【摘 要】
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目的 头戴式设备虽能够提升作战效能,但会导致头盔质心偏移和颈部关节力矩增加,增加飞行员颈部损伤的风险.为了保障飞行员健康,有必要开展飞行员颈部损伤评估.方法 开展了10
【机 构】
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北京航空航天大学生物与医学工程学院,北京100191;北京航空航天大学生物医学工程高精尖创新中心,北京100191
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目的 头戴式设备虽能够提升作战效能,但会导致头盔质心偏移和颈部关节力矩增加,增加飞行员颈部损伤的风险.为了保障飞行员健康,有必要开展飞行员颈部损伤评估.方法 开展了10名受试者穿戴2种头盔的颈部肌肉疲劳实验,获取胸锁乳突肌、斜方肌和头夹肌的sEMG.利用变分模态分解方法将sEMG分解为若干模态分量,提取模态分量的多尺度熵,并将其作为特征向量,利用Fisher判别进行颈部损伤分类.结果 头盔质量特性的变化会导致肌肉信号模态分量的多尺度熵和中心频率的变化.头夹肌分量7的MsEn容量易受头部穿戴设备的影响(F=3.499,P=0.045);斜方肌分量2(F=5.650,P=0.009),分量4(F=4.027,P=0.029)和分量7(F=13.064,P=0.000)的MsEn较易受头部穿戴设备的影响;胸锁乳突肌的分量1(F=20.628,P=0.000),分量2(F=3.339,P=0.051),分量3(F=4.368,P=0.023),分量4(F=42.527,P=0.000)和分量6(F=14.628,P=0.000)容易受头盔质量特性的影响.结论 利用变分模态分解后的模态分量的多尺度熵,能较为合理地进行颈部肌肉疲劳损伤分类,可为飞行员颈部损伤的评估提供一定的方法支持.
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