【摘要】：作為運(yùn)動(dòng)生物力學(xué)的一個(gè)分支,肌力估計(jì)研究在人造關(guān)節(jié)與假體設(shè)計(jì)、臨床康復(fù)醫(yī)學(xué)以及專業(yè)體育評(píng)估等諸多領(lǐng)域都有著十分重要的意義。表面肌電信號(hào)作為人體骨骼肌在收縮過(guò)程中所產(chǎn)生的一類電生理信號(hào),能夠間接反映出肌肉的收縮狀態(tài)和激活情況,其采集過(guò)程具有安全、無(wú)創(chuàng)、易操作等特點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于肌力估計(jì)的相關(guān)研究中。相較于傳統(tǒng)的單個(gè)分立式電極,高密度電極陣列能夠采集更多的肌電空間信息,捕獲更豐富的肌肉激活情況,有利于改善基于肌電信號(hào)的肌力估計(jì)性能。本課題以靜態(tài)變力屈肘運(yùn)動(dòng)的任務(wù)動(dòng)作為研究對(duì)象,共招募12名健康成年男性受試者,開(kāi)展了上肢多塊骨骼肌高密度表面肌電和腕部綜合力的數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn),探索了一種基于矩陣分解算法和快速正交搜索方法的肌力估計(jì)方案。主要研究?jī)?nèi)容和研究成果可概括如下:(1)基于矩陣分解算法的高密度陣列肌電解析研究。針對(duì)人體諸多骨骼肌在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中存在內(nèi)部肌肉肌腱單元激活水平不一致的特點(diǎn),借助高密度陣列式肌電采集技術(shù)從上臂前側(cè)、上臂后側(cè)、前臂前側(cè)和前臂后側(cè)采集表面肌電信號(hào),并選用主成分分析、獨(dú)立成分分析和非負(fù)矩陣分解三種算法分別對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解,從肌肉肌腱單元層面解析肌肉的激活情況。研究結(jié)果表明,三種算法均可實(shí)現(xiàn)對(duì)包含多個(gè)肌肉肌腱單元的骨骼肌內(nèi)部激活情況的解析,提取出表征各肌肉肌腱單元激活情況的多個(gè)激活模式和相應(yīng)的激活水平變化曲線。相較于傳統(tǒng)的全通道平均值法,矩陣分解算法能夠提取出與實(shí)測(cè)力信號(hào)更相似的、更適用于肌力估計(jì)的激活信號(hào)。(2)基于快速正交搜索方法的肌力估計(jì)研究�？紤]到肌電信號(hào)與肌力之間復(fù)雜的生理關(guān)系,選用基礎(chǔ)線性函數(shù)、多項(xiàng)式函數(shù)、平方根函數(shù)和S型函數(shù)等多種形式構(gòu)造候選函數(shù)集,以探究輸入的肌肉激活信號(hào)與輸出的肌力估計(jì)信號(hào)之間的復(fù)雜關(guān)系。研究結(jié)果表明,快速正交搜索方法能夠從候選函數(shù)集中選取出合適的函數(shù)搭建力估計(jì)模型,實(shí)現(xiàn)更為準(zhǔn)確的肌力估計(jì)。同時(shí),本研究分別從不同肌肉數(shù)目、不同激活信號(hào)提取方法以及不同發(fā)力模式的角度考察了基于快速正交搜索方法的肌力估計(jì)性能。結(jié)果顯示,參與肌力估計(jì)的骨骼肌數(shù)目越多,肌力估計(jì)的結(jié)果越精確;三種矩陣分解算法尤其是非負(fù)矩陣分解所提取的激活曲線用于肌力估計(jì)可獲得更好的效果;由高收縮力水平的發(fā)力模式訓(xùn)練出的肌力估計(jì)模型普適性更強(qiáng)。相較于諸多將單塊肌肉作為整體的研究工作,本課題提出的基于矩陣分解算法和快速正交搜索方法的肌力估計(jì)方案能夠更深入地獲取肌肉內(nèi)部的激活模式和激活水平,顯著提高肌力估計(jì)的精度。本研究取得的研究成果在日常鍛煉指導(dǎo)、體育運(yùn)動(dòng)評(píng)估和醫(yī)療康復(fù)等領(lǐng)域都具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：R318
【圖文】：

肌電信號(hào)是骨骼肌收縮過(guò)程中產(chǎn)生的電生理信號(hào)，包含豐富的神經(jīng)肌肉系統(tǒng)逡逑，可以反映出人體運(yùn)動(dòng)過(guò)程中肌肉的激活情況。肌肉收縮力由骨骼肌產(chǎn)生，逡逑肌腱、骨骼和關(guān)節(jié)等的傳遞，最終實(shí)現(xiàn)靜態(tài)收縮或者動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)。因此，利用逡逑信號(hào)對(duì)肌肉收縮力進(jìn)行預(yù)測(cè)是一種可行的方法。本章將詳細(xì)介紹表面肌電的逡逑、采集以及基于表面肌電的肌力估計(jì)方法。逡逑表面肌電信號(hào)的形成和采集逡逑２．２．１肌電信號(hào)的生理學(xué)原理逡逑為實(shí)現(xiàn)各種精細(xì)復(fù)雜的動(dòng)作和運(yùn)動(dòng)，人體的中樞神經(jīng)系統(tǒng)（Ｃｅｎｔｒａｌ邋Ｎｅｒｖｏｕｓｍ，邋ＣＮＳ）需要協(xié)調(diào)與之相關(guān)的各個(gè)肌肉和骨骼。神經(jīng)肌肉系統(tǒng)接受人體輸入信息，通過(guò)大腦運(yùn)動(dòng)皮層區(qū)、腦干以及脊髓進(jìn)行信息傳遞和分級(jí)控制，逡逑來(lái)實(shí)現(xiàn)任務(wù)動(dòng)作或目標(biāo)運(yùn)動(dòng)［４６］。逡逑Ｓｐｉｎａｌ邋ｃｏｒｄ邋（ｓｅｃｔｉｏｎ）逡逑

輸出的結(jié)果與網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)接方式密切相關(guān)，不同的激勵(lì)函數(shù)或不同的函數(shù)聯(lián)接逡逑權(quán)重都會(huì)導(dǎo)致輸出結(jié)果的改變。有研宄表明，三層的ＢＰＮＮ能夠很好地逼近任逡逑何非線性映射，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖２．２所示。目前有很多利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法逡逑進(jìn)行肌力估計(jì)的研宄。例如，Ｆａｒｉｄ邋Ｍｏｂａｓｓｅｒ和Ｋｅｙｖａｎ邋Ｈａｓｈｔｒｕｄｉ－Ｚａａｄ使用了多逡逑層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種ＡＮＮ算法對(duì)肘關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的逡逑手部發(fā)力情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，輸入信號(hào)包括有上臂肌肉表面肌電信號(hào)、肘關(guān)節(jié)角度和逡逑角速度［６４］。Ｕｓａｍａ邋Ｊ．Ｎａｅｅｍ等以整流平滑后的朧橈肌、肱三頭肌和屈肌的肌電信逡逑號(hào)作為反向傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)肱二頭肌肌力的估計(jì)［６５】。王少逡逑平等利用ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了基于獨(dú)立成分分析算法的肌電－肌力預(yù)測(cè)［６６］。逡逑輸入逡逑輸入層邐隱層邋輸出層逡逑圖２．２三層ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逡逑并行級(jí)聯(lián)識(shí)別（Ｐａｒａｌｌｅｌ邋Ｃａｓｃａｄｅ邋Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，邋ＰＣＩ）是上世紀(jì)９０年代新興的逡逑一種動(dòng)態(tài)識(shí)別算法。該方法利用動(dòng)態(tài)線性有限脈沖響應(yīng)和靜態(tài)非線性擬合來(lái)實(shí)現(xiàn)逡逑更為精確的系統(tǒng)識(shí)別１６７］。理想情況下，基于肌電信號(hào)的肌力估計(jì)模型應(yīng)該能夠逡逑捕獲到系統(tǒng)整體的動(dòng)態(tài)信息和固有的非線性特征，因而結(jié)合了動(dòng)態(tài)和靜態(tài)需求的逡逑ＰＣＩ算法被一些研宄選用作肌力估計(jì)模型。Ｊａｖａｄ邋Ｈａｓｈｅｍｉ等使用并行級(jí)聯(lián)識(shí)別逡逑作為動(dòng)態(tài)評(píng)估工具探索了從上臂肌肉肌電信號(hào)到手腕誘導(dǎo)力的映射關(guān)系，由于該逡逑１３逡逑

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2731325