本文關(guān)鍵詞： 肌電信號 熵 希爾伯特-黃變換 去噪 痙攣　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：表面肌電信號(surface Electromyographic signal,sEMG)是肌肉參與活動的各運(yùn)動單元電位綜合作用的結(jié)果,能夠表征神經(jīng)肌肉系統(tǒng)的功能與狀態(tài)。利用表面肌電信號進(jìn)行痙攣檢測的方法在臨床醫(yī)學(xué)、康復(fù)醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域均有重要的實用價值。本文針對腦卒中上肢痙攣患者進(jìn)行被動牽引時的肌電信號,重點探討sEMG的去噪及特征提取等關(guān)鍵技術(shù),將其應(yīng)用于痙攣牽張反射起始點的檢測,結(jié)合角度實現(xiàn)痙攣等級量化評定。設(shè)計信號采集系統(tǒng),針對不同痙攣等級患者,進(jìn)行肘關(guān)節(jié)被動伸展過程中相關(guān)數(shù)據(jù)的采集實驗。由于采集過程伴有諸多干擾信號,分析噪聲來源結(jié)合sEMG的時頻分布情況,提出基于EMD熵的閾值去噪方法,通過與小波閾值去噪法進(jìn)行統(tǒng)計對比,證明該方法消噪效果良好,去除大量噪聲的同時保留更多的細(xì)節(jié)信息。為準(zhǔn)確獲取sEMG特征,針對肌電信號的非線性非平穩(wěn)性,提出基于HHT邊際譜熵的特征提取方法。根據(jù)肌電信號在不同功能狀態(tài)下表現(xiàn)出的復(fù)雜度變化的特點,結(jié)合痙攣前后信號的變化規(guī)律,利用HHT邊際譜熵檢測牽張反射起始點的方法,結(jié)合角度信息實現(xiàn)牽張反射閾值的判定。對采集到的全部sEMG進(jìn)行去噪、特征提取,最終獲得全部信號的牽張反射閾值(Stretch reflex threshold,SRT),利用Spearman分析SRT與MAS量表的相關(guān)性,實驗結(jié)果證明SRT與MAS評分顯著相關(guān)(r=-0.921,*P0.01),效度良好,為臨床痙攣評定提供一種客觀定量的分析手段。
[Abstract]:Surface Electromyographic signal emg is the result of the combined action of motor unit potentials involved in muscle activities, which can characterize the function and state of neuromuscular system. Rehabilitation medicine and other fields have important practical value. This paper focuses on the key techniques of sEMG denoising and feature extraction in view of the electromyography (EMG) signals of stroke patients with upper limb spasm during passive traction. It was applied to the detection of the starting point of spasmodic reflex, and the quantitative evaluation of the grade of spasm was realized by combining with the angle. A signal acquisition system was designed for patients with different spasticity grades. In this paper, the data acquisition experiment during passive extension of elbow joint is carried out. Because there are many interference signals in the acquisition process, the noise source is analyzed in combination with the time-frequency distribution of sEMG, and a threshold de-noising method based on EMD entropy is proposed. Through statistical comparison with wavelet threshold denoising method, it is proved that this method has good denoising effect, removes a large amount of noise and retains more detail information. In order to obtain sEMG features accurately, the nonlinear nonstationarity of EMG signals is studied. A feature extraction method based on HHT's marginal spectral entropy is proposed. According to the complexity of EMG signals in different functional states, combined with the changes of signals before and after spasms, The method of detecting the starting point of distraction reflection using HHT marginal spectral entropy and combining angle information to judge the threshold of distraction reflection is realized. All the collected sEMG are de-noised and the features are extracted. Finally, the stretch reflex threshold of all signals was obtained, and the correlation between SRT and MAS was analyzed by Spearman. The experimental results showed that the SRT and MAS scores were significantly correlated with MAS score, and the validity was good, which provided an objective and quantitative analysis method for clinical spasm evaluation.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R741.044;TN911.7

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