軀干伸肌動作電位傳導速度與高密度肌電圖的頻譜參數(shù)之間的關系
瀏覽次數(shù):2523 發(fā)布日期:2024-8-21
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引言
軀干伸。═runk extensor muscles)是支撐和穩(wěn)定脊柱的重要肌肉群,當人們進行長時間或高強度活動時,這些肌肉易疲勞。
了解軀干伸肌耐力及其肌肉電活動之間的關系,對于預防和治療與背部相關的疾病,如下背痛(Low back pain),具有重要意義。
研究背景和目的
傳統(tǒng)評估肌肉疲勞的方法是分析表面肌電圖(Surface Electromyography, EMG)。當肌肉疲勞時,電信號的頻譜內(nèi)容通常會表現(xiàn)為頻譜向低頻段移動,中值頻率或平均頻率的下降。頻譜內(nèi)容下降與平均運動單位(MU)動作電位傳導速度的降低有關。盡管以前的研究嘗試將頻譜內(nèi)容的下降與軀干伸肌的耐力時間聯(lián)系起來,但結果并不一致。
為了更深入地理解軀干伸肌的疲勞機制,研究者開始關注另一個指標——運動單位動作電位傳導速度(MU Action Potential Conduction Velocity, CV)。隨著肌肉疲勞的發(fā)展,平均CV會下降,這反映了肌肉纖維傳導速度的減慢。因此,CV可能提供了一個新的視角來評估軀干伸肌的疲勞狀況。
本研究的主要目的是評估在非嚴格控制條件下,進行長時間靜態(tài)軀干前屈時,動作電位傳導速度(CV)的變化率是否與軀干伸肌耐力(堅持時間)相關。同時,比較基于HDsEMG的頻譜分析方法和傳統(tǒng)單通道EMG頻譜分析方法在評估軀干伸肌耐力時的差異。
研究方法
1. 受試者招募與篩選
招募14名無下背疼痛損傷史的健康男性,實驗開始前進行評估,確保其身體狀況符合實驗要求。
2. 實驗設計
靜態(tài)軀干前屈試驗:參與者被要求在一個固定的高度下,雙手持握一個把手,并盡可能長時間地保持軀干前屈的姿勢,直到無法再維持該姿勢為止。這種設計模擬日常生活中長時間靜態(tài)工作負荷,評估軀干伸肌的耐力。
3. 數(shù)據(jù)采集
高密度表面肌電圖(HDsEMG)采集:使用高密度表面肌電圖系統(tǒng),在參與者的背部脊柱節(jié)段(從T6到L5)的雙側(cè)肌肉上放置電極,電極以網(wǎng)格狀排列,在受試者進行靜態(tài)軀干前屈試驗的過程中,HDsEMG系統(tǒng)會持續(xù)記錄肌肉的電活動數(shù)據(jù)。
4. 數(shù)據(jù)分析
①動作電位傳導速度(CV)估計:使用HDsEMG數(shù)據(jù),通過相關的算法估計運動單位動作電位的傳導速度(CV)。
②頻譜參數(shù)分析:分析HDsEMG數(shù)據(jù)的頻譜參數(shù),如中值頻率或平均頻率等。這些參數(shù)反映了肌電信號的頻率分布特性,并與肌肉疲勞狀態(tài)相關。
③相關性分析:使用統(tǒng)計方法(如線性回歸分析)評估CV變化率、頻譜內(nèi)容變化率與軀干伸肌耐力時間之間的相關性。通過計算相關系數(shù)(如R²值)量化變量之間的關系強度和方向。
研究結果

1. 動作電位傳導速度(CV)與耐力時間的關系
在L1和L2之間的外側(cè)電極位置,動作電位傳導速度(CV)的變化率與軀干伸肌的耐力時間之間存在顯著的線性相關性。隨著耐力時間的延長,CV值逐漸降低,且降低趨勢與耐力時間呈高度相關(R²=0.79)。這表明,在軀干伸肌疲勞過程中,CV的變化可以作為評估肌肉耐力水平的一個重要指標。
2. 頻譜參數(shù)與耐力時間的關系
與CV相比,使用頻譜參數(shù)評估軀干伸肌耐力相關性較低。高密度表面肌電圖(HDsEMG)和單通道EMG兩者的頻譜參數(shù)的線性變化率與耐力時間之間的相關性均較低或無顯著相關性。
3. HDsEMG與單差分EMG的比較
兩種方法在評估頻譜參數(shù)時均表現(xiàn)出較低的相關性,但HDsEMG技術比單通道EMG在捕捉肌肉電活動方面具有優(yōu)勢。HDsEMG通過增加電極數(shù)量和密度,提高了肌電信號的采集質(zhì)量和空間分辨率,能更準確定位肌肉活動區(qū)域、分析肌肉纖維類型分布以及評估肌肉間的協(xié)同作用等。單通道EMG電極數(shù)量有限,只能記錄到局部區(qū)域的肌肉電活動,難以全面反映肌肉的整體狀態(tài)。
研究結論和意義
本研究通過HDsEMG技術深入探討了軀干伸肌耐力與電生理特性之間的關系,并得出了CV可以作為評估軀干伸肌耐力的有效指標的結論。
這不僅豐富了我們對肌肉疲勞機制的認識,也為未來的康復訓練和運動員體能評估提供了新的思路和方法。這為未來的康復干預和訓練計劃提供了科學依據(jù),有助于更好地理解和改善軀干伸肌的功能和耐力。
引用文獻:
Brouwer NP, Tabasi A, Kingma I etc.
Trunk extensor muscle endurance and its relationship to action potential conduction velocity and spectral parameters estimated using high-density electromyography.
J Electromyogr Kinesiol. 2023 Dec;73:102830.
doi: 10.1016/j.jelekin.2023.102830.
Epub 2023 Oct 12.
PMID: 37862925.
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