表面肌电干扰相分析在脑卒中后肌力减退评估中的应用

发布时间：2017-05-14 15:15

  本文关键词：表面肌电干扰相分析在脑卒中后肌力减退评估中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：脑卒中后遗症常见为运动功能障碍即偏瘫,相应临床症状体现为肌力减退、非随意肌挛缩和运动失调三个方面。其中,肌力减退被认为对运动功能障碍发生起到主导作用。由卒中造成的皮质-脊髓束中断是被公认的导致肌力减退的主要因素。然而,半脑损伤如何影响肌肉运动单位(motor unit, MU)的结构和功能目前尚不明确。肌电(electromyography, EMG)是肌肉收缩活动伴随产生的电信号,是一种从MU层面诊断和评估神经肌肉系统疾病和损伤的重要工具。EMG的实质是由许多MU产生的运动单位动作电位(motor unit action potential, MUAP)传播到检测电极处的叠加。表面肌电(surface EMG, sEMG)由放置在皮肤表面的电极测量,因其无创、安全、易用的特点具有巨大临床应用前景。在一定的收缩力下,sEMG易呈现出MUAP波形相互交叠的干扰相形态。本论文开展sEMG干扰相定量分析方法研究,并用于对脑卒中后偏瘫肌肉进行评估。本文的研究工作概括如下：1)募集了40名受试者,其中由22名偏瘫患者组成卒中组,7名年纪匹配和11名年轻的健康受试者组成对照组。以手掌大鱼际肌群为研究对象,从每位受试者双侧大鱼际肌群分别采集拇指外展的sEMG信号。采用可区分神经源性与肌源性疾病的三种诊断指标：聚类索引(clustering index, CI)、幅值峭度(kurtosis of amplitude, KA)和波形交叉率峭度(kurtosis of crossing rate, KCR)用于信号处理分析。对三种指标任意一种,实验结果均表明部分患者患侧指标异常偏高,呈现“神经源性”病变,可能与患侧肌肉内MU丢失、肌纤维的再神经化、MU发放率下降或者同步性上升有关；与之相反,部分患者相应指标偏低,代表“肌源性”病变,可能存在肌纤维萎缩或大型MU选择性的丢失现象。当对同一受试者双侧进行对比时,部分患者相关指标异常的现象更加明显。上述发现表明卒中后偏瘫肌肉存在着多种复杂病变且发展程度各不相同。(2)从22位偏瘫患者中选择7位,在其临床康复治疗期间按照上述实验数据采集方案重复多次,采用sEMG均方根幅值(root mean square, RMS)、中值频率(median frequency, MDF)和CI指标进行追踪分析。我们发现患者患侧RMS、MDF和CI指标随着实验测试次数逐渐变化并趋近于相应指标在健侧的取值。这些发现表明三种指标可有效反映患者的康复治疗效果,并表征患者在康复进程中相关病变的改善情况。表面肌电多参数监测有助于更加全面准确地认识卒中后偏瘫病理以及康复过程中相关病变的改善机制。本文研究工作有利于提高对卒中后肌力减退病理的认识水平,有助于临床医生为偏瘫患者制定高效精准个性化康复方案,提高脑卒中康复治疗水平。
【关键词】：脑卒中 肌力减退 表面肌电 干扰相分析 聚类索引
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R743.3
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 绪论11-27
• 1.1 肌电信号11-16
• 1.1.1 肌电形成机制11-14
• 1.1.2 肌电的测量14-16
• 1.2 肌电用于神经肌肉系统疾病和损伤的诊断评估16-23
• 1.2.1 神经肌肉系统疾病运动单位的变化17-18
• 1.2.2 临床诊断中的肌电应用概述18-20
• 1.2.3 肌电分解及其在神经肌肉系统疾病中的应用20-21
• 1.2.4 肌电干扰相分析及其在神经肌肉系统疾病中的应用21-23
• 1.3 脑卒中后运动功能障碍23-25
• 1.3.1 卒中后肌力减退病理认识23-24
• 1.3.2 卒中后肌力减退病理研究现状24-25
• 1.4 本文研究内容和研究意义25-26
• 1.5 本文组织结构26-27
• 第2章 表面肌电干扰相分析方法27-39
• 2.1 时域分析方法27-32
• 2.1.1 聚类索引分析方法28-31
• 2.1.2 幅值峭度分析方法31
• 2.1.3 交叉率峭度分析方法31-32
• 2.2 频域分析方法32-33
• 2.3 时-频域分析方法33-35
• 2.4 非线性分析方法35-37
• 2.5 本章小结37-39
• 第3章 表面肌电干扰相检测脑卒中后神经肌肉病变39-57
• 3.1 表面肌电干扰相信号采集39-43
• 3.1.1 受试者募集39
• 3.1.2 实验方案设计39-41
• 3.1.3 表面肌电干扰相信号采集实验41-43
• 3.2 信号预处理43-45
• 3.2.1 信号滤波43-44
• 3.2.2 信号片段截取44-45
• 3.3 表面肌电干扰相分析45-48
• 3.3.1 聚类索引分析46-47
• 3.3.2 幅值峭度分析47
• 3.3.3 波形交叉率峭度分析47-48
• 3.4 分析结果与讨论48-56
• 3.5 本章小结56-57
• 第4章 表面肌电干扰相分析指标用于偏瘫康复治疗效果监测57-63
• 4.1 表面肌电干扰相信号采集57
• 4.2 干扰相分析以及结果57-62
• 4.2.1 干扰相分析57-59
• 4.2.2 干扰相分析结果与讨论59-62
• 4.3 本章小结62-63
• 第5章 总结与展望63-67
• 5.1 本文研究工作总结63-64
• 5.2 研究创新点64
• 5.3 研究展望64-67
• 参考文献67-79
• 致谢79-81
• 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果81

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