在中等强度的间歇性动态任务中,使用机械图表对曲肌 (flexor digitorum superficialis) 肌肉进行疲劳分析
Si Jing Wang1, Xiao Rong Guan2,3, Yu Bai1
1The School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210000, China.
Scientific reports
|October 31, 2025
概括
多维机械肌图 (MMG) 有效地追踪了动态抓取过程中的 flexor digitorum superficialis (FDS) 疲劳. 肌肉收缩的上升时间成为一个关键的疲劳指标,微型休息不足以恢复.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 人类因素工程 人类因素工程
- 神经科学是一个神经科学.
背景情况:
- 机械肌图 (MMG) 是一种评估肌肉功能的非侵入性技术.
- 柔管表面性 (FDS) 疲劳与工业任务相关,但在使用MMG时未得到充分研究.
- 个体变异性 (性别,手的优势) 影响神经肌肉疲劳抵抗力.
研究的目的:
- 在动态抓取任务期间使用多维MMG来描述FDS疲劳.
- 评估短暂的微休息在缓解疲劳方面的有效性.
- 调查性别和手占主导地位对FDS疲劳反应的影响.
主要方法:
- 24名健康受试者执行了30%的MVC,1赫兹的动态掌握任务.
- 收集了多维MMG (PVDF传感器) 和Borg CR-10等级.
- 分析重点是MMG信号幅度,频率,非线性特征和收缩上升时间.
主要成果:
- 显著的FDS疲劳被MVC下降和Borg分数增加所证实.
- MMG显示了减少的集成MMG (iMMG) 和变化的频率/非线性特征.
- 肌肉收缩的上升时间与疲劳严重程度有很强的相关性;女性表现出更大的疲劳和独特的反应.
结论:
- 多维MMG有效地捕捉动态肌肉疲劳模式.
- 肌肉收缩的上升时间是FDS疲劳的一个有希望的指标.
- 性别和手的优势影响疲劳反应,突出了需要个性化的人体工程学干预措施.
