| 标题 | 用超声图结合肌电图评估肌肉疲劳的方法研究 |
| 范文 | 牛英鹏 摘要：目的 探索用肌肉超声图（SMG）检测肌肉疲劳变化特征的新方法。方法 用SMG检测受试者肱二头肌做等长收缩至疲劳过程中围度的变化，同步记录表面肌电图（SEMG）信号做为对照，结合肌电信号的均方根（RMS）和中心频率（MDF）变化检测肌肉的疲劳。结果 表面肌电RMS随时间呈线性增加变化（2.9±1.9%/s），而MDF呈线性减少变化（0.60±0.26 Hz/s）。用超声图检测出肌肉疲劳时厚度呈持续性增加，但与时间不呈线性关系。在起始8.1±2.1s有一个快速增加阶段，平均变化率为0.30±0.19％/s，随后增幅减慢，变化率为0.067±0.024％/s，一直持续到收缩后20s。在肌肉收缩20s时的变化率为3.5±1.6％/s。结论 使用SMG检测肌肉形态结构的变化可为表面肌电评估肌肉疲劳提供有力的补充信息。 关键词：肌肉疲劳；超声图（SMG）；肌电图（EMG） 中图分类号：G804.21文献标识码：A文章编号：1007-3612(2008)02-0205-03 肌肉疲劳是由运动引起的肌肉最大随意收缩力量减小的现象，在运动训练和日常生活中经常发生。它大致可分为两种类型：1） 中枢性疲劳，疲劳发生的部位在脑细胞和运动神经元，前者表现为中枢抑制性递质增多、皮层细胞兴奋性减弱、发放神经冲动频率减慢。后者表现为当代谢产物堆积时，可使第3．4类传入神经冲动增强、许旺氏细胞兴奋性增高，从而引起运动神经元发放冲动减慢，工作能力下降。2） 外周性疲劳，疲劳发生的部位及表现可能为神经-肌肉接点前膜乙酰胆碱分泌量不足的"突触前衰竭"或不能迅速水解而导致后膜处于持续去极化状态、肌细胞膜结构改变、兴奋-收缩解偶联和肌肉收缩蛋白结构和机能异常等［1］。探索肌肉疲劳的机制、评价肌肉疲劳的程度、寻找改善肌肉疲劳的方法对提高训练效果、增强运动竞技水平具有重要作用。目前，用于评价肌肉疲劳的方法有很多，包括生理指标测定、自我感觉和一般观察法等。例如摄氧量、心率、肌力、表面肌电（SEMG）［2，3］等的测定就是较为常用的测试手段。 肌肉的疲劳是肌肉活动时的一种进行性过程，而不是某一个时间点上的功能减退。在疲劳的发展过程中监测生理学指标的瞬时变化情况是非常重要的。表面肌电图（SEMG）信号包含有肌肉收缩时的神经肌肉活动特点，因此它已经被认为是评估肌肉疲劳较客观的无创伤性工具。肌电信号的均方根（RMS）和中心频率（MDF）是评估肌肉疲劳的常用指标。然而在肌肉收缩时，其形态变化特征、声学特征同样与疲劳发生过程有着密切的关系［4，5］。所以，选择其他信号系统结合SEMG进行疲劳分析诊断，是一种非常有意义的探索。比如，检测肌肉收缩时产生声音和震动的机械图（肌动描计图MMG），还有近红外光谱检测都可用来评价肌肉的疲劳［6,7］。 上世纪90年代初，超声图已经用于测量肌肉等长收缩和动力性收缩时肌肉厚度［8,9］、肌束长度和肌肉横断面［8,10］的变化。由于这些肌肉形态结构的参数与肌肉功能有很高的关联［11］，因此它们可用于描述肌肉收缩时的特性。最近，一些研究人员研究在肌肉近似静态［8,12,13］以及动态［14,15］下一些超声参数与EMG变化的关系。然而，却未见有人用超声信号结合EMG信号去研究肌肉疲劳。本研究的主要目的是通过SMG连续探测肌肉厚度的变化以反映肌肉疲劳特征的可行性。采用18名正常成年男子，肱二头肌做等长收缩，同时采集其表面肌电信号和超声信号，获得表面肌电参数以及肌肉形变情况。描述肌肉疲劳时形变信号特征，对其用来评估肌肉疲劳的可能作用进行探讨。 1研究对象与方法 1．1研究对象 18名健康男性自愿者，身体基本参数为，年龄：(20±1)岁y；身高：(175±3)cm；体重：(68±5)kg。受试者均身体健康，无神经肌肉功能疾病史。 1．2研究方法 1．2．1实验方法调整Cybex仪器（Ronkonkoma，美国）的座椅，使受试者安坐舒适。用皮带将躯干固定在椅背上，防止测试中姿势改变。前臂置于一个专用的固定支架上，手握一个垂直杠杆臂。屈曲肘部与上臂呈90度，前臂保持与地面平行。杠杆臂轴线与肘关节旋转轴呈平行位，手保持在旋前与旋后位中间。以右臂为测试手臂，18名受试者均为右利手臂。 先进行几次热身性收缩练习后，每位受试者进行三次最大随意等长收缩（MVC），收缩时肘关节要屈至90度。通过电脑显示屏可以显示出实时力矩值。每次MVC大约持续3 s，与下次收缩的休息间隔时间为60 s。每位受试者MVC力矩取三次收缩的最大力矩平均值。 在实验开始时，让受试者屈肘对抗杠杆臂保持在80％MVC处［16］，可通过电脑给出该力矩值。当力矩值下降至约70％MVC时停止测试。在力矩达到80％MVC时采集如下数据：力矩（Ronkonkoma，美国）、超声图（180Plus，美国）、SEMG（MyoSystem1200型，美国）。在测试过程中用语言不断鼓励受试者，使其注意力保持集中。通常，所有受试者最长耐受时间均不超过30s。在同样条件下每位受试者连续测试三次，每次休息间隔至少为5min［17,18］。 用测力计测量肘屈的力矩，通过放大装置将力矩信号放大并与SEMG、超声影像信号同步输入并显示在电脑上。 1．2．2数理统计所有数据均采用SPPP9．0统计软件进行处理。以X±SD表示，组间检验采用t检验，以p＜0．05为差异性显著的界值。 2结果 在SEMG信号中，RMS和MDF为衍生数据，肌肉的形变是从超声图中获得的。 所有受试者测试结果均显示出相似的趋势。图1和图2（可由仪器程序生成）显示实验中某一测试者SEMG的RMS和MDF值的代表性结果。在肌肉疲劳过程中RMS值随时间增加，而MDF值随时间减小。SEMG参数的变化验证了在实验中测试肌已有疲劳表现。图3显示肌肉的形变情况（与图1，2为同一受试者），在收缩过程中肌肉厚度明显增加，但却呈复杂的非线性变化。 18个受试者RMS和MDF的平均变化率分别为2．9±1．9％/s和－0．60±0．26Hz/s，平均肌肉变形率为3．5±1．6％。在肌肉开始收缩的前几秒，厚度迅速增加，18名受试者的平均增加率可达0．30±0．19％/s。我们把这个定义为肌肉初始变形率，持续8．1±2．1 s，然后肌肉厚度增加变得缓慢，仅有一个小幅度的变化率0．0067±0．024％/s，一直到力矩开始变得上下波动，此时说明受试者不能再继续耐受指定的力矩。我们把这个低变化率阶段称为肌肉的稳定变形率。肌肉初始变形率和稳定变形率之间的过渡时间为临界时刻，用两个线性变化趋势的交叉点来计算，如图3所示。从图3可以看出肌肉变形在大约25s时达到峰值，然后开始下降。这是因为受试者不能再维持80％MVC，力矩出现上下波动。对于所有受试者来说，该现象出现在20～30 s之间。但是，在RMS和MDF中未显现出这种力矩开始波动的现象（如图1，2）。
将肌肉的变形与SEMG参数进行线性回归分析，R2值均小于0．3，表明在肌肉疲劳过程中尚观察不到肌肉变形与SEMG参数系统有明显相关性。 3讨论 通过RMS值的增加和MDF值的减小证实了被测肌肉达到疲劳状态。同时也观察到，肌肉在开始收缩的前几秒钟厚度迅速增加，然后进入缓慢增加阶段，直到受试者不能再维持80％MVC时，力矩出现上下波动。这种肌肉形变率的转变可用收缩过程中运动单位的募集以及代谢率来解释。 在本实验中，由于受试者要保持一个恒定的力矩，直到不能坚持，并且关节角度也要始终保持固定。所以我们可以这样解释，当肌肉在疲劳的进展过程中，会有越来越多的运动单位被募集，用于补偿失去收缩能力的肌纤维，进而保证力量的不断产生。由肌丝滑行理论可知，新近被募集的肌纤维要发生缩短以产生足够的力量维持力矩，因此其侧面的围度在一定区域内就会增加。此外，最近有报道表明，当腓肠肌在持续等长收缩至疲劳的过程中，近中部的肌束长度显著减小［14］。在持续等长收缩时，相应肌腱的长度变化，以及所导致的肌肉缩短，可以说明上述肌束的变化［14］。由于在肌肉收缩时体积是保持恒定的，当肌肉缩短时必定会引起横截面积的增加，也就是肌肉厚度增加。我们在实验中发现肌肉持续等长收缩时厚度增加，这与近期的相关研究结果是相一致的［14］，尽管是一些来自对肌肉不同方面的研究。随着研究的不断深入，今后应该探索出更好的测量方法，为肌肉收缩时的变化找到最佳解释。 曾有报道，肌肉在持续性收缩的的初始阶段，所产生的声波振幅（肌动描计图MMG）显著增加，而当力竭时又明显下降［6］。肌肉收缩时，记录的声波是由所有运动单位震动的总和所产生的。本实验中观察的现象与他们的结论相一致。但所涉及的机制，以及肌肉疲劳时记录的不同类型信号之间的关系仍然需要进一步深入研究。 在SEMG信号系统中，我们观测不到有关力矩起伏或者一种过渡状态的任何迹象（图1、2）。RMS和MDF在整个测试过程中一直呈线性增加和减少，即使在所测力矩出现起伏变化后也未见这两个指标有改变发生。而相反，肌肉变形的表现却清楚地表明力矩的波动。肌肉的变形可能和MMG类似，反映的是肌肉的一种机械性的活动，而SEMG却是反映电信号的变化。当肌肉发生疲劳时，运动神经元仍然会持续性的激活，并维持同样的放电效率以试图保证肌纤维能够继续产生足够的力量，所以就导致了SEMG幅度的持续增加，但是肌纤维却不能产生相应的收缩力，于是就引起力矩的波动。肌肉的电活动与机械性收缩之间产生了分离现象。因此，假如我们结合肌肉的变形和SEMG信号，可能对描述肌肉的疲劳特征会更有帮助。 4结论 在本实验中使用实时超声图信号检测出肌肉变形信息，证实了用该方法描述肌肉疲劳的可行性。同时，结合SEMG信号监测了肱二头肌在等长收缩时的疲劳状况。结果显示，肱二头肌在达80％MVC后，开始前大约8s期间，肌肉厚度迅速增加，然后进入缓慢增加阶段，中间明显存在阶段性转折。另外，通过SMG还可以观察到，当肌肉不能维持原来的收缩力量时所表现出的力矩波动现象。对于上述两种表现，在SEMG参数中（RMS和MDF）均不能体现出来。 总之，肌肉的变形信号与SEMG信号相结合可以更加全面地对肌肉疲劳作出评价。对于用该方法监测肌肉疲劳的可行性，还需要通过对不同性别、年龄、病理状态的样本进行研究加以证实。 参考文献： ［1］ 田野．运动生理学高级教程［M］．北京：高等教育出版社，2003：454． ［2］ 聂金雷,张勇．运动性疲劳的肌电图特征［J］．天津体育学院报,2000,15(2):48-52． ［3］ 王凌云，肖云，马艳芬，等．应用表面肌电图评定乒乓球运动员的上肢肌疲劳［J］． 中国临床康复 2005，9（4）:174-176． ［4］ MacIsaac DT, Parker PA． A novel approach to localized muscle fatigue assessment． Engineering in Medicine and Biology Society． Proceedings of the 25th Annual International Conference of the IEEE ［R］, vol． 3． 2003． ［5］ MacIsaac DT, Parker PA,et al． Influence of dynamic factors on myoelectric parameters． IEEE Eng Med Biol Mag ［J］ ．2001;20:84-9． ［6］ Kimura T, Hamada T, et al． Mechanomyographic responses in human biceps brachii and,soleus during sustained isometric contraction． Eur J Appl Physiol ［J］,2004，92:533-9． ［7］ Yoshitake Y, Ue H, Miyazaki M． Assessment of lowerback ,muscle fatigue using electromyography, mech -anomyography, and near-infrared spectroscopy． Eur J Appl Physiol ［J］． 2001;84:174-9． ［8］ Hodges PW, Pengel LHM, Herbert RD． Measurement of muscle ,contraction with ultrasound imaging． Muscle Nerve ［J］． 2003;27:;682-92． ［9］ Zheng YP, Chan MMF,et al． Sonomyography:monitoring morphological changes of forearm muscles in actions with the feasibility for the control of powered prosthesis． Med Eng Phys ［J］． 2006;28:405-15． ［10］ Narici MV, Binzoni T, et al． In vivo human gastrocnemius architecture with changing joint．angle at rest and during graded isometric contraction． J Physiol ［J］ ．1996;496(1):287-97． ［11］ Liber RL． Skeletal muscle structure, function, and plasticity ［M］． Lippincott ,Williams & Wilkins; 2002． ［12］ Nordander C, Willner J, et al． Influence of the subcutaneous fat layer, as measured by ultrasound, skinfold calipers and BMI, on the EMG amplitude． Eur J Appl Physiol ［J］． 2003;89:514-9． ［13］ McMeeken JM, Beith ID, Newham DJ． The relationship between EMG and change in thickness of transversus abdominis． Clin Biomech ［J］． 2004;19:337-42． ［14］ Mademli L, Arampatzis A． Behaviour of the human gastrocnemius muscle architecture during submaximal isometric fatigue． Eur J Appl Physiol ［J］ ．2005;94:611-7． ［15］ Mademli L, Arampatzis A, Walsh M． Effect of muscle fatigue on the compliance of the gastrocnemius medialis tendon and aponeurosis．J Biomechanics ［J］ ． 2006;39:426-34． ［16］ Buonocore M, Opasich C, Casale R． Early development of EMG localized muscle fatigue in hand muscles of patients with chronic heart failure． Arch Phys Med Rehabil ［J］． 1998;79:41-5． ［17］ Oberg T． Muscle fatigue calibration of EMG measurements． J Electromyogr Kinesiol ［J］ ．1996;5:239-43． ［18］ Kleine BU, Schumann NP,et al． Surface EMG mapping of the human trapezius muscle: the topography of monopolar and bipolar surface EMG amplitude and spectrum parameters at varied forces and in fatigue． Clin Neurophysiol ［J］ 2000;111:686-93． |
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