本文關(guān)鍵詞：基于表面肌電信號(hào)的小兒腦癱步態(tài)肌肉協(xié)同分析

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【摘要】：肌肉協(xié)同被認(rèn)為是中樞神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)控制的最小受控單位。相關(guān)動(dòng)物實(shí)驗(yàn)及人體研究表明,肌肉協(xié)同分析方法在揭示神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制策略方面具有巨大的潛力。人體運(yùn)動(dòng)時(shí)各塊肌肉的表面肌電信號(hào)(surface Electromyography, sEMG)能反映神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)骨骼肌的協(xié)調(diào)控制。并且,表面肌電信號(hào)的采集具有無(wú)創(chuàng)、安全、方便的特點(diǎn)。在多通道表面肌電信號(hào)的基礎(chǔ)上,將肌肉協(xié)同分析方法應(yīng)用于小兒腦癱下肢前向行走的步態(tài)分析中以探索腦癱患兒異常步態(tài)的神經(jīng)肌肉控制策略,可為患兒的康復(fù)訓(xùn)練提供評(píng)估和指導(dǎo)。 本研究招募了26名受試者(5名健康成人、10名健康兒童和11名小兒腦癱患者)。研究中選取負(fù)責(zé)步態(tài)活動(dòng)的八塊較大的下肢肌肉(脛前肌、比目魚(yú)肌、腓腸肌外側(cè)、股外側(cè)肌、股直肌、半腱肌、股二頭肌和闊筋膜張肌),在受試者進(jìn)行步態(tài)活動(dòng)時(shí)采集多通道表面肌電信號(hào)與小腿膝蓋下方脛骨處的加速度信號(hào)。首先用數(shù)字濾波器對(duì)肌電信號(hào)進(jìn)行平滑,然后基于加速度信號(hào)進(jìn)行步態(tài)分割得到每個(gè)步態(tài)周期的包絡(luò)信號(hào)。在此基礎(chǔ)上,利用非負(fù)矩陣分解算法(Non-negative matrix factorization, NMF)對(duì)包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行矩陣分解得到肌肉協(xié)同,并提出一種肌肉協(xié)同綜合評(píng)價(jià)(Synergy Comprehensive Assessment, SCA)模型對(duì)全體受試者步態(tài)運(yùn)動(dòng)功能進(jìn)行定量評(píng)估。 本文詳細(xì)分析了腦癱患兒肌肉協(xié)同與健康受試者的差異。通過(guò)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),相比于健康兒童,腦癱患兒的肌肉協(xié)同與健康成人的肌肉協(xié)同的差異更大,包括減少的肌肉協(xié)同數(shù)量、變化了的肌肉協(xié)同結(jié)構(gòu)、每個(gè)受試者雙腿肌肉協(xié)同對(duì)稱性水平。我們提出的SCA評(píng)價(jià)模型不僅能定量分析肌肉協(xié)同在這幾方面的變化,還能有效地定量評(píng)估肌肉協(xié)同異常。研究結(jié)果顯示,腦癱組的某些肌肉協(xié)同和控制組是一致的,而其他肌肉協(xié)同則是腦癱組所特有的。當(dāng)SCA模型應(yīng)用于具體數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn),該模型能有效地對(duì)受試者肌肉協(xié)同進(jìn)行量化評(píng)估,CP患者SCA評(píng)分顯著低于對(duì)照組(p0.001)。肌肉協(xié)同數(shù)量或雙腿對(duì)稱性的減少和結(jié)構(gòu)的改變表征著腦癱患者的運(yùn)動(dòng)功能障礙,同時(shí)也表明這些患者的中樞神經(jīng)系統(tǒng)的生理變化。本研究成果有助于理解中樞神經(jīng)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)控制策略,給臨床醫(yī)生為腦癱患者制定個(gè)性化的康復(fù)治療方案提供了一種新思路。
【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】：2014
【分類號(hào)】：R742.3

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本文編號(hào)：1147472