基于表面肌電非負(fù)矩陣分解算法的鴿子機(jī)器人后肢運(yùn)動(dòng)控制策略研究

摘" 要： 為了深入研究鴿子機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制神經(jīng)機(jī)制，分析了自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和電刺激背側(cè)丘間核狀態(tài)下，鴿子后肢伸縮腿動(dòng)作的肌肉協(xié)同性及相似性。采集后肢表面肌電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，通過非負(fù)矩陣分解算法分別將自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和電刺激背側(cè)丘間核運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的肌肉協(xié)同分解為肌肉貢獻(xiàn)度矩陣和肌肉激活系數(shù)矩陣；然后使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算相似性。結(jié)果表明，與自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)相比，電刺激背側(cè)丘間核時(shí)分解出的肌肉貢獻(xiàn)度值更高，肌肉激活時(shí)間更早，激活時(shí)間更長，肌肉貢獻(xiàn)度矩陣及激活系數(shù)矩陣的相似值更大。這說明在電刺激狀態(tài)下，較多的肌纖維更早產(chǎn)生興奮，肌肉更快、更強(qiáng)收縮，神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)協(xié)同肌的控制作用更強(qiáng)，使運(yùn)動(dòng)行為更加協(xié)調(diào)有序，從而能快速有效地產(chǎn)生強(qiáng)烈的行為反應(yīng)以應(yīng)對(duì)刺激。

關(guān)鍵詞： 鴿子機(jī)器人； 后肢運(yùn)動(dòng)控制； 肌肉協(xié)同； 非負(fù)矩陣算法； 背側(cè)丘間核； 相似性分析

中圖分類號(hào)： TN923.3?34； TP242" " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A" " " " " " " " " 文章編號(hào)： 1004?373X（2024）12?0129?09

Research on pigeon robot hind limb motion control strategy based on surface EMG nonnegative matrix decomposition algorithm

YAO Wenzhen， ZHANG Linhao， CHANG Ming， ZHANG Yu， HUAI Ruituo， YANG Junqing， CHANG Hui， WANG Hui

（College of Electrical Engineeringand Automation， Shandong University of Science and Technology， Qingdao 266400， China）

Abstract： In order to further research the neural mechanism of motion control of pigeon robot， the muscular synergism and similarity of the retractor leg movement of pigeon hind limb were analyzed under the condition of free movement and electric stimulation of dorsal intercollicular nucleus. The surface EMG signals of the hind limbs were collected for pre?processing， and the non?negative matrix factorization algorithm is used to decompose the muscle synergy under free motion and electrical stimulation of the dorsal colliculus into muscle contribution matrix and muscle activation coefficient matrix， respectively. Pearson correlation coefficient is used to calculate the similarity. The results show that in comparison with the free motion state， the muscle contribution value decomposed by electrical stimulation of the dorsal interchalamic nucleus was higher， the muscle activation time was earlier， the activation time was longer， and the similarity values of the muscle contribution matrix and activation coefficient matrix were larger. It indicates that under electrical stimulation， more muscle fibers generate excitement earlier， muscles contract faster and stronger， and the nervous system has a stronger control over the synergistic muscles， making motor behavior more coordinated and orderly， thus enabling strong behavioral responses to respond to stimuli quickly and effectively.

Keywords： pigeon robot; hind limb motion control; muscle synergy; non?negative matrix algorithm; intercolliculus dorsalis; similarity analysis

0" 引" 言

動(dòng)物機(jī)器人是人類通過生物控制技術(shù)施加干預(yù)信號(hào)調(diào)控動(dòng)物生物行為，從而實(shí)現(xiàn)相關(guān)操縱的[1]。動(dòng)物機(jī)器人研究最早始于20世紀(jì)90年代[2]，日本研發(fā)了蟑螂機(jī)器人，后續(xù)相繼研發(fā)出鼠機(jī)器人、鴿子機(jī)器人、壁虎機(jī)器人、魚機(jī)器人等[3]。與傳統(tǒng)機(jī)電式機(jī)器人相比，智能化動(dòng)物機(jī)器人可以依靠自身體能，憑借天然的隱蔽性，攜帶功能器件更好地完成救援、探測、監(jiān)控等任務(wù)，在危險(xiǎn)環(huán)境探測及救援、公共安全維護(hù)、軍事偵察等方面具有極為廣闊的應(yīng)用前景。因此，動(dòng)物機(jī)器人研究越來越受到各國關(guān)注，逐漸成為前沿研究熱點(diǎn)。

目前，動(dòng)物機(jī)器人研究仍處于實(shí)驗(yàn)室探索階段，還有不少科學(xué)問題有待探索和解決。當(dāng)前大部分動(dòng)物機(jī)器人通過電刺激或光刺激感覺、運(yùn)動(dòng)腦區(qū)控制其運(yùn)動(dòng)，運(yùn)動(dòng)控制效果不盡如人意。一個(gè)關(guān)鍵原因是動(dòng)物運(yùn)動(dòng)的神經(jīng)調(diào)控機(jī)制非常復(fù)雜[4]，需要各級(jí)中樞整合所有信息上傳至大腦皮層最高級(jí)運(yùn)動(dòng)中樞形成運(yùn)動(dòng)決策，然后經(jīng)各級(jí)中樞中轉(zhuǎn)后傳到脊髓，脊髓灰質(zhì)前角的運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元接收各級(jí)高位腦中樞下傳的運(yùn)動(dòng)決策信息，并整合外周傳入的感覺信息，產(chǎn)生興奮，支配效應(yīng)肌產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)，這是軀體運(yùn)動(dòng)反射的最后公路，它協(xié)調(diào)不同肌群的活動(dòng)，使運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)而精確。因此，運(yùn)動(dòng)行為的終端是效應(yīng)肌的收縮與舒張，運(yùn)動(dòng)控制的中心問題是中樞神經(jīng)系統(tǒng)如何產(chǎn)生實(shí)現(xiàn)各種行為所需的肌肉活動(dòng)模式[5]。

1967年，N. Bernstein提出肌肉協(xié)同概念[6]，他認(rèn)為人體運(yùn)動(dòng)控制是一種模塊化控制，層級(jí)控制的運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)包含一組離散的低層級(jí)元素結(jié)構(gòu)，即運(yùn)動(dòng)協(xié)同，大腦將協(xié)同作用儲(chǔ)存在神經(jīng)回路中，運(yùn)動(dòng)時(shí)協(xié)同作用的低層級(jí)元素結(jié)構(gòu)在肌肉活動(dòng)這一層次被稱為肌肉協(xié)同。A. D′Avella認(rèn)為，肌肉協(xié)同是能被下行神經(jīng)控制信號(hào)調(diào)制的骨骼肌組合[7]，中樞通過某種線性組合的方式，激活若干具有不同功能的模塊化協(xié)同結(jié)構(gòu)，以完成復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)行為，且協(xié)同結(jié)構(gòu)的激活水平由下行神經(jīng)信號(hào)調(diào)控。研究表明，肌肉協(xié)同是具有時(shí)間?空間固有激活特征的一組肌肉組合，是由中樞編碼，不同個(gè)體的運(yùn)動(dòng)存在一種共同的模塊化神經(jīng)控制機(jī)制——肌肉協(xié)同。因此，研究運(yùn)動(dòng)時(shí)的肌肉協(xié)同有助于了解神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)的控制策略，揭示神經(jīng)系統(tǒng)內(nèi)在的功能模式，從而探索運(yùn)動(dòng)控制的神經(jīng)機(jī)制。

鄭楠等利用肌肉協(xié)同和最小二乘法提取運(yùn)動(dòng)意圖，減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提高手勢識(shí)別的正確率[8]。S. Akira等研究發(fā)現(xiàn)，在不同速度和坡度的跑步機(jī)上跑步時(shí)，肌肉協(xié)同模式相似[9]。安義帥等發(fā)現(xiàn)，單側(cè)膝關(guān)節(jié)屈曲受限條件下，肌肉協(xié)同數(shù)量減少，表現(xiàn)出不同的肌肉協(xié)調(diào)模式控制并且招募新的肌肉協(xié)同單元[10]。謝平等研究了健康人腕屈、伸運(yùn)動(dòng)的肌肉協(xié)同，發(fā)現(xiàn)神經(jīng)控制運(yùn)動(dòng)的方式不同，體現(xiàn)為肌肉協(xié)同?耦合關(guān)系的差異，協(xié)同性較高的肌肉間耦合關(guān)系較強(qiáng)[11]。表面肌電信號(hào)包含神經(jīng)肌肉活動(dòng)的各種信息，通過記錄、分析表面肌電信號(hào)可以掌握運(yùn)動(dòng)神經(jīng)調(diào)控及運(yùn)動(dòng)行為信息。肌肉協(xié)同分析也是基于表面肌電信號(hào)，肌肉協(xié)同矩陣分解最常用的是非負(fù)矩陣分解算法（Non?negative Matrix Factorization， NMF）。該算法分解得到的矩陣因子存在非負(fù)限制，這使得分解得到的矩陣結(jié)果更具有實(shí)際的生理意義。

動(dòng)物機(jī)器人電刺激誘導(dǎo)的運(yùn)動(dòng)肌肉協(xié)同模式與自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下肌肉協(xié)同模式是否有關(guān)聯(lián)目前尚未見到相關(guān)研究報(bào)道。為了深入研究動(dòng)物機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制神經(jīng)機(jī)制，本文以鴿子機(jī)器人為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，以中腦背側(cè)丘間核（Intercollicular Nucleus， ICo）對(duì)鴿子機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制為模型，采用非負(fù)矩陣分解算法深入研究自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)及電刺激ICo狀態(tài)下，鴿子后肢伸縮腿運(yùn)動(dòng)的肌肉協(xié)同功能。本研究將從神經(jīng)控制運(yùn)動(dòng)與肌肉互相配合協(xié)調(diào)的角度解釋運(yùn)動(dòng)的產(chǎn)生與執(zhí)行規(guī)律，探索腦對(duì)運(yùn)動(dòng)的控制策略。

1" 研究方法

1.1" 動(dòng)物制備

5只健康成年家鴿，體重為400～500 g，實(shí)驗(yàn)室自行養(yǎng)殖，10%水合氯醛肌注麻醉，清除頭部羽毛，固定在立體定位儀，切開皮膚，暴露顱骨，參考圖譜將僅尖端暴露的微電極植入ICo（后囟前4.0 mm，旁開0.7 mm，深8.5 mm）。鴿子后肢主要肌肉示意圖如圖1所示。

將家鴿右側(cè)后肢羽毛清除干凈，用75%酒精擦拭皮膚，去除皮膚表面油脂。選取脛骨前?。═ibialis Anterior， TA）、腓腸肌外側(cè)頭（Lateral Gastrocnemius， LG）、腓腸肌內(nèi)側(cè)頭（Medial Gastrocnemius， MG）、腓骨長?。≒eroneus Longus， PL）4塊肌肉粘貼表面電極，電極的粘貼方向與肌肉肌纖維的方向一致。捆扎鴿子翅膀防止起飛，等待鴿子狀態(tài)穩(wěn)定15 min后開始實(shí)驗(yàn)。

本文實(shí)驗(yàn)方案及流程如圖2所示。

1.2" 肌電信號(hào)采集與預(yù)處理

用實(shí)驗(yàn)室自制肌電信號(hào)采集系統(tǒng)分別采集自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下及電刺激ICo時(shí)右腿腿部肌電。實(shí)驗(yàn)室自制信號(hào)發(fā)生器電刺激ICo頻率為50 Hz，強(qiáng)度為3 V，刺激時(shí)間為5～20 s。由于非刺激狀態(tài)下鴿子何時(shí)開始行走及運(yùn)動(dòng)時(shí)間不確定，鴿子對(duì)ICo刺激的行為反應(yīng)的靈敏性存在差異，同時(shí)為了防止肌肉疲勞及多次長時(shí)電刺激導(dǎo)致的神經(jīng)損傷和神經(jīng)適應(yīng)，肌電信號(hào)分批多次采集。鴿子開始行走時(shí)同步記錄肌電，記錄時(shí)間為5～10 s，期間如果鴿子停止運(yùn)動(dòng)，則停止記錄肌電，提取穩(wěn)定有效信號(hào)用于后續(xù)分析。鴿子右腿向前的動(dòng)作定義為伸腿運(yùn)動(dòng)；鴿子左腿向前，此時(shí)右腿的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)定義為縮腿，每完成一次伸腿和縮腿運(yùn)動(dòng)稱為一個(gè)運(yùn)動(dòng)周期。

由于存在環(huán)境干擾和其他不可控干擾噪聲，在進(jìn)一步分析之前，使用Matlab （Matlab R2018a，The Math Works，Inc. Novi，MI， USA） 軟件對(duì)采集到的原始肌電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，主要包括高通濾波處理、全波整流和歸一化處理。高通濾波主要去除在采集過程中出現(xiàn)的低頻噪聲，本文采用截止頻率為10 Hz的二階巴特沃斯高通濾波器。在運(yùn)動(dòng)過程中，用0～1之間的非負(fù)數(shù)來表征肌肉貢獻(xiàn)度，0表示此時(shí)肌肉沒有被激活，1則表示此時(shí)肌肉完全被激活。為了使肌肉激活度介于0～1之間，對(duì)信號(hào)進(jìn)行全波整流和歸一化處理[12]。

1.3" 非負(fù)矩陣分解算法

本研究采用非負(fù)矩陣分解?相似性分析方法。應(yīng)用非負(fù)矩陣分解方法來確定肌肉協(xié)同結(jié)構(gòu)，得到協(xié)同性較強(qiáng)的肌肉對(duì)，并結(jié)合皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算肌肉協(xié)同間的相似性。

1.3.1" 肌肉協(xié)同元數(shù)目提取

肌肉協(xié)同元數(shù)目提取公式如下：

[Mn×T=Wn×K×HK×T]" " （1）

式中：K表示協(xié)同的數(shù)目；n、T分別為被檢測肌肉數(shù)量和采樣點(diǎn)數(shù)量。

確定協(xié)同數(shù)目是進(jìn)行矩陣分解的前提，為解決上述問題，采用解釋變異量比例（Variance Accounted For， VAF），公式如下：

[VAF=1-i=1Kj=1TMij-Mcon2i=1Kj=1TM2ij]" " " （2）

式中：[Mij]為原始矩陣；[Mcon]為重構(gòu)矩陣；VAF的取值范圍為0～1。

本文規(guī)定VAF的閾值[13]為0.95，并且為了減少協(xié)同冗余，降低噪聲干擾，當(dāng)VAF斜率變化[14]小于2%時(shí)，就停止協(xié)同提取。VAF選取肌肉協(xié)同數(shù)量的流程如圖3所示。

1.3.2" 肌肉協(xié)同模型

針對(duì)肌肉激活模式中的非負(fù)與模塊化概念，采用NMF算法提取肌肉協(xié)同。NMF算法是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一種內(nèi)在非負(fù)（或蘊(yùn)涵更多性質(zhì)的）代數(shù)分解形式或表示方法，通過NMF提取肌肉協(xié)同模型[15?16]，把肌肉激活度矩陣轉(zhuǎn)化為肌肉貢獻(xiàn)度矩陣[W]和激活系數(shù)矩陣[H]的乘積，公式為：

[M≈W×H]" " " " （3）

[M=m1（t）m2（t）?mn（t）=m1（1）" …" m1（T）m2（1）" …" m2（T）?mn（1）" …" mn（T）]" " "（4）

[W=w1 w2 … wK=w11" …" w1Kw21" …" w2K?wn1" …" wnK]" " "（5）

[H=h1（t）h2（t）?hK（t）=h1（t）" …" h1（T）h2（t）" …" h2（T）?hK（t）" …" hK（T）]" " "（6）

式中：[M∈Rn×T]是未轉(zhuǎn)化的肌肉激活度矩陣，n是肌電信號(hào)的通道數(shù)，T是肌電信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù)；行向量[mi（t）]表示第[i]個(gè)通道所對(duì)應(yīng)肌肉的激活程度，行向量中的每個(gè)元素表示第t個(gè)采樣點(diǎn)所在時(shí)刻第i通道肌肉的激活程度；肌肉貢獻(xiàn)度矩陣[W∈Rn×K]由列向量[wi]組成，K表示協(xié)同元的個(gè)數(shù)，[wi]對(duì)應(yīng)第[i]個(gè)協(xié)同元，其中每個(gè)元素[wij]表示第[i]塊肌肉對(duì)第[j]個(gè)協(xié)同元的貢獻(xiàn)度。

為了直觀地看出每塊肌肉對(duì)同一動(dòng)作所做貢獻(xiàn)的比重，需對(duì)[wi]中的元素進(jìn)行歸一化處理。權(quán)重系數(shù)矩陣[H∈RK×T]由行向量[hi（t）]組成，[hi（t）]表示整個(gè)運(yùn)動(dòng)過程中第i個(gè)協(xié)同元隨時(shí)間變化的激活系數(shù)序列，每個(gè)元素[hi（t）]表示在[t]時(shí)刻第[i]個(gè)協(xié)同元的激活系數(shù)。

1.4" 肌肉協(xié)同相似性分析

根據(jù)本文非負(fù)矩陣分解方法得到的肌肉協(xié)同模式，對(duì)協(xié)同性較強(qiáng)的肌肉對(duì)進(jìn)行相似性分析。目前常用的相似性計(jì)算方法一般通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)（Pearson Correlation Coefficient）r來實(shí)現(xiàn)。對(duì)于兩個(gè)向量[X=x1，x2，…，xm]和[Y=y1，y2，…，ym]，他們之間的相似性計(jì)算公式為：

[rX，Y=mi=1mxiyi-i=1mxii=1myimi=1mx2i-i=1mxi2mi=1my2i-i=1myi2]" " " "（7）

一般認(rèn)為，當(dāng)相似系數(shù)[r≥0.8]時(shí)，兩個(gè)向量存在高度相關(guān)關(guān)系；當(dāng)[0.5≤rlt;0.8]時(shí)，兩個(gè)向量存在中度相關(guān)關(guān)系；當(dāng)[0.3≤rlt;0.5]時(shí)，兩個(gè)向量存在低度相關(guān)關(guān)系；當(dāng)[rlt;0.3]時(shí)，兩向量基本不相關(guān)。

為探究不同運(yùn)動(dòng)周期以及不同個(gè)體對(duì)肌肉協(xié)同的影響，本文分析了自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下，同一只鴿子在不同運(yùn)動(dòng)周期中伸腿或縮腿運(yùn)動(dòng)肌肉協(xié)同的相似性，及不同鴿子同一動(dòng)作（伸腿或縮腿）肌肉協(xié)同的相似性，包括肌肉貢獻(xiàn)度矩陣的相似性以及激活系數(shù)的相似性。

1.4.1" 同一只鴿子在不同運(yùn)動(dòng)周期中肌肉協(xié)同相似性計(jì)算方法

在自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下，分別提取每只鴿子5個(gè)運(yùn)動(dòng)周期的肌肉貢獻(xiàn)度[W]和激活系數(shù)[H]，分別計(jì)算不同運(yùn)動(dòng)周期之間的相似值。以一只鴿子伸腿協(xié)同[W1]不同周期的相似性計(jì)算

為例，計(jì)算其5個(gè)周期提取的協(xié)同（W1，1、W1，2、W1，3、W1，4、W1，5）的兩兩之間的相似性，即sim1=r（W1，1，W1，2），sim2=r（W1，1，W1，3），sim3=r（W1，1，W1，4），sim4=r（W1，1，W1，5），sim5=

r（W1，2，W1，3），sim6=r（W1，2，W1，4），sim7=r（W1，2，W1，5），sim8=

r（W1，3，W1，4），sim9=r（W1，3，W1，5），sim10=r（W1，4，W1，5），共10種組合，其中r表示相似性計(jì)算，第2個(gè)下標(biāo)表示1～5個(gè)周期。鴿子縮腿協(xié)同[W2]以及激活系數(shù)矩陣[H1]、[H2]的重復(fù)性計(jì)算方式同上。

1.4.2" 不同鴿子同一動(dòng)作（伸腿或縮腿）肌肉協(xié)同相似性計(jì)算方法

取5只家鴿，首先分別提取每只家鴿在自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的肌肉貢獻(xiàn)度[W]和激活系數(shù)[H]，包括伸腿肌肉貢獻(xiàn)度[W1]和激活系數(shù)[H1]，縮腿肌肉貢獻(xiàn)度[W2]和激活系數(shù)[H2]。然后計(jì)算5只鴿子同一動(dòng)作下提取協(xié)同時(shí)兩兩之間的相似性。以伸腿協(xié)同[W1]之間的相似性計(jì)算為例，先求出5只鴿子提取的協(xié)同（W1，1、W1，2、W1，3、W1，4、W1，5）兩兩之間的相似性，即sim1=r（W1，1，W1，2），sim2=r（W1，1，W1，3），sim3=r（W1，1，W1，4），sim4=r（W1，1，W1，5），sim5=r（W1，2，W1，3），sim6=r（W1，2，W1，4），sim7=

r（W1，2，W1，5），sim8=r（W1，3，W1，4），sim9=r（W1，3，W1，5），sim10=r（W1，4，W1，5），共10種組合，其中第2個(gè)下標(biāo)表示第1～5只鴿子，然后通過r值來判斷不同受試者之間的協(xié)同相似性。

為進(jìn)一步探究不同個(gè)體自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下[W]之間和[H]之間的相似性，本文進(jìn)行了矩陣之間的相似性比較。首先提取5只家鴿自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下肌肉貢獻(xiàn)度矩陣（Wwalk1、Wwalk2、Wwalk3、Wwalk4、Wwalk5）和激活系數(shù)矩陣（Hwalk1、Hwalk2、Hwalk3、Hwalk4、Hwalk5），以及電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下肌肉激活貢獻(xiàn)度矩陣（WSICo1、WSICo2、WSICo3、WSICo4、WSICo5）和激活系數(shù)矩陣（HSICo1、HSICo2、HSICo3、HSICo4、HSICo5），下標(biāo)數(shù)字代表第1～5只鴿子；其次計(jì)算5個(gè)矩陣之間的兩兩相似性；最后分別取自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下矩陣之間的相似值均值。

2" 結(jié)" 果

2.1" 肌肉協(xié)同數(shù)目提取結(jié)果

提取5只家鴿在自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)的肌電活動(dòng)段數(shù)據(jù)，并進(jìn)行肌肉協(xié)同間的協(xié)同數(shù)目分析，得到的協(xié)同元數(shù)量與VAF柱狀圖如圖4和圖5所示。

對(duì)具有協(xié)同作用的肌肉對(duì)進(jìn)行協(xié)同數(shù)目與VAF斜率變化計(jì)算，得到的結(jié)果如表1和表2所示。當(dāng)VAF大于0.95時(shí)，協(xié)同數(shù)目K最小值為2。由表1和表2可知：從協(xié)同數(shù)量為1到協(xié)同數(shù)量為2，VAF斜率變化開始小于5%；當(dāng)肌肉協(xié)同數(shù)目為3和4時(shí)，VAF的取值仍在0.95以上。協(xié)同數(shù)量從2到3，從3到4，VAF斜率變化均小于2%，雖然也滿足條件，但是選取肌肉協(xié)同數(shù)目為3或4會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)冗余。同時(shí)相關(guān)研究證明，肌肉協(xié)同數(shù)目應(yīng)小于肌肉數(shù)量，因此，肌肉協(xié)同數(shù)目取2。

2.2" 肌肉協(xié)同矩陣分析結(jié)果

4塊肌肉募集2個(gè)基本的功能性協(xié)同模塊，得到如圖6所示的肌肉貢獻(xiàn)度矩陣（W1和W2）和激活系數(shù)矩陣（H1和H2），其中W1為伸腿肌肉貢獻(xiàn)度矩陣，W2為縮腿肌肉貢獻(xiàn)度矩陣，H1為伸腿激活系數(shù)矩陣，H2為縮腿激活系數(shù)矩陣。圖a）為自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下矩陣圖，圖b）為電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下矩陣圖。

由圖6可以看出，無論是自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)還是電刺激狀態(tài)，在伸腿貢獻(xiàn)度矩陣W1中，貢獻(xiàn)度最大的是腿部后側(cè)的LG，貢獻(xiàn)度最小的是前側(cè)肌肉TA，MG貢獻(xiàn)度略高于PL。由H1曲線可以看出，主要能量集中在運(yùn)動(dòng)周期的前期，即該協(xié)同元在運(yùn)動(dòng)周期早期就被激活。在縮腿貢獻(xiàn)度矩陣H1中，貢獻(xiàn)度最大的是腿部前側(cè)肌肉TA，貢獻(xiàn)度最小的是后側(cè)肌肉LG，但MG的貢獻(xiàn)度仍然略高于PL。由H2曲線可以看出，主要能量集中在運(yùn)動(dòng)周期的后期，即該協(xié)同元在運(yùn)動(dòng)周期后期被激活。由激活系數(shù)矩陣H1和H2可以看出，對(duì)應(yīng)伸腿、縮腿動(dòng)作的激活系數(shù)序列相位相反。對(duì)自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的肌電信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，如圖7所示。

圖7a）為自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，圖b）為電刺激ICo狀態(tài)。兩種狀態(tài)下，伸腿運(yùn)動(dòng)中，LG在運(yùn)動(dòng)周期前半時(shí)期激活程度最高，為主動(dòng)肌，TA激活程度較弱，為拮抗肌，此時(shí)激活時(shí)長t1LGgt;t1MGgt;t1PLgt;t1TA；縮腿運(yùn)動(dòng)中，TA在運(yùn)動(dòng)周期后半時(shí)期激活程度最高，為主動(dòng)肌，LG激活程度較弱，為拮抗肌，此時(shí)激活時(shí)長t2TAgt;t2MGgt;t2PLgt;t2LG；MG和PL作為伸腿和縮腿運(yùn)動(dòng)的協(xié)同肌，在整個(gè)運(yùn)動(dòng)周期中均處于適中的激活狀態(tài)。伸腿或者縮腿的同一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下，貢獻(xiàn)度大的肌肉率先被激活并且激活時(shí)間長，貢獻(xiàn)度小的肌肉最后被激活并且激活時(shí)間短。由圖7可以看出，與自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)相比，電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下肌肉貢獻(xiàn)度更大，肌肉激活時(shí)間更早，并且肌肉激活時(shí)間更長。

2.3" 肌肉協(xié)同相似性分析結(jié)果

1） 同一只鴿子在不同運(yùn)動(dòng)周期中肌肉協(xié)同的相似性。同一只鴿子在不同運(yùn)動(dòng)周期中伸腿或縮腿運(yùn)動(dòng)肌肉協(xié)同的相似性可反映鴿子運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定性，相似性越強(qiáng)，運(yùn)動(dòng)越穩(wěn)定。

在自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)或電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下，對(duì)同一只鴿子在不同運(yùn)動(dòng)周期之間肌肉貢獻(xiàn)度矩陣W和激活系數(shù)矩陣H的相似值取均值，結(jié)果如表3和表4所示。相似值均大于0.8，表明具有高度相關(guān)關(guān)系，即自由運(yùn)動(dòng)及電刺激ICo狀態(tài)下，同一只鴿子不同運(yùn)動(dòng)周期之間肌肉貢獻(xiàn)度矩陣W和肌肉激活系數(shù)矩陣H高度相似，二者的相似值對(duì)比結(jié)果如圖8所示。由圖8可以看出，同一只鴿子電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下W和H相似值均高于自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下W和H的相似值。

2） 不同鴿子同一動(dòng)作（伸腿或縮腿）肌肉協(xié)同的相似性。圖9、圖10所示為自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下不同鴿子同一動(dòng)作W和H的相似值，圖11、圖12所示為電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下不同鴿子同一動(dòng)作W和H的相似值。由圖可知，相似值均大于0.8，即無論是自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)還是電刺激狀態(tài)下，肌肉貢獻(xiàn)度和肌肉激活系數(shù)均呈現(xiàn)高相似性。

上述是對(duì)不同個(gè)體單維向量之間的相似性比較。為進(jìn)一步探究不同個(gè)體自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下W矩陣之間和H矩陣之間的相似性，本文還進(jìn)行了矩陣之間的相似性比較，相似值如表5所示，所繪制的柱狀圖對(duì)比結(jié)果如圖13所示。

由表5和圖13可知，自由運(yùn)動(dòng)和電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下，肌肉貢獻(xiàn)度矩陣和激活系數(shù)矩陣均呈現(xiàn)高度相似性，電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下肌肉貢獻(xiàn)度矩陣相似性及激活系數(shù)矩陣相似性均顯著大于自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

3" 討" 論

已有研究表明，ICo相當(dāng)于哺乳動(dòng)物的導(dǎo)水管周圍灰質(zhì)，而導(dǎo)水管周圍灰質(zhì)是前腦和下位腦干解剖學(xué)以及功能上的窗口，在外部刺激和內(nèi)部刺激引發(fā)的行為反應(yīng)中具有重要的整合作用[17]。大鼠電刺激導(dǎo)水管可導(dǎo)致防御性逃避行為[18]。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，以適宜的參數(shù)電刺激鴿子中腦ICo可以誘導(dǎo)鴿子“前進(jìn)”運(yùn)動(dòng)[19]。目前，關(guān)于鴿子中腦導(dǎo)水管運(yùn)動(dòng)控制機(jī)制方面的研究很少。

本文以ICo調(diào)控鴿子前進(jìn)運(yùn)動(dòng)為模型，比較電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下鴿子運(yùn)動(dòng)時(shí)肌肉協(xié)同作用，深入研究ICo對(duì)運(yùn)動(dòng)的調(diào)控作用。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩種狀態(tài)下，同一動(dòng)作，肌肉激活順序和肌肉貢獻(xiàn)度大小順序一致。伸腿時(shí)，激活順序?yàn)長G、MG、PL、TA；縮腿時(shí)，肌肉激活順序?yàn)門A、MG、PL、LG。由此可知，貢獻(xiàn)度大的肌肉率先被激活，貢獻(xiàn)度小的最后被激活。貢獻(xiàn)度大的肌肉為該運(yùn)動(dòng)主動(dòng)肌，協(xié)同肌在主動(dòng)肌的帶動(dòng)下協(xié)同收縮。

通過計(jì)算同一只鴿子在不同運(yùn)動(dòng)周期中伸腿或縮腿運(yùn)動(dòng)肌肉協(xié)同的相似性可以發(fā)現(xiàn)，無論是在自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)還是電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下，同一只鴿子不同運(yùn)動(dòng)周期之間的貢獻(xiàn)度和激活系數(shù)是高度相似的，這說明在一個(gè)連續(xù)的運(yùn)動(dòng)周期中，家鴿均以一種更加穩(wěn)定、更加模式化的方式運(yùn)動(dòng)，不同周期間家鴿神經(jīng)對(duì)肌肉的控制是高度相似的。通過計(jì)算不同鴿子同一動(dòng)作（伸腿或縮腿）肌肉協(xié)同的相似性可以發(fā)現(xiàn)，單維向量之間無論是自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下還是電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下，肌肉貢獻(xiàn)度和激活系數(shù)均呈現(xiàn)高度相似性，這表明不同家鴿之間有一種高度相似的神經(jīng)調(diào)控機(jī)制。由各矩陣之間的相似性計(jì)算結(jié)果可知，電刺激ICo運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的肌肉貢獻(xiàn)度矩陣的相似值和激活系數(shù)矩陣的相似值均大于自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的貢獻(xiàn)度矩陣的相似值和激活系數(shù)矩陣的相似值，這說明與自由運(yùn)動(dòng)狀態(tài)相比，電刺激ICo時(shí)，各肌肉貢獻(xiàn)度更高，肌肉協(xié)同穩(wěn)定性更好，肌肉被激活所用時(shí)間更短。以上結(jié)果表明，電刺激ICo，ICo神經(jīng)元興奮性增強(qiáng)，運(yùn)動(dòng)神經(jīng)信息快速沿著傳導(dǎo)通路下傳至軸突末梢，通過神經(jīng)—肌肉接頭電—化學(xué)—電的突觸信息傳遞過程，更多的肌纖維更早被激活，肌肉收縮能力增強(qiáng)且持續(xù)興奮時(shí)間延長，這與電刺激ICo時(shí)表面肌電幅度增大、肌電頻率升高結(jié)果一致[20]。

4" 結(jié)" 語

本文比較了電刺激ICo運(yùn)動(dòng)和自由運(yùn)動(dòng)兩種狀態(tài)下的肌肉協(xié)同模式和相似性，但并未深入研究刺激參數(shù)大小與協(xié)同模式和相似性的關(guān)系，后續(xù)將進(jìn)行深入探討，以期為制定合理的刺激方案提供理論和實(shí)踐指導(dǎo)。

注：本文通訊作者為汪慧。

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