Влияние кинематических параметров движения локтя на электромиографический сигнал двуглавой мышцы плеча

Введение. Скелетные мышцы являются совокупностью двигательных единиц (ДЕ). При стимуляции нейронным сигналом каждая ДЕ сокращается и генерирует электромиографический (ЭМГ) сигнал, который представляет собой сумму потенциалов действия всех вовлеченных в процесс клеток [1]. Поверхностная ЭМГ часто используется для оценки относительного уровня мышечной активности во время движений [2]. Известно, что слабые волевые усилия заставляют ДЕ возбуждаться с частотой примерно 5-15 Гц, а при возрастании усилий частота увеличивается до 25-50 Гц с формированием интерференционного типа ЭМГ-сигнала. По мере утомления мышцы наблюдается снижение доли высокочастотных составляющих и увеличение амплитуды ЭМГ [3]. Сигнал ЭМГ, записанный с использованием поверхностных электродов, является сложным, включает в себя интерферирующие составляющие, поэтому его анализ затруднен [4].

ЭМГ-сигнал характеризует уровень активности мышцы и широко используется в медицине для диагностики нейромышечных заболеваний. Достаточно активно ведутся работы по использованию ЭМГ-сигналов для био- или нейроуправления протезами [5-7]. Очевидно, для создания эффективных протезов с биоэлектрическим управлением необходим качественный и стабильный электромиографический сигнал. Также важно использовать эффективные усилители биопотенциалов, определить точки установки электродов [7]. В статье приведены методика и итоги экспериментальных исследований электромиографических сигналов, результаты их анализа, позволяющие формировать набор признаков для распознавания выполняемого движения и его параметров.

Методика проведения исследований. Исследования проводились при помощи специальной электромеханической системы типа экзоскелет, которая ограничивала подвижность локтевого и плечевого суставов (рис. 1). В исследованиях принимали участие пять испытуемых в возрасте от 24 до 35 лет,

*

примерно равные по массе тела и физическому развитию, не имеющие заболеваний и повреждений верхних конечностей.

Канал записи электромиографического сигнала включал накожные электроды, усилитель, аналога-цифровой преобразователь (АЦП), программные фильтры: режекторный 4-го порядка (для удаления сетевой помехи) и полосовой с частотами среза 10 и 250 Гц.

Сигнал ЭМГ записывался системой сбора данных NI USB 6212 с помощью электродов Ад / АдС! (диаметр 5 мм). Частота оцифровки — 1000 Гц. Место установки электродов предварительно обрабатывалось в соответствии с рекомендациями [4].

Электроды крепились на поверхность бицепса по линии мышечных волокон на расстоянии 2 см друг от друга. Они фиксировались с помощью манжеты, обеспечивающей их надежный контакт с кожей предплечья. Это исключало перемещение электродов в процессе эксперимента (рис. 1).

a ) 6 )

Рис. 1. Электромеханическая система для записи ЭМГ-сигнала бицепса: общий вид экзоскелета (а);

кинематическая схема (б); 6 — угол сгибания локтя

Цель исследования — установление зависимостей характеристик ЭМГ-сигнала бицепса от параметров движения локтя. Кроме того, выявлялись характерные параметры, позволяющие определять фазы движения локтя для управления внешними устройствами.

Значения углового перемещения плеча (рис. 1) измерялись с помощью гироскопа (датчик L 3 G 4200 D). Данные (как и ЭМГ-сигнал) записывались в файл на компьютере. Для этого использовалась система сбора данных NI USB-6212. Испытуемый изменял угловое положение плеча в диапазоне 0 90-0 градусов при нагрузках 5, 7, 15 кг.

Анализ данных. Полученные экспериментальные данные исследовались методами статистического, спектрального и вейвлет-анализа. Использовалось также авторегрессионное моделирование [1]. Для исследования электромиографических сигналов во временной области применены скользящие окна, размер которых определялся условиями эксперимента. После записи сигнала определялись его дис- персия, среднее абсолютных значений (mAV), среднеквадратическое значение {RMS), частота пересе-                       ).

Развиваемое мышечное усилие оценивалось с учетом параметра togDetect, а также коэффици-8]. - его среднего значения. Скользящее среднеквадратическое значение — индикатор средней мощности

- щихся в окне данных можно было принимать решения о выполняемом движении. Экспериментально определенная величина окна составила 0,2-0,3 секунды. - в пределах окна. Этот показатель является простой мерой, связанной с частотой и сложностью сигнала. Для устранения влияния низкоамплитудных шумов при обработке сигнала вводился порог, равный 10 15

(

«сложности» и определялся на основе отсчетов в текущем окне [8] следующим образом:

/V

WaveLen = ^|д^|, где \x_k x_k -x_k 1.                         (1)

k= 1

Развиваемое мышечное усилие оценивалось посредством параметра togDetect по следующей зависимости:

№ logkj)

togDetect = е ¹

Коэффициенты авторегрессионных (АР) моделей сигналов ЭМГ, содержащие информацию об интенсивности сокращения мышцы [8], определялись из выражения:

р

Х.   Уах{k_i)+ek                                    (3)

i= 1

-

Коэффициенты косинусного преобразования Фурье [8] определялись из авторегрессионных моделей:

i- 1

с 1=-^; 31=31 -2(1-/ / 1}а_пс,_1,                              (4)

i= 1

-

Определялись также стандартные амплитудные параметры, такие как среднее значение пиков,

-

-

Фурье. Определялись общая мощность спектра, средняя частота, медиана, частота спектральной составляющей, имеющей наибольшую амплитуду [4, 9].

Результаты исследований. Проведенная работа позволила определить зависимость параметров -                                                                                                                      2

таблице верхнее значение параметра соответствует подъему плеча, нижнее — опусканию. - мс в моменты времени, соответствующие максимальным скоростям движения плеча.

.

Так, при нагрузке 5 кг и времени выполнения движения б с для параметра togDetect отличие состави-

• 7,9               .

При нагрузке 5 кг увеличение времени перемещения до 8 с привело к снижению различий 6,3 - же условиях параметр ZCизменяется при подъеме/опускании на 38 %. Увеличение нагрузки до 15 кг %, %.

Таблица 1

Зависимость параметров ЭМГ-сигнала биопотенциала бицепса от силовой нагрузки и кинематических параметров движения локтя

Вес, кг	Время,с	Длина окна, мс	Углах, град/с	тАУ, мкВ	logDetect	RMS, мкВ	ZC	WLen, мс
5	6	300	67,09 45,21	0,0656 0,0430	0,043 0,029	0,082 0,053	46 22	6,786 4,165
	7	300	59,50 34,53	0,0514 0,0489	0,034 0,032	0,064 0,063	28 22	5,161 4,529
	8	300	56,92 35,69	0,0489 0,0500	0,032 0,034	0,060 0,050	39 24	4,529 4,648
Вес, кг	Время,с	Длина окна, мс	Утах, град/с	тАУ, мкВ	logDetect	RMS, мкВ	ZC	WLen, мс
15	6	300	58,54 48,49	0,2233 0,2920	0,163 0,150	0,292 0,284	37 30	28,11 23,11
	7	300	53,29 47,68	0,2081 0,2128	0,132 0,107	0,266 0,213	59 49	36,88 28,08
	8	300	43,59 48,96	0,2965 0,1867	0,156 0,117	0,297 0,240	62 57	45,04 34,84

- виваемому усилию.

- сгибании и разгибании локтя неодинаковы (при сгибании больше) и зависят от нагрузки. При нагрузке 15 кг сигнал в 5,9 раза больше, чем при нагрузке 5 кг. Время, за которое совершались движения плеча при сгибании и разгибании, определялось по осциллограмме и составляло примерно 4 с и 3,9 с 3

Анализ в частотной области показал, что увеличение нагрузки сопровождается увеличением частоты разряда каждой двигательной единицы [1]. Поднимание груза 5 кг вызывало появление мак50 40-65             3,

20                                                                              3,

- временное суммирование всех активных двигательных единиц вызывает увеличение сигнала ЭМГ [1].

,

Wien зависят от направления движения. Эти параметры в основном уменьшаются в фазе разгибания локтя.

Рис. 2. Влияние углового перемещения и скорости локтевого сустава при поднимании и опускании груза 5 кг в течение 7 с: угловое перемещение и скорость (а); ЭМГ-сигнал бицепса (б);

спектр мощности сигнала ЭМГ (а); спектрограмма (г)

Рис. 3. Поднимание и опускание груза 15 кг в течение 7 с: угловое перемещение и скорость (а); ЭМГ-сигнал бицепса (б); спектр мощности ЭМГ-сигнала (а); спектрограмма (г)

На рис. 4 показано, что можно построить гиперплоскость для разделения на два класса значений параметров ZC и tog De ted ЭМГ-сигнала бицепса при движении локтя вверх и вниз.

Рис. 4. Скаттерграммы ZC ( а) и logDetect (б): значения ZC при движении локтевого сустава от 0° до 85° отмечены кружками; значения togDetect при движении локтевого сустава от 85° до 0° отмечены звездочками

Заключение. Исследование влияния кинематических параметров движения локтя на поверхностный эмг-сигнал двуглавой мышцы плеча было выполнено в соответствии с современными рекомендациями и требованиями. Полученные результаты сопоставимы с данными из информационных источников. Выявленные информационные признаки могут быть использованы для синтеза интеллектуальной системы управления на основе нейронных сетей [10], которая позволит распознавать ЭМГ-сигнал и определять разные фазы движения. На этой основе может быть организовано управление, например, исполнительными электромеханическими системами в условиях неопределенности.