Name: 呼吸肌表面肌电图的采集和半自动分析 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-01-24T13:10:00.000+00:00
Duration: 9 min 42 s
Description: 学习呼吸肌表面肌电图采集与半自动分析方法，用于研究呼吸肌协调机制。该方案有效去除心电伪影，保留肌肉激活时序与幅度信息，助力神经科学与呼吸生理学研究。

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AR 由加拿大卫生研究院（CIHR）博士后奖学金（#187900）资助，UM 由Mitacs（IT178-9 -FR101644）资助。

采用该技术的研究已获得加拿大安大略省多伦多市多伦多大学和圣迈克尔医院，以及比利时鲁汶市大学医院 Gasthuisberg 的伦理批准。本文描述了一项具体方案。有关呼吸肌的多种替代性表面肌电图（sEMG）方法的总体讨论已在其他文献中提出并报道12。
1. 受试者准备与表面肌电图电极的放置
<ol>
	<li>为确保充分可视化，要求男性不穿衬衫，女性穿着运动文胸或单层背心。使用前开式病号服，以提供充分接触并保持受试者隐私。</li>
	<li>若受试者头发较长，应将其向后扎起并用发夹固定，以便评估斜角肌和胸锁乳突肌。</li>
	<li>将受试者置于坐位或半卧位。</li>
	<li>若胸部或颈部毛发过多，应在表面肌电图（sEMG）电极放置区域剃除毛发。</li>
	<li>为降低皮肤阻抗，需清除皮肤上的油脂和死皮。
	<ol>
		<li>使用酒精棉片擦拭皮肤，并在电极贴附前让酒精自然挥发（即风干）。</li>
		<li>若皮肤较白，擦拭后可能轻微发红，但更重要的是确保电极贴附区域无明显污垢、油脂或干燥脱皮。然而，应避免过度摩擦，以防皮肤损伤。切勿将电极贴附于破损皮肤或其他皮肤病变区域。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>通过体表标志、触诊和/或超声定位目标肌肉。 
	注：超声在定位肋部膈肌时可能具有辅助作用20。图1展示了呼吸肌表面肌电图（sEMG）电极放置位置的示例。</li>
	<li>将sEMG电极置于胸廓右侧，远离心脏，以降低心电图（ECG）信号的振幅，减少其对肌电信号的干扰。</li>
	<li>将成对的肌电电极以2 cm的电极间距，沿肌纤维的纵向方向贴置于肌肉腹部中心。
	<ol>
		<li>对于肋部膈肌/肋间肌，定位前腋线和锁骨中线，并将成对电极垂直置于第七或第八肋间隙处、两线之间的区域。</li>
		<li>对于斜角肌，定位颈部后三角，并将成对电极沿肌肉纵轴方向置于环状软骨水平。</li>
		<li>对于胸骨旁肋间肌，定位第二肋间隙、胸骨右侧1–2 cm处，并将成对电极沿肌肉纵轴方向贴置。</li>
		<li>对于胸锁乳突肌，定位胸骨上窝和乳突。通过将操作者的手置于受试者下颌左侧，并要求受试者轻柔地对抗手部进行等长左侧旋转，以凸显右侧胸锁乳突肌腹部。将成对电极沿肌肉纵轴方向置于肌腹中点。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>某些肌电系统可能需要接地传感器。如需使用，应将接地传感器置于靠近呼吸肌的骨性结构上（例如锁骨、第7颈椎棘突）。</li>
	<li>将肌电传感器导线夹连接至肌电电极。确保来自两个不同肌肉的肌电传感器导线（即使为无线系统）不相互重叠，以避免信号串扰或污染。 
	注：同一传感器的导线可重叠，但不同传感器的导线不应重叠。</li>
	<li>使用双面胶带将传感器底部固定于皮肤，以进一步固定肌电电极和传感器。</li>
	<li>在传感器上方覆盖医用级低致敏性胶带，以进一步将每个传感器牢固固定于皮肤。避免施加过大压力，同时如前所述，确保不同传感器的导线不相互重叠。</li>
</ol>
2. 信号采集
<ol>
	<li>在数据采集软件中选择预设模板，然后点击打开。该模板将包含以下预设参数：肌电（EMG）信号使用高通滤波器（0.5–20 Hz），以减少低频伪影，便于实时可视化。</li>
	<li>设置EMG信号的采样率至少为1 kHz。</li>
	<li>将EMG信号的增益设置为1000。</li>
	<li>设置模板以同步记录心电图（ECG）和呼吸气流信号。</li>
	<li>根据实验方案采集表面肌电（sEMG）和心电图（ECG）数据，例如在机械通气患者进行自主呼吸试验期间。</li>
	<li>完成实验方案后，停止记录并保存数据文件。 
	注意：图2展示了软件界面截图，显示了应用的滤波设置。</li>
</ol>
3. 数据采集后的预处理
<ol>
	<li>打开软件并确认用于分析肌电（EMG）信号的参数（双向高通滤波器设置为 5 Hz，使用最小均方（LMS）自适应滤波器去除心电（ECG）干扰，采用 0.02 s 移动窗进行均方根变换），然后点击 继续。</li>
	<li>选择待分析的文件，然后点击 确定。</li>
	<li>定义需分析的时间区间（若需分析文件的全部时长，则区间为从 0 s 至最大时间点），点击 选择范围并继续，然后点击 信号处理。</li>
	<li>点击 分析 按钮以应用预选参数（见步骤 3.1）。查看已分析的 EMG 信号。点击 归一化至 1 按钮，以将 EMG 信号按其记录期间的最大值进行归一化显示。</li>
	<li>点击 继续计算启停时间 按钮。系统将基于 EMG 信号的导数函数检测 EMG 活动的起始时间点。点击 启停分析 按钮。</li>
	<li>选择需要显示的肌肉 EMG 信号。可在不同肌肉信号之间切换，以便直观检查所有记录的 EMG 信号。点击 停止查看并进入保存 按钮，然后点击 保存。</li>
	<li>选择要保存的数据。可在保存前对信号进行降频处理（例如从 1000 Hz 降至 100 Hz）。点击 保存处理后数据，选择文件保存的计算机文件夹并命名文件，再次点击 保存 以确认。</li>
</ol>
4. 后处理
<ol>
	<li>使用具备计算功能的软件（如 Excel、R、Python、Matlab）打开保存的文件。根据流量信号的开启和关闭时间确定每一次呼吸，并计算每次呼吸的 EMG 峰值 RMS 和 EMG 平均 RMS。</li>
	<li>对于肌电图起始时间，计算&#160;肌电图（EMG）起始与吸气气流起始（INSP，起始）之间的时间绝对差值（毫秒）： 
	<img alt="公式 1" src="/files/ftp_upload/67157/67157eq1v5.jpg" style="margin: auto;" /></li>
	<li>计算肌电图偏移（EMG offset）与吸气流终止（INSP,offset）之间的时间差绝对值（单位：毫秒） 
	<img alt="公式 2" src="/files/ftp_upload/67157/67157eq2v5.jpg" style="margin: auto;" /></li>
	<li>对于肌电图（EMG）起始时间相对于吸气时程的持续时间，计算 EMG 起始时间与吸气起始（INSP,onset）之间相对于吸气时间（Ti）持续时间的相对差异： 
	<img alt="公式 3" src="/files/ftp_upload/67157/67157eq3v5.jpg" style="margin: auto;" /></li>
	<li>对于肌电图（EMG）偏移相对于吸气时间持续时间的情况，计算EMG偏移与INSP,offset之间相对于Ti持续时间的相对差异： 
	<img alt="公式 4" src="/files/ftp_upload/67157/67157eq4v5.jpg" style="margin: auto;" /> 
	其中，dP 是 EMG 起始与吸气流起始（INSP,起始）之间，或 EMG 偏移与吸气流偏移（INSP,偏移）之间的时间差。</li>
</ol>

<ol><li>Vaporidi, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Respiratory+drive+in+critically+ill+patients.+Pathophysiology+and+clinical+implications%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Respir+Crit+Care+Med%22%5BJournal%5D)">Respiratory drive in critically ill patients. Pathophysiology and clinical implications.</a> Am J Respir Crit Care Med. 201 (1), 20-32 (2020).</li>
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<li>Nguyen, D. aT., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Differential+activation+of+the+human+costal+and+crural+diaphragm+during+voluntary+and+involuntary+breaths%5BTitle%5D)+AND+%22J+Appl+Physiol+%281985%29%22%5BJournal%5D)">Differential activation of the human costal and crural diaphragm during voluntary and involuntary breaths.</a> J Appl Physiol (1985). 128 (5), 1262-1270 (2020).</li>
<li>Hudson, A. L., Gandevia, S. C., Butler, J. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Common+rostrocaudal+gradient+of+output+from+human+intercostal+motoneurones+during+voluntary+and+automatic+breathing%5BTitle%5D)+AND+%22Respir+Physiol+Neurobiol%22%5BJournal%5D)">Common rostrocaudal gradient of output from human intercostal motoneurones during voluntary and automatic breathing.</a> Respir Physiol Neurobiol. 175 (1), 20-28 (2011).</li>
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<li>Luo, Y. M., Moxham, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measurement+of+neural+respiratory+drive+in+patients+with+COPD%5BTitle%5D)+AND+%22Respir+Physiol+Neurobiol%22%5BJournal%5D)">Measurement of neural respiratory drive in patients with COPD.</a> Respir Physiol Neurobiol. 146 (2-3), 165-174 (2005).</li>
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<li>Rodrigues, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Semi-automated+detection+of+the+timing+of+respiratory+muscle+activity%3A+Validation+and+first+application%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Physiol%22%5BJournal%5D)">Semi-automated detection of the timing of respiratory muscle activity: Validation and first application.</a> Front Physiol. 12, 794598(2021).</li>
<li>Parthasarathy, S., Jubran, A., Tobin, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cycling+of+inspiratory+and+expiratory+muscle+groups+with+the+ventilator+in+airflow+limitation%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Respir+Crit+Care+Med%22%5BJournal%5D)">Cycling of inspiratory and expiratory muscle groups with the ventilator in airflow limitation.</a> Am J Respir Crit Care Med. 158 (5 Pt 1), 1471-1478 (1998).</li>
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<li>Laghi, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diaphragmatic+neuromechanical+coupling+and+mechanisms+of+hypercapnia+during+inspiratory+loading%5BTitle%5D)+AND+%22Respir+Physiol+Neurobiol%22%5BJournal%5D)">Diaphragmatic neuromechanical coupling and mechanisms of hypercapnia during inspiratory loading.</a> Respir Physiol Neurobiol. 198, 32-41 (2014).</li>
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<li>Bellissimo, C. A., Morris, I. S., Wong, J., Goligher, E. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measuring+diaphragm+thickness+and+function+using+point-of-care+ultrasound%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">Measuring diaphragm thickness and function using point-of-care ultrasound.</a> J Vis Exp. 201, e65431(2023).</li>
<li>Basoudan, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Scalene+and+sternocleidomastoid+activation+during+normoxic+and+hypoxic+incremental+inspiratory+loading%5BTitle%5D)+AND+%22Physiol+Rep%22%5BJournal%5D)">Scalene and sternocleidomastoid activation during normoxic and hypoxic incremental inspiratory loading.</a> Physiol Rep. 8 (14), e14522(2020).</li>
<li>Basoudan, N., Shadgan, B., Guenette, J. A., Road, J., Reid, W. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effect+of+acute+hypoxia+on+inspiratory+muscle+oxygenation+during+incremental+inspiratory+loading+in+healthy+adults%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Appl+Physiol%22%5BJournal%5D)">Effect of acute hypoxia on inspiratory muscle oxygenation during incremental inspiratory loading in healthy adults.</a> Eur J Appl Physiol. 116 (4), 841-850 (2016).</li>
<li>Melo, L. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prefrontal+cortex+activation+during+incremental+inspiratory+loading+in+healthy+participants%5BTitle%5D)+AND+%22Respir+Physiol+Neurobiol%22%5BJournal%5D)">Prefrontal cortex activation during incremental inspiratory loading in healthy participants.</a> Respir Physiol Neurobiol. 296, 103827(2022).</li>
<li>Dacha, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+between+manual+and+%28semi-%29automated+analyses+of+esophageal+diaphragm+electromyography+during+endurance+cycling+in+patients+with+COPD%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Physiol%22%5BJournal%5D)">Comparison between manual and (semi-)automated analyses of esophageal diaphragm electromyography during endurance cycling in patients with COPD.</a> Front Physiol. 10, 885(2019).</li>
<li>Hermens, H. J., Freriks, B., Disselhorst-Klug, C., Rau, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+of+recommendations+for+SEMG+sensors+and+sensor+placement+procedures%5BTitle%5D)+AND+%22J+Electromyogr+Kinesiol%22%5BJournal%5D)">Development of recommendations for SEMG sensors and sensor placement procedures.</a> J Electromyogr Kinesiol. 10 (5), 361-374 (2000).</li>
<li>Petersen, E., Sauer, J., Graßhoff, J., Rostalski, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Removing+cardiac+artifacts+from+single-channel+respiratory+electromyograms%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Access%22%5BJournal%5D)">Removing cardiac artifacts from single-channel respiratory electromyograms.</a> IEEE Access. 8, 30905-30917 (2020).</li>
<li>Hutten, G. J., van Thuijl, H. F., van Bellegem, A. C., van Eykern, L. A., van Aalderen, W. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+literature+review+of+the+methodology+of+EMG+recordings+of+the+diaphragm%5BTitle%5D)+AND+%22J+Electromyogr+Kinesiol%22%5BJournal%5D)">A literature review of the methodology of EMG recordings of the diaphragm.</a> J Electromyogr Kinesiol. 20 (2), 185-190 (2010).</li>
<li>van Leuteren, R. W., Hutten, G. J., de Waal, C. G., Dixon, P., van Kaam, A. H., de Jongh, F. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Processing+transcutaneous+electromyography+measurements+of+respiratory+muscles%2C+a+review+of+analysis+techniques%5BTitle%5D)+AND+%22J+Electromyogr+Kinesiol%22%5BJournal%5D)">Processing transcutaneous electromyography measurements of respiratory muscles, a review of analysis techniques.</a> J Electromyogr Kinesiol. 48, 176-186 (2019).</li>
<li>Jonkman, A. H., Juffermans, R., Doorduin, J., Heunks, L. M. A., Harlaar, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Estimated+ECG+subtraction+method+for+removing+ECG+artifacts+in+esophageal+recordings+of+diaphragm+EMG%5BTitle%5D)+AND+%22Biomed+Signal+Process+Control%22%5BJournal%5D)">Estimated ECG subtraction method for removing ECG artifacts in esophageal recordings of diaphragm EMG.</a> Biomed Signal Process Control. 69, 102861(2021).</li>
</ol>

作者声明不存在任何需要披露的利益冲突。

由于心电信号与肌电信号的频带存在重叠，从肌电（EMG）信号中去除心脏活动伪迹较为复杂。EMG信号的大部分频率范围在20至250 Hz之间，而心电（ECG）信号的频率范围为0 Hz至100 Hz。在某些分析中（例如时序分析），为确保EMG信号幅值和时序的准确性与可解释性，必须获得无ECG干扰的纯净EMG信号。最小均方（LMS）自适应滤波算法通过利用频率特征识别模式，在本应用中用于从ECG与EMG的混合信号中去除ECG的频率成分。研究确定，滤波器长度为70、步长为0.01时，可提供最小误差并获得最佳整体效果24。与EMG同步记录的ECG信号被用于持续调节有限冲激响应（FIR）滤波器的系数，从而使去除过程极为精确，并能适应测试过程中可能出现的心律变化。ECG滤波算法已预先设定，系统可自动识别ECG通道。双向滤波可最小化EMG信号起始时间检测中的时间偏移，用于消除相位失真，而相位失真在标准（单向）滤波方法中较为常见。
计算每块肌肉肌电图均方根（EMG RMS）的一阶导数函数。导数为正值或负值分别表示肌电图均方根值在增加或减少。通过应用导数函数...

呼吸驱动（即呼吸中枢对呼吸肌的输出）由于评估方法具有侵入性且通常不切实际，因此难以评估，例如功能磁共振成像（fMRI）等方法。此外，位于脑干的呼吸中枢体积较小，难以精确定位，且易受生理噪声的影响1,2。呼吸驱动的测量非常重要，因为它与重要的临床结局（如呼吸困难，即呼吸窘迫的指征）密切相关&#160;。肌电图（EMG）可作为呼吸肌呼吸驱动的替代指标3。通过肌电图信号的均方根（RMS），可利用呼吸肌EMG确定肌肉活动及其强度。此外，通过识别肌肉活动的起始和终止时间，可评估肌肉激活的时序（分别为EMG起始和EMG终止）1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11。
肌电（EMG）信号的幅值是指肌肉细胞收缩时产生的电位，反映了肌肉激活的程度12。EMG信号的幅值可能因多种因素而变化，包括肌肉收缩的强度、被募集的运动单位数量、电极放置位置、肌肉及皮下组织的移动，以及所测肌肉的特定特性12。
肌电图信号的时间特性是指相对于某一特定事件或动作（例如，相对于呼吸时的吸气气流）出现电活动的时间点13。起始时间表示肌肉激活开始的时刻，而终止时间则表示肌肉活动减弱、停止或进入放松阶段的时刻13。多个呼吸肌激活之间的时间关系有助于理解呼吸过程中肌肉协调与控制的机制。评估个体之间或随时间变化的时间模式的一致性或变异性，有助于识别与急性或慢性通气功能衰竭相关的生理及病理生理运动控制策略。
呼吸肌肌电图（EMG）的幅度和时序均与重要的临床结局相关12,13,14。静息状态下，膈肌产生大部分通气量15。当呼吸需求增加时，例如在运动或因肺部疾病（如慢性阻塞性肺疾病、间质性肺疾病或急性呼吸窘迫综合征）导致吸气负荷增加的情况下，膈外呼吸肌会增强通气，从而增加或补偿膈肌的收缩需求15。因此，除了膈肌EMG幅度增加外，膈外呼吸肌EMG的幅度也会增加。
呼吸辅助肌的激活可保护膈肌免于发生疲劳16。然而，呼吸肌的早期激活（起始）和持续激活与急性和慢性通气功能衰竭相关14,17,18。本研究的目的是描述一种用于获取和分析健康成人以及疑似或确诊呼吸系统病理生理患者呼吸肌肌电图（EMG）信号时序和幅度的实验方案。该方案包含从数据采集到量化EMG活动时序与幅度的既往已验证步骤13,19。

<table><tbody><tr><td>可调节桌&amp;nbsp;</td><td>亚马逊</td><td>VIVO 电动高度可调 102 厘米 x 61 厘米站立式办公桌</td><td>可实现躯干和咬嘴位置的精细调节</td></tr><tr><td>空气过滤器</td><td>主要</td><td>https://cardinalfilters.com/</td><td></td></tr><tr><td>模拟输出电缆&amp;nbsp;</td><td>A-Tech Instruments Ltd.</td><td>25针D型母头转16xBNC公头；16xRG-174 - 16根3英尺电缆</td><td>连接肌电图设备（Noroxan）至数据采集系统（PowerLab）</td></tr><tr><td>ECG 生物放大器</td><td>ADInstruments</td><td>ML138</td><td></td></tr><tr><td>台式机或笔记本电脑&amp;nbsp;</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>数据采集系统的 EMG 信号采集能力&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>用于 EMG 探头的双棒电极</td><td>Noraxon</td><td>https://shop.noraxon.com/products/dual-emg-electrodes</td><td></td></tr><tr><td>肌电图</td><td>Noraxon</td><td>Noraxon Ultium Myomuscle，配备8通道智能导联。https://www.noraxon.com/our-products/ultium-emg/</td><td></td></tr><tr><td>EMG电极</td><td>双极电极</td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>气体分析仪</td><td>ADInstruments</td><td>ML206</td><td></td></tr><tr><td>手套</td><td>Medline</td><td>https://www.medline.com/jump/category/x/cat1790003</td><td></td></tr><tr><td>用于消毒阀门的消毒剂或操作规程 &amp;和口件</td><td>医学文摘数据库</td><td>https://www.medline.com/product/MetriCide-28-Disinfectant/Disinfectants/Z05-PF27961?question=metricide</td><td></td></tr><tr><td>血氧仪探头</td><td>ADInstruments</td><td>ML320/F</td><td>https://www.adinstruments.com/products/oximeter-pods</td></tr><tr><td>pneumotach</td><td>ADInstruments</td><td>MLT3813H-V</td><td>https://www.adinstruments.com/products/heated-pneumotach-800-l-heater-controller</td></tr><tr><td>Powerlab 和 Labchart 数据采集系统</td><td>&lt;strong&gt;ADInstruments公司&lt;/strong&gt;</td><td>https://m-cdn.adinstruments.com/brochures/Research_PowerLab&lt;br/&gt; _Brochure_V2-1.pdf</td><td>采集口腔压力、心电图（ECG）、呼气末二氧化碳&lt;sub&gt;2&lt;/sub&gt;、气流（用于计算呼吸频率、潮气量、每分通气量）以及肌电图。</td></tr><tr><td>单通道或双通道解调器的压力传感器</td><td>Validyne.com</td><td>Www.Validyne.Com/Product/Dp45_Low_Pressure_&lt;呼吸驱动的评估因现有方法（如功能性磁共振成像，fMRI）具有侵入性和操作不便而面临挑战。肌电图（EMG）可作为呼吸肌驱动的替代性测量手段，用于确定肌肉激活的强度和时序。其中，强度反映肌肉激活的程度，而时序则指示肌肉活动的起始与终止时间相对于特定事件（如吸气流速及其他肌肉激活）的关系。这些指标对于理解呼吸协调与控制至关重要，尤其在不同负荷条件下或存在呼吸系统病理生理状态时。本研究介绍了一种在健康成人及患有呼吸系统疾病的患者中采集与分析呼吸肌EMG信号的实验方案。研究已获得伦理批准，内容包括受试者准备、电极放置、信号采集、预处理与后处理。关键步骤包括皮肤清洁、通过触诊和超声定位肌肉，以及电极安放以最大限度减少心电图（ECG）干扰。数据以高采样率和增益进行采集，并同步记录ECG和呼吸流速信号。预处理包括对EMG信号进行滤波和转换，后处理则涉及计算肌肉活动起始与终止时间相对于吸气流速的差异。来自一名健康男性受试者在进行递增式吸气阈值负荷（ITL）测试时的代表性数据显示，在较高负荷下，膈外肌的激活时间提前且持续时间延长，同时伴随EMG强度的增加。该方案可实现对呼吸肌激活的精细评估，有助于深入理解正常及病理生理状态下的运动控制策略。&gt; 变磁阻传感器</td><td>范围取决于被测人群，即患者或健康人（Www.Validyne.Com/Product/Cd280_Multi_Channel_Carrier_&lt;br/&gt; Demodulator/；www.Validyne.com/Product/CD15_General_Purpose_Basic&lt;br/&gt; _Carrier_Demodulator/)</td></tr><tr><td>硅胶口件</td><td>Hans Rudolph</td><td>&amp;nbsp;https://www.rudolphkc.com/</td><td>小口进食</td></tr><tr><td>表模型颏托</td><td>Sacor Inc.</td><td>Model 600700</td><td>https://sacor.ca/products/head-chin-rest-table-model-with-white-chin-rest-cup</td></tr><tr><td>带采样口的双向T型无重复呼吸阀</td><td>Hans Rudolph</td><td>1410 小型</td><td></td></tr><tr><td>超声&amp;nbsp;&amp;nbsp;</td><td>GE Healthcare&amp;nbsp;</td><td>Vivid i BT12 心脏系统，配备呼吸功能和 12L-RS 线阵探头</td><td>需要定位膈肌的附着区域等呼吸肌的解剖标志</td></tr></tbody></table>

呼吸肌表面肌电图的采集与半自动化分析

Acquisition and Semi-Automated Analysis of Respiratory Muscle Surface Electromyography

评估呼吸驱动因现有方法（如功能性磁共振成像（fMRI））具有侵入性和操作不便而面临挑战。肌电图（EMG）可作为呼吸驱动作用于肌肉的替代性指标，能够确定肌肉激活的强度和时序。强度反映肌肉激活的程度，而时序则指示肌肉活动的起始与终止时间，相对于特定事件（如吸气气流及其他肌肉的激活）而言。这些指标对于理解呼吸协调与控制至关重要，尤其是在不同负荷条件下或存在呼吸系统病理生理状态时。本研究阐述了一种在健康成人及患有呼吸系统疾病的患者中采集和分析呼吸肌EMG信号的实验方案。研究已获得伦理批准，内容包括受试者准备、电极放置、信号采集、预处理和后处理。关键步骤包括皮肤清洁、通过触诊和超声定位肌肉，以及电极安放以最大程度减少心电图（ECG）干扰。数据以高采样率和增益进行采集，并同步记录ECG和呼吸气流。预处理包括对EMG信号进行滤波和转换，后处理则涉及计算肌肉活动起始与终止时间相对于吸气气流的时间差。来自一名健康男性受试者在进行递增式吸气阈值负荷（ITL）任务时的代表性数据展示了该方案的应用。结果显示，在较高负荷下，膈外肌的激活时间提前且持续时间延长，同时伴随EMG强度的增加。该方案有助于对呼吸肌激活进行细致评估，为正常及病理生理状态下的运动控制策略提供深入见解。

提供了一名男性受试者（22岁；体重：100 kg；身高：185 cm；BMI：29 kg/m2）的数据，其肺量测定和吸气肌力量正常（FEV1：4.89 L/s [预测值的97%]；最大吸气压：151 cmH2O [预测值的136%]）。该受试者采用先前描述的方案21,22,23，进行递增式吸气阈负荷（ITL）测试直至任务失败。数据采集系统的概览见 图1。受试者舒适地坐在椅子上，佩戴鼻夹，前臂置于可调节桌面上，头部中立位支撑于头颏托架上。受试者通过连接至双向无重复呼吸阀的口器进行呼吸，该阀门连接至加热式 pneumotach 和 ITL 装置。该 ITL 装置仅在吸气时施加负荷，呼气时无负荷。ITL 测试以热身负荷（-12 cmH2O）开始，随后每2分钟增加50 g负荷，直至...

本文介绍了一种记录和分析呼吸肌电图（EMG）信号的实验方案。该方案包括在多个呼吸肌上放置EMG电极的解剖学定位参考、从EMG信号中去除心电干扰、以及获取EMG信号的均方根（RMS）值和活动起始时间。

评估呼吸驱动存在挑战，因为目前的方法（如功能性磁共振成像）具有侵入性且不实用……

我关注呼吸肌的运动控制，这种研究方法将通过分析呼吸肌激活的时间和强度，帮助我们理解其协调机制。近期最重要的发现是，即使是在伴有呼吸困难的轻度负荷呼吸条件下，其认知需求也会导致认知任务的错误增多，并降低体力活动任务的完成速度。此外，呼吸模式的变异性也会增加。本方案旨在解决一种去除肌电（EMG）信号中心电（ECG）伪迹的方法需求，该方法在不损害信号幅度和时序的前提下，保留呼吸过程中呼吸肌协调性分析所必需的肌肉激活细节。本方案基本仅从心电与肌电信号的混合信号中去除心电频率成分，即仅去除心电伪迹。它在精确适应可变心搏宽度的同时，保留了肌电图信号的所有其他关键细节和时间精度。试想一名慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者穿越繁忙街道时的认知负荷。这一过程需要思考交通状况、协调步行动作、处理呼吸困难感，以及处理通气肌群募集增加所带来的信息。我的研究重点是呼吸肌和肢体肌肉的认知负荷与运动控制如何影响身体活动。首先，让受试者采取坐姿。用酒精棉片擦拭皮肤，并使其完全干燥，以降低皮肤阻抗。通过体表标志和触诊确定目标肌肉，并将表面电极放置于胸廓右侧。对于肋部膈肌和肋间肌，需确定腋前线和锁骨中线，在第七或第八肋间隙水平，将成对的肌电图电极垂直放置于这两条线之间。然后确定颈部后三角以定位斜角肌。可通过让受试者深吸一口气或进行右侧等长抗阻侧屈，使该肌肉更清晰地显现。现在将成对电极置于环状软骨水平的斜角肌纵轴上；对于胸骨旁肋间肌，定位胸骨右侧第二肋间隙，距中线1至2厘米处。通过触诊锁骨、胸骨柄以及胸骨柄与胸骨体连接处的路易斯胸骨角，可帮助确定此肋骨的位置。第二肋间旁胸骨肌位于路易斯胸骨角右下方。将成对的电极沿肌肉的长轴方向放置。在确定胸骨上窝和乳突后，接下来定位胸锁乳突肌。将手放在受试者下巴的左侧，要求受试者轻轻对抗手部阻力进行等长性向左转头动作，以凸显右侧胸锁乳突肌肌腹。然后将成对电极沿肌腹长轴方向置于肌腹中点处。如有需要，将接地传感器连接至 C7 或 T1 棘突，并将负极心电图电极置于胸骨柄上方。然后将正极心电图电极置于左侧腋前线第五肋间间隙。现在将肌电图传感器夹连接至肌电图电极。在每个肌电图传感器下方贴上双面胶带，以将其牢固地固定在皮肤上。确保不同肌电图传感器的导线不相互重叠，避免肌肉间产生串扰。在电极和传感器上方覆盖医用级低致敏胶带，进一步固定于皮肤，同时避免施加过大压力。进行信号采集时，在数据采集软件中选择预设模板，然后点击“打开”。预设参数应对肌电（EMG）信号设置0.5–20赫兹的高通滤波器，以减少低频伪迹并便于实时可视化。确保采样率设置为1千赫兹，肌电信号增益为1,000。选择模板后，获取心电图（ECG）和呼吸气流的同步记录。根据方案采集表面肌电图（EMG）和心电图（ECG）数据，例如在健康志愿者受试者进行吸气阈值负荷试验期间采集。进行预处理时，打开软件，确认使用5赫兹双向高通滤波器、最小均方自适应滤波器以去除心电图干扰，以及采用0.02秒移动窗口的均方根变换等参数，然后点击“继续”。接下来，选择要分析的文件，然后按“确定”。如果要分析整个持续时间，请将范围设置为从 0 秒到最大时间。点击“选择范围”，然后点击“继续”和“预处理”。按下“分析”按钮以应用预设参数，并可视化已分析的肌电（EMG）信号。按下“按1重新缩放”按钮，以归一化记录期间EMG信号的最大值。按“继续”以计算开关。软件将根据EMG信号的导数函数来检测EMG活动的起始时间。现在按下开关按钮。选择所需肌肉的肌电图信号以进行可视化。在不同肌肉之间切换，以检查所有记录的信号。停止查看，转到保存并点击“保存”。选择要保存的数据，并可选择降低信号频率。点击“保存处理后的数据”。选择保存文件夹。命名文件并点击保存。对于后期处理，使用计算软件打开已保存的文件进行后期处理。通过气流信号的开启和关闭时间确定每一次呼吸。计算每次呼吸的EMG峰值RMS和平均RMS。对于EMG起始时间，计算EMG起始与吸气气流起始之间的时间差（单位为毫秒）。然后计算肌电图偏移（EMG offset）与吸气流结束时刻之间的绝对差值。对于肌电图起始点相对于吸气时间持续时长的关系，计算肌电图起始点与吸气流起始点之间的相对差值。最后，对于肌电图偏移相对于吸气时间持续时长的关系，计算肌电图偏移与吸气流偏移之间的相对差值。与原始肌电图相比，经滤波处理的膈肌肌电图中的心电伪迹有所减少。在低吸气阈值负荷下，斜角肌和胸骨旁肋间肌的起始活动出现在吸气气流开始之前，而膈肌和胸锁乳突肌则在吸气气流开始之后才被激活。在高吸气阈值负荷下，观察到这四种肌肉相对于吸气气流的激活时间均提前。膈肌、胸骨旁肋间肌和斜角肌的肌电活动持续时间在低负荷和高负荷之间保持相似。胸锁乳突肌的肌电活动持续时间在高负荷时较之低负荷更长。所有肌肉的肌电图均方根值在高负荷时均高于低负荷，表明肌肉活动增强。

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医学

呼吸肌表面肌电图的采集和半自动分析

来源：Hila Man1, Paul F. Funk2, Ieva Vebraite-Adereth3, Christoph Anders4, Orlando Guntinas-Lichius2, Yael...

无线表面肌电图记录面部表情期间的面部肌肉活动

来源：Jensen, V. N.，等．神经肌肉疾病小鼠模型中呼吸肌活动与通气功能的重复测量．J. Vis.

在肌萎缩侧索硬化小鼠模型中同步记录体积描记图与肌电图

本出版物旨在介绍我们采用基于向量分析的多肌肉表面肌电图方法，对慢性脊髓损伤个体的呼吸肌激活模式进行定量表征的原创性研究。...

慢性脊髓损伤患者呼吸肌激活的评估：基于呼吸运动控制评估（RMCA）的方法

我们提出了一种评估神经肌肉功能变化的实验方案。经皮电神经刺激是一种可诱发肌肉反应的非侵入性方法。通过分析这些反应的电生理学和机械特性，可对从大脑到肌肉的神经肌肉功能（包括脑-脊髓上、脊髓及外周水平）进行评估。...

采用经皮电神经刺激评估神经肌肉功能

本文介绍了一种利用全身容积描记法和通过植入式遥测装置进行的肌电图记录，在肌萎缩侧索硬化症（ALS）小鼠模型自由活动状态下，于疾病进展过程中反复测量通气功能和呼吸肌活动的方法。...

神经肌肉疾病小鼠模型中呼吸肌活动与通气功能的重复测量

我们描述了一种利用面部肌电图评估在经历和观察触觉刺激时面部肌肉活动的实验方案。...

利用面部肌电图评估人类在经历和观察情感性触觉时的面部肌肉反应

通过使用带有肌电图（EMG）测量功能的机器人等速装置，本方案表明，等速运动本身可提高对轻度肘屈肌痉挛的卒中患者在“卡住角度”测量中的评定者间可靠性。...

用于提高痉挛型卒中患者牵张反射测量重测信度和评分者间信度的等速机器人装置

本文介绍了一种用于体内连续记录诱发性和自发性肌电位的可植入系统的制造方案。该系统应用于喉部肌肉在神经损伤后重新神经支配过程的研究。...

一种用于慢性活体肌电图记录的可植入系统

我们的目的是提供一份更新的、易于遵循的表肌电图电极制备与测试指南。为此，我们提供了材料采购的说明，以及电极制备和测试过程的详细操作步骤。...

低成本表肌电图电极的开发：一种简化的制备与测试工作流程

本文介绍了一种用于安装和制备肌内电极的方案，以及一种可安装在动物身上、微型化的肌电图（EMG）测量装置，适用于运动研究中的EMG分析。该系统能够无线传输实时EMG数据，用于研究脑卒中模型大鼠的运动功能恢复。...

一种用于小型动物的实时可穿戴肌电测量系统

本文提出了一种在自然手指手势过程中同步记录手部肌电图（EMG）和视觉手指追踪的全面实验方案。视觉数据旨在为基于肌电图的手指手势识别计算模型的开发提供准确的真值基准。...

利用高分辨率表面肌电图与计算机视觉捕捉动态手指手势

学习呼吸肌表面肌电图采集与半自动分析方法，用于研究呼吸肌协调机制。该方案有效去除心电伪影，保留肌肉激活时序与幅度信息，助力神经科学与呼吸生理学研究。

呼吸肌表面肌电图的采集与半自动化分析

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