肌肉肌腱單元層面的肌疲勞特性研究.pdf

1、肌疲勞分析在康復醫(yī)學、生物力學和體育運動學等領域有著重要的應用價值。在康復醫(yī)學領域，肌疲勞評估可作為神經(jīng)肌肉系統(tǒng)相關(guān)疾病的輔助診斷手段;在生物力學領域，肌疲勞評估可以優(yōu)化人體肌肉骨骼模型;在體育運動學領域，肌疲勞評估可幫助運動員提高訓練效率并避免肌肉損傷。表面肌電(SEMG)技術(shù)以其良好的客觀性和無創(chuàng)性，是一種重要的肌疲勞研究手段。
　　人體的運動是由中樞神經(jīng)系統(tǒng)(CNS)協(xié)調(diào)多塊骨骼肌收縮帶動關(guān)節(jié)運動完成。按解剖學結(jié)構(gòu)，某些骨骼

2、肌由多個肌肉肌腱單元(MTU)組成，有研究表明，CNS對骨骼肌內(nèi)部各肌肉肌腱單元的控制是獨立的。然而，當前大多數(shù)肌疲勞研究將骨骼肌視為一個整體，忽視了肌肉內(nèi)部各肌肉肌腱單元的功能差異。
　　針對上述問題，本課題以三角肌為主要研究對象，探究骨骼肌內(nèi)各肌肉肌腱單元在不同收縮任務中的激活特性和疲勞特性，從而探索可能的神經(jīng)肌肉控制機制。本論文的主要研究內(nèi)容和取得成果如下:(1)提出了一種基于表面肌電的肌疲勞分析方案。該方案包括信號采集、信

3、號預處理、特征提取和疲勞表征四個部分。特別地，從“敏感性”和“魯棒性”這兩個角度分析了均方根值(RMS)、平均功率頻率(MPF)、AR模型系數(shù)(ARC1)、樣本熵(SE)和Higuchi分數(shù)維(HFD)等五個肌電特征參數(shù)的肌疲勞表征能力。然后，選擇最佳的表面肌電參數(shù)進行肌肉肌腱單元的疲勞分析。
　　(2)探索了三角肌的三個頭（也即肌肉肌腱單元）在不同負載的靜態(tài)恒力收縮任務中的激活特性和疲勞特性。設計了三個旨在相對獨立地激活三角肌三

4、個頭的靜態(tài)恒力收縮任務;通過肌電信號幅值開展了靜態(tài)恒力收縮任務下三個頭的激活特性分析，發(fā)現(xiàn)三角肌的三個頭在不同任務中和不同負載下呈現(xiàn)出不同的激活特性，但很難相對獨立地激活某個頭;通過比較不同肌電參數(shù)的疲勞表征性能，發(fā)現(xiàn)在靜態(tài)恒力收縮任務中，HFD參數(shù)的疲勞表征性能最好;在基于HFD參數(shù)的疲勞分析中發(fā)現(xiàn)，靜態(tài)恒力收縮任務中三個頭的疲勞特性與激活特性高度相關(guān)，被主要激活的頭呈現(xiàn)了更快的疲勞速率，同時，被主要激活的頭與沒有被主要激活頭之間的疲

5、勞速率差異隨著負載的增大而增大。
　　(3)探索了三角肌的三個頭在不同負載的動態(tài)周期收縮任務中的激活特性和疲勞特性。設計了三種動態(tài)周期收縮任務用以分別相對獨立地激活三角肌的三個頭。結(jié)合動態(tài)情況下信號的非平穩(wěn)性特點，利用短時傅里葉變換和時變AR模型對MPF和ARC1參數(shù)的求解過程進行優(yōu)化。采用動態(tài)任務下的信號處理方案進行分析。研究結(jié)果顯示，動態(tài)任務下HFD仍然是五個肌電參數(shù)中的最佳疲勞表征參數(shù);動態(tài)任務中，三角肌的三個頭呈現(xiàn)出了不同