本文選題：表面肌電信號(hào)　切入點(diǎn)：肌力　出處：《華中科技大學(xué)》2013年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：由神經(jīng)系統(tǒng)和肌骨骼系統(tǒng)所組成的人體運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)使人們可以完成各種復(fù)雜的任務(wù)。其中,骨骼肌是驅(qū)動(dòng)人體運(yùn)動(dòng)的力量源泉,它接收大腦發(fā)送的并經(jīng)由脊髓神經(jīng)傳輸?shù)碾娦盘?hào)命令,產(chǎn)生相應(yīng)的收縮并帶動(dòng)關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)。按照一定時(shí)空順序排列的電信號(hào)命令可以驅(qū)使多肌肉群組協(xié)調(diào)地收縮,從而產(chǎn)生協(xié)調(diào)的人體運(yùn)動(dòng)。肌骨骼肌系統(tǒng)的任何缺陷均會(huì)影響人體運(yùn)動(dòng)和執(zhí)行任務(wù)的能力。鑒于骨骼肌在人體運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)中的重要地位,骨骼肌及其機(jī)能的研究逐漸引起人們的研究興趣。肌力和肌肉疲勞是肌肉機(jī)能評(píng)價(jià)的兩項(xiàng)重要指標(biāo),其評(píng)估結(jié)果有助于認(rèn)識(shí)人們的運(yùn)動(dòng)能力。但如何準(zhǔn)確地評(píng)估人體運(yùn)動(dòng)過程中的肌力和肌肉疲勞仍是一個(gè)有待解決的問題。 肌電信號(hào)是一種記錄肌肉收縮電信號(hào)的技術(shù),也是一種評(píng)估肌肉活動(dòng)的有效方法。然而,在處理肌電信號(hào)來評(píng)估肌力和肌肉疲勞的過程中,也還存在許多問題和難題。該工作旨在解決以下三個(gè)問題： 第一,對(duì)肌力的評(píng)估過程往往包含兩個(gè)步驟：(1)從肌電信號(hào)中提取肌肉活動(dòng)特性,(2)采用Hill模型計(jì)算肌力的大小。這一過程除了要優(yōu)化許多模型參數(shù)之外,計(jì)算過程本身也很復(fù)雜。在這項(xiàng)工作中,我們提出了兩種新的肌力評(píng)估模型,簡(jiǎn)化了評(píng)估肌力的方法。第一種模型采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,第二種模型則以模糊邏輯為基礎(chǔ)。我們開展了人體手臂六組肌肉群組肌電采集實(shí)驗(yàn),并利用MATLAB對(duì)所提出的兩種模型進(jìn)行了仿真研究。我們對(duì)所提出的兩種模型進(jìn)行了計(jì)算速度和穩(wěn)定性的比較。研究表明,模糊邏輯模型在計(jì)算速度和穩(wěn)定性方面比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更快、更穩(wěn)定,但是其結(jié)構(gòu)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更為復(fù)雜。 第二,肌電信號(hào)的記錄和處理是研究肌肉活動(dòng)的基本步驟,因?yàn)榧‰娫夹盘?hào)往往會(huì)受到大量噪聲的影響,為提取有效、準(zhǔn)確的肌電活動(dòng)信號(hào),人們往往采用各種信號(hào)預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行濾波、歸一化等處理。雖然這一過程易于實(shí)現(xiàn),但該過程可能降低信號(hào)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。為了避免信號(hào)處理技術(shù)的這一影響,我們提出了一種遺傳算法技術(shù),將原始肌電信號(hào)作為模型的輸入,而模型的輸出則是一種能用于評(píng)估肌肉力量和肌肉疲勞的信號(hào)。為了驗(yàn)證這種模型的有效性,我們首先采用了帶遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評(píng)估肌力水平,然后與原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型肌力評(píng)估方法進(jìn)行比較,結(jié)果顯示,兩種模型對(duì)肌力評(píng)估的效果很相似并且都具有收斂性。 最后,肌肉的疲勞會(huì)直接導(dǎo)致肌力的下降,是影響肌肉活動(dòng)能力的一個(gè)重要因素。我們提出了一種根據(jù)模糊邏輯理論評(píng)估肌肉疲勞的新方法。這種方法不僅有助于肌肉疲勞的評(píng)估,而且適用于任何手臂肌力的評(píng)估。這種模型同樣由原始肌電信號(hào)驅(qū)動(dòng),無需采用任何信號(hào)預(yù)處理。與前面肌力評(píng)估模型不同的是,這種模型采用的是模糊邏輯方法,而不是遺傳算法。通過對(duì)五十位志愿者上臂主動(dòng)肌/拮抗肌對(duì)(肱二頭肌和肱三頭肌)肌肉疲勞的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,證明了這種方法用于評(píng)估肌肉疲勞的有效性。此外,我們還研究了肌肉疲勞與受試者年齡之間的關(guān)系,直觀地反映了肌肉抗疲勞特性隨年齡增長(zhǎng)而降低的發(fā)展趨勢(shì)。
[Abstract]:Human motion system is composed of the nervous system and musculoskeletal system so that people can accomplish complex tasks. Among them, the skeletal muscle is the source of power to drive the human motion, it receives brain transmission and transmission of electrical signals through the spinal cord to produce the corresponding command, shrink and promote joint movement. According to a certain order of time and space the signal command can drive much muscle contraction to produce group coordination, coordination of human motion. The ability of any defect of muscle system will affect the human movement and mission. In view of the important status of skeletal muscle in the human body movement in the system of skeletal muscle and its function has gradually aroused people's interest in the study. Muscle strength and muscle fatigue are two important indicators of muscle function evaluation, the evaluation result is helpful to understand the movement of people's ability. But how to accurately assess the human. Muscle strength and muscle fatigue in the process of movement are still a problem to be solved.
The EMG signal is a record of muscle contraction signal technology, is a kind of effective method to evaluate the muscle activity. However, in the treatment of EMG signal to evaluate the process of muscle strength and muscle fatigue, there are many problems and difficulties. This work aims to solve the following three questions:
First, the evaluation process of muscle strength often consists of two steps: (1) extraction of muscle activity characteristics from EMG, muscle strength (2) calculated using the Hill model. The size of this process in addition to the optimization of many parameters in the model, the calculation process is very complicated. In this work, we propose two models for evaluation of muscle strength of new, simplified method of evaluating the muscle strength. The first model uses the neural network theory, second kinds of model based on fuzzy logic. We carried out six groups of human arm muscle EMG acquisition experiment group, and two of the proposed model is simulated by MATLAB. We were comparison of calculation speed and stability of two kinds of the proposed model. The results show that the fuzzy logic model in computing speed and stability than the neural network model is faster, more stable, but its structure than the neural network model It's more complicated.
Second, recording and processing of the EMG signal is a basic step of muscle activity, because the original EMG signals often affected by noise, extracting effective EMG signals accurately, people often use a variety of signal preprocessing filtering, normalization processing. Although this process is easy to implement, but the process may reduce the accuracy of signal data. In order to avoid the influence of signal processing technology, we propose a genetic algorithm, the original EMG signal as the input of the model, and the output of the model is a kind of signal can be used to assess muscle strength and muscle fatigue. In order to verify the validity of this model, we first by using the neural network model with genetic algorithm to evaluate strength level, and then compare with the original neural network model strength evaluation method showed that two kinds of model The effectiveness of the muscle strength assessment is similar and convergent.
Finally, muscle fatigue will directly lead to the decline of muscle strength, is an important factor affecting muscle activity. We propose a new method based on the fuzzy logic theory to evaluate muscle fatigue. This method not only helps to evaluate the muscle fatigue assessment, but also suitable for any arm muscle strength. This model is driven by the same the original EMG signal, without using any signal processing. Unlike the previous strength assessment model, this model is based on fuzzy logic method, rather than genetic algorithm. Based on fifty volunteers active arm muscle / antagonist (biceps and triceps) on experimental verification of muscle fatigue, the method for evaluating the effective muscle fatigue is proved. In addition, we also studied the relationship between muscle fatigue and the age of the subjects, can reflect the muscle fatigue resistance increased with aging. A long and low trend of development.

【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：R741.044;TP18

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本文編號(hào)：1594045