【作 者】 臧夢(mèng)潔，邢麗冬，錢志余，姚柳葉

南京航空航天大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，南京市，210016

0 引言

運(yùn)動(dòng)疲勞防治是運(yùn)動(dòng)人體科學(xué)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)，肌肉疲勞的現(xiàn)象主要涉及神經(jīng)性和代謝性的生理因素[1]。從神經(jīng)系統(tǒng)看，肌肉在逐漸疲勞時(shí)，動(dòng)作電位發(fā)生變化，導(dǎo)致sEMG變化。從生理代謝看，肌肉中血管活性增強(qiáng)，局部組織內(nèi)血氧的消耗量變大，會(huì)使組織中血氧含量減少到另一個(gè)平衡點(diǎn)，監(jiān)測(cè)肌肉組織的缺氧程度可用來判斷肌肉疲勞程度[2-3]。

目前已有針對(duì)肌肉疲勞時(shí)sEMG與近紅外信號(hào)特征的變化規(guī)律的相關(guān)研究。1923年，COBB和FORBES證實(shí)在肌肉靜態(tài)收縮刺激下，肌電信號(hào)的幅值有明顯增加的趨勢(shì)。1962年，KOGI和HAKAMADA首次實(shí)驗(yàn)證實(shí)肌肉疲勞過程中肌電信號(hào)的功率譜向低頻方向移動(dòng)[4]。1981年STULEN等[5]研究肌肉疲勞過程頻率特征對(duì)于肌電傳導(dǎo)速度（conduction velocity,CV）的影響，發(fā)現(xiàn)頻譜的低頻與高頻分量的比值對(duì)CV值更為敏感，中值頻率在噪聲的影響下表現(xiàn)出較強(qiáng)的魯棒性。2016年譚啟濤等[1]借助近紅外光譜技術(shù)觀測(cè)左腿外側(cè)腓腸肌的血氧波動(dòng)，發(fā)現(xiàn)疲勞狀態(tài)下肌源生理代謝活動(dòng)加強(qiáng)，從而導(dǎo)致組織對(duì)血氧量的需求增加。

當(dāng)前研究主要基于單元信號(hào)，但采集的信號(hào)較為單一，無法全面反映肌肉疲勞過程中內(nèi)在的物理參數(shù)的變化特點(diǎn)。多通道多元信號(hào)融合實(shí)現(xiàn)多維度分析肌肉疲勞的研究較少。我們?cè)O(shè)計(jì)了一種軟硬件結(jié)合的肌電與血氧同步采集系統(tǒng)，實(shí)時(shí)采集目標(biāo)肌群疲勞過程中的sEMG與血氧信號(hào)，并通過提取變化較為明顯的特征參數(shù)進(jìn)行分析，為后續(xù)對(duì)目標(biāo)肌肉群的實(shí)時(shí)定量的肌肉疲勞評(píng)估奠定基礎(chǔ)。

1 sEMG分析方法

根據(jù)相關(guān)研究結(jié)論，肌肉在發(fā)生疲勞的過程中，由于肌肉纖維中的運(yùn)動(dòng)單元（motor unit,MU）的同步化程度加強(qiáng)并在時(shí)空上疊加，使得sEMG幅值明顯增大。同時(shí)高頻單元的活性降低，低頻單元的活性被激發(fā)，表現(xiàn)為頻譜特征的左移[6-7]。下面利用這兩種維度特征交叉分析系統(tǒng)所采集到的肌電信號(hào)進(jìn)行研究。

1.1 時(shí)域分析

相較于空間維度，時(shí)域分析以時(shí)變函數(shù)的方式反映肌電信號(hào)在時(shí)間維度的變化，得到該信號(hào)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)特性。肌電信號(hào)經(jīng)預(yù)處理后常用的時(shí)域特征有均方根值（root mean square,RMS）和積分肌電值（integrated electromyography,iEMG）。

RMS的計(jì)算公式：

iEMG的計(jì)算公式：

式中：T為選取的信號(hào)窗內(nèi)幀數(shù)長度；VEMG(t)為t時(shí)刻采樣的sEMG的幅值。

1.2 頻域分析

通過頻域分析可以反映全局頻率特征、能量分布以及運(yùn)動(dòng)單元被募集的情況[7]。常用的頻率特征參數(shù)計(jì)算包括信號(hào)的平均功率頻率（mean power frequency,MPF）、中值頻率（media frequency,MF）等。

MPF的計(jì)算式：

MF的計(jì)算式：

式中：f為信號(hào)的頻率；fs為信號(hào)的采樣率；P(f)為功率譜密度函數(shù)。

2 血氧檢測(cè)原理

本系統(tǒng)根據(jù)氧合血紅蛋白（oxyhemoglobin,HbO2）和脫氧血紅蛋白（deoxyhemoglobin,Hb）在600～900 nm波段的 光窗口 有不同的吸收特征，以朗伯-比爾定理為理論基礎(chǔ)[8]，朗伯-比爾定律公式可表示為：

式中：A為光密度；Ii、I0分別為光源入射光強(qiáng)和出射光強(qiáng)；C為待測(cè)物質(zhì)濃度，單位為mol/L。L為光穿過組織的路徑長度；B為差分路徑因子（differential pathlength factor,DPF），用來描述光子實(shí)際傳播的路徑與L的數(shù)學(xué)關(guān)系；ε為待測(cè)成分的摩爾吸光系數(shù)，單位為mM-1cm-1；K為光子散射過程產(chǎn)生的耗散常量。

雙波長血氧檢測(cè)模型如圖1所示：雙波長（735 nm/850 nm）LED光源發(fā)出的近紅外光Ne和紅光Re，a和b為到光源距離不同的兩個(gè)光電傳感器。光子穿透由皮膚、皮下組織等多組分混合體系后由光電傳感器 a和b接收。

圖1 雙波長血氧檢測(cè)模型Fig.1 Dual wavelength blood oxygen detection model

由于光子在傳播的過程中引起的損失K無法直接計(jì)算，因而考慮計(jì)算組織血氧濃度的相對(duì)變化。具體計(jì)算式如下[9-10]：

在調(diào)整雙波長光源的發(fā)射光強(qiáng)度后，A(0)表示肌肉組織在靜息狀態(tài)下探測(cè)器采集到的光強(qiáng)度；A(t)表示肌肉狀態(tài)改變后探測(cè)器采集到的光強(qiáng)度；ΔC表示t時(shí)刻吸收物質(zhì)的濃度變化；ΔA表示t時(shí)刻光密度的變化。對(duì)于本系統(tǒng)所使用的光電傳感器，光密度的變化與所采集的電壓成正比，因此ΔA可由電壓值反映，計(jì)算式如下：

式中：V0代表初始狀態(tài)下的電壓值；Vt代表t時(shí)刻的電壓值；Vb為暗電壓值。

在雙波長血氧檢測(cè)模型中每一種波長對(duì)應(yīng)光密度變化量的具體式如下：

雖然式(8)中L的值會(huì)引起差分路徑因子B的變化，但是根據(jù)已有的研究表明當(dāng)L大于一定值（2.5 cm）后，B值會(huì)趨于穩(wěn)定不變[11]。依據(jù)現(xiàn)有研究的結(jié)果，并結(jié)合插值法確定符合本系統(tǒng)的B值，式(8)中的摩爾吸光系數(shù)ε也可由文獻(xiàn)查閱得到[12-13]，至此就可以定量地計(jì)算組織中兩種血紅蛋白的濃度相對(duì)變化，計(jì)算式如下：

3 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

sEMG-NIRS采集系統(tǒng)硬件架構(gòu)如圖2所示。系統(tǒng)采集端主要包括兩個(gè)模塊：①sEMG采集模塊：前端凝膠電極采集前臂原始的sEMG，經(jīng)過調(diào)理電路之后，由微處理器進(jìn)行處理。微處理器對(duì)信號(hào)調(diào)理電路輸出的信號(hào)進(jìn)行平滑和軟件濾波處理，從而得到污染較小的信號(hào)；②肌肉血氧采集模塊：光電探頭中的光電傳感器接收到從人體組織內(nèi)部吸收之后散射出來的光信號(hào)，并將該信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，經(jīng)放大濾波、分離后由STM32處理。

圖2 sEMG-NIRS采集系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)框架Fig.2 sEMG-NIRS acquisition system hardware design block framework

3.1 sEMG采集電極選取

sEMG的幅值在微伏級(jí)別[14]，信號(hào)頻率為10～500 Hz，其中50～150 Hz能量較高[15-16]。需要考慮探頭在使用的過程中如何減小偽跡，另外導(dǎo)聯(lián)線的選擇應(yīng)滿足有一定的抗干擾和屏蔽作用。我們選用Ag/AgCl凝膠電極，相比于針電極，凝膠電極具有無創(chuàng)、使用方便等特點(diǎn)適用于受試者在運(yùn)動(dòng)情況下采集sEMG。采用三點(diǎn)式放置電極，其中兩個(gè)作為sEMG的差分輸入端，另一個(gè)電極接地保護(hù)以提高信號(hào)采集的準(zhǔn)確性。

3.2 信號(hào)處理電路設(shè)計(jì)

信號(hào)處理電路在sEMG傳感器模塊中至關(guān)重要，根據(jù)sEMG在傅里葉變換之后的頻譜分布特點(diǎn)，該信號(hào)調(diào)理電路設(shè)計(jì)如圖3所示，主要由雙輸入單輸出的差分放大電路、RC低通濾波、高通濾波以及次級(jí)放大器4個(gè)部分組成。由于差分模擬輸入電路的設(shè)計(jì)對(duì)sEMG的品質(zhì)的影響非常大，為實(shí)現(xiàn)輸入端的阻抗趨近于無窮大同時(shí)對(duì)于共模信號(hào)表現(xiàn)出較為出色的抑制效果，本系統(tǒng)選用INA128集成芯片。另外由于在工作時(shí)芯片自身會(huì)存在射頻整流，其產(chǎn)生的射頻干擾（radio frequency interference,RFI）會(huì)使采集到的sEMG混有直流輸出失調(diào)誤差。因而在INA128的前端放置RC低通濾波器進(jìn)行射頻濾波。其截止頻率計(jì)算式如下：

圖3 sEMG信號(hào)調(diào)理電路Fig.3 sEMG signal conditioning circuit

為滿足采樣信號(hào)既有合適的電壓增益又不會(huì)因正反饋過強(qiáng)而產(chǎn)生自激振蕩，因而設(shè)計(jì)由C11、C12、R13以及R14組成的壓控電壓源二階RC高通濾波器。最后經(jīng)OPA604集成運(yùn)放芯片組成的同相加法電路實(shí)現(xiàn)輸出電壓信號(hào)的抬升從而能更加準(zhǔn)確地被微處理器采集并進(jìn)行后續(xù)處理。

3.3 近紅外光源驅(qū)動(dòng)電路設(shè)計(jì)

為保證發(fā)射近紅外光源有穩(wěn)定的發(fā)光功率，采用具有恒流輸出功能的集成芯片進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，并且設(shè)計(jì)恒流源電路以滿足其特定的工作需求。電路輸出的驅(qū)動(dòng)電流大小可通過外接電阻R3調(diào)節(jié)，電容C2的作用為抑制高次諧波干擾。另外，為確保輸入與輸出電壓幅值相同，增加外接電阻R1以減弱模擬開關(guān)通道開通期間阻抗分壓的影響。使用微處理器的定時(shí)器功能產(chǎn)生具有恒定相位差和頻率的PWM波分時(shí)控制模擬開關(guān)芯片MAX323的導(dǎo)通和關(guān)斷進(jìn)而使得雙波長LED以恒定頻率交替工作，設(shè)計(jì)的恒流源驅(qū)動(dòng)電路如圖4所示。

圖4 恒流源驅(qū)動(dòng)電路Fig.4 Constant current source drive circuit diagram

3.4 柔性探頭設(shè)計(jì)

依據(jù)蒙特卡羅仿真（Monte-Carlo simulation,MC）模擬光子散射的路徑結(jié)果[17]，光子通過多次散射而返回到組織表面，在人體組織中傳播的路徑近似為月牙形態(tài)。因而在與光源同平面的另一個(gè)位置安放信號(hào)接收器，則一定能夠探測(cè)到經(jīng)過散射后的光子。若要達(dá)到采集到深層肌肉的血氧變化信息的目的，傳感器與光源發(fā)射極的最大距離一般在4 cm[18]。圖5所示是前置探頭的布局圖，系統(tǒng)選擇發(fā)射極到光電傳感器間距分別為3 cm和4 cm，光電傳感器之間的間距為1 cm，通過測(cè)試當(dāng)肌肉收縮時(shí)這兩處位置均能準(zhǔn)確地探測(cè)到信號(hào)強(qiáng)度的改變。

圖5 柔性探頭布局Fig.5 Flexible probe layout

3.5 信號(hào)調(diào)理電路

信號(hào)調(diào)理電路系統(tǒng)框架如圖6所示，主要由時(shí)序開關(guān)電路、前級(jí)放大、濾波電路這三部分組成。前端探頭上的每個(gè)傳感器接收的光電信號(hào)經(jīng)過雙路模擬開關(guān)MAX323組成的時(shí)序開關(guān)電路后將混疊的兩波長電壓信號(hào)以與光源相同的驅(qū)動(dòng)頻率切分開變?yōu)閮陕沸盘?hào)，因此整個(gè)調(diào)理模塊存在4個(gè)獨(dú)立的放大濾波電路對(duì)切分后的電壓信號(hào)分別進(jìn)行處理。

圖6 信號(hào)調(diào)理電路系統(tǒng)框架Fig.6 Signal processing circuit system framework

4 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

硬件采集平臺(tái)所采到肌電以及血氧信號(hào)由STM32的AD功能模數(shù)轉(zhuǎn)換后再計(jì)算相應(yīng)值。系統(tǒng)為了并行完成多個(gè)任務(wù)，包括分時(shí)驅(qū)動(dòng)模擬開關(guān)、ADC采集、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)通信以及存儲(chǔ)，同時(shí)方便設(shè)置每個(gè)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)，采用 uC/OS-III實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)，它具有可剝奪多任務(wù)管理，極短的關(guān)中斷時(shí)間以及直接向任務(wù)發(fā)送信號(hào)等優(yōu)點(diǎn)，可對(duì)微處理器中的各項(xiàng)任務(wù)進(jìn)行高效的資源管理。系統(tǒng)軟件運(yùn)行流程如圖7所示。

圖7 系統(tǒng)軟件流程Fig.7 System software flow

STM32啟動(dòng)之后，系統(tǒng)對(duì) uC/OS-III 進(jìn)行初始化，完成對(duì)各個(gè)參數(shù)初始化配置、內(nèi)存空間的分配，接著創(chuàng)建系統(tǒng)任務(wù)，在系統(tǒng)任務(wù)中創(chuàng)建分時(shí)驅(qū)動(dòng)模擬開關(guān)任務(wù)、數(shù)據(jù)采集任務(wù)、數(shù)據(jù)通信任務(wù)等。待每個(gè)任務(wù)創(chuàng)建完畢，根據(jù)某一任務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性準(zhǔn)確性的要求以及CPU對(duì)任務(wù)的執(zhí)行周期，為該任務(wù)設(shè)置不同的優(yōu)先級(jí)并為每個(gè)任務(wù)配置所需的堆?？臻g。當(dāng)所有任務(wù)創(chuàng)建完畢時(shí)，啟動(dòng)操作系統(tǒng)從而保證各部分有序執(zhí)行，最后釋放存儲(chǔ)塊刪除開始任務(wù)。

5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

5.1 等長收縮下局部肌肉疲勞實(shí)驗(yàn)

本研究選取人體右臂肱橈肌中部進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)對(duì)象在溫度恒定的實(shí)驗(yàn)室內(nèi)靜坐5 min，將人體狀態(tài)調(diào)整至平靜適宜的狀態(tài)。使用醫(yī)用酒精棉將實(shí)驗(yàn)對(duì)象右前臂肱橈肌位置擦凈，去除皮膚上的灰塵角質(zhì)等，保證表面肌電極與受試者皮膚之間有效的接觸。使用5 kg啞鈴加速肌肉疲勞的進(jìn)程。首先采集在無負(fù)重狀態(tài)下3 s的數(shù)據(jù)，隨后觀察者將啞鈴放于實(shí)驗(yàn)對(duì)象手中，保持90e靜態(tài)等長收縮狀態(tài)，采集過程實(shí)驗(yàn)對(duì)象恒力保持25 s后結(jié)束，重復(fù)以上實(shí)驗(yàn)。

取結(jié)束6 s之前的數(shù)據(jù)對(duì)信號(hào)經(jīng)過小波軟閾值降噪預(yù)處理，分別提取時(shí)域特征參數(shù)RMS、iEMG，以及頻域特征參數(shù)MPF結(jié)果，如圖8所示。研究發(fā)現(xiàn)，隨著肌肉負(fù)重時(shí)間的持續(xù)，sEMG的時(shí)域特征參數(shù)RMS、iEMG有增大的趨勢(shì)，而頻域特征參數(shù)呈現(xiàn)相反的變化，即頻譜發(fā)生了左移。這說明sEMG與肌肉疲勞有很強(qiáng)的相關(guān)性，與現(xiàn)有的研究結(jié)論相吻合，同時(shí)也表明本系統(tǒng)中的sEMG信號(hào)采集模塊有效。

圖8 sEMG原始信號(hào)與特征參數(shù)提取Fig.8 sEMG original signal and feature parameter extraction

5.2 前臂阻斷實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證系統(tǒng)檢測(cè)人體組織的血氧濃度變化的有效性，使用商用設(shè)備OxiplexTS組織血氧儀與本系統(tǒng)做對(duì)比實(shí)驗(yàn)。本系統(tǒng)與該商用設(shè)備采集血氧的原理相同，根據(jù)Hb和HbO2對(duì)紅光和近紅外光吸收差異的特性計(jì)算血氧蛋白濃度變化。

在前臂阻斷的實(shí)驗(yàn)中，將傳感器探頭緊密貼合在前臂的內(nèi)側(cè)，將水銀血壓計(jì)的繃帶綁于上臂后，被測(cè)手臂水平放于桌面并開始實(shí)驗(yàn)。等待系統(tǒng)采集穩(wěn)定后，將袖帶內(nèi)的壓力迅速增加到110 mmHg（1 mmHg=133.32 Pa）。由于阻斷了局部血液循環(huán)且前臂的生物組織又在不斷耗氧，從而前臂的HbO2濃度呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，Hb的濃度逐漸上升。袖帶內(nèi)的壓力持續(xù)一段時(shí)間后迅速釋放，前臂血液循環(huán)正常，前臂血液中的氧含量將迅速增加，恢復(fù)原有狀態(tài)，導(dǎo)致兩種血紅蛋白濃度逐漸變?yōu)槌跏紶顟B(tài)。

圖9(a)、(b)中兩種曲線分別是本系統(tǒng)和OxiplexTS組織血氧儀在某一次前臂阻斷實(shí)驗(yàn)中測(cè)得的數(shù)據(jù)?？梢钥闯?，本系統(tǒng)在前臂阻斷情況下得到ΔHbO2、ΔHb的變化趨勢(shì)和幅度與標(biāo)準(zhǔn)的商用儀器采集的兩種血紅蛋白濃度相對(duì)變化一致。

圖9 本系統(tǒng)與OxiplexTS設(shè)備采集兩種血紅蛋白濃度變化曲線Fig.9 This system and OxiplexTS equipment collect two kinds of hemoglobin concentration curve

6 結(jié)論

以 STM32 芯片為核心，基于sEMG和NIRS設(shè)計(jì)了一種針對(duì)目標(biāo)肌群的肌電和血氧信號(hào)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備，介紹了其硬件和軟件部分，設(shè)計(jì)了等長收縮局部肌肉疲勞實(shí)驗(yàn)以及前臂阻斷實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證本系統(tǒng)的有效性。系統(tǒng)為探究肌肉疲勞與目標(biāo)肌群的sEMG以及血氧信號(hào)相關(guān)性提供了便利，為后續(xù)研究肌肉疲勞評(píng)估奠定基礎(chǔ)。