通过将高密度表面电肌图与超快超声波相结合,评估动力单元对手部运动的跟踪
Zongtian Yin1, Chen Chen1, Jianjun Meng1
1State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China.
Computers in biology and medicine
|May 21, 2025
概括
这项研究引入了一种新的方法,通过结合电肌图 (EMG) 和超声波 (US) 信号来跟踪运动中的运动单元 (MU) 活动. 这种方法验证了使用电和机械响应的MU跟踪,增强神经生理学研究和人机界面.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 生物医学工程 生物医学工程
- 运动学 运动学
背景情况:
- 运动单元 (MU) 活动对于肌肉控制至关重要,在神经生理学和人机界面方面有应用.
- 当前的MU跟踪方法经常在运动中失败,仅依赖于电肌图 (EMG) 电信号.
- 需要有效的方法来追踪MU活动,这些方法包括电动和机械肌肉反应.
研究的目的:
- 调查同时收集EMG和超声波 (US) 信号的可行性,以便在移动中追踪MU.
- 提取和验证MU放电的电气和机械反应,以提高跟踪精度.
- 为了建立一个基准来跟踪手部运动期间的MU活动.
主要方法:
- 同时记录高密度表面EMG和超快速US图像从前臂肌肉在同度手收缩期间.
- 将EMG信号分解为MU尖列车,保留分离向量以进行交叉运动解码.
- 提取3D激活区域,包括皮肤表面动作潜力和肌肉横截面抽区域,用于性能验证.
主要成果:
- 平均每次分解确定了37 ± 17 MU.
- 根据动作潜力,成功追踪了20±16 MU,根据抽面积计算了2±2 MU,使用两种指标计算了2±1 MU.
- 使用预训练的分离向量,并以电气和机械数据的结合为基础,证明了追踪MU的可行性.
结论:
- 同时的EMG和US信号采集提供了一种可靠的方法来跟踪跨移动的MU活动.
- 结合的电气和机械响应验证提高了MU跟踪的可靠性.
- 这种方法为神经生理学研究和人机接口的扩展应用提供了潜力.
