手神经肌肉功能障碍康复评定方面的应用将会日益增多。今后我们还需要对sEMG进行深入细致大规模的临床研究，以解决临床应用sEMG过程中所遇到的各种问题，为sEMG更好地应用于手神经肌肉功能的评定提供科学依据。

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Evaluating Hand Neural-muscle Function after Stroke with Surface Electromyography(review)

LI Fang,AN Bing-chen,ZHENG Jie-jiao
Rehabilitation Department of Huadong HospitalAffiliated to Fudan University,Shanghai 200040,China

Surface electromyography(sEMG),as an objective and quantitive assessment tool,has been used to evaluate the hand neural-muscle dysfunction after stroke in recent years.This paper reviews related literatures in nearly 10 years,which mainly introduced the common parameters of sEMG for the hand neural-muscle function,focused on the application of sEMG to estimate hand neural-muscle dysfunction after stroke.

surface electromyography;stroke;hand；neural-muscle;assessment;review

10.3969/j.issn.1006-9771.2015.03.009

R743.3

A

1006-9771(2015)03-0280-04

2014-11-10

2014-12-31)

1.上海市卫生计生委重大推广类项目(No.2013SY002)；2.上海市科委重大项目-2013年度“科技创新行动计划”(No.13411951101)。

复旦大学附属华东医院，上海市200040。作者简介：李芳(1990-)，女，汉族，山东苍山县人，硕士研究生，主要研究方向：脑卒中、表面肌电图。通讯作者：郑洁皎，女，教授。E-mail:zjjcss@163.com。