肘關節(jié)屈運動相關肌肉表面肌電信號研究*

何小耀，韋宇煒，何漢武，王俊華，曾科學

（1.廣東工業(yè)大學，廣東 廣州 510000；2.廣東省第二中醫(yī)院，廣東 廣州 510000）

肘關節(jié)屈運動相關肌肉表面肌電信號研究*

何小耀1，韋宇煒1，何漢武1，王俊華2，曾科學2

（1.廣東工業(yè)大學，廣東 廣州 510000；2.廣東省第二中醫(yī)院，廣東 廣州 510000）

針對表面肌電控制對信號通道數(shù)和數(shù)據(jù)量的要求，文章以肘關節(jié)屈運動的角度識別為研究目標，通過對相關肌肉表面肌電信號進行去噪，提取特征值，建立表面肌電信號與關節(jié)運動角度的映射關系，旨在找出最能表征肘關節(jié)屈運動的肌肉。通過實驗數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)肱二頭肌和肱橈肌用于肘關節(jié)屈運動角度識別的準確率更高。

表面肌電；肘關節(jié)屈；運動；角度；識別

我國人口眾多，其中殘疾人達到6千萬之多，這其中，肢體殘疾約占45%，而肢體殘疾中，又以上肢殘疾居多。傳統(tǒng)的上肢康復訓練方法是依靠專業(yè)的理療醫(yī)師對患者進行手把手的訓練。對于這種病患，醫(yī)師的輔助訓練雖有一定的幫助，但是不會太理想，主要問題在于訓練效率不高，操作過程帶有醫(yī)師的主觀態(tài)度，康復評定標準無理論依據(jù)[1]。利用人體表面肌電信號（以下簡稱sEMG）控制外骨骼機器人，使用機器人的“體力”來帶動患者做康復運動。這種方式不僅可以繼承目前的康復模式和方法，還有可能徹底解決這些康復訓練方法中存在的問題[2]。

用sEMG控制外骨骼康復訓練，為了防止對患者造成二次傷害，對關節(jié)運動角度識別有較高的要求。為此，文章選取肘關節(jié)屈運動的角度識別為研究對象。肘關節(jié)的屈運動涉及到多組肌肉：肱二頭肌、肱肌、肱橈肌、橈側(cè)腕屈肌、和尺側(cè)腕屈肌，利用多塊肌肉的肌電信號表征肘關節(jié)運動，必將提高識別率。但這將使數(shù)據(jù)過于龐大，信號處理實時性降低。最重要的是，對于截肢患者，有時無法獲得多塊肌肉的sEMG，為此，期望能夠找到最能表征肘關節(jié)屈運動的肌肉，僅利最少的肌肉信號實現(xiàn)角度識別。

文章通過采集肘關節(jié)屈運動相關肌肉的sEMG，對sEMG去噪，提取特征，利用BP神經(jīng)網(wǎng)路建立sEMG與關節(jié)運動角度的關系，從而利用sEMG識別關節(jié)運動角度。通過分析不同肌肉sRMG對角度的識別率，來找出更能表征肘關節(jié)屈運動角度的肌肉，為識別肘關節(jié)屈運動肌肉的選擇提供依據(jù)。

1 肌電信號的采集、去噪與特征提取

1.1 肌電信號的采集

肌電信號采集時，因表面肌電信號極其微弱， 其電壓值在50μV～2000μV之間，其能量主要集中在10Hz-500Hz之間。采集電路需對信號進行放大、濾波，采集過程如圖1所示。

圖1 sEMG信號流向圖

1.2 小波去噪

采集到的sEMG仍舊含有大量噪聲，需要做進一步去噪處理。小波變換是一種時間窗和頻率窗都可以改變的視頻分析方法，不僅能反應信號在全部頻率上的整體時域特征，而且能提供頻率段所對應的時間信息。此外，小波變換在高頻段具有高的時間分辨率，低的頻率分辨率；低頻段具有高的頻率分辨率，低的時間分辨率，其在時頻域都有很強的局部特征表征力。因此，小波變換在非平穩(wěn)信號的去噪以及特征提取領域有著十分廣泛的應用[3-5]。表面肌電信號可以表示為：

其中s(i)為含有噪聲的sEMG信號，x(i)為有用信號，e(i)為噪聲信號。

通過對s(i)進行小波分解，由于噪聲常包含在具有較高頻率的細節(jié)中，因此通過選取一定的閾值對分解的得到的小波系數(shù)進行處理，然后再重構信號，即可達到消噪的目的。利用Matlab進行去噪處理，使用閾值去噪函數(shù)wden，采用sym8小波進行5層分解。肘關節(jié)5次伸屈運動、肱橈肌sEMG信號去噪前后的波形如圖2所示。

圖2 去噪前后的肱橈肌信號

1.3 特征提取

sEMG是肌肉收縮時產(chǎn)生的電信號，為了建立sEMG與肘關節(jié)屈運動的映射關系，需從sEMG信號波形中選取影響肘關節(jié)運動的參數(shù)。相關文獻[6-8]中介紹了肌電信號的相關特征值：為了提高抗噪能力，提取sEMG細節(jié)特征采用了基于自排序熵的特征值提取方法；為了獲得分離度大的信號特征值，可以采用基于小波變換的方法。綜合考慮，文章選取三個特征值：通過閾值的sEMG數(shù)據(jù)點數(shù)的百分比，sEMG均方根值，sEMG能量值。

（1）通過閾值的sEMG數(shù)據(jù)點數(shù)百分比。以平伸狀態(tài)下的肌肉sEMG值為參考，選取其最大值，最小值為閾值，對屈運動狀態(tài)下的sEMG進行閾值濾波，計算通過閾值的數(shù)據(jù)點數(shù)占數(shù)據(jù)的百分比。通過的數(shù)據(jù)點數(shù)越多，說明肌肉發(fā)力時間越長，能夠在一定程度上反應肘關節(jié)的運動角度。

其中Xi為屈運動sEMG值，Xmax、Xmin為平伸狀態(tài)下sEMG最大、最小值，yi表示是否通過閾值濾波，N表示采樣點數(shù)，XNumOver表示通過閾值濾波占采樣數(shù)的百分比。

（2）sEMG均方根值。EMG均方根值的大小同樣是反應肌肉的活動變化，選取均方根值作為特征值之一。

XRMS表示sEMG的均方根值

（3）sEMG能量值。sENG的求取方法為通過對sEMG進行小波包分解，取相應的小波包系數(shù)的平方和即為能量值：

其中Ci為小波包分解的高維系數(shù)矩陣

如圖3所示，采集到的肱橈肌sEMG的三個特征值與角度，其中數(shù)據(jù)來自10次肘關節(jié)屈運動。

圖3 肱橈肌sEMG的三個特征值與肘關節(jié)屈運動角度

2 肘關節(jié)屈運動角度定量辨識

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡設計

文章采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對樣本數(shù)據(jù)進行訓練建立sEMG與運動角度之間的關系[9-11],結構如圖4所示。

圖4 BP網(wǎng)絡結構

該BP網(wǎng)絡共三層，輸入成含有3個節(jié)點，輸出層含有一個節(jié)點，對于隱含層節(jié)點數(shù)的確定，文章采用的確定方法為：

其中n為隱含層神經(jīng)元數(shù)，nin為輸入神經(jīng)元數(shù)，nout為輸出神經(jīng)元數(shù)，a為1～10之間的常數(shù)。

經(jīng)過不斷的嘗試，將n定位10得到的訓練結果較好。

2.2 實驗及結果

本實驗招募6名志愿者，年齡在18～35歲之間，沒有運動神經(jīng)類疾??；在最近的6個月里，前臂沒有出現(xiàn)扭傷、運動損傷、斷裂等影響運動功能的傷?。蛔罱鼉商鞗]有進行過劇烈的運動；沒有肌肉酸痛及不適；非敏感性皮膚。本次實驗使用的器材有：sEMG、Agcl電極、角度采集儀等。

數(shù)據(jù)采集方法：Agcl電極貼于相關肌肉表面，測試者在無負重情況下，平緩的做肘關節(jié)屈運動，采集儀記錄sEMG信號；角度采集儀放置與受試這段手臂處采集角度信息。每位受試者分別采集肱二頭肌、肱橈肌、尺側(cè)腕屈肌、橈側(cè)腕屈肌，考慮到肱肌為深層肌，且大部分人該塊肌肉不明顯，因此文章暫不研究。每塊肌肉采集25組數(shù)據(jù)，其中20組用于BP網(wǎng)絡訓練，5組用于測試預測結果。

為了保證采集過程的一致性，在采集每一塊肌肉的sEMG信號時，應做相同的處理：用酒精擦拭相應皮膚，檢測電極相隔距離一致，參考電極位置不變等。利用上文中方法求取肌肉各組sEMG的特征值與對應的角度信息，并定義后好BP神經(jīng)網(wǎng)絡，分別對采集的20組數(shù)據(jù)進行訓練。用5組測試數(shù)據(jù)測試預測結果，其中一位受試者的預測結果如圖5所示。

圖5 某一位受試者肘關節(jié)屈運動角度預測情況

為了分析預測結果，求取預測值與實際值誤差的均方根值，各受測者的各肌肉預測值與實際值誤差的均方根RMS值如表1。

2.3 結果分析

從表1中可以看出，肱二頭肌和肱橈肌的sEMG預測的角度誤差更小，表明肱二頭肌與肱橈肌與肘關節(jié)屈運動的關系更加緊密，這與醫(yī)學觀點：參與肘關節(jié)屈運動的

主要肌肉為肱二頭肌與肱橈肌，相符合[12]。后續(xù)在識別肘關節(jié)屈運動時，只需采集肱二頭肌和肱橈肌，甚至只采集肱橈肌的sEMG信號。這樣可以大大減少數(shù)據(jù)采集量，在患者某些肌肉無法采集到數(shù)據(jù)的情況下，利用其較少的甚至是一塊肌肉的信號進行識別，就顯得尤為重要。

表1 肘關節(jié)屈運動角度預測誤差

3 結束語

文章通過研究肘關節(jié)屈運動相關肌肉：肱二頭肌、肱橈肌、尺側(cè)腕屈肌、橈側(cè)腕屈肌的sEMG信號，分別采集其sEMG信號，濾波去噪，提取特征值，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立sEMG與肘關節(jié)屈運動角度的映射關系。通過對不同肌肉的預測網(wǎng)絡測試，發(fā)現(xiàn)肱二頭肌和肱橈肌的預測結果要明顯好于尺側(cè)腕屈肌和橈側(cè)腕屈肌，說明參與肘關節(jié)屈運動的肌肉有多快，但有主次之分，并且每塊肌肉所能代表肘關節(jié)屈運動的程度也不一樣，肱二頭肌與肱橈肌最能表征肘關節(jié)屈運動。因此，在進行肘關節(jié)角度預測時，只需采集最具價值的肌肉sEMG信號，而無需采集所有相關肌肉的sEMG信號。從而減少識別所需的肌肉數(shù)量，減少數(shù)據(jù)，提高運算速度。

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A

2096-2789（2016）11-0011-03

廣東省科技計劃“基于功能電刺激的癱瘓患者步態(tài)康復訓練機器人的設計及研發(fā)”項目（2013B010102010）。