發(fā)布時間：2021-06-21 18:54

　　人體在運動過程中,運動皮層發(fā)放神經(jīng)沖動,經(jīng)腦干、脊髓沿著運動神經(jīng)通路支配肌肉完成相應(yīng)運動。同時,肌肉運動產(chǎn)生的本體感覺沿著感覺神經(jīng)傳導(dǎo)通路到皮層進行整合分析,輸出決策指令,最后準確完成動作。這種皮層與肌肉之間的功能耦合可以用腦電/肌電相干性度量。對腦電/肌電信號的相干性分析可以揭示大腦和肌肉之間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律,已經(jīng)成為近年來康復(fù)醫(yī)療、康復(fù)機器人領(lǐng)域的研究熱點。神經(jīng)機制的復(fù)雜性決定了要對所有動作模式下的腦電/肌電相干性分析,在目前的研究條件和方法下是不現(xiàn)實的。本文根據(jù)國家基金“人體平衡調(diào)節(jié)腦功能網(wǎng)絡(luò)模型與平衡能力評估研究”要求,從腦控制肌肉機理出發(fā),研究自主動作和電刺激下的腦電/肌電相干性,設(shè)計了自主動作和電刺激下的腦電/肌電信號同步采集實驗,對腦電/肌電信號進行了預(yù)處理,研究了不同自主動作和不同頻率電刺激下的腦電/肌電相干性。論文的主要工作以及創(chuàng)新點如下:（1）設(shè)計了自主動作和電刺激兩類實驗進行數(shù)據(jù)采集,自主動作設(shè)計了5kg握力、10kg握力、腕屈和腕伸四種動作來探討神經(jīng)下行中的神經(jīng)振蕩規(guī)律。以2Hz、3.5Hz、8Hz三種頻率電刺激尺神經(jīng)和尺側(cè)腕屈肌來探討本體感覺上傳中的神經(jīng)振蕩規(guī)... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

神經(jīng)元Hodgkin-Huxley模型等效電路

狹義的 FES是指利用低脈沖電流刺激骨骼肌，使骨骼肌運動，以期恢復(fù)肌肉的功能，如圖1.2。廣義上的 FES 是指通過脈沖電流刺激那些可以被刺激的人體機體組織和神經(jīng)，如耳蝸神經(jīng)、視聽神經(jīng)等。一般所說的 FES 是指狹義上的 FES。圖 1.2 狹義功能性電刺激最早使用“電”來治病要追溯到公元前 420 年，古希臘的兩位醫(yī)生將一種放電的魚放在患者頭痛處。自“電療之父”D.B.Duchenne 出版基于電療的電生理學(xué)著作后，應(yīng)用電刺激技術(shù)從此有了標準。隨著電子技術(shù)的發(fā)展，F(xiàn)ES 已經(jīng)可以設(shè)定精確的刺激時序和強度，具有可控性強的特點[47]。在上世紀 60 年代，功能性電刺激儀器首次成功地被用于矯正足下垂，此后的幾十年，各種類型的 FES被研制出來并用于恢復(fù)運動功能障礙患者身上，取得了較好的效果。如圖 1.3 中A 是日本 Handa[48]研制的 freehand 植入式電刺激系統(tǒng)，擁有 32 個通道

圖 1.3 各類型的上下肢 FES 系統(tǒng)FES 常應(yīng)用于像腦卒中、脊髓損傷等患者的康復(fù)中，此類患者由于中樞神經(jīng)損傷或者周圍神經(jīng)損傷，導(dǎo)致了部分神經(jīng)控制運動功能的缺失。近年來的研究表明 FES 是中風患者和脊髓損傷患者運動功能康復(fù)最有效的方式，F(xiàn)ES 可通過刺激不受患者控制的神經(jīng)，使其完成相應(yīng)的動作，從而改善運動功能障礙患者關(guān)節(jié)和肌肉信息流的傳入以及視覺感知能力，有助于神經(jīng)機制的重建[49]。Hara[50]等的研究也支持這一結(jié)論。此外，李揚政[51]對健康人進行電刺激研究，表明 FES對提升健康人的骨骼肌肌力也有明顯的作用，也有研究指出電刺激能改善肌群之間的協(xié)同作用，從而提升肌肉的反應(yīng)速度和耐力[52]，郭慶芳[53]等的研究也指出電刺激使得運動員的肌肉力量明顯增加，幫助改進了運動技術(shù)。FES 的應(yīng)用可以總結(jié)為：對神經(jīng)損傷患者能促進其功能恢復(fù)，防止神經(jīng)失調(diào)肌肉萎縮，對勞損肌肉起到止痛、擴展血管、興奮神經(jīng)、按摩肌肉的作用。1.3 課題研究存在的問題及面臨的挑戰(zhàn)對腦電/肌電相干性的研究涉及到神經(jīng)科學(xué)、信號處理等多個學(xué)科的交叉，人體神經(jīng)系統(tǒng)的復(fù)雜性決定了皮層肌肉之間的功能聯(lián)系和作用方式更為復(fù)雜。腦

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于腦電信號的運動功能障礙檢測與評估研究[D]. 陳順飛.杭州電子科技大學(xué) 2017
[2]運動想象腦電處理及其模式識別方法研究[D]. 姚家揚.杭州電子科技大學(xué) 2016
[3]基于多元EMD的BCI信號處理研究[D]. 劉源.燕山大學(xué) 2013
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[5]基于多通道時空信息的表面肌電信號分解[D]. 魏代祥.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011
[6]基于腦電信號的假手控制方法研究[D]. 李亞飛.杭州電子科技大學(xué) 2009
[7]表面肌電信號的特征提取與模式分類研究[D]. 邱青菊.上海交通大學(xué) 2009
[8]電刺激誘發(fā)表面肌電信號檢測分析及肌疲勞的研究[D]. 顏芳.重慶大學(xué) 2003
[9]腦電消噪的獨立分量分析方法及其應(yīng)用研究[D]. 龍飛.安徽大學(xué) 2002



本文編號：3241218