【摘要】：隨著時代的發(fā)展,頸椎病呈現(xiàn)出低齡化和泛社會化現(xiàn)象,其病因繁多,病理機(jī)制復(fù)雜,在不同程度上與慢性勞損引起的頸肩肌肉疲勞和收縮力下降密切相關(guān)。通過表面肌電信號可以實時掌握肌肉的變化情況,判斷其疲勞程度,并有效避免肌肉長期處于疲勞狀態(tài),預(yù)防頸椎病的發(fā)生。肌肉疲勞程度的評估在多個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,但目前對于肌肉疲勞程度的劃分以及評價方法并沒有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),同時也沒有建立與頸肩肌肉疲勞程度相對應(yīng)的模型。本文設(shè)計了一套完整的利用斜方肌肌電信號來研究頸肩肌肉疲勞程度的分析系統(tǒng)。斜方肌作為維持頸椎平衡的主要肌肉,極易產(chǎn)生勞損,影響頸椎的健康。當(dāng)單純的斜方肌上束運動時,同側(cè)或不同側(cè)會產(chǎn)生頸部的伸展以及頸部的側(cè)屈。當(dāng)斜方肌上束和下束同時收縮的時候會產(chǎn)生肩胛骨旋轉(zhuǎn)運動。實驗中采集頸肩肌肉疲勞不斷加深過程中,頸部側(cè)屈和肩胛骨旋轉(zhuǎn)運動時的斜方肌電信號。利用AD8221和OPA365組建了硬件調(diào)理電路,完成對原始信號的放大濾波。利用32位主控芯片STM32F103RCT6內(nèi)部ADC,對調(diào)理電路輸出的模擬電壓信號進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換,通過Wi-Fi模塊與上位機(jī)完成遠(yuǎn)程通信,將數(shù)據(jù)傳輸給上位機(jī),在LabVIEW編寫的上位機(jī)界面上進(jìn)行實時顯示監(jiān)控以及數(shù)據(jù)存儲。對采集到的肌電信號預(yù)處理后,提取時域、頻域、時頻域參數(shù),觀察并分析其變化情況。實驗表明在頸部側(cè)屈和肩胛骨旋轉(zhuǎn)運動中均方根肌電值(RMS)、積分肌電值(iEMG)、經(jīng)小波分解后的3、4、5層小波系數(shù)能量值均隨著肌肉疲勞程度的加深,呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢,可以作為疲勞判斷的特征參數(shù),而平均功率頻率(MPF)和中值頻率(MF)基本保持平衡,并沒有出現(xiàn)頻率左移的現(xiàn)象,不適宜作為疲勞判斷的特征參數(shù),因此將計算得到前五個特征參數(shù),作為輸入值,建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頸肩肌肉疲勞程度識別模型,實現(xiàn)對頸肩肌肉疲勞程度的判定。試驗結(jié)果表明,肩胛骨旋轉(zhuǎn)運動的肌肉疲勞程度識別率為89%,頸部側(cè)屈運動的頸肩肌肉疲勞程度識別率為83.5%,由此可知,肩胛骨旋轉(zhuǎn)運動產(chǎn)生的肌電信號特征值作為輸入使得頸肩肌肉疲勞程度模型有著更高的識別率。本文的研究成果對于頸肩肌肉疲勞的研究有著重要的意義。
【圖文】：

高肩胛骨、伸展頭和頸、轉(zhuǎn)動頭和頸、使肩胛骨回縮。當(dāng)單純的斜方肌上束運動逡逑時，同側(cè)或不同側(cè)會產(chǎn)生頸部的伸展以及頸部的側(cè)屈。當(dāng)斜方肌上束和下束同時逡逑收縮的時候會產(chǎn)生肩胛骨的旋轉(zhuǎn)運動。頸肩部主要肌肉的分布情況如圖２－１所示。逡逑７逡逑

位于Ａ帶中部有一段較亮的Ｈ帶。在骨骼肌肌肉收縮時，明帶也就逡逑是Ｉ帶縮短，也會導(dǎo)致Ｈ帶也縮短，甚至?xí)�，而暗帶也就是Ａ帶的長短小逡逑變，如圖２－２所示。逡逑暗帶邐明帶邐＾邋ｍ逡逑Ｌ邋二一懰亨逡逑Ｍ邋線邐／邐＼逡逑一＾邐ＩｔＶ邐￣逡逑粗肌絲；＿．：‘二；？二．仁：逡逑細(xì)肌絲邐；邐）、（逡逑／邐／邋＼、、＼，，眶逡逑灥S脴｜？細(xì)枿逡逑明帶邋Ｔｉ％邐Ｍｍ逡逑圖２－２肌原纖維逡逑一般來說，負(fù)責(zé)將脊髓和大腦發(fā)出的信息傳到骨骼肌，支配效應(yīng)器官的收縮逡逑或舒張活動的神經(jīng)元稱為運動神經(jīng)元（ＭｏｔｏｒＮｅｕｒｏｎｅ）。運動神經(jīng)元的細(xì)胞體主逡逑要位于腦神經(jīng)運動核、脊髓前角運動細(xì)胞以及大腦皮質(zhì)體運動區(qū)的錐體細(xì)胞，其逡逑軸突分枝連接到許多肌纖維上。一個運動單位（Ｍｏｔｏｒ邋Ｕｎｉｔ，邋ＭＵ）是由一個脊髓逡逑ａ－運動神經(jīng)元或腦干運動神經(jīng)元，和神經(jīng)元所能支配的全部所有骨骼肌纖維組成逡逑的。如圖２－３所示。逡逑９逡逑
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R681.55;TN911.7

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本文編號：2615201