葉科學(xué)，邢麗冬，陸俊，錢志余 ，劉偉清南京航空航天大學(xué)，南京市，210016

0 引言

椎旁肌組織及其神經(jīng)控制系統(tǒng)對(duì)穩(wěn)定人體軀干具有重要作用[1]。椎旁肌表面肌電信號(hào)不僅能體現(xiàn)人體軀干結(jié)構(gòu)上的改變，還能反映其神經(jīng)肌肉功能狀況。近年來，椎旁肌表面肌電信號(hào)已較多地應(yīng)用于診斷與評(píng)估人體脊柱類骨科疾病。李永忠等[1]利用表面肌電信號(hào)分析了退行性腰椎后凸患者手術(shù)前、后椎旁肌肉功能變化；許軼等對(duì)椎旁肌兩側(cè)平均肌電比值和脊柱側(cè)彎患者Cobb角進(jìn)行了相關(guān)度分析；梁崎等發(fā)現(xiàn)脊柱側(cè)彎患者椎旁肌凹凸兩側(cè)的表面肌電信號(hào)的時(shí)域變化具有一定的規(guī)律。這些應(yīng)用中，椎旁肌肌電信號(hào)的采集及其特征提取是其重要的基礎(chǔ)。

本文設(shè)計(jì)了一套軟硬件結(jié)合的基于表面肌電信號(hào)的椎旁肌監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)采集人體脊椎兩側(cè)椎旁肌表面肌電信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行時(shí)域與頻域分析，計(jì)算表征椎旁肌生理狀態(tài)特征參數(shù)并顯示在應(yīng)用界面上。本系統(tǒng)開發(fā)對(duì)醫(yī)生診斷和治療脊柱疾病具有重要的實(shí)用價(jià)值。

系統(tǒng)研發(fā)主要包括系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)、信號(hào)去噪算法研究、特征參數(shù)選取、系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)五個(gè)部分。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

sEMG采集系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖如圖1所示，系統(tǒng)主要由電極、信號(hào)調(diào)理電路、微控制器模塊以及上位機(jī)這四個(gè)部分組成。其中，電極用來提取sEMG信號(hào)；信號(hào)調(diào)理電路實(shí)現(xiàn)對(duì)sEMG信號(hào)進(jìn)行濾波、放大處理；微控制器模塊負(fù)責(zé)信號(hào)采集與數(shù)據(jù)傳輸工作；上位機(jī)APP負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理分析與計(jì)算工作。

1.1 sEMG采集電極選取

相比于針電極，貼片電極不會(huì)對(duì)被測(cè)人員帶來身體上的創(chuàng)傷，具有無創(chuàng)、使用方便等特點(diǎn)。因此，本系統(tǒng)選用低內(nèi)阻、高靈敏度、高重現(xiàn)性的氯化銀貼片電極來拾取椎旁肌sEMG。本文中采用三點(diǎn)式差分輸入方式放置電極，其中的2個(gè)電極作為sEMG的輸入端，另一個(gè)電極作為右腿屏蔽驅(qū)動(dòng)，以此提高采集信號(hào)的準(zhǔn)確性[2]。

圖1 sEMG采集系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖Fig.1 sEMG acquisition system overall design block diagram

1.2 信號(hào)調(diào)理電路設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)的信號(hào)調(diào)理電路如圖2所示，主要由前級(jí)放大、帶通濾波、次級(jí)放大三部分組成[3]。前級(jí)放大選用TI公司的三運(yùn)放儀用運(yùn)算放大器INA128作為sEMG信號(hào)的模擬輸入前端。本文中前級(jí)放大51倍，通過放大器增益計(jì)算公式，可確定RG為1 kΩ。次級(jí)放大選用運(yùn)算放大器OPA227組成濾波放大電路，首先將前級(jí)放大的信號(hào)經(jīng)過由R3與C1構(gòu)成的一階RC低通濾波器、R4與C2構(gòu)成的一階RC高通濾波器后，再通過同相放大電路放大8倍。最后將二級(jí)放大后的信號(hào)通過由OP07組成的同相加法放大電路，將輸出的電壓信號(hào)抬升到模數(shù)轉(zhuǎn)換器最大采樣電壓的1/3至2/3范圍內(nèi)。

圖2 信號(hào)調(diào)理電路Fig.2 Signal conditioning circuit design

1.3 微控制器單元與數(shù)據(jù)無線傳輸

系統(tǒng)選用挪威NORDIC公司生產(chǎn)的一款超低功耗無線應(yīng)用藍(lán)牙芯片NRF52832作為主控制器，實(shí)現(xiàn)前端信號(hào)的模數(shù)轉(zhuǎn)換以及與上位機(jī)APP的無線數(shù)據(jù)傳輸。在開發(fā)環(huán)境下編寫 NRF52832的控制程序并燒錄到芯片中，設(shè)定A/D轉(zhuǎn)換器的采樣頻率為1 kHz，并將A/D轉(zhuǎn)換后的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，發(fā)送到數(shù)據(jù)發(fā)送緩存區(qū)等待傳輸。

2 sEMG信號(hào)去噪

表面肌電信號(hào)的幅度小，頻譜分布較寬，極其容易被噪聲淹沒[4]。sEMG信號(hào)的構(gòu)成比較復(fù)雜，許多有效信息存在于信號(hào)的非平穩(wěn)部分，使用傳統(tǒng)的濾波方法則會(huì)丟失非平穩(wěn)部分，導(dǎo)致有效信息嚴(yán)重丟失[5]。為了盡可能保留信號(hào)的有效信息，本文使用小波閾值去噪的方法，在小波域內(nèi)對(duì)sEMG信號(hào)與噪聲進(jìn)行區(qū)分，實(shí)現(xiàn)信號(hào)去噪。具體地，本文選取sys4作為母小波，將sEMG進(jìn)行5層分解，使用極大極小閾值進(jìn)行閾值去噪。由采樣定理可知，1 kHz的采樣頻率可以得到信號(hào)的最大頻率為500 Hz，那么信號(hào)的五階逼近頻段小于15.6 Hz。這樣通過小波重構(gòu)原始信號(hào)減去五階逼近頻段的重構(gòu)信號(hào)即可濾去低頻噪聲干擾。

由圖3(a)(b)可知，sEMG信號(hào)經(jīng)過小波閾值去噪后，從時(shí)域信號(hào)圖可以清晰地看出sEMG信號(hào)隨著時(shí)間變化的特征；由圖3(c)(d)可知，sEMG信號(hào)經(jīng)過小波閾值去噪后，低頻噪聲、工頻噪聲以及固有噪聲得到了有效地抑制，信號(hào)頻譜分布在10～500 Hz之間，主要能量也在50 ～150 Hz之間。因此，sEMG信號(hào)經(jīng)過小波閾值去噪后可以有效地保留有用信號(hào)和抑制噪聲信號(hào)。

圖3 sEMG原始信號(hào)與小波閾值去噪后時(shí)頻域信號(hào)對(duì)比Fig.3 Comparison of time-frequency domain signals between sEMG original signal and wavelet threshold denoising

3 特征參數(shù)選取

本系統(tǒng)按照sEMG的基本分析方法，選取了時(shí)域指標(biāo)與頻域指標(biāo)對(duì)椎旁肌的生理狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

3.1 時(shí)域指標(biāo)

平均肌電波幅（Averaged EMG, AEMG）作為表面肌電信號(hào)的時(shí)域特征，可以表征肌肉收縮過程中的sEMG的幅值變化情況。人體脊柱兩側(cè)椎旁肌的平均肌電波幅比值（Paraspinal Activity (EMG) Ratio，PAR）用以衡量人體脊柱兩側(cè)椎旁肌的肌力平衡性[6-7]。研究表明青少年特發(fā)性脊柱側(cè)彎癥患者PAR值與Cobb角（側(cè)彎角）呈正相關(guān)，Cobb角越大，凹側(cè)與凸側(cè)的肌力差異就越大，不平衡程度越明顯[8-10]。

3.2 頻域指標(biāo)

sEMG的頻域特征分析一般是將其時(shí)域信號(hào)經(jīng)過傅里葉變換為頻域信號(hào)，進(jìn)而分析信號(hào)的頻譜信息。本文為了監(jiān)測(cè)人體脊柱兩側(cè)椎旁肌的肌力特征，引入頻譜面積（Spectrum Area, SPA）與帶譜熵（Band Spectral Entropy，BSE）兩項(xiàng)頻域指標(biāo)的計(jì)算。頻譜面積是sEMG信號(hào)經(jīng)過傅里葉變換后頻譜在給定兩個(gè)頻率點(diǎn)之間的積分值，帶譜熵是信息熵與頻帶分解的結(jié)合[11-12]。肌肉疲勞狀態(tài)與非疲勞狀態(tài)相比，其帶譜熵的數(shù)值會(huì)有趨勢(shì)性地下降，從而反映了肌肉的疲勞程度[13]。

4 軟件設(shè)計(jì)

4.1 控制器軟件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)的控制器軟件流程圖如圖4所示，系統(tǒng)上電啟動(dòng)后，首先對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行初始化，然后主控制器會(huì)與手機(jī)藍(lán)牙進(jìn)行配對(duì)。當(dāng)主控制器接收到手機(jī)發(fā)出的開始采集指令后，主控制器會(huì)對(duì)信號(hào)調(diào)理電路的輸出信號(hào)進(jìn)行A/D采集，采集完成的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換處理，最后將數(shù)據(jù)發(fā)送至APP。該系統(tǒng)是一個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)，這就保證系統(tǒng)采集到數(shù)據(jù)得以實(shí)時(shí)更新。

圖4 控制器軟件設(shè)計(jì)流程圖Fig.4 Controller software design flow chart

4.2 應(yīng)用程序軟件設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)安卓應(yīng)用程序（Android Application，APP）之前，需要先搭建開發(fā)環(huán)境。本文中開發(fā)的APP是在基于Eclipse的集成開發(fā)環(huán)境下設(shè)計(jì)的。Eclipse是進(jìn)行Android應(yīng)用開發(fā)的一個(gè)集成工具，就其本身而言，它只是一個(gè)框架和一組服務(wù)，用于通過插件組件構(gòu)建開發(fā)環(huán)境[14]。因此除了Eclipse，還需要安裝Java開發(fā)工具（Java Development Kit，JDK）與開發(fā)Android應(yīng)用必備的框架Android SDK（Software Development Kit，SDK）。

本系統(tǒng)中APP的主要功能是完成手機(jī)與NRF52832之間藍(lán)牙連接、對(duì)接收數(shù)據(jù)包進(jìn)行解析、實(shí)現(xiàn)信號(hào)去噪處理以及特征參數(shù)的計(jì)算與顯示。為了使軟件設(shè)計(jì)具有更好的實(shí)用性，還加入了設(shè)備電量監(jiān)測(cè)與電極連接狀態(tài)顯示的功能。

5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

本文選取人體脊柱兩側(cè)椎旁肌進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)前先使用醫(yī)用酒精對(duì)椎旁肌附近皮膚進(jìn)行清潔，再將電極沿著志愿者脊椎兩側(cè)椎旁肌的肌肉纖維方向上對(duì)稱放置，并將系統(tǒng)的信號(hào)調(diào)理電路模擬輸入端與電極連接。本實(shí)驗(yàn)選取一名年輕志愿者，實(shí)驗(yàn)前沒有劇烈運(yùn)動(dòng)，背部脊柱兩側(cè)椎旁肌均無損傷與疲勞感。實(shí)驗(yàn)中，志愿者通過站立彎腰抬物的方式，實(shí)現(xiàn)背部肌肉的發(fā)力，每次以站立—彎腰—抬起物體—放下物體—恢復(fù)站立為椎旁肌一個(gè)發(fā)力—放松周期，并且要求其每個(gè)周期中所有動(dòng)作均需在6 s內(nèi)完成。

被試者脊柱兩側(cè)椎旁肌的活動(dòng)狀態(tài)與功能狀態(tài)，包括代表左右兩側(cè)肌肉活動(dòng)性的AEMG與SPA、代表兩側(cè)肌肉平衡性的平均肌電比值PAR以及可代表肌肉疲勞度的BSE。其參數(shù)顯示圖，如圖5所示。

圖5 實(shí)驗(yàn)中APP各參數(shù)顯示圖Fig.5 APP parameters display chart in the experiment

由圖5(a)(b)可看出，當(dāng)人體脊柱正常狀態(tài)下即兩側(cè)椎旁肌對(duì)稱情況下，反映兩側(cè)肌肉對(duì)稱性PAR值為0.964 3。AEMG1與AEMG2的數(shù)值分別為0.005 4、0.005 6，SPA1與SPA2的數(shù)值分別為0.409 1、0.427 8，數(shù)值幾乎相等。當(dāng)模擬脊柱側(cè)彎狀態(tài)下即兩側(cè)椎旁肌不對(duì)稱情況下，PAR值為2.091，與1的偏差較大。AEMG1與AEMG2的數(shù)值分別為0.002 3、0.001 1，SPA1與SPA2的數(shù)值分別為0.409 1、0.231 6，數(shù)值明顯不相等。由于在脊柱正常狀態(tài)下實(shí)驗(yàn)時(shí)，志愿者已經(jīng)做過若干組抬物實(shí)驗(yàn)，所以圖5(a)代表肌肉疲勞度的BSE數(shù)值均小于圖5(b)中BSE數(shù)值。

6 結(jié)語

本文所設(shè)計(jì)的人體脊柱椎旁肌監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠?qū)怪鶅蓚?cè)椎旁肌的表面肌電信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，通過模擬濾波與數(shù)字濾波結(jié)合的方式，對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行處理，從而直觀準(zhǔn)確地顯示出表征椎旁肌的生理狀態(tài)的特征參數(shù)。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可知，該系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)有效地計(jì)算出代表左右兩側(cè)椎旁肌肉活動(dòng)性的AEMG與SPA、代表兩側(cè)肌肉平衡性的平均肌電比值PAR以及可代表肌肉疲勞度的BSE。從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)人體脊柱兩側(cè)椎旁肌的生理狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，為探究椎旁肌肌肉特性與脊柱側(cè)彎癥之間相關(guān)性提供了便利。