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基于sEMG的卒中上肢肌肉疲劳监测控制工程系统设计

时间:2018-10-30 21:29来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是一篇电控制工程论文,控制工程的应用范围早期主要是工业生产过程(如化工、冶金、电气、纺织等)和武器系统(如枪炮等常规兵器,以及火箭、导弹等)。
本文是一篇电控制工程论文,控制工程的应用范围早期主要是工业生产过程(如化工、冶金、电气、纺织等)和武器系统(如枪炮等常规兵器,以及火箭、导弹等),后来扩展到企业管理、城市规划、交通管制、生物控制、社会经济的计划和控制等领域。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇控制工程论文,供大家参考。
 
1 绪论
 
1.1 肌肉疲劳国内外研究状况
卒中又称中风,是急性脑血管疾病,由于精神激动等原因导致大脑中血管破裂,进而血管堵塞不通导致的常见性疾病。卒中由于其病发突然、致死性概率高、患病群体广,同时有复发的可能性等原因严重危害广大人民群众的身体健康。生物电信号是一种微弱的、低频的、高噪声的人体生理信号,幅值在几微伏和几十毫伏之间,有效的频率在 20~500Hz[1,2]。包含了许多生物体重要的生理信息和是否健康的指标,在医学上有广泛的应用。康复医学、运动学、工程学等结合的交叉学科越来越得到人们的重视。其中体表肌电信号是在生物体骨骼肌运动时产生的生物电信号[3,4],它能实时反映生物体肌肉的疲劳度、肌力等生理信息。不止能造福于卒中患者,还可以帮助进行运动员的日常训练。卒中患者在康复训练时,较常人易于疲劳,由于多数患者训练部位的中枢神经系统功能受损,在训练中患者大脑不能及时获取有关肌肉活动情况的反馈信息,随着疲劳程度的加重张力会显著上升进而引起痉挛、拉伤等严重后果,造成二次损伤。专家们研究发现:一定程度上的脑卒中患者中是可以通过适量的运动和合理的锻炼来康复的[5]。表面肌电信号是人体肌肉细胞在运动时伴随的生理信号[6],在肌肉不断运动的过程中,人体感觉到肌肉酸胀、沉重、肢体僵硬等疲劳现象[7]。肌电信号的监测与分析能够为肌肉疲劳的鉴定、残疾人士的人造假肢控制、神经肌肉的疾病诊断和运动员的康复训练等提供巨大的支持。在临床、运动医学[8]、康复学[9]等领域,肌电信号所含有的人体生理特征一直在被研究、分析。在康复医学,医生凭借肌肉疲劳来判断肌肉神经的疾病并且研究肌肉恢复状态;在运动学中利用肌电信号来判断运动员疲劳度,可以进行更加完善、正确、适量适度的训练方式,在技术上进行更加准确的发力方式、在保护肌肉纤维的承受能力上有可靠的预测作用[10]。随着近年来越来越多的实验室进行肌电信号的研究,在肌电假肢控制、肌电智能控制、康复与运动领域会取得更多的研究成果。
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1.2 本文主要内容
拟设计一个基于 sEMG 的卒中上肢肌肉疲劳监测系统,主要组成部分有:1. 把采集到的 sEMG 在下位机进行处理分析;2. 实时显示反馈卒中患者的上肢肌疲劳状态的上位机监测系统。具体是在下位机上进行前置放大、低通、高通、陷波、二级放大、AD 转换等,然后通过 WIFI 传输模块到安卓智能手机端,即上位机,在上位机上实现对sEMG 的实时显示、存储、和肌疲劳警告功能。具体内容安排如下:第一章:概述关于卒中、上肢肌肉疲劳、表面肌电信号、肌肉疲劳的分析等国内外研究现状,进而比较已有的产品和疲劳特征参数等的优缺点。第二章:讲述了体表肌电信号产生的原理的和肌肉疲劳参数分析,并确定对卒中患者的训练方案和运动方式。第三章:讲述设计的基于 sEMG 的卒中上肢肌肉疲劳监测系统的整体结构的硬件电路设计。第四章:详细讲述了基于体表肌电信号的肌肉疲劳监测系统软件设计,从下位机软件整体流程、安卓软件开发平台搭建、无线 WIFI 传输模块软件设计、Android 布局等。第五章:进行监测系统功能测试(以正常人体模拟卒中患者进行测试)。第六章:本文工作总结和展望。
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2 肌电信号特征参数分析
 
2.1 上肢肌肉疲劳分析
上述可知,sEMG 能反映生物体相关的生理信息特别是肌疲劳和肌力,可以通过采集体表肌电信号,对其进行处理分析来获得与肌肉疲劳相关的信息。在采集 sEMG 的过程中要考虑很多因素,参与实验体活动的部位、活动的剧烈程度、活动的时间大小、电极位置、实验体皮肤表面处理、实验体温度等都影响初始 sEMG 信号。上肢的运动是在肌肉收缩下产生的。肌肉收缩是由脊髓产生冲动,通过神经纤维突触传递神经递质产生冲动,同时运动需要消耗能量,在肌肉细胞内完成对核苷三磷酸 ATP 的分解、消耗[30],完成了化学能>>机械能的能量转换,即肌肉发生收缩反映。使得肌肉细胞膜对某些离子的通透性增加,导致细胞液发生一系列变化,导致肌纤维细胞膜内外离子浓度快速变换,如钙离子浓度升高等,进而产生动作电位,因此由于大脑皮层和脊髓的控制肌肉收缩,导致肢体产生运动,产生动作电位,由此构成了肌肉体表肌电信号。其肌电电位产生原理如图 2.1 所示。
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2.2 体表肌电信号的特征
肌电图是通过传感器在人体皮肤表面采集到生理电信号,经过 AD 转换后在显示界面表现出的肌肉的动作电位曲线。肢体每有动作产生,就会产生肌电信号[31],下图 2.2 是典型的原始肌电信号。肌电信号具有下述的几种主要特征:1. 弱电性由于肌肉纤维电位差产生 sEMG 信号,通常是微伏级别的电压信号,人体上肢为 0.1mV~5mV。2. 无序性sEMG 可以看做是一个杂乱的、连续的电压信号,同时和肢体的活动肌肉张力正相关,在不同的肢体肌肉张力运动下获取到的体表肌肉幅值强度不相同。3. 对称性如果把采集到的 sEMG 数据进行数学累加,再除以横轴的值,可以得到肌电信号的算术平均值。将系统采集到的肌电信号进行建立数学模型,可以发现多个正弦波互相叠加构成。由此正的相值和负的相值相互叠加后值近似为零。4. 低频性生物体 sEMG 的频谱范围约为 0~1000Hz 间,其功率谱最大频谱随着纤维张力变化而变化,常处于 20~500Hz 间,sEMG 的能量在 20~200Hz(约 80%)之间。
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3 基于 sEMG 的肌肉疲劳监测系统硬件设计...........20
3.1 上肢体表肌电信号采集电极........ 20
3.2 监测系统下位机整体框图............ 22
3.3 肌电信号前置放大模块....... 23
3.4 肌电信号滤波模块...... 24
3.5 肌电信号二级放大模块....... 26
3.6 肌电信号量化处理模块....... 27
3.7 WIFI 无线传输模块..... 28
3.8 本章小结.... 32
4 基于 sEMG 的肌肉疲劳监测系统软件设计...........33
4.1 监测系统下位机软件设计............ 33
4.2 肌肉疲劳分析算法设计....... 37
4.3 无线 WIFI 传输模块设计 .... 38
4.4 肌肉疲劳监测系统上位机软件开发..... 41
4.4.1 安卓软件开发平台搭建...... 42
4.4.2 Android 布局 ...... 42
4.5 本章小结.... 45
5 监测系统测试与分析 ...........47
5.1 康复训练流程设计...... 47
5.2 肌电信号特征参数选择....... 51
5.3 肌肉疲劳监测准确性判断............ 53
5.4 本章小结.... 56
 
5 监测系统测试与分析
 
由于本论文的肌肉疲劳监测系统是作为探索研究,在没有经过临床认证的情况下不能直接对卒中患者进行使用。为了检测监测系统的有效性和可行性,本文用健康实验体来测试。
 
5.1 康复训练流程设计
对于卒中患者,在康复训练过程中,由于肌肉的疲劳过程都会引起生物体体表面肌电信号发生相应的变化。这样可以用上肢肌肉疲劳监测系统通过测量肌电信号来分析上肢肌肉是否疲劳,监测肌肉的某些状态。假如监测系统在监测上肢训练过程中发现上肢肌体即将或者已经产生肌肉疲劳的状态,会提醒进行康复的看护人员让卒中患者进行休息,这样不会造成患者的二次损伤,实现最佳的康复训练效果。肌肉疲劳是指人体在运动过程中导致肌肉持续反复收缩,经过一定时间之后导致肌肉最大收缩量或者最大输出的功率有所下降的生理的现象。肌肉疲劳与持续性或间断合理性、高低强度的运动、负荷大小、生物体自身身体素质等有关,是运动生理学中学者需要研究的重要课题,在康复医学领域和竞技体育等有广泛的应用领域。生物体产生疲劳的生理机制的原因有很多学者提出了看法:1. 肌肉耗氧量急剧升高,无氧酸的中毒、过量热量积累导致在渐进性的最大运动负荷量产生了肌肉疲劳。2. 由于肌肉和肝脏的糖原储备耗竭,导致在亚极量的最大负荷耐力中产生肌肉疲劳。3. 细胞液 PH 值下降、相关离子的积累,导致了 ATP 和磷酸肌酸 CP 耗竭,ADP、AMP 和 PI 的积累,骨骼肌的 ATP 酶变化,因肌质网钙离子介导功能的改变,导致在短时间的最大自由运动的肌肉疲劳。4. 由于肌肉能源物质的耗竭、代谢产物的积累,肌肉兴奋性的降低等多种外周性因素的变化,导致肌肉收缩功能发生改变并且是一种短期内不可还原的肌肉疲劳的生理现象。
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总结
 
基于 sEMG 的卒中上肢肌肉疲劳监测系统设计是以本院新开的康复机器人实验室为切入点,结合实验室中一康医疗公司的 A2-上肢智能反馈训练系统,该智能训练反馈系统主要针对卒中、严重脑外损伤等其它神经系统疾病造成的上肢功能障碍及手术之后恢复上肢功能的患者,让患者在康复训练过程中与一维、二维、三维的游戏相结合,激发肌肉残存力量,增强肌肉耐力,恢复关节协调能力及关节灵活性等效果。但是由于卒中患者在康复训练的过程中,相比常人更容易疲劳,而且大多数的患者由于肢体的神经功能有所损伤,导致在训练过程中不能及时获取相关肢体肌肉活动情况的更具体的反馈信息,随着肌肉疲劳的加深肌肉张力会显著升高从而引起拉伤、痉挛等二次损伤。本文设计的监测系统与 A2-上肢智能反馈系统相结合,可以实时看护患者在训练过程中的肌肉疲劳程度,从而更人性化的进行患者的康复过程。本文完成了以下工作:
1. 下位机体表肌电信号采集处理的设计与完成:主要包括了体表肌电电极采集初始肌电信号,基于 STM32F10RC 的 ARM 处理的核心处理模块,基于ALIENTEK 推出的 ATK-ESP8266 的 WIFI 模块传输到上位机,通过测试,下位机能够有效提取到体表肌电信号的特征来进行上肢肌肉疲劳的判断。
2. 完成监测系统下位机软件设计,完成对信号放大、带通、带阻、分析处理等功能,证明了其有效性。
3. 安卓智能手机即上位机软件设计:基于 Android Studio 开发的安卓智能上位机 APP 软件利用手机自带的 WIFI 功能,可以实时接收显示来自监测系统下位机处理后的体表肌电信号,在患者上肢即将疲劳时候进行提醒,并进行文本文档格式存储等功能,经测试有效。
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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