导语


腰背痛(Low Back Pain,LBP)是一种常见的神经肌肉骨骼病变症状。2020年的国际顶级医学期刊Lancet的一篇研究报告显示,全球每3人中就有1人需要接受康复治疗,其中占比最多的就是腰背痛患者,达到了5.6亿人。这些腰背痛患者的疼痛症状极易反复发作,需长期接受康复治疗,这样不但会对患者的运动功能产生障碍,还会给其心理上蒙上巨大阴影,严重影响正常生活和工作,给家庭和社会带来长期的负担。在今年的中国生物医学工程大会康复工程分会中,姜乃夫副研究员报告了一项基于肌电地形图评估腰部外骨骼对腰背部肌肉活动的作用研究,现特把报告内容分享给大家。


研究背景


相对于疼痛发生后的康复治疗,在疼痛发生之前就对腰背痛提前干预,可以减少腰背痛发病率,更有效地降低腰背痛对患者和社会的影响。腰部外骨骼助力技术就是这样一种早期干预手段,其通过辅助人体进行腰部负重运动,减轻腰部肌肉负载,可帮助降低腰背痛一大诱因——腰背部肌肉过度疲劳——的产生风险。


图1:国内外腰部外骨骼研究进展


对腰部外骨骼的研究是国内外研究热点,其主要需求在于如何提高外骨骼助力效率,降低腰背部肌肉活动能耗。通过采集腰背部表面肌电信号,分析腰背部肌肉活动,是当前评估腰背部肌肉活动能耗的重要手段,广泛应用于腰部外骨骼助力效率的评估研究中。但以往单一肌电电极的使用,无法检测出腰背部肌肉的病变位置,也很难评估腰背部不同肌肉之间的协同作用。高密度肌电等多通道表面肌电电极阵列技术提供了一种解决方法,其在吞咽障碍、偏瘫、截肢等方面已取得了很多研究成果。因此,本课题组采用多通道表面肌电电极阵列,采集并分析腰背部肌电地形图信息,评估腰部外骨骼对腰背部肌肉活动的作用效果。


图2:研究需求及当前解决方法


研究方法


十名被招募的受试者被要求在三种外骨骼佩戴状态下完成两项动作任务:(1)重复10次的重物上下搬运(动态周期性搬运任务);(2)维持重物搬起的姿势,直到腰背部肌肉的疲劳完全无法承受(静态疲劳维持任务)。三种外骨骼佩戴状态分别为未佩戴外骨骼的状态(NoExo)、有佩戴外骨骼但外骨骼未工作的状态(OffExo)、有配戴外骨骼且外骨骼已工作的状态(OnExo)。一个表面肌电电极阵列被均匀放置在腰背部皮肤表面,以记录任务进行中的肌电信号。然后通过计算各个通道肌电信号的均方根值(Root Mean Square, RMS)和中频值(Median Frequency, MDF),构建RMS肌电地形图与MDF肌电地形图,并提取平均像素值、重心分布值和熵值等特征参数,以量化评估腰背部肌肉活动。


图3:研究方法框图


研究结果


通过肌电地形图及其特征参数的分析,可以发现在腰部动态周期性搬运任务中,相对于未佩戴外骨骼状态,佩戴外骨骼状态下的椎旁肌大部分区域显示出更强的能量活动特性,这在肌电地形图重心坐标值特征参数中可量化体现。而地形图平均像素值等特征参数在NoExo和OnExo两种外骨骼佩戴状态下,并未显示出显著性差异,这说明腰部外骨骼在腰部动态周期性搬运任务中对腰背部肌肉的减负效果较差。而在静态疲劳维持任务中,通过分析肌电地形图,可以看到佩戴已工作的外骨骼时,能够显著减缓腰背部肌肉疲劳的产生过程。


图4:动态周期性搬运任务下的肌电地形图


图5:静态疲劳维持任务下的肌电地形图


总结


这些发现说明外骨骼的重量在外骨骼设计中仍然是一个重要的考量元素,需要通过平衡外骨骼重量和外骨骼助力能力,以提高外骨骼助力效率。而基于多通道表面肌电阵列的肌电地形图分析方法,可以为腰部外骨骼系统的设计提供一种可靠有效的分析工具




便携式电生理测试系统


高密度肌电测试系统由 64 通道(最大支持256通道)无线高密度肌电信号采集系统以及专用分析软件组成。能进行肌电信号采集,具备在运动条件下测量数据的能力,具有良好的兼容性与扩展性且支持离线采集。该系统可广泛应用于人机交互、脑机接口、虚拟现实、智能假肢、康复医疗以及运动训练等领域。


丰富的配件



分布式多通道常规肌电图,每组4、8、16通道传感器(最大256通道)


32/64 通道 8 x 8 HD-EMG 网格可以根据客户需求定制不同的电极间距电极片(8mm / 10mm / ...)传感器


分散式高密度肌电,每组4、8、16通道传感器(最大256通道)


可重复使用 4 / 8 / 16 / 32 / 64通道高密度织物肌电传感器(支持定制)



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1、多模态数据同步模块,可实现多种信号实时同步传输;

2、可配置设备的采集参数,实现数据同步采集功能,可显示实时波形、实时频谱图、实时电势图和3D模型姿态;

3、自定义动作序列播放功能,并用Mark点标记动作事件信息;


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支持肌电、心电、脑电、惯性信号、血氧、血压的多种信号联合采集,并配置设备采集参数


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自定义动作序列播放功能,并用Mark点标记动作事件信息,不同动作序列用不同颜色表示




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