脑卒中患者上肢表面肌电信号比较研究

赵琰

（黑龙江中医药大学150040）

【摘要】脑卒中以高死亡率，高病残率，高复发率严重威胁中老年人的健康和生命。表面肌电信号是从肌肉表面通过电极记录下来的神经肌肉受控活动时的一种生物电信号。本研究项目的重点在于通过大量的采集健康人体和脑卒中患者上肢表面肌电信号积累数据，使用Matlab工具分析AR模型数学方法提取人体表面肌电信号的特征，通过对大量健康志愿者和脑卒中患者上肢表面肌电信号的采集跟踪，可以获得表面肌电信号随人体的各项生理指标的变化而产生的变化规律，进一步实现预测人体神经和肌肉病变趋势。

【关键词】表面肌电信号；脑卒中；AR模型

1.简介

表面肌电信号是一种简单、无创、容易被受试者接受的肌电活动，有助于反映机体运动过程中肌肉生理、生化等方面的改变；表面肌电信号是微弱的电信号，其电压幅值在100—5000?V之间，频带为5～2000Hz，对表面肌电信号的检测与分析有利于临床诊断人体机能状况，并对病人康复具有重要意义。

目前肌电信号广泛的应用于临床医学、运动医学、生物医学工程等尖端领域，对肌电信号的特征提取是进一步研究分析的基础。肌电信号的特征提取方法很多，本文中将采用针对平稳过程分析信号相关性的AR模型方法。

脑卒中(Stroke)又称中风或脑血管意外，会造成大量控制人体活动的脑细胞发生永久损坏。反映到人体上肢肌电信号也会相应发生变化，近年来我国在研究治疗脑卒中方面已有很大进展，本文着重分析脑卒中患者和健康人上肢肌电信号的不同的特征。

为了完成本文的研究首先要选择合适的研究对象，健康人上肢肌电信号来源于大学生志愿者，脑卒中患者来源于黑龙江中医药大学附属第二医院针灸科（分为两组脑梗塞和脑出血患者分别测量）。在本文中我们采用了表面贴片电极来采集上肢肌电信号，表面贴片电极不介入人体，对人体没有伤害。

2利用Matlab软件分析上肢肌电信号

将采集到的健康人以及脑卒中患者的肌电信号导入Matlab软件，对原始数据进行初步的绘图分析：如下列图形显示

图1原始肌电信号比较

通过Matlab软件显示可以清晰的验证之前通过肉眼比较发现的不同。健康人的肌电信号幅值在0——-5v之间（图中显示横轴为0.1s内采集的数据），脑梗塞患者由于失去了部分控制信号激励的动作电位，导致幅值大幅度降低，而脑出血患者表现的几乎完全失去了大脑对肌肉的控制。下面将继续使用量化的数学指标具体的表现不同人群的上肢肌电信号的差别。

3利用AR模型分析人体肌电信号相关性

人体肌电信号是平稳信号，对于类似的信号可以使用AR过程来分析人体肌电信号，利用AR方法首先得到了健康人AR模型相关函数。如图所示

图2健康人AR模型相关函数

从图形中可以发现健康人能够完成各种生理动作正是由于大脑传递的控制信号以及人体的执行机构的驱动信号都能够在三阶甚至更高的相关度上都是平稳的，这样的平稳信号具有很好的自学习功能，在人体成长的过程中通过对相同动作的反复学习和尝试可以让人体越来越适应复杂的动作，在这样的学习过程中一旦由于某些外部原因或者是疾病造成的大脑损伤后导致了人体失去了大脑的控制信号，造成了人体肌电信号的异常，通过治疗后，相当与人为的缩短了这一学习的过程，利用中药产生的电化学产生的信号，辅助针灸刺激人体穴位提供的电信号调理紊乱的人体信号达到治疗的效果。AR模型的MATLAB程序如下：

m=mean(b);

v=var(b)

y=(b-m)';time=7000;

t=1:time;

[cite,Qej]=rels(time,y,7);

a1(1:time)=cite(1,1,1:time);

a2(1:time)=cite(1,2,1:time);

a3(1:time)=cite(1,3,1:time);

Q(1:time)=Qej(1,1,1:time);

plot(t,a1(t),t,a2(t),t,a3(t));figure;plot(t,Q(t));

m=1;

Re0(1:m,1:m,1:2)=0;Re1(1:m,1:m,1:2)=0;Re2(1:m,1:m,1:2)=0;

fort=2:time+18

Re0(:,:,t+1)=Re0(:,:,t)+(1/(t+1))*(y(t+1)*y(t+1)'-Re0(:,:,t));

Re1(:,:,t+1)=Re1(:,:,t)+(1/(t+1))*(y(t+1)*y(t)'-Re1(:,:,t));

Re2(:,:,t+1)=Re2(:,:,t)+(1/(t+1))*(y(t+1)*y(t-1)'-Re2(:,:,t));

end

t=1:time;figure;

R0(1:time)=Re0(:,:,1:time);

R1(1:time)=Re1(:,:,1:time);

R2(1:time)=Re2(:,:,1:time);

plot(t,R0(t),t,R1(t),t,R2(t));

在这里R即为肌电信号的相关函数。

利用AR模型处理脑出血和脑梗塞患者的肌电信号可以获得不同的相关函数；如图

图4脑梗塞男性患者AR模型相关函数

由此可以得到进一步结论利用AR模型相关函数分析脑卒中患者的上肢肌电信号可以快速的分辨发病时脑出血或者是脑梗塞，在临床上具有重要作用。

3结论

本文采用了Matlab软件作为分析工具，将采集到的健康人群和脑卒中患者的上肢肌电信号利用多种工具进行了系统的分析。

通过对原始上肢肌电信号的直观分析发现，可以很容易的分辨脑卒中的两个重要分类缺血性脑卒中（脑梗塞）和出血性脑卒中（脑出血），通过AR模型对不同人群的肌电信号的研究可以更加清楚的分辨脑卒中的不同病症。

通过上述研究可以得出这样的结论：利用Matlab工具分析采集到的脑卒中患者上肢肌电信号通过多种方式分析都能够方便快捷的区分脑梗塞患者和脑出血患者，这对争分夺秒的脑卒中患者治疗提供了数学依据。

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作者简介：赵琰男1979.8.26大兴安岭汉工程师自动化工程硕士。