1、肌內(nèi)EMG信號的特征組合 對抓握力估計的影響,目前假肢的作用范 圍有限，但是對截 肢患者依然很重要。 至少能讓他們恢復(fù) 一定的行為能力。 大多數(shù)假肢設(shè)備都 采用sEMG(表面肌 電圖)信號的一些特 征來控制假肢。,1.背景介紹,sEMG信號只能從表面的肌肉測量到，因此容易受到干擾。 重復(fù)使用的話，sEMG信號的電極會刺激皮膚。 為了克服這些局限性，就要采用另外一種 方式來控制假肢肌內(nèi)EMG信號,1.1sEMG信號的局限性,把電極植入到肌肉里來獲得EMG信號的方法。 這種方法也有缺點： 電極必須植入到肌肉里，破壞性強。 電極植入在某一個特定的肌肉里，因此不能準確反映全局肌肉的活動。,1.2肌內(nèi)E

2、MG信號,Kamavuako研究表明：在記錄肌內(nèi)EMG的過程中，全局放電率和握持的力量之間有很高的相關(guān)性。 但是這項研究中握持的力量被限制在50N，并且EMG信號必須從腕伸肌肌肉獲得，這個方法并不理想。 Onishi研究表明：如果限制了伸膝力，肌內(nèi)EMG信號與力量大小之間的決定系數(shù)高于0.85。,1.3目前肌內(nèi)EMG信號的研究成果,在之前的研究中，力量值都是被限制在50N以內(nèi)，肌內(nèi)EMG也嗾使是從腕伸肌肌肉獲取的。應(yīng)用范圍有限。目前基于多種特征組合的研究還沒有做過。,這篇論文主要是在之前研究成果上，對比和分析EMG信號的各種特征，最終找出一種完美模擬肌肉真實力量的方法。 研究目的：綜合各種EM

3、G信號的特征，比較不同組合預(yù)測力量值的能力，同時盡可能的覆蓋較大范圍的力量值。,2.方法,共有11位受試人員，年齡在22-26歲，平均年齡23.8歲，四肢健全，無上肢或其他部位的肌肉性疾病或者相關(guān)病史。 實驗步驟符合赫爾辛基宣言，也得到了丹麥當?shù)貍惱砦瘑T會的認可。 赫爾辛基宣言：該宣言制定了涉及人體對象醫(yī)學研究的道德原則，是一份包括以人作為受試對象的生物醫(yī)學研究的倫理原則和限制條件，也是關(guān)于人體試驗的第二個國際文件，比紐倫堡法典更加全面、具體和完善。,2.1參與測試的人員,首先，受試人員坐在椅子上，把右手臂放在托架上，如圖1。 受試人員用全力抓握測力計3次，取其最大值作為歸一化的標準。在每次抓

4、握之間，受試人員可以休息3分鐘，主要是為了消除肌肉疲勞的影響。,2.2步驟,在完成以上步驟后，要求受試人員在抓握測力計的同時，施加的力量值要追蹤三條曲線，如圖2。 曲線1：在9s內(nèi)完成6個等幅階梯式的增長。 曲線2：在9s內(nèi)完成兩個尖峰。 曲線3：在9s內(nèi)完成一個鐘形曲線。,這三條曲線在試驗的時候，次序是任意的，并且每條曲線會被重復(fù)做兩次。這么做的目的是為了覆蓋較大范圍的力量值。 之所以選擇這三條曲線，是因為可以和以前的研究作比較，他們也是用的這三條曲線。 為了讓受試人員更好地擬合這三條曲線，我們會將他們施加的力量值顯示在示波器上。 在正式試驗之前，每一位受試人員都會有足夠的時間去練習如何更好

5、的擬合這些曲線。 同時要求受試人員把手腕放在合適的位置，并在整個試驗過程中保持穩(wěn)定。,力量值的采集：用一個手柄大小可調(diào)的測力計來測量握持的力量。 手柄大小調(diào)節(jié)到每位受試人員感到最舒適為止，這樣做可以發(fā)揮出最佳狀態(tài)。 肌內(nèi)EMG信號的采集：從指伸屈肌(FDP)肌肉引出的導(dǎo)線來采集EMG信號。 先找到最佳植入位置，然后將具有鐵氟龍涂層的導(dǎo)線消毒后植入到肌肉中。導(dǎo)線除了頂部，其他地方都是絕緣的。 手腕上會放置一個參考電極,2.3數(shù)據(jù)采集,信號處理 接收到的肌電信號會被放大1000倍，然后在通過一個20Hz-5000Hz的帶通濾波器。 采集到的肌電信號和力量值經(jīng)過16位A/D轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，采樣

6、率為20kHz。,A/D轉(zhuǎn)換后的力量信號再通過一個截止頻率為20Hz的數(shù)字低通濾波器(4階巴特沃思濾波器) A/D轉(zhuǎn)換后的肌電信號再通過一個頻率在100Hz3000Hz的數(shù)字帶通濾波器(4階巴特沃思濾波器) 每隔50ms取200ms長度的信號來提取需要的特征。,2.4信號調(diào)節(jié),下面9種特征是從肌內(nèi)EMG信號中提取的，同時它們也被用來標識sEMG。 1.波長(WL)：在肌肉處于活躍狀態(tài)時，波長與信號波動有關(guān)，它會提供一些關(guān)于頻率、周期和肌電信號波形幅值的相關(guān)信息。 2.平均絕對值(MAV)：是對信號標準差的估計，常被作為控制假肢的比例項。 3.零點(ZC)：ZC用來記錄信號過零點的個數(shù)，和信號頻

7、率有關(guān)。 4.斜率正負變換SSC)：記錄信號斜率正負變換的次數(shù)。 5.Willison幅值(WAMP)：估計活躍肌肉單元的個數(shù)，表征肌肉收縮的水平。 6.均方根(RMS)：用來估計標準差，可以替代MAV。,7.EMGenv：是波長(WL)和斜率正負變換次數(shù)(SSC)的綜合。 8.改進的平均絕對值(MMAV)：MMAV是對MAV的補充，為了提高特征的魯棒性，對信號應(yīng)用漢明窗。 9.約束樣本熵(CSE)：是對標準樣本熵的調(diào)整。,經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)的力量值都集中在0.5Hz以內(nèi)，如圖3，因此，把力量信號和EMG信號通過一個截止頻率為1Hz的低通濾波器，濾掉其他不必要的尖峰。,2.5特征篩選,用兩個模

8、型對力量進行估計 一階線性模型(poly1)：為了與其他研究進行對比 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ANN) 由一個兩層的反饋網(wǎng)絡(luò)組成，一個是隱藏層，另一個是線性輸出層 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會經(jīng)過萊文貝格-馬夸特算法的訓(xùn)練，會有一個輸出單元給出估計的力量值 對于數(shù)據(jù)的處理，從3條曲線中獲得的6條數(shù)據(jù)，將它們交叉排序，去其中一條作為測試數(shù)據(jù)，另外5條作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。,2.6力量估計,每條訓(xùn)練集(包括5條數(shù)據(jù))，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會被反復(fù)訓(xùn)練50次，然后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)會在訓(xùn)練的過程中不斷的自我調(diào)整，最終會達到一個理想的效果。這時再把測試數(shù)據(jù)輸入到模型中進行測試。 對于一階線性模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集主要是為了確定一階項的系數(shù)，然后再去估計力

9、量值。,要分析不同特征所得到 的方差，再分析比較一下兩個模型之間的差異。 在進行分析之前，需要將數(shù)據(jù)進行Z變換，主要是為了滿足正態(tài)分布的需求，但是最終的結(jié)果依然會采用 的平均值和方差的形式。,2.7統(tǒng)計分析,3.結(jié)果,平均MVC為481 69N poly1模型的 為0.530.97(中位數(shù):0.87) ANN模型的 為0.750.98(中位數(shù):0.89) 使用poly1模型時，9種特征中WAMP和RMS的 值最大。肌內(nèi)EMG和力量值的線性程度取決于這些特征。,3.結(jié)果,使用ANN模型時，9種特征中MMAV的 值最大(0.91 0.01)。 分析對比poly和ANN模型，發(fā)現(xiàn)ANN模型表現(xiàn)的更好

10、。 還可以看出SSC的表現(xiàn)要比MAV和MMAV差，所以所選用的特征會影響模型最終的表現(xiàn)。,3.結(jié)果,用ANN模型測試了9種特征的所有可能的組合方式，發(fā)現(xiàn)用于估計力量值的特征的個數(shù)和其最終的表現(xiàn)上有一定的相關(guān)性。 其中最佳的組合方式是：WL、SSC、WAWP、MMAV和CSE 圖5：不同數(shù)目下特征組合的最佳值、平均值和最差值。,3.1特征空間的影響,圖6：采用最佳組合方式得到的力量估計曲線和真實曲線的對比。,結(jié)果顯示，握持力量是可以通過從肌內(nèi)EMG信號中提取的特征精確地估計出來。并且估計的好壞取決于所選擇的特征和模型。 使用poly1模型時，WAMP和RMS的表現(xiàn)最好，SSC的表現(xiàn)最差，但是差距并不大。Phinyomark 關(guān)于sEMG信號的研究中，WL的表現(xiàn)最好，WAMP的表現(xiàn)卻一般。不過最近的一些研究表明，WAMP和WL之間沒有差異。,4.討論,同時ANN模型的表現(xiàn)比poly1表現(xiàn)要好，說明非線性模型可以增加力量估計的精度。但是與Kamavuako的研究結(jié)果是不同的，他認為ANN的表現(xiàn)比poly1差。 本篇研究只是在以