基于sEMG的肌肉疾病监测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于多通道SEMG的肌肉疾病监测方法。
【背景技术】
[0002] 随着我国社会的发展，人们对健康的关注不断增强，诊断或监控肌肉疾病成为近 年来研究重点。常见的神经退行性肌肉疾病包括老年痴呆、帕金森氏病、亨廷顿氏病、肌萎 缩侧索硬化。以肌萎缩侧索硬化疾病（ALS)为例，ALS是以大脑运动皮层、脑干和脊髓运动 神经元进展性破坏为特点，导致患者肌肉萎缩、瘫痪和死亡的神经变性疾病。每年一般人群 发病率大约在（2-3) / 100000,流行地区大约在（4-6)/100000。在美国和英国，ALS占成年 死亡人数的1/500-1/1000 [3]，这也意味着仅在美国将近50万现在存活的人将死于ALS。 本发明利用多通道表面肌电信号sEMG (surface electromyography)快速检测肌肉疾病患 者肌肉功能状态，帮助神经科医生诊断、追踪ALS疾病的新发展过程，并且，该技术也可能 加速ASL治疗药物的开发。sEMG研究在人机工程学、人机接口、康复医疗、运动损伤、假肢等 领域应用前景广泛。
[0003] 肌肉疾病往往是一种递增型神经变性疾病，因为控制肌肉运动的脑细胞发生恶 化，最终导致病人死亡。目前，临床上没有明确迹象可表明肌肉何时会停止收缩，包括心脏 和肺部的肌肉出现麻痹而致死，患者通常可以存活几年的时间。多通道sEMG是通过表面电 极引导的神经肌肉系统活动时的生物电时间序列信号，是中枢神经系统（CNS)的运动控制 信息与影响外周肌肉生物电活动的各种理化因素共同作用的结果。因此，利用sEMG能够快 速准确检测肌肉变化情况，掌握患者肌肉功能恶化程度，医生就可以及时调整治疗方案，挽 救患者的生命。
[0004] 目前，治疗肌肉疾病的药物在研发时，对该病治疗有效性的定量测试方法却极其 残酷，即观察患者寿命的长短。通常来说，如果服用治疗药物的患者寿命比对照组的患者 长，就认为药物有效，而且研究所需观察时间过长，可能长达数年。也因此，导致药物研究的 结果进展十分缓慢。SEMG技术能缩短观察一种药物是否起效所需要的时间，这样，药物越快 获得批准，就意味着患者获救机会越大。采用多通道sEMG检测技术，医生就能实时观察到 患者的肌肉功能变化情况，而不是用几年的时间。
[0005] 目前，肌肉临床检测工具主要有肌电信号（sEMG)、声肌图（SMG)、近红外光谱 (NIRS)、声波描记图（AMG)、肌音（MMG)、声波描记图（AMG)、测角传感器等。相对于其他技 术，肌电信号是一种精确检测工具，可以用来做定量研究，非常适合用来监测肌肉功能状 态。肌电信号包括针肌电信号（IEMG)和表面肌电（sEMG)，sEMG作为一种简单、无创伤的技 术，具有很好的临床应用前景。因此，本发明所提出的基于sEMG肌肉监测技术具有现实意 义和临床应用价值。
【发明内容】
[0006] 鉴于以上所述问题，本发明的目的在于提供一种基于多通道SEMG的肌肉疾病监 测方法。其包括如下步骤： 1):对多通道SEMG信号进行预处理，采用带通滤波器、带阻滤波器，消除干扰。
[0007] 2):取第一个通道作为参考值，其它通道信号与第一通道差分，得到新的多通道信 号。
[0008] 3):针对新的多通道信号，采用KMCKC分解方法，提取发放时刻。
[0009] 4):根据运动单元时刻，提取单独发放时刻，进而提取单个波形。
[0010] 5):融合波形的多个特征，评估肌肉状态。
[0011] 优化的措施，还包括： 步骤1)对多通道SEMG信号进行预处理，具体步骤如下：带通滤波器用来保留 5Ηζ--500Ηζ频段信号，然后采用陷波滤波器，滤除50Hz工频干扰。带通滤波器和带阻滤波 采用巴特沃斯数字滤波器，设置参数包括阶数、滤波器的通带、阻带截止频率、3dB截止频率 等。
[0012] 步骤2)取第一个通道作为参考值，其它通道信号与第一通道差分，得到新的多通 道信号。将第1通道信号作为参考值，得到新的：通道SEMG信号，：
后续sEMG信号处理均针对新的Ii通道sEMG信号。由于多通道sEMG信 号是微弱信号，极易受到干扰，但干扰往往是对所有通道都有干扰，所以减去第1通道后， 可以大大削弱干扰的影响，同时没有改变多通道信号的相对值，所以不会影响分析结果。
[0013] 步骤3)针对新的多通道信号，采用KMCKC分解方法，提取发放时刻。对第j个信 号源发放序列的估计可表示为，
其中
是化时刻发放序列的转置，
为含有噪声的检测信号的相关矩阵。这 样可以通过上式计算出一个信号源的脉冲发放序列，以进行信号的分解。为了改善
的 计算质量，上式中的
用K均值对最多发放时刻聚类的均值进行代替，KMCKC核心问题 是找出同一类运动单元发放时刻。
[0014] 步骤4)根据运动单元时刻，提取单独发放时刻，进而提取单个波形。将所有运动 单元发放时刻对比，找到每个运动单元独有的发放时刻，即只有该运动单元才有的发放时 刻
然后在sEMG对应时刻提取一定长度波形，比较这些波形，选择最为完整的三 相波形作为该运动单元的波形。
[0015] 步骤5)融合波形的多个特征，评估肌肉状态。提取运动单元数量、电位波幅、相数、 时限、发放频率5个参数的变化，用函数表示肌肉状态：
式中
分别是运动单元数量、电位波幅、相数增多、时限、发放频率参数 的变化，且增多对应为正号，减少对应负号，
是相应变化量的加权系数，加权系 数反应各个量在肌肉状态函数中的权重。一般来说，运动单元数目权重最高，发放频率、电 位波幅、相数、时限依次降低。
[0016] 采用上述方法监测肌肉疾病方法，首先选取第一通道的信号作为参考值，由于外 部干扰会对所有的电极均产生影响，通过第一通道的信号与原来多通道sEMG作差，有效的 减少了外部干扰，而且不会影响后续的检测结果，提高肌肉检测的准确性。通过比较，提取 最为完整的每个运动单元独有时刻所对应的波形，实现简单，更为准确。多特征参数的运 用，有效避免了单独参数监测的不稳定性，提升了监测的健壮性。