【摘 要】
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运动单位数量指数（Motor Unit Number Index,MUNIX）技术提供了一个与肌肉中运动单位数量相关的神经生理学指数,临床上通过检测该指数的变化来表征运动单位个数随时间的变化趋势,从而监测神经疾病的进展。可重复性是MUNIX评估方法的重要属性。本研究利用高密度表面肌电信号来探讨肌肉收缩力组合对MUNIX重复性的影响,并结合Fast ICA算法对多个收缩力等级的肌电信号进行解混迭处理
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运动单位数量指数（Motor Unit Number Index,MUNIX）技术提供了一个与肌肉中运动单位数量相关的神经生理学指数,临床上通过检测该指数的变化来表征运动单位个数随时间的变化趋势,从而监测神经疾病的进展。可重复性是MUNIX评估方法的重要属性。本研究利用高密度表面肌电信号来探讨肌肉收缩力组合对MUNIX重复性的影响,并结合Fast ICA算法对多个收缩力等级的肌电信号进行解混迭处理。主要研究内容如下:（1）针对目前运动单位数量评估技术面临的问题,将提高MUNIX方法的重复性作为本文的研究方向。为了获得更全面的运动单位信息,本研究使用128个通道的高密度表面电极采集复合肌肉动作电位（Compound Muscle Action Potential,CMAP）信号和表面肌电干扰模式图（Surface Interference Pattern,SIP）信号。通过滑动平均法纠正信号的基线漂移,带通滤波和陷波滤波去除高低频干扰,完成信号的预处理。（2）不同肌力等级下运动单位的刺激程度不同,通过遍历比较不同收缩力组合下MUNIX的值及其变异系数,选出最佳肌力组合。然后提出一种基于最佳等级SIP信号的加权法,选取皮尔逊相关系数和双边t检验进行统计学分析,旨在提升MUNIX的重复性。结果显示,当肌力组合为10%,20%,50%和70%的最大自主收缩力时,MUNIX的重复性最好。（3）加权多个电极通道的SIP信号后,针对通道数量增多,运动单位数量指数的重复性变化不稳定的问题,采用快速独立分量分析法降低信号混迭,去除相邻电极信号间的耦合串扰成分,并对比分析解混前后MUNIX重复性的变化规律。结果表明,所提方案能够消除相邻通道之间的混迭,显著提高了运动单位数量指数评估技术的可重复性。本文利用高密度表面肌电信号对MUNIX评估技术进行了研究,提出了基于Fast ICA解混的MUNIX重复性提高方法,同时分析了肌肉收缩力数量和组合对MUNIX重复性的影响。所做工作有助于完善MUNIX评估技术,使其成为监测神经元疾病进展的可靠工具。
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