基于表面肌电信号的磨牙症精准模式识别基础研究

发布时间：2020-06-08 09:16

【摘要】：磨牙症是一种严重影响患者口腔健康的疾病,患者牙齿在长期磨牙过程中严重损伤。目前,临床上医生很难对磨牙症患者的疾病状态进行精准认定,只能依靠患者牙齿磨损程度进行初步的判定,急需一种精准安全的无损磨牙模式识别技术,对磨牙症的疾病状态进行有效的量化评估。本文利用磨牙时咀嚼肌表面肌电信号(Surface Electromyography,sEMG)的特征信息实现磨牙症量化评估,通过实时采集磨牙症患者咀嚼肌的sEMG,研究咀嚼肌sEMG信号中磨牙症特征模式,并挖掘如磨牙强度、频度等重要的磨牙特征信息,为后续临床应用打下基础。论文主要工作与创新点:1、基于磨牙症伴随咀嚼肌非功能性收缩的临床机理,设计了一套sEMG检测系统,能够实现磨牙症表面肌电信号的检测。完成了系统硬件和相应的嵌入式软件设计,实现了sEMG的采集、存储及显示,同时完成磨牙信号的模式识别和基本参数计算;2、完成磨牙强度和sEMG信号关联研究,实现磨牙强度的sEMG精确测定。研究采用薄膜压力传感器在口腔内测量磨牙强度,并同时测定对应的sEMG信号,获得咀嚼肌sEMG与磨牙强度的数学关系。研究表明咀嚼肌sEMG与磨牙强度变化规律一致,结果证明可通过咀嚼肌sEMG实时反应磨牙强度;3、完成sEMG信号的磨牙症特征信号研究。采用时域、频域、熵值的分析方法,提取咀嚼肌sEMG特征参数,包括均方根值(Root Mean Square,RMS)和积分肌电值(Integral Electromyography,iEMG)、中值频率(Median Frequency,MF)和平均功率频率(Mean Power Frequency,MPF)、近似熵(Approximate Entropy,ApEn)和样本熵(Sample Entropy,SampEn)。研究结果表明ApEn和SampEn作为磨牙症精准模式识别研究的有效特征参数最为合理;4、完成磨牙sEMG信号的模式识别研究,通过sEMG信号精准的判定静息态、紧咬态、磨牙态;完成磨牙症基本特征参数的提取,实现磨牙症量化评估。提取静息态、紧咬态、磨牙态三种模式的咀嚼肌sEMG有效特征参数,计算训练样本集的聚类中心,提取测试样本的特征矢量值,计算两者之间马氏距离,分析比较后完成基于特征矢量的聚类分析,从而实现磨牙症的精准模式识别。结果表明紧咬态识别率90%以上,静息态与磨牙态识别率大于85%,并实现磨牙状态的磨牙强度、持续时间和频度的精确测定。本文实现了sEMG的磨牙症精准模式识别和量化评估,对磨牙症的诊断与治疗具有重要的应用价值。
【图文】：

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南京航空航天大学硕士学位论文第一章绪论先阐述了课题的研究背景及意义，介绍了磨牙症的国内外诊断现状及 sE研究现状。最后简要介绍了论文的研究内容及构架。背景及意义类文明程度的不断推进，科学技术的不断进步，社会医疗体系越来越完善的保健意识也越来越强。磨牙症（Bruxism），是无意识状态时人的上下随面部肌肉活动的行为[1]，如图 1.1 所示。大多数人都存在磨牙现象，偶力的有效方法，对牙齿本身和身体不会产生不良影响；但是，长期的磨，牙齿承受一定的咬合力，并伴随着有节律的下颌运动，，对患者的口腔和[2][3]。磨牙症病症给人们生活和工作带来的困扰也日渐引起重视。因此，得至关重要，对磨牙症的诊断与治疗有着非常重要和深远的意义。

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eleMyo 2400T 型号的表面肌电量数据、灵活性、易用性等优的 sEMG 实时传输，配备有基。同时，该设备可选择 4、8、Hz的高通滤波器和上限截止频研究运动员复杂运动的技巧，业人士和临床医生使用 Nora伤和康复，用于产品设计及工产的 sEMG 采集系统能够较好携性，一般使用在腿部肌肉或的检测。以研究磨牙症为目的的科学研究带来诸多不便。虽然起步较晚，但经过近半个年代，伴随着国内改革开放的热，医学领域的众多研究学者和科
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.4;R781

【参考文献】