【表面肌电信号采集处理研究文献综述2700字】

表面肌电信号采集处理研究文献综述1.1研究背景随着时代的极速发展，人们的生活压力越来越大，高强度的工作节奏也在无形中诱导了很多疾病和损伤的爆发。当前，中青年们普遍出现了颈肩腰椎等部位的肌肉损伤类疾病，这些症状大幅降低了人们的生活质量。故而近些年，国内市场对康复类设备的需求更是呈现了一种日趋上涨的趋势，年均增速25%甚至达到30%，远高于同期国民经济平均增长水平。在需求日逐步增长的同时，康复设备的研发逐渐受到关注，不过大多都是一些简单的测量血压，脉搏的仪器。而由于病患的运动量比常人应在各个方面有所减少或增加，那么针对每个个人的运动监控就有了存在的意义。相较国外，国内近些年才开始关注表面肌电信号的采集处理技术，技术普遍呈现检测快，但其精度要稍逊一筹。而经专家研讨发现，表面肌电信号（sEMG）在反映人体运动形态和研究疲劳程度方面有很好的体现，表面肌电信号（sEMG）是浅层肌肉电信号和神经干上电活动在皮肤表面的综合效应[1]。而且由于其具有的无创、容易采集等特点，被普遍应用于患者术后痊愈、运动辅助和行为模仿等领域。本文旨在设计一款面向肌肉疾病患者及体质受损人员的运动康复监测系统。我们可以利用表面电极获取表面肌电信号，通过蓝牙模块实时传输出去，再由终端机处理获得采集来的表面肌电信号的特征值，再通过与患者运动意图之间的联系，在人机交互终端上辅助受试者来了解自己的运动状态，从而使受试者可以更加直观地知道自己的身体情况，避免康复训练过程中例如肌肉损伤等二次伤害情况的发生。本系统的研发在生活的诸多方面均有着一定的使用价值。针对医疗卫生方面，作为监测系统，采用表面肌电信号采集的方式，相较于目前应用较广的针电极EMG，具有非侵入性、无创伤、操作简单等优点，易于受试者接受，同时为肌电采集分析仪器的便民化发展提供了一定的支持；在军事国防方面，我国武警特战队员普遍存在运动伤病的困扰，这些损伤主要以躯干和下肢为主。关节灵活性、稳定性的下降导致武警特战队员的基础动作质量严重下滑，从而严重影响武警特战队员的身体健康和日常训练情况。而可预测训练损伤风险、具有明确的数据分析的检测仪器可以使部队尽早发现特战队员的伤病和疼痛，及时进行早期干预与康复训练，最大程度地减少训练损伤的发生；在体育运动方面，通过对肌肉疲劳状态的监测和对肌肉活动参数的分析，可以使教练人员和运动员自身充分及时地了解运动员的肌肉工作状态，从而避免肌肉运动损伤，提高动作技术合理性，推进训练方案个性化，以达到提高运动员训练效率的效果。1.2表面肌电信号的产生和采集方法人体会根据外界的不同刺激，产生不同的反应。在诸多生命活动中，神经细胞和肌肉细胞的反应活动尤为明显。我们将这种现象称为细胞的“兴奋性”，在神经细胞和肌肉细胞中通过电信号的形式传递这种兴奋性，也就是我们常说的生物电现象，其中肌电信号就是较为典型的一种。如图1-1是一个下运动神经元，肌电信号由伸肌肌梭收缩产生，由神经元通过神经电信号的形式传递给神经纤维，再由反射中枢通过神经元传递给屈肌，从而在肌肉表面以电信号的的形式体现。图1-1下运动神经元肌电信号的采集方法，根据肌电电极放置位置的不同可以分为插入式针电极采集和贴片式表面电极采集，如图1-2。插入式针电极采集是通过插入到肌体内的针状电极，采集附近一定范围的肌肉纤维的肌肉电信号，需要专业医护人员协同配合完成。贴片式表面电极采集是通过安放在皮肤表面的表面电极，采集浅层肌肉和神经干电活动的综合效应，不需要专业医护人士协调配合。相较于插入式针电极采集方法，贴片式表面电极采集具有易采集、无创伤的特点，所以本文中采用表面肌电信号作为采集和分析信号。(b)图1-1肌电采集电极（a）针电极；（b）表面电极1.3国内外研究现状目前在表面肌电信号采集处理领域，国外的发展比较迅速，多家公司已经给出了相关的解决方案，生产出了很多sEMG监测分析产品。图1-1芬兰Mega表面肌电测试仪ME6000荷兰Mega公司的表面肌电测试仪ME6000如图1-1，同时最多可以支持8个通道的表面肌电信号的采集，并且可以通过多种方式将数据传递给计算机，再配合强大的分析软件MegaWin，能够呈现出很好的监测效果。其主要是针对表面肌电信号的中心频率，平均功率，过零率，平均肌电值，频谱面积等特征值进行分析计算；此外，它还可以借助视频同步监控、关节角度计等其他医疗辅助设备，使分析结果更精确。美国NORAXON公司拥有具备国际专利的信号处理技术，该公司所提供的表面肌电测量仪器具有实时的数据处理功能，可以进行信号的滤波、反馈、频谱分析、均值计算和中值计算等，而且具有中继范围可达100米的无线传输技术，如图1-2。借助于其表面肌电信号的无线传输技术,可以在实际过程中对受试者进行动态测量，特别是针对跑步、自行车骑行、游泳、滑冰和滑雪等运动的研究。但是由于它并不包括与肌肉疲劳程度相关的，诸如积分肌电值、中位频率、平均功率频率、均方根值等参数的提取分析，无法进一步分析受试者的肌肉情况。图1-2美国Noraxon表面肌电测试仪MyoTraceTM400还有加拿大的ThoughtTechnology公司所研发的表面肌电分析系统，其作为面向康复领域的新一代多功能肌电功能诊断、评定分析仪器，拥有着康复评定中迫切需要的“量化评定”和“完美方案”这两个重要特色[2]。并且它采用光纤传输，数据传输量大且稳定。图1-3加拿大ThoughtTechnology表面肌电分析系统SA7550相较而言，国内再这项技术上还不成熟，比较具有代表性的要属上海诺诚和珠海麦康两家公司。其仪器主要采用光纤传输，具有成本低，操作简单的特点。是大多数为大体积机器，而且相比国外的仪器，很多不具备分析系统，且精确度有待提高。参考文献[1] JiangchengChenetal.SurfaceEMGbasedcontinuousestimationofhumanlowerlimbjointanglesbyusingdeepbeliefnetworks[J].BiomedicalSignalProcessingandControl,2018,40:335-342.[2] Aude-ClémenceM.Doix,BorisMatkowski,AlainMartin,KarinRoeleveld,SergeS.Colson.Effectofneuromuscularelectricalstimulationintensityoverthetibialnervetrunkontricepssuraemusclefatigue[J].EuropeanJournalofAppliedPhysiology,2014,114(2).[3] 张志勇.肌电信号采集与肌电假肢控制的研究[D].哈尔滨工业大学,2010.[4] 广州汇承信息科技有限公司.HC-08蓝牙4.0BLE串口模块用户手册[M].2018.[5]肖翔.基于柔性电极的表面肌电信号采集与处理研究[D].2017.[6]杭元凤.医疗建筑配电[M].南京东南大学出版社:,201702.271.[7]张晓伟.基于运动信息监测的可穿戴系统研究[D].北京服装学院,2017.[8]吴静涛,胡娇娇,夏晓盼,余文军,张新宇.电商O2O模式下我国户外运动发展的新思考[J].体育科技文献通报,2017,25(01):35-36+29.[9]李楠.人体表面肌电信号采集与处理系统设计[D].内蒙古大学,2018.[10]ZhouHui,YangDandan,LiZhengyi,ZhouDao,GaoJunfeng,GuanJinan.LocomotionModeRecognitionforWalkingonThreeTerrainsBasedonsEMGofLowerLimbandBackMuscles[J].Sensors,2021,21(9).[11]ZhouYang,ChenChaoyang,ChengMark,AlshahraniYousef,FranovicSreten,LauEmily,XuGuanghua,NiGuoxin,CavanaughJohnM.,MuhStephanie,LemosStephen.ComparisonofmachinelearningmethodsinsEMGsignalprocessingforshouldermotionrecognition[J].BiomedicalSignalProcessingandControl,2021,68.[12]JiangYongyu,ChenChristine,ZhangXiaodong,ChenChaoyang,ZhouYang,NiGuoxin,MuhStephanie,LemosStephen.ShouldermuscleactivationpatternrecognitionbasedonsEMGandmachinelearningalgorithms[J].Com