[1]吴志敏,杜佳乐,乔晓艳.经穴位电刺激下的表面肌电信号特征分析[J].中国医学物理学杂志,2015,32(01):77-81.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2015.01.019]
点击复制

经穴位电刺激下的表面肌电信号特征分析()
分享到:

《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
32卷
期数:
2015年01期
页码:
77-81
栏目:
医学信号处理与医学仪器
出版日期:
2015-01-25

文章信息/Info

作者:
吴志敏杜佳乐乔晓艳
山西大学物理电子工程学院;
关键词:
穴位电刺激表面肌电信号均方根值功率谱密度中值频率
分类号:
R318
DOI:
10.3969/j.issn.1005-202X.2015.01.019
文献标志码:
A
摘要:
目的:探究人体穴位电刺激与相关肌肉活动的关系,通过对经穴刺激诱发的表面肌电信号进行特征分析,阐明经穴电刺激下的肌电信号时域、频域特征参数变化与肌肉的激活程度、疲劳程度之间的定量关系,为康复工程和运动医学研究提供参考依据。方法:以8名健康青年志愿者为研究对象,设计穴位电刺激和自主收缩两种实验模式,采集记录两种模式下对应的指伸肌和尺侧腕屈肌的表面肌电信号,提取表面肌电信号均方根值、平均功率频率、中值频率等特征值,并分析其功率谱变化。通过配对t检验,分析经穴电刺激和自主动作模式的肌电信号特征差异。结果:在经穴电刺激模式下,对应的表面肌电信号均方根幅度增大,且经穴电刺激后,肌电信号的谱分布向高频方向移动,肌电的平均功率频率和中值频率随着刺激时间的延长保持稳定。结论:表明对曲池穴和内关穴位电刺激,能够激活对应的指伸肌和尺侧腕屈肌更多的快肌纤维,使肌肉激活程度提高,对缓解肌肉疲劳具有一定作用。

相似文献/References:

[1]陈文敏,肖玲玲,李慧慧,等. 单侧痛腰椎间盘突出症的表面肌电信号特征[J].中国医学物理学杂志,2017,34(10):1022.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2017.10.011]
 [J].Chinese Journal of Medical Physics,2017,34(01):1022.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2017.10.011]
[2]雷建超,刘栋博,房玉,等.基于表面肌电信号的性别差异性手势识别[J].中国医学物理学杂志,2020,37(3):337.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.03.016]
 LEI Jianchao,LIU Dongbo,FANG Yu,et al.Recognition of hand gestures with gender differences based on surface electromyographic signals[J].Chinese Journal of Medical Physics,2020,37(01):337.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.03.016]
[3]刘若汐,饶家声,魏瑞晗,等.恒河猴表面肌电信号小波去噪的复合评价指标[J].中国医学物理学杂志,2020,37(9):1169.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.09.017]
 LIU Ruoxi,RAO Jiasheng,WEI Ruihan,et al.A composite evaluation indicator of wavelet denoising in surface electromyography of rhesusmonkey[J].Chinese Journal of Medical Physics,2020,37(01):1169.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.09.017]
[4]包其扬,王军霞,岳小力.基于子带频谱墒算法检测表面肌电信号肌肉疲劳性[J].中国医学物理学杂志,2020,37(10):1302.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.10.015]
 BAO Qiyang,WANG Junxia,YUE Xiaoli.Detection of muscle fatigue based on surface electromyography signals segmented by subband spectral entropy algorithm[J].Chinese Journal of Medical Physics,2020,37(01):1302.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.10.015]
[5]冯凯,董秀成,刘栋博.基于经验模态分解-小波包变换的表面肌电信号手势识别[J].中国医学物理学杂志,2021,38(4):461.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2021.04.013]
 FENG Kai,DONG Xiucheng,LIU Dongbo.Empirical mode decomposition and wavelet packet transform applied to surface EMG signal for hand gesture recognition[J].Chinese Journal of Medical Physics,2021,38(01):461.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2021.04.013]
[6]周明娟,王语园,王田戈,等.针对微弱表面肌电信号的采集电路设计[J].中国医学物理学杂志,2021,38(5):625.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2021.05.019]
 ZHOU Mingjuan,WANG Yuyuan,WANG Tiange,et al.Design of acquisition circuit for weak surface electromyography signals[J].Chinese Journal of Medical Physics,2021,38(01):625.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2021.05.019]
[7]张夏丰,阚秀,曹乐,等.基于肌电信号与肌肉形变信号的手语识别[J].中国医学物理学杂志,2021,38(11):1392.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2021.11.014]
 ZHANG Xiafeng,KAN Xiu,CAO Le,et al.Sign language recognition based on electromyogram signal and muscle deformation signal[J].Chinese Journal of Medical Physics,2021,38(01):1392.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2021.11.014]
[8]张建华,王豪,李克祥,等.基于KPCA的膝关节多模式连续运动估计[J].中国医学物理学杂志,2023,40(6):742.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.06.012]
 ZHANG Jianhua,WANG Hao,LI Kexiang,et al.KPCA-based continuous motion estimation of knee joint in multiple motion modes[J].Chinese Journal of Medical Physics,2023,40(01):742.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.06.012]
[9]张思河,曹乐,王金玮,等.基于表面肌电信号的BiLSTM-SA双臂肌力估计[J].中国医学物理学杂志,2023,40(11):1383.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.11.011]
 ZHANG Sihe,CAO Le,WANG Jinwei,et al.BiLSTM-SA model for muscle strength estimation from sEMG[J].Chinese Journal of Medical Physics,2023,40(01):1383.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.11.011]

备注/Memo

备注/Memo:
国家基础科学人才培养基金(J1103210); 山西省大学生创新训练项目
更新日期/Last Update: 2015-01-25