[發明專利]一種基于卷積盲源分離的高密度表面肌電信號分解方法

在審

• 申請號: 201811281363.1
• 申請日: 2018-10-31
• 公開（公告）號: CN109359619A
• 公開（公告）日: 2019-02-19
• 發明（設計）人: 朱向軍;王潔;馮志林;應亞萍;周云水
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學之江學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;A61B5/0488
• 代理公司: 上海精晟知識產權代理有限公司 31253
• 代理人: 馮子玲

本發明公開了一種基于卷積盲源分離的高密度表面肌電信號分解方法，1）利用恒力輸出下的高密度表面肌電信號，糾正不同電極間的時延，并進行時間對齊；然后采用迭代緊縮方法進行卷積盲源分離過程，提取運動單元信號源；2）重復卷積盲源分離過程，提取更多個運動單元信號源，直到重復迭代3次后仍未檢測出新的運動單元信號源為止；3）對所有提取出的運動單元信號源的發放序列歸類整理，剔除重復以及不合理的發放時刻向量，再次審核運動單元信號源；4）利用審核通過的運動單元信號源進行神經源性和肌源性疾病的輔助診斷、神經肌肉系統的正常、病理及疲勞過程的機理研究。本發明有效提高分解的準確性。

技術領域

本發明涉及表面肌電信號分解領域，具體是一種基于卷積盲源分離的高密度表面肌電信號分解方法。

背景技術

新發展起來的高密度表面肌電信號(High-Density surface EMG， HD-sEMG)技術利用粘貼在人體皮膚上的表面電極柵格采集皮下肌肉電信號，具有無創性、易于患者接受的特點。肌電信號是在脊髓中樞發出收縮指令或受到外界施加的刺激時，多個參與發放的運動單元(Motor Unit，MU)興奮而產生的運動單元動作電位(Motor Unit ActionPotential,MUAP)在檢測電極處的時間和空間上綜合疊加的結果。高密度表面肌電信號分解是指從觀測到的多通道高密度肌電信號中識別出單個運動單元的運動元動作電位并將其歸類，從而揭示構成肌電信號中主體運動單元動作電位序列的過程，進而獲得運動單位的募集和發放信息、MUAP的波形特征及其發放率等信息，可應用于神經源性和肌源性疾病的輔助診斷和神經肌肉系統的正常、病理及疲勞過程的機理研究，對康復醫學及運動醫學也有具有重要意義。

由于人體組織具有低通濾波作用，表面肌電信號的信噪比較低，而MUAP波形的變異性強且疊加程度高，導致表面肌電信號分解的研究很困難。目前，HD-sEMG信號分解的研究方法主要有：模板匹配法、人工智能算法、盲源分離算法、獨立成分分折(ICA)、卷積核補償算法等方法。目前研究方法在肌肉收縮程度較大時的分解效果不理想，主要原因是募集的運動單元較多時，各個運動單位相互之間的影響加大，檢測到的肌電信號MUAP波形的變異和疊加程度隨之增大。總之，高密度表面肌電信號分解的研究還處于起步階段，是肌電信號處理研究領域的難點之一。

發明內容

本發明目的在于提供了一種基于卷積盲源分離的高密度表面肌電信號分解方法。本發明有效提高分解的準確性，能應用于神經源性和肌源性疾病的輔助診斷和神經肌肉系統的正常、病理及疲勞過程的機理研究，對康復醫學及運動醫學也有具有重要意義。

為了達到上述目的，本發明的技術方案是：

一種基于卷積盲源分離的高密度表面肌電信號分解方法，其特征在于：包括如下步驟：

1)利用粘貼在人體皮膚上的表面電極柵格采集皮下肌肉電信號，即為恒力輸出下的高密度表面肌電信號，糾正不同電極間的時延，并進行時間對齊；然后采用迭代緊縮方法進行卷積盲源分離過程，提取運動單元信號源；

2)重復卷積盲源分離過程，提取更多個運動單元信號源，直到重復迭代3次后仍未檢測出新的運動單元信號源為止；

3)對所有提取出的運動單元信號源的發放序列歸類整理，剔除重復以及不合理的發放時刻向量，再次審核運動單元信號源；

4)利用審核通過的運動單元信號源進行神經源性和肌源性疾病的輔助診斷、神經肌肉系統的正常、病理及疲勞過程的機理研究。

所述的步驟1)中對高密度表面肌電信號做時延糾正和時間對齊的方法具體是：利用非線性能量算子(Nonlinear Energy Operator, NEO)對測量信號濾波，然后利用巴特利特(Bartlett)窗函數與濾波結果卷積以去除由于噪聲產生的虛假波峰，通過計算NEO濾波信號間的互相關性時延糾正，實現時間對齊。

所述的步驟1)中卷積盲源分離過程包括如下步驟：