基于表面肌電的運動員上肢肌疲勞特征分析*

王蒙，姚海霞

(內(nèi)蒙古醫(yī)科大學(xué) 體育教學(xué)部，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010110)

1 引 言

運動作為人體核心肌肉高效鍛煉的一種方式，對人體健康發(fā)展起著重要作用[1]。目前世界體育的整體發(fā)展?fàn)顩r已升級至相互比較的情形，尤其是運動員訓(xùn)練方面[2-3]。運動員的體能訓(xùn)練方式有很多種，關(guān)于上肢肌的訓(xùn)練也有很多。運動員在進(jìn)行重復(fù)且多種類型的上肢肌相關(guān)訓(xùn)練之后，會對上肢肌產(chǎn)生一定的影響，造成上肢肌疲勞[4-5]。為了使運動員更好地完成各項上肢肌訓(xùn)練，并保持一個良好的身體狀態(tài)，需要對運動員上肢肌的疲勞特征進(jìn)行分析，以便更好地控制運動員的訓(xùn)練量和訓(xùn)練技巧。

運動員疲勞損傷相關(guān)研究成果很多。吳放[6]等人的研究中，根據(jù)分層抽樣法對249名足球運動員整體損傷狀態(tài)進(jìn)行調(diào)查，并通過T檢驗以及Logistic回歸模型對調(diào)查結(jié)果進(jìn)行分析。結(jié)果表明，該法能夠在一定程度上得到運動員損傷現(xiàn)狀，并得到耐力素質(zhì)等損傷風(fēng)險指標(biāo)，但研究結(jié)果與實際情況吻合度較低。史衍[7]等人以得到柔道運動員運動損傷特征以及引發(fā)的原因為目的，采用三維運動模擬系統(tǒng)分析2014年國家柔道運動員損傷概況和特征與致傷因素。實驗結(jié)果表明該方法穩(wěn)定性較好，但分析方法能耗較高。王立端[8]等人選擇8名羽毛球運動員在疲勞之后進(jìn)行向左、向右蹬跨步，并對比疲勞之前和之后腿著地階段足底壓力信息數(shù)據(jù)。該方法整體運行過程較為簡單，計算復(fù)雜度較低，但研究結(jié)果與實際情況吻合度較低。

鑒于當(dāng)前運動員身體疲勞的特征相關(guān)分析方法存在的問題，提出基于表面肌電的運動員上肢肌疲勞特征分析方法。

2 運動員上肢肌疲勞特征分析

2.1 運動員上肢肌肌電信號采集記錄

關(guān)于肌電信號的采集：通過雙電極引導(dǎo)法對sEMG信號進(jìn)行記錄。其中，電極會依據(jù)芬蘭的Mega Win軟件自身帶有的功能，對運動員上肢肌各個部分信號進(jìn)行收集。電極間距3 cm，在此間距下按要求貼放參照的電極。使用Mega公司的肌電采集盒采集sEMG信號，將信號采樣頻率設(shè)置為1 000 Hz，信號采集完畢之后通過Mega Win軟件傳輸至計算機。

2.2 表面肌電下運動員上肢肌疲勞特征分析

根據(jù)計算機分析，得到肌電圖信號為一維的時間序列信號。此種肌電信號的特征指的是運動肌疲勞之后，表面肌電信號就會有與之相應(yīng)的活動，該種現(xiàn)象是因為運動員肌肉神經(jīng)控制產(chǎn)生的結(jié)果，其與肌肉運動方式等因素有關(guān)[9-10]。

時域能夠反映運動員上肢肌表面肌電信號隨著時間變化產(chǎn)生的特征，其包括肌肉的積分肌電水平和平均振幅等指標(biāo)[11]。時域分析中包含積分肌電，即iEMG和均方根振幅，即RMS。iEMG為肌肉參與運動過程中，肌電儀器采集的肌電信號中包含肌電圖生成的面積，其可以詳細(xì)反映出某段時間內(nèi)肌肉狀況。X(t)一維肌電圖時間序列信號集合x(t){x1,x2，x3...xt}求取，式(1)為積分肌電iEMG表達(dá)式：

(1)

式(1)中，N1代表積分的起點，N2代表積分的終點。

均方根振幅代表肌肉在運動時，肌電放電的平均值。研究表明，該現(xiàn)象可能和運動數(shù)量以及肌肉纖維放電有關(guān)[12-13]。假設(shè)僅有一段時間內(nèi)均方根值，并不一定可以完全表達(dá)出運動員肌肉積分肌電詳細(xì)形態(tài)和變化趨勢，這時必須重新標(biāo)定疲勞強度取值。均方根振幅表達(dá)式見式(2)：

(2)

式(2)中，N代表采樣的點數(shù)，i代表振動系數(shù)，Xi代表采樣之后每點肌電幅值。經(jīng)多數(shù)研究結(jié)果可知，肌肉在疲勞時RMS會增強。

頻域分析是觀察肌肉于運動時生成的肌電信號頻率特征，也可以稱為頻譜分析。頻譜特征主要包含平均功率頻率和中心頻率。其中，平均功率頻率MPF計算公式見式(3)：

(3)

式(3)中，f代表功率，df代表頻率分辨率，S(f)代表功率譜曲線。

中心頻率Fc為將功率譜劃分成面積相同的兩個頻率域，即將能量普能量劃分成兩個頻率值。相關(guān)研究表明，隨運動員運動時間的延長，中心頻率值有遞減現(xiàn)象。中心頻率計算表達(dá)式為：

(4)

式(4)中，F(xiàn)S代表信號起始頻率，F(xiàn)e代表信號終止頻率。

通過時域和頻域兩方面的計算，可有效提升運動員上肢肌疲勞特征分析的準(zhǔn)確性。

根據(jù)上述分析與計算，將觀察指標(biāo)設(shè)置為：比較運動開始與最后運動員上肢肌RMS、MPF、Fc，RMS、MPF、Fc，運動員上肢肌疲勞之間的關(guān)系。

利用統(tǒng)計學(xué)分析法將運動員運行過程中的多余動作去除，以此降低運動員上肢肌疲勞特征分析能耗[14-15]。在該階段檢測時域、頻域值差異性，需要通過獨立樣本檢驗統(tǒng)計完成。上述研究數(shù)據(jù)使用SPSS軟件實現(xiàn)統(tǒng)計分析。

3 實驗結(jié)果與分析

為驗證基于表面肌電的運動員上肢肌疲勞特征分析方法的整體性能，對上肢肌中最大肌力不同負(fù)荷下手腕屈肌和伸肌表層肌電信號的平均功率頻率和中心頻率的關(guān)系進(jìn)行比較，并分別利用不同方法在分析結(jié)果與實際情況吻合度、分析能耗方面進(jìn)行對比。

實驗中，選擇10名身體健康的體校運動員，其中，男運動員5名，女運動員5名。實驗對象在實驗之前的兩周沒有激烈的活動，且上肢肌無肌肉損傷。經(jīng)實驗對象同意后進(jìn)行上肢肌疲勞測試。表1為運動員測量指標(biāo)。

表1 實驗對象測量指標(biāo)

實驗對象保持直立，重復(fù)上肢肌運動，每次2 min，一共4組。利用肌電采集盒采集運動員上肢肌表面肌電數(shù)據(jù)。

上肢肌中最大肌力不同負(fù)荷下手腕屈肌和伸肌表層肌電信號sEMG的平均功率頻率MPF、中心頻率Fc關(guān)系比較，見圖1。

(a)

(b)

(c)

(d)圖1 最大肌力不同負(fù)荷下手腕屈肌和伸肌sEMG的MPF、Fc關(guān)系比較

(a).最大肌力不同負(fù)荷下手腕屈肌sEMGFc產(chǎn)生的變化；(b).最大肌力不同負(fù)荷下手腕伸肌sEMGFc產(chǎn)生的變化；(c).最大肌力不同負(fù)荷下手腕屈肌sEMGMPF產(chǎn)生的變化；(d).最大肌力不同負(fù)荷下手腕伸肌sEMGMPF產(chǎn)生的變化

Fig1ComparisonoftheaveragepowerfrequencyandcenterfrequencyofwristflexorandextensorsEMGunderdifferentloadsofmaximummusclestrength

由圖1可知，運動員上肢肌最大肌力不同負(fù)荷下手腕屈肌和伸肌sEMG的MPF、Fc在時間不斷增加情況下明顯有下降趨勢。

圖2為4組，即四個階段肱二頭肌和三角肌以及斜方肌變動。

從圖3中可明顯看出基于表面肌電的運動員上肢肌疲勞特征分析方法耗時0.6 h時，耗能達(dá)到83 nJ/bit，文獻(xiàn)[7]方法耗時0.6 h，耗能達(dá)到115 nJ/bit。由此可見，基于表面肌電的運動員上肢肌疲勞特征分析方法分析能耗較低，相較當(dāng)前方法魯棒性更強。

(a)

(b)

(c)

(d)圖2 四個階段肱二頭肌和三角肌以及斜方肌變動

(a).第一階段肱二頭肌和三角肌以及斜方肌變動；(b).第二階段肱二頭肌和三角肌以及斜方肌變動；(c).第三階段肱二頭肌和三角肌以及斜方肌變動；(d).第四階段肱二頭肌和三角肌以及斜方肌變動

Fig2Fourstagesofbicepsanddeltoidmusclesand

trapeziusmusclechanges

由圖2可知，肱二頭肌出現(xiàn)了一次疲勞情況，三角肌和斜方肌出現(xiàn)了兩次疲勞。在實驗中，所有上肢肌未出現(xiàn)負(fù)荷減少的狀況。

實驗平臺為matlab，實驗數(shù)據(jù)取上述研究數(shù)據(jù)。實驗結(jié)果如下：

(a)

(b)圖3 不同方法分析能耗對比 (a).文獻(xiàn)[7]方法分析能耗； (b).基于表面肌電的運動員上肢肌疲勞特征分析能耗Fig 3 Compares the energy consumption of different methods

表2中，Q0代表測試人數(shù)，Q1代表文獻(xiàn)[6]方法分析結(jié)果與實際情況吻合度，Q2代表文獻(xiàn)[8]方法分析結(jié)果與實際情況吻合度，Q3代表基于表面肌電的運動員上肢肌疲勞特征分析方法分析結(jié)果與實際情況吻合度。

表2 不同方法分析結(jié)果與實際情況吻合度對比

分析表2，文獻(xiàn)[6]方法和文獻(xiàn)[8]方法分析結(jié)果與實際情況吻合度均值分別為69.7和73.84，即分析準(zhǔn)確性較差。基于表面肌電的運動員上肢肌疲勞特征分析方法分析結(jié)果與實際情況吻合度均值為98.4，說明此方法通過表面肌電研究中的時域與頻域相關(guān)參量作為運動員上肢肌疲勞特征分析的依據(jù)，有效提升了分析準(zhǔn)確性。

4 結(jié)束語

運動員長期在各種負(fù)荷下進(jìn)行訓(xùn)練，容易出現(xiàn)上肢肌疲勞的現(xiàn)象，隨著時間的延長，會引發(fā)慢性損傷。針對當(dāng)前相關(guān)研究存在的問題，提出基于表面肌電的運動員上肢肌疲勞特征分析方法。通過肌電信號采集和時域、頻域研究完成運動員上肢肌疲勞特征進(jìn)行分析。本研究方法在分析準(zhǔn)確性和能耗方面性能優(yōu)于當(dāng)前方法，可為該領(lǐng)域研究奠定基礎(chǔ)。上肢肌只是運動員身體的一部分，下一步可針對運動員身體的其他部分疲勞特征進(jìn)行分析；表面肌電是分析身體疲勞特征中比較高效的方法之一，下一步可分別利用不同方法對運動員身體不同部分疲勞特征進(jìn)行分析，以拓寬該領(lǐng)域的研究范圍。