杜義浩 齊文靖 鄒策 張晉銘 謝博多 謝平?

1)(燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院,河北省測(cè)試計(jì)量技術(shù)及儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,秦皇島 066004)

2)(中國人民解放軍第281醫(yī)院康復(fù)醫(yī)學(xué)科,秦皇島 066100)

(2016年7月21日收到;2016年11月21日收到修改稿)

基于變分模態(tài)分解-相干分析的肌間耦合特性?

杜義浩1)齊文靖1)鄒策1)張晉銘1)謝博多2)謝平1)?

1)(燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院,河北省測(cè)試計(jì)量技術(shù)及儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,秦皇島 066004)

2)(中國人民解放軍第281醫(yī)院康復(fù)醫(yī)學(xué)科,秦皇島 066100)

(2016年7月21日收到;2016年11月21日收到修改稿)

肌間耦合是肢體運(yùn)動(dòng)過程中不同肌肉間的相互關(guān)聯(lián)與相互協(xié)調(diào)作用.通過研究肌電信號(hào)(sEMG)間特征頻段的耦合特性可以獲得肌肉間的功能聯(lián)系及中樞神經(jīng)系統(tǒng)支配肢體運(yùn)動(dòng)的執(zhí)行與協(xié)調(diào)方式機(jī)理.本文將變分模態(tài)分解與相干分析相結(jié)合,構(gòu)建變分模態(tài)分解-相干分析模型,定量描述肢體運(yùn)動(dòng)中相關(guān)肌肉sEMG在特征頻段的耦合特性.在20%最大自主收縮力靜態(tài)負(fù)荷強(qiáng)度下,采集20名健康被試的sEMG,基于變分模態(tài)分解方法將sEMG時(shí)頻尺度化,進(jìn)而分析不同sEMG在特征頻段的相干性,并計(jì)算顯著相干面積指標(biāo),定量分析肌間特征頻段的功能耦合特性.結(jié)果表明:低負(fù)荷靜態(tài)握力維持過程中,指淺屈肌與尺側(cè)腕曲肌、指淺屈肌與指伸肌的beta與gamma頻段耦合強(qiáng)度隨時(shí)間推進(jìn)而增強(qiáng);相較于指淺屈肌與指伸肌,疲勞狀態(tài)下指淺屈肌與尺側(cè)腕曲肌beta與gamma頻段耦合強(qiáng)度變化更顯著,且瞬時(shí)頻率特征變化相似,揭示運(yùn)動(dòng)致疲勞過程中協(xié)同肌受中樞神經(jīng)系統(tǒng)控制以更加同步的方式活動(dòng).

肌電信號(hào),變分模態(tài)分解,相干分析,肌間耦合

1 引 言

人體運(yùn)動(dòng)過程中通過神經(jīng)振蕩來傳遞運(yùn)動(dòng)控制信息[1].在中樞神經(jīng)系統(tǒng)功能調(diào)節(jié)和反饋控制作用下[2],運(yùn)動(dòng)肌肉單元的振蕩耦合反映了運(yùn)動(dòng)響應(yīng)信息,肌肉間不同時(shí)空層次的耦合現(xiàn)象體現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)中肌肉間的相互作用與中樞神經(jīng)對(duì)肌肉的支配能力[3].因此,研究運(yùn)動(dòng)過程中肌電信號(hào)(surface electromyogram,sEMG)間不同時(shí)頻尺度下的耦合特性,有助于理解肌間耦合作用和中樞神經(jīng)對(duì)肌肉的功能調(diào)節(jié)與整合機(jī)理.

近年來,利用肌間相干分析(intermuscular coherence,IMC)研究運(yùn)動(dòng)過程中肌肉間的耦合特性,挖掘潛在的中樞神經(jīng)運(yùn)動(dòng)控制機(jī)制的研究相繼展開.利用一致性分析方法計(jì)算兩肌電信號(hào)的互譜密度對(duì)自譜密度函數(shù)的歸一化,以反映肌電信號(hào)在頻域內(nèi)的耦合關(guān)系[4].研究表明,肌間耦合存在頻段顯著特征,運(yùn)動(dòng)過程中肌間耦合主要表現(xiàn)在beta(15—30Hz)頻段和gamma(30—45Hz)頻段, beta頻段的肌間耦合代表了從初級(jí)運(yùn)動(dòng)皮層到運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元的信息傳遞過程[3],而gamma頻段振蕩體現(xiàn)與認(rèn)知功能相關(guān)的腦皮層信息整合過程[5].因此,研究特征頻段的肌間耦合特性及其變化規(guī)律,將有助于探索中樞神經(jīng)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)控制機(jī)制,理解肢體運(yùn)動(dòng)控制過程中的組織與協(xié)調(diào)機(jī)理.但是,現(xiàn)有一致性方法只能反映頻域下的相干性,無法提取sEMG不同時(shí)頻尺度下的特征信息,且無法針對(duì)某些特征頻段進(jìn)行獨(dú)立耦合分析.

為此,有研究將小波與相干分析結(jié)合,分析肌電信號(hào)在不同時(shí)頻尺度下的耦合特征,并發(fā)現(xiàn)不同運(yùn)動(dòng)模式及疲勞狀態(tài)下beta頻段耦合特征存在差異[6].然而,由于小波基的約束,導(dǎo)致小波變換缺乏一定的自適應(yīng)性.近年來,有研究利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empiricalmode decomposition,EMD)[7]自適應(yīng)提取sEMG信號(hào)不同時(shí)頻尺度下的特征信息,但該方法存在邊界效應(yīng)及模態(tài)混疊現(xiàn)象.而集總經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemb le em piricalm ode decom position,EEMD)[8]方法能有效地消除模態(tài)混疊現(xiàn)象,且具有更好的抗噪性能,但其計(jì)算量較大、頻譜剖分效果不理想.因此,本文引入變分模態(tài)分解(variationalmode decom position,VMD)方法[9,10]分析sEMG信號(hào),將肢體sEMG自適應(yīng)分解,提取信號(hào)中多個(gè)具有中心頻率的窄帶分量,即有限個(gè)本征模函數(shù)(intrinsic m ode function,IMF),各IMF分量包含了原始sEMG不同時(shí)頻尺度上的局部特征,同時(shí)解決了模態(tài)混疊、頻譜混疊和計(jì)算量大的問題.

為研究不同時(shí)頻尺度下的肌間耦合特征,本文將VMD與IMC方法相結(jié)合,構(gòu)建變分模態(tài)分解-相干分析(VMD-IMC)模型,并將該模型用于20%最大自主收縮力(m aximum voluntary contraction, MVC)靜態(tài)負(fù)荷強(qiáng)度下特征頻段的肌間耦合特性分析.基于VMD方法對(duì)肌電信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻尺度化,然后利用IMC計(jì)算特征頻段的相干函數(shù)值,分析其特征頻段的肌間耦合特性規(guī)律;同時(shí)結(jié)合希爾伯特變換(Hilbert transform,HT),提取均方根(root mean square,RMS)與平均瞬時(shí)頻率(mean instantaneous frequency,M IF)作為單塊肌肉特征觀測(cè)指標(biāo).RMS是常見的反映肌電能量變化的指標(biāo)[11],M IF能有效地跟蹤肌肉狀態(tài)變化引起的頻率波動(dòng)[12].基于上述方法分析單塊肌肉的能量及瞬時(shí)頻率特征對(duì)肌間耦合特性的影響,為研究運(yùn)動(dòng)過程中不同肌肉間的耦合特征及中樞神經(jīng)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)控制機(jī)制提供新方法.

2 sEMG信號(hào)采集及數(shù)據(jù)處理

2.1 研究對(duì)象與實(shí)驗(yàn)流程

采集20名健康被試(男生14名,女生6名;年齡為(25±3)歲)20%MVC靜態(tài)負(fù)荷狀態(tài)下的上肢sEMG.要求被試實(shí)驗(yàn)前無肌肉疲勞現(xiàn)象、精神狀態(tài)良好,且熟悉實(shí)驗(yàn)流程.利用美國Delsys公司TrignoTMW ireless EMG采集設(shè)備,分辨率設(shè)為16 bit,采樣頻率為2000 Hz;分別記錄被試右臂指淺屈肌(fl exor digitorum superficialis,FDS)、指伸肌(extensor digitorum,ED)、尺側(cè)腕屈肌(flexor carpi ulnaris,FCU)的sEMG,放置電極前用75%酒精擦拭皮膚,如圖1(a)所示.實(shí)驗(yàn)過程如下:實(shí)驗(yàn)前,被試靜坐使上臂自然下垂,腕部用繃帶固定在支架上,以保持實(shí)驗(yàn)過程中姿勢(shì)不變,調(diào)節(jié)支架使前臂與地面平行,上臂與前臂約呈90?夾角;測(cè)量被試MVC,重復(fù)3次取均值;實(shí)驗(yàn)開始,要求被試手持握力傳感器發(fā)力達(dá)到20%MVC,通過顯示器的視覺反饋來維持握力恒定(圖1(b)),直至被試肌肉疲勞無法維持20%MVC,停止實(shí)驗(yàn).由于個(gè)體差異性,實(shí)驗(yàn)持續(xù)時(shí)間不等,實(shí)驗(yàn)持續(xù)時(shí)間(104.6±37.5)s.

圖1 被試sEMG采集實(shí)驗(yàn) (a)采集設(shè)備與電極位置;(b)握力反饋界面Fig.1.sEMG signal acquisition experim ent of one sub ject:(a)sEMG acquisition equipm ent and the position of electrodes;(b)the feedback interface of grip strength.

2.2 sEM G數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了獲取更為有效的sEMG特征為進(jìn)一步的耦合分析做準(zhǔn)備,對(duì)20名被試上肢sEMG數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,利用FIR數(shù)字濾波器對(duì)肌電信號(hào)進(jìn)行帶通濾波,去除50 Hz工頻和諧波,降低低頻信號(hào)能量,使得sEMG主要集中在5—200 Hz之間,結(jié)果如圖2所示.

圖2 sEMG預(yù)處理 (a)原始sEMG頻譜;(b)sEMG預(yù)處理后頻譜Fig.2.The preprocessing of sEMG:(a)The spectrum of original sEMG;(b)the spectrum of sEMG after p retreatm ent.

3 sEMG肌間耦合分析

為研究特征頻段上的肌間耦合特性,構(gòu)建變分模態(tài)分解-相干分析模型應(yīng)用于肌電信號(hào)耦合分析中.首先,利用VMD對(duì)sEMG進(jìn)行尺度化,獲得sEMG不同時(shí)頻尺度上的信息,然后運(yùn)用相干分析方法,計(jì)算特征頻段的肌間相干值,并引入顯著相干面積指標(biāo)定量描述sEMG特征頻段的功能耦合特征;利用VMD-HT分析運(yùn)動(dòng)過程中單塊肌肉的瞬時(shí)特征變化規(guī)律,研究單塊肌肉對(duì)肌間耦合特性的貢獻(xiàn)及影響.

3.1 基于VM D的sEM G時(shí)頻尺度化

由于sEMG具有非平穩(wěn)、非線性特點(diǎn),引入VMD方法將sEMG自適應(yīng)分解為有限個(gè)IMF分量,每一個(gè)模態(tài)定義為調(diào)幅-調(diào)頻信號(hào),表達(dá)式如下:

式中,Ak(t)為瞬時(shí)幅值,?k(t)為相位.

與EMD循環(huán)篩選剝離的信號(hào)處理方法不同, VMD通過搜尋約束變分模型的最優(yōu)解,實(shí)現(xiàn)信號(hào)自適應(yīng)分解獲取IMF分量,每個(gè)分量的中心頻率和帶寬在求解變分模型的迭代過程中不斷更新,在滿足(2)式的約束條件時(shí),將sEMG信號(hào)分解為K個(gè)IMF分量.

式中,{uk}:={u1,···,uk}代表分解得到的K個(gè)有限帶寬IMF分量,{wk}:={w1,···,wk}代表各分量的頻率中心.引入增廣的Lagrange函數(shù)求取上述約束性變分模型的最優(yōu)解,表達(dá)式為

式中,α為懲罰參數(shù),λ為Lagrange乘子.

利用Parseval/Plancherel傅里葉等距變換,將(4)式轉(zhuǎn)變到頻域,得到各模態(tài)的頻域更新;然后將中心頻率的取值問題轉(zhuǎn)換到頻域,得到中心頻率的更新方法;同時(shí)根據(jù)

更新λ,此時(shí),二次優(yōu)化問題的解為

對(duì)于給定判別精度b＞0,當(dāng)滿足迭代停止條件

結(jié)束整個(gè)循環(huán)最終根據(jù)實(shí)際信號(hào)的頻域特性得到K個(gè)窄帶IMF分量,完成信號(hào)頻帶的自適應(yīng)分割,有效地避免了模態(tài)混疊.

3.2 基于VM D-IM C的肌間時(shí)頻耦合分析

首先,運(yùn)用3.1節(jié)中VMD方法得到包含時(shí)頻尺度信息的IMF分量,然后根據(jù)IMF分量的頻譜分布進(jìn)行分頻段相干性分析,并計(jì)算顯著相干面積指標(biāo)定量刻畫肌間的耦合特性,具體如下.

1)令X和Y表示兩通道sEMG的頻譜能量集中在相同頻段的IMF分量,計(jì)算其相干函數(shù):

式中,SXY(f)為互譜密度;SXX(f),SYY(f)分別為自譜密度.為改善譜估計(jì)器性能,采用滑動(dòng)平均技術(shù),將數(shù)據(jù)加窗處理,并計(jì)算每一段的相干函數(shù)值.

2)為定量描述兩信號(hào)的相干程度,在sEMG相干函數(shù)基礎(chǔ)上,引入顯著性相干閾值[13]:

式中,n為窗口數(shù),β為置信水平(本文設(shè)置為0.95).

進(jìn)一步利用(9)式計(jì)算顯著相干面積指標(biāo)A,即顯著相干閾值以上的面積,定量描述sEMG信號(hào)間相干性的變化趨勢(shì):

式中,Δf為頻率分辨率,A的數(shù)值越大表示特定頻段內(nèi)的相干性越顯著.

3.3 基于VM D-HT的單塊肌肉瞬時(shí)特征分析

在利用VMD-IMC實(shí)現(xiàn)肌間耦合特征提取的基礎(chǔ)上,為進(jìn)一步分析單塊肌肉瞬時(shí)頻率特性對(duì)肌間耦合特性的影響,將VMD分解后的sEMG各IMF分量進(jìn)行HT,并利用RMS和M IF定量描述單塊肌肉sEMG的幅值和振蕩頻率隨時(shí)間的變化規(guī)律,進(jìn)而分析該瞬時(shí)頻率特性對(duì)肌間耦合變化的影響,具體如下.

對(duì)VMD分解后的各IMF分量進(jìn)行HT得到sEMG的瞬時(shí)頻率和幅值[12],

(11)式中Zk(t)的相位表達(dá)方式突出了HT的物理意義,它是基于時(shí)間序列形成的一個(gè)振幅和相位調(diào)制的三角函數(shù).則希爾伯特譜的瞬時(shí)頻率被定義為

然后,基于sEMG第k個(gè)IMF分量uk(t)的幅值ak(t)和瞬時(shí)頻率Wk(t),計(jì)算uk(t)的平均瞬時(shí)頻率.根據(jù)獲得的各IMF分量的平均瞬時(shí)頻率M IFk及幅值,分別計(jì)算原始信號(hào)的平均瞬時(shí)頻率和均方根值,如(13)和(14)式所示:

基于上述RMS與M IF指標(biāo),分析靜態(tài)握力輸出過程中,肌肉的能量與平均瞬時(shí)頻率隨運(yùn)動(dòng)時(shí)間變化的規(guī)律.

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

sEMG不同頻段內(nèi)的耦合特性反映中樞神經(jīng)系統(tǒng)的支配信息[14],運(yùn)動(dòng)過程中肌間耦合突出表現(xiàn)在beta(15—30 Hz)頻段與gamma(30—45 Hz)頻段,且beta與gamma的耦合強(qiáng)度與中樞神經(jīng)系統(tǒng)的控制有關(guān)[15,16].本文基于VMD-IMC方法對(duì)靜態(tài)握力維持過程中beta與gamm a頻段耦合特性進(jìn)行分析,并結(jié)合HT分析被試運(yùn)動(dòng)過程中單塊肌肉瞬時(shí)特征與肌間耦合特性的聯(lián)系.

4.1 基于VM D-IM C的上肢sEM G耦合分析

按照2.1節(jié)中的實(shí)驗(yàn)過程采集每位被試右臂的FDS,FCU和ED的sEMG,對(duì)預(yù)處理后的sEMG運(yùn)用FIR濾波器進(jìn)行0—70 Hz帶通濾波,并以20 s為時(shí)間間隔對(duì)每位被試采集的3通道sEMG進(jìn)行分段處理.

利用VMD方法將信號(hào)分解成若干個(gè)窄帶IMF分量,提取sEMG不同時(shí)頻尺度信息.與EMD的遞歸式模態(tài)分解不同,VMD將模態(tài)的估計(jì)轉(zhuǎn)變?yōu)樽兎謫栴}求解,避免了因估計(jì)誤差在遞歸過程中被放大而導(dǎo)致的模態(tài)混疊問題.圖3為被試sEMG分別經(jīng)EMD,VMD分解后的結(jié)果及各IMF分量的頻譜分布,對(duì)比圖3(a)和圖3(b)可見, EMD分解后得到的各IMF間存在明顯的頻譜混疊問題,也說明相近的特征時(shí)間尺度分布在不同的IMF中即模態(tài)混疊.而VMD方法很好地實(shí)現(xiàn)了頻帶分離,有效地避免了模態(tài)混疊,降低了相鄰頻段對(duì)特征頻段耦合的影響.

進(jìn)一步,運(yùn)用3.2節(jié)所述方法將VMD分解與相干性分析相結(jié)合,根據(jù)IMF分量頻譜分布情況(見表1),選擇頻譜能量集中分布在beta和gamma頻段的IMF,分別對(duì)每一段(時(shí)長20 s)的FDSFCU與FDS-ED進(jìn)行beta和gamm a獨(dú)立頻段肌間相干分析,提取顯著相干面積指標(biāo).根據(jù)各段耦合強(qiáng)度分析beta與gamma頻段耦合隨時(shí)間的變化規(guī)律,圖4為隨機(jī)選取被試9、被試13(其他被試的結(jié)果與此相似)FDS-FCU與FDS-ED的beta和gamma頻段肌間耦合強(qiáng)度隨時(shí)間的變化.分析圖4發(fā)現(xiàn):1)FDS-FCU與FDS-ED在beta與gamma頻段的顯著相干面積隨運(yùn)動(dòng)時(shí)間呈上升趨勢(shì);2)曲線終止點(diǎn)顯著相干面積值比起始點(diǎn)高,分析可能主要受疲勞因素影響,為此進(jìn)一步比較疲勞與非疲勞狀態(tài)耦合特征,計(jì)算實(shí)驗(yàn)開始后20 s與實(shí)驗(yàn)結(jié)束前20 s的兩組肌肉sEMG在beta和gamma頻段肌間相干函數(shù)值.為了便于描述,將實(shí)驗(yàn)開始后20 s數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)結(jié)束前20 s數(shù)據(jù)分別記為實(shí)驗(yàn)開始段與實(shí)驗(yàn)結(jié)束段.

圖5為隨機(jī)選取的被試2與被試8實(shí)驗(yàn)開始段和實(shí)驗(yàn)結(jié)束段beta與gamma頻段的獨(dú)立相干結(jié)果.由圖5可見:1)相比于實(shí)驗(yàn)開始段,實(shí)驗(yàn)結(jié)束段FDS與ED,FDS與FCU的beta與gamma頻段耦合增強(qiáng);2)對(duì)比FDS與ED,FDS與FCU的耦合強(qiáng)度變化更明顯.為了分析上述現(xiàn)象是否具有普遍性,并定量地描述特征頻段IMC的差異,利用3.2節(jié)方法提取20名被試實(shí)驗(yàn)開始段與實(shí)驗(yàn)結(jié)束段在beta與gamma頻段的FDS與FCU,FDS與ED顯著相干面積指標(biāo),并計(jì)算其均值與方差,對(duì)兩個(gè)頻段各組相干面積值進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn),結(jié)果如圖6所示.分析圖6發(fā)現(xiàn):對(duì)比實(shí)驗(yàn)開始段與實(shí)驗(yàn)結(jié)束段,FDS與FCU的beta和gamm a頻段的顯著相干面積指標(biāo)具有顯著差異(p＜0.05),圖6中*表示具有顯著差異.

表1 被試0—70 Hz表面肌電信號(hào)VM D分解后各分量的帶寬及其所對(duì)應(yīng)的功能頻段Tab le 1.The frequency range and the correspond ing function spectrum of each com ponent in 0–70 Hz surface EMG after VMD decom position.

sEMG不同頻段的耦合特征能夠反映神經(jīng)肌肉系統(tǒng)調(diào)控的相關(guān)信息[14],其相干函數(shù)值反映運(yùn)動(dòng)皮層與脊髓運(yùn)動(dòng)中樞對(duì)運(yùn)動(dòng)肌肉的同步支配水平[16,17].本文發(fā)現(xiàn)低負(fù)荷靜態(tài)力下FDS與FCU,FDS與ED在beta與gamma頻段的耦合隨著運(yùn)動(dòng)時(shí)間的延長呈上升趨勢(shì),而Danna-Dos Santos等[18]也發(fā)現(xiàn)靜態(tài)負(fù)荷手部大部分肌肉sEMG相干性在0—35 Hz頻段內(nèi)隨運(yùn)動(dòng)時(shí)間增強(qiáng).隨著運(yùn)動(dòng)時(shí)間的累加,運(yùn)動(dòng)相關(guān)肌肉的生理狀態(tài)會(huì)發(fā)生改變并逐漸呈現(xiàn)疲勞狀態(tài),為了維持運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定,中樞神經(jīng)系統(tǒng)會(huì)調(diào)節(jié)相關(guān)肌肉的支配方式,增加對(duì)肢體的控制強(qiáng)度,使得靜態(tài)低負(fù)荷運(yùn)動(dòng)下的肌肉疲勞過程中皮層神經(jīng)元與運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元池之間的同步耦合增強(qiáng)[14].

圖4 被試9、被試13 beta與gamm a頻段顯著相干面積隨時(shí)間變化曲線 (a)FDS與FCU;(b)FDS與EDFig.4.The curves abou t signifi cant coherent area of beta and gamm a band of the sub ject 9 and the sub ject 13:(a)FDS and FCU;(b)FDS and ED.

圖5 實(shí)驗(yàn)開始段與實(shí)驗(yàn)結(jié)束段的IM C對(duì)比 (a)beta頻段IMC對(duì)比;(b)gamm a頻段IMC對(duì)比Fig.5.Com parison of IM C between the start period of experim ent and the end period of experim ent: (a)Com parison of IMC in beta band;(b)com parison of IMC in gamm a band.

圖6 20名被試實(shí)驗(yàn)開始段與實(shí)驗(yàn)結(jié)束段的beta和gamma頻段顯著相干面積的均值與方差(*代表p＜0.05)Fig.6.Themeanandvarianceofsignificantcoherentareaofthebetaandgammabandinthestartperiod andtheendperiodofexperimentfrom20subjects(*showsp＜0.05).

分析疲勞因素對(duì)肌間耦合的影響,對(duì)比實(shí)驗(yàn)開始段與實(shí)驗(yàn)結(jié)束段的beta與gamma頻段的耦合強(qiáng)度,FDS與FCU的耦合比FDS與ED的耦合變化顯著,這與Kattla和Lowery[14]的研究結(jié)果相似.FDS與FCU作為運(yùn)動(dòng)的協(xié)同肌,FDS與ED作為運(yùn)動(dòng)的拮抗肌,兩組肌肉的神經(jīng)控制運(yùn)動(dòng)機(jī)制是不同的[19,20].所以上述協(xié)同肌肉與拮抗肌的耦合差異,可能主要由于中樞神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)疲勞狀態(tài)下的兩組肌肉采取不同的控制方式.

4.2 基于VMD-HT的sEMG瞬時(shí)特征分析

為進(jìn)一步分析被試運(yùn)動(dòng)過程中單塊肌肉對(duì)肌間耦合特性的貢獻(xiàn)及影響規(guī)律,運(yùn)用VMD-HT方法定量分析單塊肌肉的瞬時(shí)特征.圖7和圖8分別為20名被試上肢維持20%MVC狀態(tài)下3塊肌肉sEMG的RMS與MIF指標(biāo)的均值及方差隨運(yùn)動(dòng)時(shí)間的變化.圖7和圖8橫軸表示運(yùn)動(dòng)時(shí)間,根據(jù)被試靜態(tài)力維持的運(yùn)動(dòng)時(shí)間截取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),即將被試總的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)平均分為10段,計(jì)算每一段的RMS和MIF值.由圖7可見,FDS,FCU,ED的sEMG的RMS值隨運(yùn)動(dòng)持續(xù)時(shí)間表現(xiàn)出遞增趨勢(shì),表明隨著運(yùn)動(dòng)時(shí)間的延長,運(yùn)動(dòng)相關(guān)肌肉需要更多的能量來維持運(yùn)動(dòng).分析圖8可見,3塊肌肉的MIF值隨運(yùn)動(dòng)持續(xù)時(shí)間呈遞減趨勢(shì),其中ED的MIF值下降并不顯著,而且集中分布在高頻區(qū).

20%MVC靜態(tài)握力維持過程中,FDS與FCU表現(xiàn)出負(fù)荷運(yùn)動(dòng)中肌肉產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)性疲勞的典型特征[21],即MIF指標(biāo)隨運(yùn)動(dòng)持續(xù)時(shí)間表現(xiàn)出明顯下降趨勢(shì).而指伸肌的MIF變化并不明顯,并且ED在實(shí)驗(yàn)前后也并未表現(xiàn)出顯著的運(yùn)動(dòng)性肌肉疲勞.結(jié)合肌間耦合特性與單塊肌肉的瞬時(shí)特征進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),相比于ED,FCU與FDS的sEMG瞬時(shí)頻率變化規(guī)律更一致,這可能是FDS與FCU耦合比FDS與ED耦合顯著的原因,進(jìn)一步說明了疲勞狀態(tài)下中樞神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)協(xié)同肌與拮抗肌采取不同的調(diào)控方式,大腦控制協(xié)同肌以更加同步的方式活動(dòng)[22].

圖7 20%MVC下sEMG的RMS隨運(yùn)動(dòng)持續(xù)時(shí)間變化特征示意圖Fig.7.ThevarianceofRMSunder20%maximum gripstrength.

圖8 20%MVCsEMG的MIF隨運(yùn)動(dòng)持續(xù)時(shí)間變化特征示意圖Fig.8.ThevarianceofMIFunder20%maximumgrip strength.

5 結(jié) 論

本文將VMD方法引入到肌間耦合分析中,并與IMC方法相結(jié)合,建立了VMD-IMC肌間耦合分析模型,應(yīng)用于健康人20%MVC靜態(tài)負(fù)荷強(qiáng)度握力輸出條件下的sEMG同步耦合特性分析.結(jié)果表明:低負(fù)荷靜態(tài)握力維持過程中,FDS與FCU, FDS與ED的beta與gamma頻段耦合強(qiáng)度隨運(yùn)動(dòng)時(shí)間呈增強(qiáng)趨勢(shì),且疲勞狀態(tài)下FDS與FCU間耦合變化更顯著;分析單塊肌肉瞬時(shí)頻率特征發(fā)現(xiàn),相比于ED,FCU與FDS的瞬時(shí)頻率特征變化更一致.中樞神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)過程中的協(xié)同肌與拮抗肌采取了不同的調(diào)節(jié)支配方式,并控制協(xié)同肌以更加同步的方式活動(dòng).因此,本文提出的變分模態(tài)分解-相干分析方法可以刻畫肌電信號(hào)在不同時(shí)頻尺度上的特征,是特征頻段肌間耦合特性分析的有效方法,為探索運(yùn)動(dòng)功能控制機(jī)制及運(yùn)動(dòng)功能障礙產(chǎn)生機(jī)理提供方法.

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PACS:87.85.Ng,05.45.–aDOI:10.7498/aps.66.068701

Interm uscu lar coup ling characteristics based on variationalm ode decom position-coherence?

Du Yi-Hao1)QiWen-Jing1)Zou Ce1)Zhang Jin-M ing1)Xie Bo-Duo2)Xie Ping1)?

1)(K ey Laboratory ofM easurem ent Technology and Instrum entation of Hebei Province,Institute of Electric Engineering, Yanshan University,Qinhuangdao 066004,China)
2)(Departm ent ofRehabilitation M edicine,the No.281 Hospital ofChinese Peop le’s Liberation Arm y, Q inhuangdao 066100,China)
(Received 21 Ju ly 2016;revised m anuscrip t received 21 Novem ber 2016)

Intermuscular coup ling is defined as the interaction,correlation and coordination between diff erentmuscles during the body movement,which could be revealed by the synchronization analysis of surface electromyogram(sEMG).The multiscaled coherence analysis of sEMG signals could describe themultip le spatial and tem poral functional connection characteristics of intermuscular coup ling,which cou ld be help fu l for understanding the multip le spatial and tem poral coup ling m echanism of neuromuscular system.Furtherm ore,the coup ling characteristics in frequency band of sEMG generally refl ect the functional connection between muscles which relate to m otion control and coordinativem echanism of the central nervous system(CNS).

In this paper,we combine variational m ode decom position(VMD)and intermuscu lar coherence(IMC)analysis to propose a new m ethod nam ed VMD-IMC to quantitatively describe the muscular coup ling characteristics in the corresponding frequency bands.First,sEMG data of flexor digitorum superfi cialis(FDS),flexor carpi u lnaris(FCU) and extensor digitorum(ED)are recorded simu ltaneously from twenty healthy sub jects(25±3 years)who perform the designed grip task at sustained 20%m aximum voluntary contraction under the static load.Then,the VMD approach is em p loyed to adaptively decom pose sEMG into several intrinsic mode functions to describe the information about diff erent tim e-frequency scales.Furtherm ore,the coherence on diff erent tim e-frequency scales between diff erent sEMG signals is analyzed,and the signifi cant coherent area index is calculated to quantitatively describe the functional coup ling characteristics of the feature bands.And combining VMD w ith Hilbert transform,we calculate root m ean square and m ean instantaneous frequency(M IF)to describe the variations of energy and frequency of each muscle.The results show that coup ling strengths increase w ith time,respectively,in beta(15–30 Hz)and gamma(30–45 Hz)band between two muscles(FDS vs FCU,FDS vs ED)during the sustained static force w ith low load.In addition,com pared w ith the coup ling between FDS and ED,the coup lings between FDS and FCU in beta and gamm a band under the condition of fatigue present more significant changes and sim ilar trend in M IF variation w ith time.The obtained results reveal that the congenerousmuscle is coordinated by CNS in am ore synchronousway during the sustained isom etric fatiguing contraction.

electromyogram,variationalmode decom position,coherence,intermuscular coup ling

10.7498/aps.66.068701

?國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):61271142)、河北省自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):F2015203372,F2014203246)和河北省高等學(xué)?？茖W(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):QN 2016094)資助的課題.

?通信作者.E-m ail:p ingx@ysu.edu.cn

*Pro ject supported by the National Natu ral Science Foundation of China(G rant No.61271142),the Natu ral Science Foundation of Hebei Province,China(G rant Nos.F2015203372,F2014203246),and the Science and Technology Research Pro ject of Higher Education Institutions in Hebei Province,China(G rant No.QN 2016094).

?Corresponding author.E-m ail:pingx@ysu.edu.cn