基于表面肌電多尺度熵的遞增負(fù)荷誘導(dǎo)肌肉疲勞評(píng)估

許全盛，李世明，季淑梅，翟佳麗

運(yùn)動(dòng)性肌肉疲勞是指運(yùn)動(dòng)引起的骨骼肌產(chǎn)生最大隨意收縮力量或輸出功率暫時(shí)性下降的生理現(xiàn)象[1]。表面肌電（surface electromyography，sEMG）是一種由眾多骨骼肌纖維運(yùn)動(dòng)單位的電位在皮膚表面疊加而成的生物電信號(hào)，其中蘊(yùn)含著豐富的肌肉系統(tǒng)生理病理信息，表面肌電信號(hào)分析與參數(shù)提取是評(píng)估肌肉疲勞重要手段[2-3]。研究[4-6]證實(shí)，骨骼肌靜態(tài)收縮時(shí)產(chǎn)生的sEMG近似為平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)，肌肉疲勞程度與sEMG信號(hào)的平均頻率、中值頻率等頻域參數(shù)基本呈負(fù)線性相關(guān)，而與肌電振幅、積分肌電等時(shí)域指標(biāo)大致呈正線性相關(guān)。但在骨骼肌動(dòng)態(tài)收縮時(shí)，由于電極位置、動(dòng)作電位傳導(dǎo)速度、肌力以及肌纖維長(zhǎng)度等因素的變化大大增加了sEMG信號(hào)的了非平穩(wěn)性和非線性[7]，如果再考慮sEMG振幅和頻域參數(shù)對(duì)肌力和疲勞狀態(tài)的雙重依賴性[8]，通過sEMG信號(hào)的傳統(tǒng)時(shí)域和頻域參數(shù)來評(píng)價(jià)肌肉疲勞的可靠性大大降低。

非線性動(dòng)力學(xué)和時(shí)頻分析方法是非平穩(wěn)信號(hào)處理的有力工具，時(shí)頻分析無需信號(hào)的平穩(wěn)性假設(shè)，能夠獲得信號(hào)在任意時(shí)刻和頻率的二維能量分布即時(shí)頻譜，進(jìn)而計(jì)算出信號(hào)的瞬時(shí)平均頻率和瞬時(shí)中值頻率[9-12]。研究[12]表明，由時(shí)頻分析所得瞬時(shí)頻率參數(shù)比傳統(tǒng)頻域指參數(shù)能更客觀的反映肌肉的動(dòng)態(tài)疲勞程度，同時(shí)還能降低肌力因素對(duì)頻域參數(shù)的影響。但時(shí)頻分析仍然存在不足，首先是計(jì)算量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)頻域分析；其次是在人體生理系統(tǒng)的高度非線性和混沌背景下，時(shí)頻譜并不能完全表征信號(hào)特征。相比而言，非線性動(dòng)力學(xué)參數(shù)的提取過程不需太大的計(jì)算量，也同樣無需信號(hào)的平穩(wěn)性假設(shè)，其中sEMG信號(hào)的復(fù)雜度是反映肌肉疲勞水平的一種常用的非線性指標(biāo)[13-14]。根據(jù)生理系統(tǒng)的復(fù)雜性理論，健康生理系統(tǒng)比病態(tài)或衰老系統(tǒng)具有更高的復(fù)雜度，個(gè)體應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜和不利環(huán)境的適應(yīng)調(diào)節(jié)能力更強(qiáng)，而生理系統(tǒng)的復(fù)雜度反映在心電、肌電和腦電等生理信號(hào)中[15-18]，如果把肌肉疲勞看成是一種“病態(tài)”，那么表面肌電信號(hào)的復(fù)雜度則反映了不同狀態(tài)下的肌肉疲勞狀況。近似熵（Approximate entropy，ApEn）及樣本熵（Sample entropy，SampEn）作為最早用來評(píng)價(jià)生理系統(tǒng)的復(fù)雜度，至今仍不失為一種有效手段[19-21]，但由于局限在一個(gè)時(shí)間尺度，近似熵和樣本熵均不能反映健康系統(tǒng)中內(nèi)在的時(shí)域波動(dòng)，而多尺度熵（Multi-scale entropy，MSE）是多個(gè)時(shí)間尺度上的樣本熵測(cè)量，能夠體現(xiàn)生理系統(tǒng)更完整的信息，在處理各類復(fù)雜條件下的生理信號(hào)時(shí)相比傳統(tǒng)樣本熵更有優(yōu)勢(shì)[22-23]。

考慮到日常生活和體育比賽中人的運(yùn)動(dòng)負(fù)荷大多是隨時(shí)間變化的，而跑步、自行車、賽艇、游泳等許多項(xiàng)目需要骨骼肌做大量周期性的動(dòng)態(tài)收縮，因此，對(duì)運(yùn)動(dòng)負(fù)荷隨時(shí)間變化時(shí)肌肉周期性動(dòng)態(tài)收縮這種復(fù)雜條件下產(chǎn)生的疲勞進(jìn)行評(píng)估有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文通過功率自行車試驗(yàn)，研究遞增負(fù)荷誘發(fā)股四頭肌疲勞過程中sEMG信號(hào)多尺度樣本熵的變化規(guī)律，探討利用sEMG信號(hào)的多尺度熵復(fù)雜度指標(biāo)評(píng)估時(shí)變負(fù)荷下肌肉動(dòng)態(tài)疲勞等級(jí)的可行性。

1 研究對(duì)象與方法

1.1 試驗(yàn)對(duì)象

挑選10名男性體育系本科生志愿者作為試驗(yàn)對(duì)象，年齡（20.7±1.3）歲，身高（1.73±0.03）m，體重（65.90±2.28）kg，受試者身體健康，均為右利手，無任何運(yùn)動(dòng)損傷史，試驗(yàn)前24 h未參與任何形式的劇烈運(yùn)動(dòng)，試驗(yàn)前簽署知情同意，并由試驗(yàn)人員告知試驗(yàn)流程。

1.2 試驗(yàn)方法

受試者佩戴心率遙測(cè)表，在MONARK824型功率自行車上進(jìn)行遞增負(fù)荷蹬車試驗(yàn)，采用世界衛(wèi)生組織推薦的踏車方案[12]：受試者先在零負(fù)荷下蹬車1 min以適應(yīng)50 r/min的轉(zhuǎn)速。初始負(fù)荷為50 W，蹬車每3 min后遞增50 W直至200 W。本文定義1～4級(jí)負(fù)荷分別為50、100、150和200 W，每級(jí)負(fù)荷蹬車3 min，5級(jí)負(fù)荷則定義為4級(jí)負(fù)荷結(jié)束后到運(yùn)動(dòng)終止前的一段時(shí)間，采集1～5級(jí)負(fù)荷最后5 s的股直肌、股內(nèi)側(cè)肌、股外側(cè)肌的sEMG信號(hào)。若受試者經(jīng)反復(fù)鼓勵(lì)仍不能按規(guī)定強(qiáng)度蹬車10 s以上，并且心率達(dá)到預(yù)期最大值（220-年齡），便認(rèn)為肌肉已達(dá)極度疲勞，停止運(yùn)動(dòng)。作為一種標(biāo)準(zhǔn)試驗(yàn)范式，功率自行車蹬車試驗(yàn)誘導(dǎo)運(yùn)動(dòng)疲勞具有代表性，蹬車時(shí)下肢肌肉的周期性動(dòng)態(tài)收縮是日常生活和體育項(xiàng)目中人體動(dòng)作最基本的肌肉工作形式，而遞增負(fù)荷的運(yùn)動(dòng)模式則可以使肌肉快速進(jìn)入疲勞狀態(tài)，試驗(yàn)流程統(tǒng)一規(guī)范，疲勞分析結(jié)果具有普適性。

1.3 表面肌電信號(hào)采集

采用中科院智能研究所開發(fā)的JE-TB0810八通道肌電采集系統(tǒng)采集受試者sEMG信號(hào)，電極片采用上海鈞康醫(yī)用設(shè)備有限公司產(chǎn)Ag/AgCI一次性使用圓形心電電極，直徑2.5 cm；3個(gè)電極成等邊三角形貼于待測(cè)肌肉上。為減少肌肉的交叉干擾，將電極貼放在肌肉肌腹沿肌纖維走向的方向上。電極貼放前分別用磨砂紙和醫(yī)用酒精擦拭皮膚以減小電阻。肌電儀所有通道配備截止頻率為10 Hz的一階高通濾波器和截止頻率為500 Hz的二階巴特沃斯低通濾波器，采樣頻率為1 000 Hz。為降低數(shù)據(jù)傳輸線對(duì)受試者的影響以及防止電極受牽拉產(chǎn)生移動(dòng)，試驗(yàn)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)傳輸線和電極片進(jìn)行了捆綁。

功率自行車轉(zhuǎn)速保持在50 r/min時(shí)曲柄轉(zhuǎn)動(dòng)周期為1.2 s，因此每級(jí)負(fù)荷最后5 s采集的原始sEMG信號(hào)大約包括4個(gè)收縮周期，每個(gè)周期股四頭肌和股二頭肌輪換做向心收縮，時(shí)間各為0.6 s左右。采集的股直肌、股內(nèi)側(cè)肌和股外側(cè)肌的sEMG信號(hào)中振幅在零附近的部分對(duì)應(yīng)股二頭肌的收縮。利用Matlab2009a對(duì)采集的sEMG信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，設(shè)計(jì)四階巴特沃茲數(shù)字陷波器濾除50 Hz的工頻干擾，將去除干擾后每位受試者的總共15段sEMG（5級(jí)負(fù)荷×3塊肌肉）時(shí)間序列用于多尺度熵分析計(jì)算。

1.4 sEMG信號(hào)的多尺度熵計(jì)算

1.4.1 粗?；^程

多尺度熵實(shí)際上是在多個(gè)離散時(shí)間尺度τ上計(jì)算的時(shí)間序列（信號(hào)）x（t）的樣本熵[22-23]。令{xi}表示一個(gè)長(zhǎng)度為N的sEMG時(shí)間序列，粗?；蟪叨葹棣拥膕EMG時(shí)間序列變?yōu)?，由下式給出：

1.4.2 樣本熵計(jì)算 （1）對(duì)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為Ns的時(shí)間序列{yτj}，重構(gòu)m維相空間，其中的m維模板向量為：

s的的個(gè)數(shù)表示以為中心，在窗口長(zhǎng)度為m、設(shè)定容許偏差（閾值）為r的情形下，其余向量與的

（4）令m=m+1，重復(fù)步驟（1）至（3），用Um+1(r)表示小于r的概率

（5）樣本熵定義為Um+1(r)與Um(r)之比的負(fù)對(duì)數(shù)：

2 結(jié)果與討論

2.1 時(shí)域波形分析

為便于波形觀察，將功率自行車遞增負(fù)荷試驗(yàn)采集到的每位受試者的股直肌、股內(nèi)側(cè)肌、股外側(cè)肌1～5級(jí)負(fù)荷共5段sEMG信號(hào)整合成1段信號(hào)，形成3組25 s，每組25 000點(diǎn)的時(shí)間序列，如圖1所示（以受試者張XX為例）。相鄰負(fù)荷的sEMG數(shù)據(jù)用豎線隔開。由于功率自行車轉(zhuǎn)速保持在50 r/min，轉(zhuǎn)動(dòng)周期為1.2 s，所以每級(jí)負(fù)荷運(yùn)動(dòng)最后5 s肌肉完成4次收縮，每個(gè)周期內(nèi)大腿前群和后群肌輪換做向心收縮，時(shí)間各為0.6 s左右。從時(shí)域波形看，3塊肌肉sEMG的振幅隨負(fù)荷增長(zhǎng)依次增大，其中1～2級(jí)負(fù)荷比較接近，而4～5級(jí)負(fù)荷sEMG幅值明顯大于1～2級(jí)負(fù)荷。這跟1～2級(jí)負(fù)荷較輕，運(yùn)動(dòng)時(shí)間較短，大部分被試肌肉尚未達(dá)到疲勞狀態(tài)有關(guān)。在本試驗(yàn)中，運(yùn)動(dòng)負(fù)荷增大迫使肌力增大，以保持功率自行車50 r/min的轉(zhuǎn)速，而sEMG振幅對(duì)肌力和疲勞狀態(tài)有雙重依賴性[9]，因此，圖1所示的時(shí)域波形幅度逐漸增大與負(fù)荷變化和疲勞產(chǎn)生都有關(guān)系，無法從時(shí)域波形上準(zhǔn)確劃分疲勞發(fā)生發(fā)展過程。

2.2 多尺度熵分析

分別計(jì)算每位受試者的股直肌、股內(nèi)側(cè)肌和股外側(cè)肌1～5級(jí)負(fù)荷的sEMG信號(hào)多尺度熵，首先根據(jù)式（5）確定尺度為1所對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列（即粗?；暗脑約EMG信號(hào)）的最優(yōu)相空間維數(shù)m為2，容許誤差r為0.15，再根據(jù)公式（1）～（4）計(jì)算各肌肉sEMG信號(hào)的多尺度熵，最大時(shí)間尺度選為30，將1～5級(jí)負(fù)荷的多尺度熵隨尺度變化的曲線顯示在1張圖中，如圖2所示。其中圖a、c、e為受試者張XX的3塊肌肉的計(jì)算結(jié)果，圖b、d、f為所有被試在每個(gè)尺度上的多尺度熵平均值和方差。從圖a、c、e可見張XX 3塊肌肉的1～5級(jí)負(fù)荷多尺度熵曲線規(guī)律明顯，表現(xiàn)為：多尺度熵曲線隨負(fù)荷遞增整體下移，1～5級(jí)負(fù)荷從上到下排列；各級(jí)負(fù)荷的多尺度熵一開始隨尺度增加而增加，在尺度大于10左右時(shí)曲線逐漸平緩，相鄰負(fù)荷多尺度熵曲線上下間隔拉開；負(fù)荷1和負(fù)荷2的多尺度熵在小尺度時(shí)很接近，而負(fù)荷4和負(fù)荷5在所有尺度上的數(shù)值都相對(duì)其他相鄰負(fù)荷更接近。由圖b、d、f可見，所有受試者整體上的表現(xiàn)與張XX類似，不同之處在于：負(fù)荷1和負(fù)荷2的多尺度熵曲線在尺度較小時(shí)存在交錯(cuò)和重疊，較難分開；股內(nèi)側(cè)肌負(fù)荷4和負(fù)荷5的多尺度熵曲線相對(duì)股直肌和股外側(cè)肌更接近。

圖1 1～5級(jí)負(fù)荷最后5 s的原始sEMG信號(hào)Figure1 Raw sEMG Signal Acquired During the Last 5 Seconds from Load 1 to Load 5

圖2 1～5級(jí)負(fù)荷的sEMG信號(hào)的多尺度熵隨尺度的變化Figure2 MSE of Load 1～5 Loads Computed by sEMG Signal at Different Scale Factors

眾所周知，肌肉疲勞程度是一個(gè)隨著負(fù)荷的增加和運(yùn)動(dòng)時(shí)間的延長(zhǎng)而逐步發(fā)展的過程，即從未疲勞到輕度疲勞，再到中度疲勞，最后達(dá)到重度或極度疲勞狀態(tài)。根據(jù)圖2的分析可知，受試者功率自行車的試驗(yàn)結(jié)果存在一定的個(gè)體差異，不同肌肉在不同負(fù)荷下的疲勞發(fā)展過程也不盡相同，但同時(shí)又呈現(xiàn)出比較明顯的共性規(guī)律，總體上可以認(rèn)為：負(fù)荷1未產(chǎn)生疲勞，肌肉處于“健康”狀態(tài)；負(fù)荷2處于疲勞前期或出現(xiàn)輕度疲勞，多尺度熵略有下降，肌肉工作在“亞健康”狀態(tài)；負(fù)荷3肌肉開始出現(xiàn)疲勞，肌肉工作進(jìn)入“病態(tài)”；負(fù)荷4肌肉處于中度疲勞；負(fù)荷5肌肉處于重度或極度疲勞狀態(tài)，相當(dāng)于“嚴(yán)重病態(tài)”。研究認(rèn)為不同肌肉進(jìn)入疲勞的時(shí)間和程度的差異取決于不同受試者在蹬車動(dòng)作中的發(fā)力方式、發(fā)力程度和肌肉力量的基礎(chǔ)水平有關(guān)。

2.3 復(fù)雜度分析

進(jìn)一步觀察圖2可知，負(fù)荷1和負(fù)荷2的多尺度熵曲線在尺度較小時(shí)存在交錯(cuò)和重疊，特別在尺度1（對(duì)應(yīng)傳統(tǒng)樣本熵）時(shí)，不能準(zhǔn)確反映出疲勞隨時(shí)間和負(fù)荷遞增逐漸發(fā)展的事實(shí)。另外，各級(jí)負(fù)荷的多尺度熵曲線在尺度10至20已經(jīng)能實(shí)現(xiàn)很好的分離，這意味著更大尺度的多尺度熵計(jì)算是不必要的，最大尺度的選擇可以根據(jù)sEMG的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度決定。本文將所有尺度上的多尺度熵的平均值定義為評(píng)定肌肉疲勞等級(jí)的復(fù)雜度指標(biāo)，即將圖2中b、d、f得到所有受試者各級(jí)負(fù)荷下在所有尺度的樣本熵平均值相加后再求一次平均，得到平均多尺度熵（Mean Multisacle Entropy，MSE），也就是多尺度復(fù)雜度（Cτ），將所有受試者在所有尺度的樣本熵的方差相加后求平均值作為多尺度復(fù)雜度的方差。尺度為1時(shí)的傳統(tǒng)樣本熵和尺度1～30時(shí)的平均多尺度熵結(jié)果見表1。

為便于對(duì)比，將表1中各肌肉的平均多尺度熵和傳統(tǒng)樣本熵大小用柱狀圖并列顯示于圖3。其中圖a、c、e分別為股直肌、股內(nèi)側(cè)肌和股外側(cè)肌的平均多尺度熵和方差，b、d、f為傳統(tǒng)樣本熵及其方差。不難發(fā)現(xiàn)，平均多尺度熵比傳統(tǒng)樣本熵能更準(zhǔn)確的區(qū)分肌肉疲勞隨時(shí)間和負(fù)荷遞增的發(fā)展歷程，圖a、c、e顯示3塊肌肉的多尺度熵水平隨負(fù)荷遞增而單調(diào)下降，其中股外側(cè)肌負(fù)荷1和負(fù)荷2數(shù)值最為接近，但仍存在顯著差異（P＜0.01）。而從圖b看股直肌負(fù)荷1和負(fù)荷2的樣本熵差別的顯著性較低（P＜0.05），圖d表明股內(nèi)側(cè)肌負(fù)荷1負(fù)荷2的樣本熵不存在顯著差別（P＞0.05），而圖f則發(fā)生了交錯(cuò)，負(fù)荷1的樣本熵低于負(fù)荷2，與疲勞發(fā)展的實(shí)際過程相違背。由以上分析可見，平均多尺度熵相比傳統(tǒng)樣本熵的優(yōu)勢(shì)在于不僅能反映肌肉疲勞的發(fā)展過程，而且能夠區(qū)分相鄰負(fù)荷間疲勞水平的微小差異。另外，從圖a、c、e看出，股直肌和股外側(cè)肌總體上相對(duì)股內(nèi)側(cè)肌在負(fù)荷5的平均多尺度熵遠(yuǎn)低于負(fù)荷4，反映出蹬車動(dòng)作中3塊肌肉肌肉的發(fā)力程度存在差別。

表1 功率自行車遞增負(fù)荷運(yùn)動(dòng)sEMG信號(hào)的平均多尺度熵和傳統(tǒng)樣本熵值Table1 Comparison of MMSE and Sample Entropy of sEMG During Increasing Load Exercise on Cycle Ergometer

圖3 尺度1～30的平均多尺度熵（a、c、e）和尺度為1時(shí)的傳統(tǒng)樣本熵（b、d、f）隨負(fù)荷遞增的變化Figure3 Comparison of MMSE Over Scale Factor 1～30 and Sample Entropy at Scale One

實(shí)際應(yīng)用時(shí)，可以通過計(jì)算運(yùn)動(dòng)員sEMG信號(hào)平均多尺度熵相對(duì)運(yùn)動(dòng)開始時(shí)（非疲勞狀態(tài)）的下降程度來估計(jì)相應(yīng)肌肉的疲勞程度。因此，將表1中的平均多尺度熵用其最大值歸一化，結(jié)果如表2所示，其中100%表示負(fù)荷等級(jí)為1的運(yùn)動(dòng)最開始階段。根據(jù)本文功率自行車試驗(yàn)的實(shí)際過程和受試者的主觀感受，疲勞感覺從負(fù)荷3末期開始出現(xiàn)，到負(fù)荷4疲勞逐漸加劇直至負(fù)荷5末期進(jìn)入極度疲勞或力竭狀態(tài)，從表2看，即當(dāng)平均多尺度熵下降至運(yùn)動(dòng)開始時(shí)的70%～80%時(shí)，肌肉開始出現(xiàn)輕微疲勞，當(dāng)下降至50%～70%時(shí)，肌肉進(jìn)入中度疲勞狀態(tài)，而下降至低于50%時(shí)，肌肉處于極度疲勞狀態(tài)。

表2 不同負(fù)荷下sEMG信號(hào)的歸一化平均多尺度熵/%Table2 Normalized MMSE of sEMG at Different Loads/%

綜合以上分析，本文sEMG信號(hào)的多尺度熵分析結(jié)果從一個(gè)側(cè)面較好與生理系統(tǒng)的復(fù)雜性理論相吻合，即病態(tài)系統(tǒng)的生理信息量降低表現(xiàn)為降低的復(fù)雜度或熵值。而傳統(tǒng)樣本熵不能準(zhǔn)確反映病態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜度特征，這點(diǎn)與文獻(xiàn)[22-23]的研究結(jié)果一致。本研究中，股四頭肌疲勞隨著時(shí)間推移和功率自行車負(fù)荷增加逐步產(chǎn)生和發(fā)展，遞增負(fù)荷起到加速和加劇疲勞的作用，疲勞的出現(xiàn)意味著肌肉“病態(tài)”工作，神經(jīng)-肌肉系統(tǒng)復(fù)雜度降低，中樞神經(jīng)調(diào)節(jié)能力減弱，表現(xiàn)為sEMG信號(hào)的多尺度熵曲線下移。

本文通過表面肌電信號(hào)的多尺度熵分析對(duì)肌肉周期性動(dòng)態(tài)收縮的疲勞進(jìn)行評(píng)估，克服了肌肉在動(dòng)態(tài)收縮時(shí)由于電極位置、動(dòng)作電位傳導(dǎo)速度、肌力以及肌纖維長(zhǎng)度等因素的變化導(dǎo)致的sEMG信號(hào)的非平穩(wěn)性和非線性。多尺度熵方法同樣也適用于評(píng)估等動(dòng)（等速）收縮和等長(zhǎng)（靜態(tài)）收縮，而當(dāng)前大多數(shù)肌電分析軟件普遍采用頻譜分析手段和指標(biāo)，必須基于肌電信號(hào)的平穩(wěn)性和線性性假設(shè)，適合評(píng)估靜態(tài)收縮和恒定的中等負(fù)荷以下的動(dòng)態(tài)收縮疲勞，但在時(shí)變負(fù)荷和高強(qiáng)度動(dòng)態(tài)收縮情形下，由于肌電信號(hào)的頻譜指標(biāo)與肌力因素（由負(fù)荷變化引起）和疲勞程度間的相互作用，傳統(tǒng)肌電分析軟件的使用具有相當(dāng)?shù)木窒扌?。時(shí)頻分析無須考慮信號(hào)的非平穩(wěn)性，克服傳統(tǒng)頻譜分析的局限性，但時(shí)頻分析的計(jì)算量遠(yuǎn)高于多尺度熵分析，在實(shí)際應(yīng)用中其實(shí)時(shí)性要差一些?？傊喑叨褥胤椒ㄔ诩∪馄诠烙?jì)應(yīng)用中更具優(yōu)勢(shì)，而肌電信號(hào)的平均多尺度熵更準(zhǔn)確的反映了肌肉系統(tǒng)的復(fù)雜度，相比傳統(tǒng)樣本熵更適合作為評(píng)估時(shí)變負(fù)荷下肌肉動(dòng)態(tài)疲勞的量化指標(biāo)。

3 結(jié)論與建議

本文探討了基于多尺度熵分析的遞增負(fù)荷誘導(dǎo)肌肉動(dòng)態(tài)疲勞的評(píng)估方法。10名受試者完成功率自行車1～5級(jí)負(fù)荷的蹬車試驗(yàn)，采集的股直肌、股內(nèi)側(cè)肌和股外側(cè)肌的sEMG信號(hào)用于多尺度熵分析，發(fā)現(xiàn)sEMG信號(hào)的多尺度熵曲線隨著負(fù)荷遞增而整體下移，當(dāng)尺度大于10時(shí)各級(jí)負(fù)荷多尺度熵曲線分離明顯，從上往下按負(fù)荷遞增順序排列，與肌肉疲勞實(shí)際發(fā)展過程一致，可以認(rèn)定負(fù)荷1至負(fù)荷5肌肉的工作狀態(tài)依次處于未疲勞、輕度疲勞、中度疲勞、重度或極度疲勞狀態(tài)；但尺度較小時(shí)相鄰負(fù)荷多尺度熵曲線容易出現(xiàn)重疊和交錯(cuò)，尺度為1時(shí)最為嚴(yán)重，表明傳統(tǒng)樣本熵方法的局限性。

研究表明，多尺度熵分析能適應(yīng)時(shí)變負(fù)荷下肌肉動(dòng)態(tài)收縮時(shí)sEMG信號(hào)的高度非線性和非平穩(wěn)性，能夠獲得與時(shí)頻分析方法基本一致的肌肉動(dòng)態(tài)疲勞的評(píng)估結(jié)果，但在算法復(fù)雜度和計(jì)算量方面顯著低于時(shí)頻分析，因此，建議在實(shí)際工作中將歸一化平均多尺度熵作為評(píng)估時(shí)變負(fù)荷下肌肉動(dòng)態(tài)疲勞狀況的一個(gè)量化指標(biāo)，即通過計(jì)算sEMG信號(hào)的平均多尺度熵相對(duì)運(yùn)動(dòng)開始時(shí)（非疲勞狀態(tài)）的下降程度來估計(jì)相應(yīng)肌肉的疲勞程度，當(dāng)平均多尺度熵下降至運(yùn)動(dòng)開始時(shí)70%以下時(shí)，可以認(rèn)為肌肉處于疲勞狀態(tài)。

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