一种肌肉性能测量方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于肌肉性能的测量方法和装置，其方法包括以下步骤：a.贴片电极采集目标肌肉的表面肌电信号；b.对所述表面肌电信号进行带通滤波后工频去噪；c.提取去噪后的所述肌电信号的性能特征；所述性能特征包括肌电能量值和面积总和；通过上述步骤，该方法在采集表面肌电信号后可以有效的消除信号中的噪声，避免了提取信号特征时受噪声干扰而影响性能特征的准确度；同时，采用了贴片电极采集表面肌电信号可以有效的避免受测者的疼痛和感染风险；本发明专利技术采用该测量方法的测量装置也同样具有上述技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种肌肉性能测量方法和装置
本专利技术涉及肌电信号处理
，特别涉及一种肌肉性能测量方法和装置。
技术介绍
随着对肌肉、神经和骨骼的关联性研究的进展，现有技术中已经可以通过对肌肉的性能状态(比如对肌肉活跃程度的观察)来了解骨骼对神经的压迫状况以及三者之间相互影响的状态情况。目前通常采用肌电诱发电位系统进行相关肌肉功能状态的检查，该系统采用针式电极记录肌肉处于静息时自发的纤颤电位以及神经传导。但该系统存在来自仪器、心电信号、环境以及肌体运动的噪声信号干扰，其采集的信号信噪比比较差。同时，采用针式电极则会对患者造成一定的创伤以及疼痛，还有可能会引起交叉感染，现有技术存在不足。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供一种准确测量肌肉性能的方法和装置。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种肌肉性能测量方法，包括以下步骤：a.贴片电极采集目标肌肉的表面肌电信号；b.对所述表面肌电信号进行带通滤波后工频去噪；c.提取去噪后的所述表面肌电信号的性能特征。其中，还包括以下步骤；d.对所述性能特征进行特征描述统计和非参数检验。其中，所述性能特征包括肌电能量值和面积总和。其中，在所述目标肌肉的不同运动状态下分别依次执行所述步骤a至所述步骤d；对不同运动状态下提取到的所述性能特征分别统计分析。其中，根据相同运动状态下的不同目标肌肉的所述性能特征得到显著性差异水平。其中，所述显著性差异水平的值小于0.05时将相同运动状态下的不同目标肌肉认为存在显著差异。其中，所述步骤b前还包括以下步骤：b’.滤除所述表面肌电信号的中频信号和高频信号。为了解决上述问题，本专利技术还提供一种肌肉性能测量装置，包括：信号采集单元，其通过贴片电极采集目标肌肉的表面肌电信号；滤波降噪单元，与所述信号采集单元连接，对所述表面肌电信号进行带通滤波后工频去噪；提取单元，与所述滤波降噪单元连接，用于提取去噪后的所述肌电信号的性能特征；所述性能特征包括肌电能量值和面积总和。其中，该肌肉性能测量装置还包括：特征分析单元，与所述提取单元连接，对所述性能特征进行特征描述统计和非参数检验。其中，所述信号采集单元与所述滤波降噪单元之间还连接有预处理单元；所述预处理单元用于滤除采集到的所述表面肌电信号的中频信号和高频信号。本专利技术的有益效果是：与现有技术相比，本专利技术的肌肉性能的测量方法在采集表面肌电信号后对该信号进行滤波并消除信号中的噪声，避免了提取信号特征时受噪声干扰而影响性能特征的准确度。同时，采用了贴片电极采集表面肌电信号可以有效的避免受测者的疼痛和感染风险。采用了上述方法的肌肉性能测量装置也具有同样的技术效果。附图说明图1是本专利技术肌肉性能测量方法的基础步骤流程框图；图2是本专利技术肌肉性能测量方法的完整步骤流程框图；图3是本专利技术肌肉性能测量装置的基础功能单元结构框图；图4是本专利技术肌肉性能测量装置的完整功能单元结构框图。具体实施方式以下结合图1至图4具体阐释本专利技术一种肌肉性能测量方法和装置。如图1所示，本专利技术一种肌肉性能测量方法，包括以下步骤：a.贴片电极采集目标肌肉的表面肌电信号。采用贴片电极可以有效的避免针式电极带来的受试者不适和感染风险。同时，表面肌电信号经适当的处理和分析，也可以显著体现肌肉、骨骼和神经三者的相互关联。具体的，表面肌电信号检查作为一种无创、简单易行的电生理检查，不仅易被患者接受，更提高了随访复查的成功率。肌电图检查早期最主要的作用是协助鉴别神经源性或是肌源性损害，还可以作为病变分布参考信息。而随着对神经电生理的认识深入，肌电图对于神经根压迫等和肌肉性能相关的症状，有重要的参考价值，得到了临床中的广泛关注。尤其对于在脊柱外科中肌肉、骨骼和神经相关联的症状，如腰椎间盘突出症、腰椎滑脱症等疾病的分析、鉴别、指导治疗方案和疗效评价方面有着一定的参考作用。b.对表面肌电信号进行带通滤波后工频去噪。鉴于当前采用肌电诱发电位系统存在来自仪器、心电信号、环境以及肌体运动的噪声信号干扰，步骤b根据表面肌电信号的带宽特征进行带通滤波后去除工频噪声，有效的提高了表面肌电信号的信噪比，使得本专利技术提供的表面肌电信号更准确。在本实施例中，带通滤波后保留0-500Hz的表面肌电信号，再采用工频陷波器进行工频噪音信号的处理。在其他实施例中，去除工频噪音也可以采用独立成分分析(ICA)方法，该方法可以将工频信号从原信号中剥离，去噪后合成回原信号，保留了原表面肌电信号的完整性。c.提取去噪后的表面肌电信号的性能特征。如图2所示，在本实施例的完整步骤中，肌肉性能测量方法还包括以下步骤；d.对性能特征进行特征描述统计和非参数检验。在本实施例中，采用SPSS19.0系统对提取的性能特征进行统计分析，该系统提供了多种实用分析方法，涵盖了从基本的统计特征描述到诸多非参数检验、生存分析等各种高层次的分析，同时兼容了多种数据文件格式、易于学习、使用和操作。在其他实施例中，还可以采用SAS、BMDP等系统对提取的性能特征进行分析。在本实施例中，性能特征包括肌电能量值和面积总和。具体的，肌电能量值可以通过表面肌电信号的均方根(RMS)来体现。面积总和则可以通过积分肌电值(IEMG)来体现。从表面肌电信号中提取上述两个特征值可以很好的对肌电能量值和面积总和进行数字化，便于系统分析处理。在其他实施例中，也可以通过AR(autoregressive)参数模型法来提取肌电能量值和面积总和等性能特征，以检测肌肉的运动状态和性能。在优选的实施例中，在目标肌肉的不同运动状态下分别依次执行步骤a至步骤d。对不同运动状态下提取到的性能特征分别统计分析。上述步骤可以得到同一目标肌肉在不同运动状态下的性能特征，有助于对测量目标在不同运动状态下的性能进行准确的统计分析。在优选的实施例中，根据相同运动状态下的不同目标肌肉的性能特征得到显著性差异水平。例如，将不同的受测者根据个体情况分为健康组和非健康组，通过对两组受测者同一部位的目标肌肉的性能特征进行分析，既可以得到该目标肌肉在健康条件下和非健康条件下其肌肉性能的显著性差异水平，通过该差异水平有助于对相应的症状诊断提供辅助参考。该显著性差异水平由SPSS19.0系统比较得到，用p表示。在优选的实施例中，显著性差异水平的值小于0.05(p<0.05)时将相同运动状态下的不同目标肌肉认为存在显著差异。在其他实施例中，也可以采用显著性差异水平的值小于0.01来表示相同运动状态下的不同目标肌肉认为存在显著差异。如图2所示，步骤b前还包括以下步骤：b’.滤除表面肌电信号的中频信号和高频信号。由于表面肌电信号是肌肉收缩时伴随的电信号，其有效值通常不涉及中频信号和高频信号，因此，在处理前优选滤除中频和高频信号可以有效的节省处理资源，提高步骤b至步骤d的执行速度。在本实施例中，采用谐波切比雪夫带阻滤波器进行滤波。在其他实施例中，也可以采用巴特沃斯滤波器信号处理前的滤波，以保证频率响应的幅频特性平坦。如图1所示，为了解决上述技术问题，本专利技术还提供一种肌肉性能测量装置，包括以下功能单元：信号采集单元，其通过贴片电极采集目标肌肉的表面肌电信号；该贴片电极优选采用选用一次性Ag/AgCI心电电极。滤波降噪单元，与信号采集单元连接，对表面肌电信号进行带通滤波后工频去噪；具体的，滤波降噪单元本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种肌肉性能测量方法，其特征在于，包括以下步骤：a.贴片电极采集目标肌肉的表面肌电信号；b.对所述表面肌电信号进行带通滤波后工频去噪；c.提取去噪后的所述表面肌电信号的性能特征。

【技术特征摘要】
1.一种肌肉性能测量方法，其特征在于，包括以下步骤：a.贴片电极采集目标肌肉的表面肌电信号；b.对所述表面肌电信号进行带通滤波后工频去噪；c.提取去噪后的所述表面肌电信号的性能特征。2.根据权利要求1所述的肌肉性能测量方法，其特征在于，还包括以下步骤；d.对所述性能特征进行特征描述统计和非参数检验。3.根据权利要求2所述的肌肉性能测量方法，其特征在于，所述性能特征包括肌电能量值和面积总和。4.根据权利要求3所述的肌肉性能测量方法，其特征在于，在所述目标肌肉的不同运动状态下分别依次执行所述步骤a至所述步骤d；对不同运动状态下提取到的所述性能特征分别统计分析。5.根据权利要求4所述的肌肉性能测量方法，其特征在于，根据相同运动状态下的不同目标肌肉的所述性能特征得到显著性差异水平。6.根据权利要求5所述的肌肉性能测量方法，其特征在于，所述显著性差异水平的值小于0.05时将相同运动...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈文敏，李慧慧，杜文静，孙像君，周芳，王磊，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44