表面肌電分析反饋儀軟件系統(tǒng)設(shè)計及非線性信號處理技術(shù)的應(yīng)用研究.pdf

1、神經(jīng)系統(tǒng)是由大量神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，高度復(fù)雜且具有非線性特征，而表面肌電可以在一定程度上反應(yīng)神經(jīng)肌肉功能活動水平。不同于線性分析，表面肌電的非線性特性能夠深入神經(jīng)肌肉核心，為肌電信號特征提取開辟新的道路。
　　論文研究了表面肌電分析反饋儀軟件系統(tǒng)的設(shè)計和實(shí)現(xiàn)，以及對該系統(tǒng)所采集的表面肌電信號進(jìn)行非線性動力學(xué)的分析和應(yīng)用。論文主要內(nèi)容為：
　　首先，基于已有硬件平臺設(shè)計實(shí)現(xiàn)了具有表面肌電采集、分析評估、生物反饋刺激功能的交互

2、式軟件系統(tǒng)。軟件的定制化方案采集和自定義方案采集模塊可對所采集肌電信號進(jìn)行時域、頻域、時頻域和協(xié)同性全面分析;多媒體生物反饋模塊可進(jìn)行聲、光、電多形式生物反饋訓(xùn)練。接著，基于已有LZ復(fù)雜度算法，提出改進(jìn)LZ復(fù)雜度算法，并對腦卒中病患和健康人的表面肌電信號進(jìn)行LZ復(fù)雜度、樣本熵、模糊近似熵的非線性特性分析。最后，基于分形和熵理論對健康人靜態(tài)疲勞肌電進(jìn)行非線性特性分析，提出多重分形譜擬合系數(shù)，將其結(jié)合多重分形譜面積參數(shù)定量評估肌肉疲勞。

3、r>　　本文通過軟件工程技術(shù)設(shè)計實(shí)現(xiàn)了表面肌電分析反饋儀軟件系統(tǒng)，經(jīng)過60例腦卒中患者臨床測試表明軟件系統(tǒng)評估與反饋訓(xùn)練功能有效。利用非線性分析技術(shù)對系統(tǒng)采集的表面肌電進(jìn)行分析并探討其可能的生理機(jī)制，發(fā)現(xiàn)LZ復(fù)雜度、改進(jìn)LZ復(fù)雜度和模糊近似熵能很好地區(qū)分健康人、患者健患側(cè)肌電(P＜0.001)；樣本熵與患者下肢Bru(n)nstrom分期等級相關(guān)(P＜0.05)；多重分形譜擬合系數(shù)和譜面積可作為肌肉疲勞衡量指標(biāo)。非線性指標(biāo)可能反映激活運(yùn)