[發明專利]一種基于先驗模板的肌電運動單元分解方法

在審

• 申請號: 202110805279.0
• 申請日: 2021-07-16
• 公開（公告）號: CN113397571A
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 汪婷;皮少軍;席旭剛;王俊宏;羅志增;呂忠;李文國
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: A61B5/389
• 分類號: A61B5/389;A61B5/397;G06K9/00
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 周希良

本發明涉及一種基于先驗模板的肌電運動單元分解方法。本發明首先，利用幾個帶有可變表達式的先驗模板來擬合運動單元動作電位的波形；接著提出了一種迭代匹配策略，實現了運動單元的逐層剝離；隨后引入尖峰觸發平均算法來重新確定運動單元動作電位波形，使其更符合真實的肌電運動單元。最后，建立基于真實信號分解結果的評估指標，用于評價分解算法的性能。本發明能在低噪聲水平下檢測和識別有效的運動單元，具有較為良好的性能。

技術領域

本發明屬于信號處理及模式識別領域，涉及一種肌電信號的分解方法，特別涉及一種基于先驗模板將肌電信號分解為運動單元成分信息的方法。

背景技術

肌肉收縮時，運動單元中的運動神經元開始興奮，導致所有由運動神經元支配的肌纖維收縮，從而產生運動單元動作電位，多個運動單元發放的動作電位經過復雜的綜合疊加過程最后在檢測電極處形成肌電信號。肌電信號的分解實際上就是信號生成的逆過程，其根本目的就是分離出各個運動單元發放的動作電位，獲取運動單元相關信息。而這些運動單元相關信息，如發放波形、間隔發放模式和募集規律等，可以提供有關對神經系統健康至關重要的肌肉疾病的臨床診斷的決定性細節，有助于從根本上探索神經肌肉系統的生理機制，在肌肉疾病的臨床診斷、肌肉組織之間運動協調關系的研究及中樞神經元控制機理的探索等方面具有重大價值。因此，研究肌電信號分解對反映運動神經肌肉系統控制機理和臨床應用診斷有著重要的意義。

近二十年來，許多研究者致力于肌電信號的分解工作，提出了多種分解技術，取得了一定的突破性成果。根據這些成果分解基本思路的不同，肌電信號分解方法可以被總結分為系統辨識法和形態學分解法兩類。系統辨識法主要將人體的神經肌肉系統視為多輸入多輸出系統，并采用盲源分離方法將肌電信號分解為符合運動單元動作電位分布特征的各個分量。不少學者基于此作出了重大貢獻，Zazula和Holobar等人將盲反卷積和卷積核補償相結合應用于肌電信號信號分解，并獲得了可靠的結果。陳茂啟等人構建了一個用于高密度肌電信號分解的漸進式Fast ICA剝離框架，并通過多次試驗和仿真驗證了其可靠性。然而，目前的系統辨識法都是基于高密度肌電信號，對單通道肌電信號存在一定局限性。

而形態學分解法是根據不同運動單元動作電位波形的固有形態特征，通過優化算法直接從肌電信號中提取運動單元動作電位序列。Deluca團隊自1982年以來一直從事肌電信號形態學分解工作，最近建立了基于形態分解的Precision Decomposition III系統，并將分解結果與肌內肌電信號進行比較以評估分解可靠性。隨后，利用改系統分解了75％-100％的最大自主收縮下的肌電信號信號，準確率達到了92.5％。這些研究都為肌電信號分解奠定了堅實的基礎，為進一步探索運動單元對運動的影響提供了便利。

發明內容

針對現有的肌電信號分解方法很少有通用數學表達式，且分解過程繁冗復雜，在實際應用中缺乏靈活性的問題，本發明提出一種基于先驗模板的肌電信號分解方法。

本發明首先，利用幾個帶有可變表達式的先驗模板來擬合運動單元動作電位的波形；接著提出了一種迭代匹配策略，實現了運動單元的逐層剝離；隨后引入尖峰觸發平均算法來重新確定運動單元動作電位波形，使其更符合真實的肌電運動單元。最后，建立基于真實信號分解結果的評估指標，用于評價分解算法的性能。

本發明包括以下步驟：

步驟1：采集志愿者15％最大自主收縮力持續作用下與靜息狀態下的肌電信號。

步驟2：采用小波包去噪處理步驟1中得到的肌電信號，以獲得較為純凈的肌電信號。

步驟3：對肌電信號進行運動單元分解，包括以下具體步驟：

步驟3.1：根據運動單元發放序列波形的形態學特征來確定了四個先驗模板。選擇n階Hermite-Rodriguez函數作為先驗模板對運動單元動作電位波形進行模擬，運動單元動作電位波形大多呈雙相或三相的結構，n階Hermite-Rodriguez函數與正態函數的n階導數成正比，能夠有效地模擬運動單元動作電位波形。