谢 平 李欣欣 杨春华 杨芳梅 陈晓玲 吴晓光

(燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室，河北 秦皇岛 066004)

基于表面肌电非负矩阵分解与一致性的肌间协同-耦合关系研究

谢 平*李欣欣 杨春华 杨芳梅 陈晓玲 吴晓光

(燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室，河北 秦皇岛 066004)

肌肉协同模型是神经产生并控制运动的低维度结构，探讨不同动作任务下的表面肌电信号(sEMG)间的相干性分析，可以体现相应肌群的协同耦合关系，进而能从神经控制运动与肌肉相互配合协调的角度揭示运动产生与执行规律。组织8名年轻健康受试者(男女均半、20～24岁)进行上肢腕部屈、伸实验，采集动作时相应肌群的sEMG数据，引入非负矩阵分解(NMF)方法分析肌间协同性，并进一步对协同性较高的肌群采用一致性分析方法，研究信号beta(15～35 Hz)和gamma(35～60 Hz)频段的耦合强度关系，探讨腕部伸屈动作下不同受试者之间的协同-耦合性差异。结果表明：腕伸动作下，主动肌桡侧腕短伸肌(ECR)、指伸肌(ED)、尺侧腕伸肌(ECU)、肱桡肌(B)在协同模块W5中具有协同关系，且肌间耦合强度显著(P<0.05)，beta频段与gamma频段一致性显著面积相差较大(1.261±0.966)；腕屈动作下，分别在协同模块W1W4W5中存在具有协同关系的肌肉对，且肌肉间耦合强度显著(P<0.001)，在beta和gamma频段一致性显著面积相差较小(0.412±0.163)，但主动肌桡侧腕屈肌、指浅屈肌间不具有协同性，耦合关系较弱。以上说明：神经控制运动的方式不同，体现为肌肉协同-耦合关系有所差异；在同一协同模块中，协同性较高的肌肉间耦合关系较强，揭示神经控制运动规律与肌肉相互配合方式；运用此方法进行肌间协同-耦合联合分析，可望深入揭示中枢神经模块化协同控制运动机制，进一步为运动障碍患者功能分析和评价提供科学依据。

表面肌电；肌肉协同；肌间耦合；非负矩阵分解；一致性分析

引言

人体运动是一种由神经肌肉激活和生物力学输出产生的高复杂度活动[1]，在运动过程中，模块化结构常被用于解决肌肉间如何组织与协调多自由度变化的问题[2]。这种模块化结构定义多块肌肉共同作用形成激活模型，通过调节模型激活时间与强度来完成动作的“搭建”[3-4]，而在模型内部肌肉间同样存在依附与共同作用关系。……