股外侧肌疲劳的表面肌电信号非线性算法

摘要

目的：通过研究股外侧肌疲劳时的肌电信号，探讨骨骼肌疲劳过程中的肌电信号非线性动力学特征。方法：15名受试者首先在等速测力仪上进行最大随意收缩（MVC）测试，受试者以30%、50%、70%MVC运动至疲劳，同步进行高密度阵列式表面肌电测试。结果：（1）在梯度运动强度中，肌电平均整流值（ARV）和均方根振幅值（RMS）均随骨骼肌疲劳呈线性增加（P<0.05）,70%MVC下肌电ARV及RMS值最高，30%MVC下肌电ARV及RMS值最低（P<0.05）;(2)肌电平均功率频率（MPF）值随疲劳呈线性下降（P<0.05）,70%MVC下肌电MPF下降斜率绝对值最大，30%MVC下肌电MPF下降斜率绝对值最小（P<0.05）,50%和70%MVC肌肉收缩至疲劳过程中，中位频率呈下降趋势（P<0.05）,30%MVC肌肉收缩至疲劳过程中，中位频率呈先上升后下降趋势（P<0.05）;(3)非线性指标复杂度（LZc）、分形维数（FD）、多尺度样本熵、科尔莫哥洛夫熵均呈线性下降（P<0.05），非线性指标LLE值在30%和50%MVC下随疲劳呈上升趋势（P<0.05），在70%MVC下随疲劳呈先上升后下降趋势（P<0.05）;(4)空间域指标运动变异性随疲劳呈线性增长（P<0.05）。结论：肌电信号是一种介于周期信号和随机信号之间的混沌信号，其具有非线性特征，因此可以采用LZc、FD、LLE等非线性特征评估肌肉疲劳状态。

关键词

骨骼肌 / 高密度阵列式表面肌电 / 疲劳 / 非线性算法