本文關(guān)鍵詞：肌肉肌腱單元層面的肌疲勞特性研究　出處：《中國科學技術(shù)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：肌疲勞分析在康復醫(yī)學、生物力學和體育運動學等領(lǐng)域有著重要的應用價值。在康復醫(yī)學領(lǐng)域,肌疲勞評估可作為神經(jīng)肌肉系統(tǒng)相關(guān)疾病的輔助診斷手段;在生物力學領(lǐng)域,肌疲勞評估可以優(yōu)化人體肌肉骨骼模型;在體育運動學領(lǐng)域,肌疲勞評估可幫助運動員提高訓練效率并避免肌肉損傷。表面肌電(S urface Electromyography,SEMG)技術(shù)以其良好的客觀性和無創(chuàng)性,是一種重要的肌疲勞研究手段。人體的運動是由中樞神經(jīng)系統(tǒng)(Central Nervous System,CNS)協(xié)調(diào)多塊骨骼肌收縮帶動關(guān)節(jié)運動完成。按解剖學結(jié)構(gòu),某些骨骼肌由多個肌肉肌腱單元(MuscleTendon Unit,MTU)組成,有研究表明,CNS對骨骼肌內(nèi)部各肌肉肌腱單元的控制是獨立的。然而,當前大多數(shù)肌疲勞研究將骨骼肌視為一個整體,忽視了肌肉內(nèi)部各肌肉肌腱單元的功能差異。針對上述問題,本課題以三角肌為主要研究對象,探究骨骼肌內(nèi)各肌肉肌腱單元在不同收縮任務中的激活特性和疲勞特性,從而探索可能的神經(jīng)肌肉控制機制。本論文的主要研究內(nèi)容和取得成果如下:(1)提出了一種基于表面肌電的肌疲勞分析方案。該方案包括信號采集、信號預處理、特征提取和疲勞表征四個部分。特別地,從"敏感性"和"魯棒性"這兩個角度分析了均方根值(RMS)、平均功率頻率(MPF)、AR模型系數(shù)(ARC1)、樣本熵(SE)和Higuchi分數(shù)維(HFD)等五個肌電特征參數(shù)的肌疲勞表征能力。然后,選擇最佳的表面肌電參數(shù)進行肌肉肌腱單元的疲勞分析。(2)探索了三角肌的三個頭(也即肌肉肌腱單元)在不同負載的靜態(tài)恒力收縮任務中的激活特性和疲勞特性。設(shè)計了三個旨在相對獨立地激活三角肌三個頭的靜態(tài)恒力收縮任務;通過肌電信號幅值開展了靜態(tài)恒力收縮任務下三個頭的激活特性分析,發(fā)現(xiàn)三角肌的三個頭在不同任務中和不同負載下呈現(xiàn)出不同的激活特性,但很難相對獨立地激活某個頭;通過比較不同肌電參數(shù)的疲勞表征性能,發(fā)現(xiàn)在靜態(tài)恒力收縮任務中,HFD參數(shù)的疲勞表征性能最好;在基于HFD參數(shù)的疲勞分析中發(fā)現(xiàn),靜態(tài)恒力收縮任務中三個頭的疲勞特性與激活特性高度相關(guān),被主要激活的頭呈現(xiàn)了更快的疲勞速率,同時,被主要激活的頭與沒有被主要激活頭之間的疲勞速率差異隨著負載的增大而增大。(3)探索了三角肌的三個頭在不同負載的動態(tài)周期收縮任務中的激活特性和疲勞特性。設(shè)計了三種動態(tài)周期收縮任務用以分別相對獨立地激活三角肌的三個頭。結(jié)合動態(tài)情況下信號的非平穩(wěn)性特點,利用短時傅里葉變換和時變AR模型對MPF和ARC1參數(shù)的求解過程進行優(yōu)化。采用動態(tài)任務下的信號處理方案進行分析。研究結(jié)果顯示,動態(tài)任務下HFD仍然是五個肌電參數(shù)中的最佳疲勞表征參數(shù);動態(tài)任務中,三角肌的三個頭呈現(xiàn)出了不同的激活模式和疲勞速率。隨著負載的增加,頭之間疲勞速率的差異也逐漸變大。然而,與靜態(tài)恒力任務相比,頭的疲勞特性與激活特性之間并沒有體現(xiàn)出相關(guān)性。(4)討論了靜態(tài)恒力收縮任務和動態(tài)周期收縮任務中肌肉肌腱單元的激活特性和疲勞特性,對可能存在的神經(jīng)肌肉控制機制進行了探索。推測CNS的控制策略可看作是獨立性與協(xié)同性的疊加,CNS將骨骼肌內(nèi)各肌肉肌腱單元作為運動控制中的基本單位,但各肌肉肌腱單元之間又存在著協(xié)同性。
【學位授予單位】：中國科學技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R318;TN911.7

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本文編號：1331379