[發明專利]基于標準模板肌電分解的腦肌信息傳遞規律提取方法

在審

• 申請號: 202111579890.2
• 申請日: 2021-12-22
• 公開（公告）號: CN114052750A
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發明（設計）人: 席旭剛;王成浩;汪婷;葉飛;佘青山;李訓根;李文國
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: A61B5/369
• 分類號: A61B5/369;A61B5/372;A61B5/389;A61B5/397;A61B5/00
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 周雷雷

1.基于標準模板肌電分解的腦肌信息傳遞規律提取方法，其特征在于該方法包括如下步驟：

步驟1：對受試者采集同步的腦電肌電信號；

步驟2：對步驟1采集的信號進行預處理；

步驟3：對步驟2去噪后的肌電信號進行肌電分解；

步驟4：對步驟3分解獲得的運動單元動作電位序列進行特征提取；

步驟5：利用步驟4所提取的特征與采集的同步腦電信號，得到不同特征與同步腦電信號的波形圖譜，分析在運動時腦肌信號間的信息傳遞規律。

2.根據權利要求1所述的基于標準模板肌電分解的腦肌信息傳遞規律提取方法，其特征在于：

步驟1中，肌電信號采集位置為手臂屈指淺肌，腦電信號采集位置為C3單一通道；

采集受試者手臂處相關肌肉的肌電信號并記錄每一次動作的開始點和結束點；

實驗動作為使用握力器不同力量水平持續抓握5s，兩種力量水平分別為15％和30％最大力量水平。

3.根據權利要求1所述的基于標準模板肌電分解的腦肌信息傳遞規律提取方法，其特征在于：

步驟2所述對采集信號的預處理主要是肌電信號進行小波去噪，腦電信號進行帶通濾波、ICA獨立成分分析，對處理后的腦電信號分段，提取進行手部動作時的腦電信號。

4.根據權利要求1所述的基于標準模板肌電分解的腦肌信息傳遞規律提取方法，其特征在于：步驟3所述肌電分解獲得運動單元動作電位序列的具體步驟如下：

(1)根據肌電信號先驗知識構建先驗模板，模板數學表達式為：

其中A是模板的幅度，t是時間常量，設置其值為10ms，a是時間伸縮因子，影響模板寬度，即持續時間，設置變化范圍為5-20ms；

(2)對所構建的先驗模板中的各參數進行初始化，并對模板中的可變參數進行變化范圍約束；

其中A₀表示先驗模板的初始幅值，A_i表示第i次迭代先驗模板的幅值，|peak_m|表示sEMG中第m個尖峰點幅值的絕對值，sd(rest_signal)表示基線信號的標準差，mean(rest_peaks)表示基線信號中所有尖峰點幅值的平均值；

(3)峰值檢測：根據肌電信號幅值的大小(波峰和波谷)設置閾值，基于閾值檢測出肌電信號的尖峰脈沖點；

(4)模板匹配：利用Pearson相關系數和殘差比率判斷當前備選信號段是否被分解剝離；

(5)MUAP波形重確定：采用STA脈沖平均對所分解剝離出的信號段進行觸發平均；

(6)循環迭代：不斷改變先驗模板幅度A_i，返回步驟(3)繼續迭代分解，直至滿足循環結束條件式(8)，便獲得分解后的運動單元動作電位序列。

5.根據權利要求1所述的基于標準模板肌電分解的腦肌信息傳遞規律提取方法，其特征在于：步驟4所述的運動單元動作電位序列特征提取為：分別提取運動單元動作電位序列數量、運動單元動作電位序列波幅、運動單元動作電位序列瞬時傳導速率三個特征。

6.根據權利要求5所述的基于標準模板肌電分解的腦肌信息傳遞規律提取方法，其特征在于：提取方法具體為：將最小單位劃分為0.01s，共5s，對運動單元動作電位序列每隔0.01s提取一次特征數據，特征數據包括運動單元動作電位序列數量、運動單元動作電位序列波幅、運動單元動作電位序列瞬時傳導速率；接著對不同力量水平下的特征分別求平均，該平均值作為當前力量水平下特征數據的值。