来自单块肌肉的高密度肌电图（EMG）模式中的结构化调制能够同时控制自然自由度以及额外的自由度

《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》：Structured modulations in high-density EMG patterns from a single muscle enable simultaneous control of natural and extra degrees of freedom

　　

摘要

背景

识别并利用单个肌肉内的独立神经输入是改进用于运动增强和康复的神经肌肉接口的关键步骤。最新研究表明，同一肌肉池中的运动神经元可以接收多个独立的输入，从而实现肌肉活动的灵活调节。利用这种神经灵活性可以在不干扰自然运动任务执行的情况下控制额外的自由度（SuDoF）。然而，当前的方法依赖于运动单位分解，这在技术上具有挑战性，并且不适用于日常生活应用。本研究介绍了一种无需分解的方法，可以直接从高密度表面肌电图（HDsEMG）中检测和量化不同的神经输入，并评估从这些神经输入的调节中提取信号以同时控制自然自由度和额外自由度的可行性。

方法

十五名参与者在虚拟环境中执行了到达和定位任务，他们通过在手部产生等长力来移动光标（力控制），并通过调节记录自二头肌的64通道网格的HDsEMG信号模式来旋转光标（额外自由度控制）。HDsEMG信号被表示为多维肌电图空间中的向量，其偏离与纯力控制相关的参考向量的程度被用来控制光标的方向。参与者仅使用力控制用圆形光标到达八个平面目标，并使用力和额外自由度控制用椭圆形光标到达并匹配八个椭圆形目标的方向。使用线性混合效应模型分析了各种条件下的表现。

结果

参与者在89±10%的力和额外自由度控制试验中成功到达了目标，在84±31%的情况下，光标的旋转幅度超过了仅使用力控制时的情况。参与者主要调节了收缩幅度，但保持了HDsEMG模式中的明显方向变化，这与运动神经元池内不同神经输入的调节相一致。然而，这些调节也可能部分反映了整体肌肉激活和招募的变化。

结论

本研究提出了一种无需分解的方法，用于检测单个肌肉内HDsEMG模式中的结构化调节。观察到的调节与不同神经输入的存在相一致，并实现了对自然自由度和额外自由度的同时控制，推动了辅助和康复技术的神经肌肉接口设计。