一种基于多频段肌肉协同分析的脑卒中运动功能评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多频段肌肉协同分析的脑卒中运动功能评估方法，其包括：步骤一、使用肌电采集系统采集运动过程中患者肢体的肌肉活动；步骤二、提取运动相关的肌电信号，然后对原始信号进行处理为后续分析做准备；步骤三、将每个患者的所有数据串联，进行肌肉协同提取与分析；步骤四、通过肌肉网络可视化肌肉之间的协同模式，以及通过计算网络参数量化权重矩阵在个体或不同频段之间的差异；步骤五、使用合并系数和分解系数量化参考协同对患者协同的贡献程度，同时使用余弦相似度计算合并或分解产生的协同与原协同的相似水平。本发明专利技术可以通过多频段肌肉协同和肌肉网络分析，从神经生理学角度进行运动损伤评估。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于多频段肌肉协同分析的脑卒中运动功能评估方法，属于生物医学工程与信息。

技术介绍

1、临床中普遍使用量表法(例如fugl-meyer assessment,fma)进行脑卒中运动功能评估，但是量表法具有主观性，存在天花板效应，并且评估结果仅限于运动学描述，缺乏对患者神经肌肉损伤的生理学量化和评估。

2、表面肌电信号(emg)是人体受到刺激时运动单元活动的直接测量，携带大量与运动状态相关的信息，为从神经生理学角度研究人体的运动控制机制和运动相关疾病的损伤机理提供了一种便携手段。肌肉协同作为人体运动控制研究领域一种先进的理念，已被用于临床研究。研究表明，脑卒中患者的肌肉协同在数量和结构方面发生了改变，并且与损伤程度有关，可用于运动功能评估，进而指导个性化康复训练。

3、现有研究通常在一个较宽的频段内(20-450hz)进行肌肉协同提取，通过与对照组比较，分析肌肉协同数量和结构的改变。然而，最近关于肌间和皮质-肌肉相干性分析的研究表明，肌肉活动在不同的频段尺度上存在耦合。例如，脑卒中减少了协同肌对在低频段(0-11hz本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多频段肌肉协同分析的脑卒中运动功能评估方法，其特征在于包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多频段肌肉协同分析的脑卒中运动功能评估方法，其特征在于，所述步骤一中，采集斜方肌、三角肌前束、中束、后束、胸大肌、肱二头肌、肱三头肌长头和外侧头8个肌肉的活动。

3.根据权利要求1所述的一种基于多频段肌肉协同分析的脑卒中运动功能评估方法，其特征在于，所述步骤二中，频率成分包括F1(20-450Hz)、F2(20-30Hz)和F3(30-450Hz)。

4.根据权利要求1所述的一种基于多频段肌肉协同分析的脑卒中运动功能评估方法，其特征在于，所...

【技术特征摘要】

1.一种基于多频段肌肉协同分析的脑卒中运动功能评估方法，其特征在于包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多频段肌肉协同分析的脑卒中运动功能评估方法，其特征在于，所述步骤一中，采集斜方肌、三角肌前束、中束、后束、胸大肌、肱二头肌、肱三头肌长头和外侧头8个肌肉的活动。

3.根据权利要求1所述的一种基于多频段肌肉协同分析的脑卒中运动功能评估方法，其特征在于，所述步骤二中，频率成分包括f1(20-450hz)、f2(20-30hz)和f3(30-450hz)。

4.根据权利要求1所述的一种基于多频段肌肉协同分析的脑卒中运动功能评估方法，其特征在于，所述步骤三中，将每一条有效的数据归一化为100个数据点，然后将每个患者的所有数据串联。

5.根据权利要求1或4所述的一种基于多频段肌肉协同分析的脑卒中运动功能评估方法，其特征在于，所述步骤三中，使用非负矩阵分解算法从每个频段数据中提取肌肉协同，使用误差vaf确定最小协同数；对于激活矩阵(m)，非负矩阵分解算法将其分解为肌肉协同(w)和激活系数(c)，即m＝wc+e，其中e为误差项；vaf计算如下式：

6.根据权利要求5所述的一种基于多频段肌肉协同分析的脑卒中运动功能评估方法，其特征在于，误差vaf中，对于每一个预输入，运行nmf可...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵坤坤，冯乙洲，金耀威，车凯，李建清，
申请(专利权)人：南京医科大学，
类型：发明
国别省市：