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基于肌电信号的颈肩肌肉疲劳特性研究

李琰  
【摘要】:随着时代的发展,颈椎病呈现出低龄化和泛社会化现象,其病因繁多,病理机制复杂,在不同程度上与慢性劳损引起的颈肩肌肉疲劳和收缩力下降密切相关。通过表面肌电信号可以实时掌握肌肉的变化情况,判断其疲劳程度,并有效避免肌肉长期处于疲劳状态,预防颈椎病的发生。肌肉疲劳程度的评估在多个领域都有广泛的应用,但目前对于肌肉疲劳程度的划分以及评价方法并没有形成统一的标准,同时也没有建立与颈肩肌肉疲劳程度相对应的模型。本文设计了一套完整的利用斜方肌肌电信号来研究颈肩肌肉疲劳程度的分析系统。斜方肌作为维持颈椎平衡的主要肌肉,极易产生劳损,影响颈椎的健康。当单纯的斜方肌上束运动时,同侧或不同侧会产生颈部的伸展以及颈部的侧屈。当斜方肌上束和下束同时收缩的时候会产生肩胛骨旋转运动。实验中采集颈肩肌肉疲劳不断加深过程中,颈部侧屈和肩胛骨旋转运动时的斜方肌电信号。利用AD8221和OPA365组建了硬件调理电路,完成对原始信号的放大滤波。利用32位主控芯片STM32F103RCT6内部ADC,对调理电路输出的模拟电压信号进行模数转换,通过Wi-Fi模块与上位机完成远程通信,将数据传输给上位机,在LabVIEW编写的上位机界面上进行实时显示监控以及数据存储。对采集到的肌电信号预处理后,提取时域、频域、时频域参数,观察并分析其变化情况。实验表明在颈部侧屈和肩胛骨旋转运动中均方根肌电值(RMS)、积分肌电值(iEMG)、经小波分解后的3、4、5层小波系数能量值均随着肌肉疲劳程度的加深,呈现出不断上升的趋势,可以作为疲劳判断的特征参数,而平均功率频率(MPF)和中值频率(MF)基本保持平衡,并没有出现频率左移的现象,不适宜作为疲劳判断的特征参数,因此将计算得到前五个特征参数,作为输入值,建立基于BP神经网络的颈肩肌肉疲劳程度识别模型,实现对颈肩肌肉疲劳程度的判定。试验结果表明,肩胛骨旋转运动的肌肉疲劳程度识别率为89%,颈部侧屈运动的颈肩肌肉疲劳程度识别率为83.5%,由此可知,肩胛骨旋转运动产生的肌电信号特征值作为输入使得颈肩肌肉疲劳程度模型有着更高的识别率。本文的研究成果对于颈肩肌肉疲劳的研究有着重要的意义。


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