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摘 要：随着运动强度逐渐增大，近红外光谱术测量的肌氧含量发生非线性变化的“拐点”可用于评价无氧阈。对赛艇运动员做渐增负荷运动时的肌氧含量和呼吸参数的变化进行了研究，旨在比较两种确定肌氧拐点的方法：1)基于氧合血红蛋白和还原血红蛋白的相对浓度差Δ［O2Hb-HHb］的变化趋势进行判断；2)利用还原血红蛋白的相对浓度Δ［HHb］的变化趋势确定。研究发现，这两种方法确定的肌氧拐点都与通气无氧阈显著相关(r=0.980,0.965; p<0.001)；且两者间高度相关(r=0.985; p<0.001)，无统计差异(p>0.05)。结果表明，这两种方法确定的肌氧拐点都可用于评价无氧阈。
关键词：近红外光谱术；肌氧；拐点；无氧阈
中图分类号：G804.2文献标识码：A文章编号：1007-3612(2011)01-0058-03
Comparison of Methods for Breaking Point of Muscle Oxygenation Monitored by NearInfrared Spectroscopy
TIAN Qingping, ZHANG Zhongxing, WANG Bangde, GONG Hui
(Britton Chance Center for Biomedical Photonics, Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, Hubei China)
Abstract:During incremental exercise, the breaking point (Bp) of muscle oxygenation (Mox) kinetics monitored by nearinfrared spectroscopy (NIRS) can be used to evaluate anaerobic threshold (AT). The Mox changes and respiratory responses during incremental rowing exercise were investigated to compare two methods to identify the Mox Bp: 1)based on the trends in the difference between the relative concentration changes in oxygenated hemoglobin (O2Hb) and deoxygenated hemoglobin (HHb);2)based on the patterns of the relative concentration changes in HHb.The two Mox Bps were highly correlated(r=0.985;p<0.001), and no statistical differences were found (p>0.05). Both of them were significantly correlated with ventilatory anaerobic threshold (VAT) (r=0.980, 0.965;p<0.001) These results indicated that the two methods may be equally applicable in evaluating the anaerobic threshold.
Key words: nearinfrared spectroscopy; muscle oxygenation; breaking point; anaerobic threshold
近红外光谱术(Near-Infrared Spectroscopy, NIRS)作为一种新的无创运动生理检测手段，得到了越来越多的关注和认可［1］。NIRS技术通过测量局部肌肉中氧合血红蛋白(O2Hb)、还原血红蛋白(HHb)和总血红蛋白(tHb)浓度的变化，反映运动过程中肌肉内部氧含量(简称“肌氧含量”)的变化［2］。随着运动强度的逐渐增大，肌氧含量出现非线性变化的“拐点”(breaking point,Bp)可用于评价无氧阈(anaerobic threshold, AT)［3］。由于NIRS可以测量O2Hb、HHb和tHb等多种血液动力学参数的变化过程，对于Bp应选取何种参数的变化曲线进行拐点判断，目前国际上一直存有争议。Grassi 等采用O2Hb和HHb的相对浓度差Δ［O2Hb-HHb］作为肌肉氧合指标(oxygenation index, OI)，发现Δ［O2Hb-HHb］开始急剧下降的拐点(BpOI)与乳酸无氧阈(lactate anaerobic threshold, LAT)显著相关［4］。而Ferreira等人认为Δ［O2Hb-HHb］易受血容影响，主张选用HHb相对浓度Δ［HHb］出现迅速上升的拐点(BpHHb)去评价AT［5］。但是，仍有很多研究［6］，甚至一些商用NIRS仪器RunMan (NIM, Philadelphia, PA, USA)［7］、OM-200 (Shimadzu, Kyoto, Japan)［8］、Critikon Cerebral Redox Model2001 (Johnson & Johnson, Newport, Gwent, UK)［9］等，还是选用Δ［O2Hb-HHb］作为肌肉氧合指标。所以，有必要对Δ［O2Hb-HHb］、Δ［HHb］的时间变化趋势进行对比研究。
本文研究了赛艇运动员做渐增负荷运动时肌氧含量和心肺功能参数的变化，以通气无氧阈(ventilatory anaerobic threshold, VAT)为对照，对Δ［O2Hb-HHb］、Δ［HHb］发生非线性变化的拐点BpOI、BpHHb进行了比较。
1 实验对象和方法
1.1 实验对象 8名被试均为我国男子赛艇运动员，平均(±标准差)年龄、身高、体重分别为(18.6±1.5)岁、(190±3.5)cm、(82.4±10.6)kg，股外侧肌的皮下脂肪平研究方向近红外肌氧检测在运动生理学中的应用研究。
均(±标准差)厚度为(4.0±0.8)mm。
1.2 实验方案 被试在赛艇测功仪(Concept 2, Inc., Morrisville, USA)上做渐增负荷运动。测试时，被试于赛艇测功仪上先静坐休息2.5 min，然后开始运动。负荷每3 min增加50 W，直至力竭。力竭需至少满足以下标准中的两条：1) 心率接近最大心率，即220-年龄；2) 摄氧量(VO2)出现平台期；3) 呼吸商(respiratory exchange ratio，RER)≥1.10。
三波长(730 nm、850 nm、805 nm)NIRS肌氧检测设备［10］的探头置于被试的右腿膝关节缝上方约14～18 cm处，测定运动过程中股外侧肌的［HHb］、［O2Hb］和［tHb］的相对变化，数据采集频率为2.9 Hz。同时用心肺功能仪(MAX Ⅱ, Physio-Dyne Instrument Corp., New York, USA)记录被试的心率(HR)、每分通气量(VE)、VO2、二氧化碳呼出量(VCO2)等心肺功能参数。MAX Ⅱ系统每30 s对数据平均1次。
1.3 VAT和Bp的判断 VAT采用呼吸当量法确定：作VE/VO2、VE/VCO2的时间变化曲线，VE/VO2急剧上升且VE/VCO2不上升的时刻即为VAT。用此法确定VAT时，三名专业人员独立进行判断，至少两人意见一致时为最终结果。同时，也采用了一种计算机自动判断的方法——V-slope法［11］对以上结果进行了验证。
BpOI、BpHHb采用相同的判断方法。对NIRS数据进行滤波、平均(平均间隔30 s，与呼吸数据一致)处理后，用分段线性拟合法进行Bp的判断。拟合段为肌氧含量基本达到稳定时(一般为运动开始后3～5 min)到运动结束。依次以每个数据点为分界点，对分界点两边的数据分别进行线性拟合，残余均方和最小时的分界点为Bp。三名专业人员独立对拟合判定结果进行复核，至少两人意见一致时确定为最终结果。
1.4 统计分析 所有数据均表示为平均值±标准误，除注明外。BpOI、BpHHb与VAT间的相关性，以及BpOI和BpHHb间的相关性采用皮尔森相关系数表示，显著性水平为p<0.05。BpOI和BpHHb的差异性采用配对t检验进行评估，显著性水平为p>0.05。用SPSS软件进行统计分析。
2 实验结果
2.1 渐增负荷运动中肌氧含量的变化趋势 图1为一名被试(8号)的肌氧结果图。由图可看出，从运动开始到结束，Δ［HHb］、Δ［O2Hb-HHb］的时间变化曲线都可看作存在一个拐点的两折线。自运动开始到出现Bp，Δ［HHb］、Δ［O2Hb-HHb］变化都不明显；Bp发生后到运动结束，Δ［HHb］开始急剧上升，Δ［O2Hb-HHb］则迅速下降。总的来说，NIRS参数的时间变化曲线的斜率在Bp处发生突变。与此类似，所有被试的Δ［O2Hb-HHb］、Δ［HHb］都有Bp出现。BpOI对应的平均(±标准误)摄氧量为55.1±2.2%的V•O2max，BpHHb对应的平均(±标准误)摄氧量为56.9±2.5%的V•O2max，VAT对应的平均(±标准误)摄氧量为63.3±2.4%的V•O2max。
图1 一名被试(8号被试)的肌氧结果图
BpOI：Δ［O2Hb-HHb］的拐点；BpHHb：Δ［HHb］的拐点。表1 所有被试渐增负荷运动中达到的心肺功能参数峰值(Mean±SE)
时间/minVO2/L•min-1VO2／mL•min•kg-1VCO2/L•min-1VE/L•min-1VE/VO2VE/VCO2RERHR/bpm
Max21.25±0.945.03±0.2562.3±0.95.64±0.26161.4±5.732.82±1.4728.85±0.951.16±0.03185±3
VO2，摄氧量；VCO2，二氧化碳呼出量；VE，每分通气量；RER，呼吸交换率；HR，心率。
2.2 BpOI、BpHHb和VAT的关系 实验过程中，所有被试渐增负荷运动中达到的心肺功能参数平均(±标准误)峰值如表1所示。表2为所有被试的肌氧拐点及通气无氧阈的出现时间和对应的最大摄氧量百分比。所有被试的BpOI和BpHHb都不晚于VAT出现，其中有5名被试的BpOI和BpHHb相同，另外3名被试的BpOI和BpHHb相差都在1 min以内。统计分析结果显示，BpOI、BpHHb的出现时间都和VAT对应时间显著相关(BpOI vs. VAT：r=0.980，p<0.001；BpHHb vs.VAT：r=0.965，p<0.001)；BpOI和BpHHb的出现时间高度相关(r=0.985，p<0.001)，没有显著差异(p>0.05)，如图2所示。
3 讨 论
本文研究了专业赛艇运动员在渐增负荷运动中NIRS检测的肌氧含量变化，对Δ［O2Hb-HHb］和Δ［HHb］的拐点进行了比较，结果表明两者都与VAT高度相关，两者间没有显著差异，都可以用于评价无氧阈。
图2 BpOI和 BpHHb的线性关系
BpOI：Δ［O2Hb-HHb］的拐点；BpHHb：Δ［HHb］的拐点。实验被试均为专业运动员，皮下脂肪层很薄(3～5 mm)，在NIRS肌氧系统的光源和探测器距离为30 mm时，系统探测的信号绝大部分都来自肌肉组织［1］。此外，本实验的被试运动水平较高，在渐增负荷运动中达到的心肺功能参数峰值、Bp和VAT对应的%都要高于普通人，这与已有的研究结果相一致［2，4］。
3.1 VAT的判断 VAT是由三名专业人员独立采用呼吸当量法确定的。呼吸当量法依赖于被试的呼吸模式，会影响到判断结果的正确性［11］。因此，同时采用了一种计算机自动判断的方法——V-slope法对呼吸当量法的结果进行验证。结果表明，呼吸当量法确定的VAT对应的平均(±标准误)摄氧量为63.3±2.4%，V-slope法确定的VAT对应的平均(±标准误)摄氧量为62.8±2.0%。两种方法确定的VAT对应的时间显著相关(r=0.994,P<0.01)。在本研究中，有6名被试的两种方法确定的VAT是相同的，另2名被试的两种方法确定的VAT仅相差30 s。3.2 Bp的确定 Bp的确定结合了自动拟合和人工视觉两种判断方法。在用分段线性拟合法判定Bp时，拟合段的起点为肌氧含量基本稳定后。这是因为被试从静息状态到开始运动时，受血液重新分配和皮肤血流变化的影响，NIRS测量的肌氧变化会存在一个初始上升期［3］，此段时间内的数据是不参与Bp判断的［4］。另外，肌氧含量达到稳定所需要的时间存在个体差异，这就导致拟合区段的选取可能有误差，从而影响Bp判断的正确性。所以，三名专业人员对拟合法得出的Bp结果进行了独立复核，至少两人意见一致方能定为最终结果，以确保结果的可靠性［6，7］。
有关Bp确定问题的争议主要集中在Δ［O2Hb-HHb］是否比Δ［HHb］易受血容影响上。本研究中采用的NIRS肌氧检测系统是利用三个波长(730 nm、805 nm、850 nm)分别检测血氧参数，Δ［O2Hb-HHb］是通过730 nm和850 nm波长光的光密度变化计算得到的，而血容是通过805 nm波长光的光密度变化计算得到的，两者的获得是独立的［10］。而两波长的NIRS系统采用Δ［O2Hb+HHb］表示，的确可能存在串扰问题［12］。因此，仪器上的优势可能是我们得到Δ［O2Hb-HHb］和Δ［HHb］拐点一致的原因之一。
Δ［HHb］对血容不敏感，比Δ［O2Hb-HHb］更适合作为肌肉氧合指标的观点是Ferrari和Quaresima 1997年提出来的［13］。他们于2009年7月份对此进行了澄清，该观点只是一种假设，并没有研究结果支持［14］。也就是说，在肌肉氧合指标选取这个问题上，不存在Δ［HHb］ 和Δ［O2Hb-HHb］孰优孰劣的说法［6，7］。本文的研究结果与之吻合，Δ［O2Hb-HHb］和Δ［HHb］的拐点高度相关，无统计差异。因本实验被试均为专业赛艇运动员，被试数目较少，这一结论今后还需要选择不同群体的被试、不同的范式来进一步验证。
4 小 结
综上所述，本文研究比较了两种应用最广泛的NIRS数据表征无氧阈的方法。结果表明，这两种方法得出的结果高度显著相关，且没有统计差异，都可以用于评价无氧阈。
参考文献：
［1］ Hamaoka T, McCully KK, Quaresima V, et al. Near-infrared spectroscopy/imaging for monitoring muscle oxygenation and oxidative metabolism in healthy and diseased humans［J］.J Biomedical Optics,2007,12(6):62-105.
［2］ 徐国栋，陈思，刘方，等.肌氧含量的近红外无损监测及其在赛艇训练中的应用［J］.武汉体育学院学报，2003，37(2)：40-42.
［3］ Bhambhani YN. Muscle oxygenation trends during dynamic exercise measured by near infrared spectroscopy［J］.Can J Appl Physiol,2004,29(4):504-523.
［4］ Grassi B, Quaresima V, Marconi C, et al. Blood lactate accumulation and muscle deoxygenation during incremental exercise［J］.J Appl Physiol,1999,87(1):348-355.
［5］ Ferreira LF, Townsend DK, Lutjemeier BJ, et al. Muscle capillary blood flow kinetics estimated from pulmonary O2 uptake and near-infrared spectroscopy［J］.J Appl Physiol,2005,98(5):1820-1828.
［6］ Zhang ZX, Wang BD, Gong H, et al. Comparisons of muscle oxygenation changes between arm and leg muscles during incremental rowing exercise with near-infrared spectroscopy［J］.J Biomedical Optics,2010,15(1):017007.
［7］ Legrand R, Marles A, Prieur F, et al. Related trends in locomotor and respiratory muscle oxygenation during exercise［J］.Med Sci Sports Exerc,2007,39(1):91-100.
［8］ Mizuno M, Tokizawa K, Iwakawa T, et al. Inflection points of cardiovascular responses and oxygenation are correlated in the distal but not the proximal portions of muscle during incremental exercise［J］.J Appl Physiol,2004,97(3): 867-873.
［9］ Torella F, Cowley R, Thorniley MS, et al. Monitoring blood loss with near infrared spectroscopy［J］.Comp Biochem Physiol A Mol Integr Physiol,2002,132(1):199-203.
［10］ Zhang ZX, Wang BD, Qie Q, et al. Portable muscle oxygenation monitor based on near infrared spectroscopy［J］.Front Optoelectron China,2009,2(3):248-252.
［11］ Beaver W, Wasserman K, and Whipp BJ. A new method for detecting anaerobic threshold by gas exchange［J］.J Appl Physiol,1986,60(6):2020-2027.
［12］ Lin YQ, Lech G, Nioka S, et al. Noninvasive, low-noise, fast imaging of blood volume and deoxygenation changes in muscles using light-emitting diode continuous-wave imager［J］.Rev Sci Instrum,2002,73(8):3065-3074.
［13］ Ferrari M, Binzoni T, and Quaresima V. Oxidative metabolism in muscle［J］.Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci,1997,352(1354):677-683.
［14］ Quaresima V and Ferrari M. Muscle oxygenation by near-infrared-based tissue oximeters［J］.J Appl Physiol,2009,107(1):371-373.
关键词：近红外光谱术；肌氧；拐点；无氧阈
中图分类号：G804.2文献标识码：A文章编号：1007-3612(2011)01-0058-03
Comparison of Methods for Breaking Point of Muscle Oxygenation Monitored by NearInfrared Spectroscopy
TIAN Qingping, ZHANG Zhongxing, WANG Bangde, GONG Hui
(Britton Chance Center for Biomedical Photonics, Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, Hubei China)
Abstract:During incremental exercise, the breaking point (Bp) of muscle oxygenation (Mox) kinetics monitored by nearinfrared spectroscopy (NIRS) can be used to evaluate anaerobic threshold (AT). The Mox changes and respiratory responses during incremental rowing exercise were investigated to compare two methods to identify the Mox Bp: 1)based on the trends in the difference between the relative concentration changes in oxygenated hemoglobin (O2Hb) and deoxygenated hemoglobin (HHb);2)based on the patterns of the relative concentration changes in HHb.The two Mox Bps were highly correlated(r=0.985;p<0.001), and no statistical differences were found (p>0.05). Both of them were significantly correlated with ventilatory anaerobic threshold (VAT) (r=0.980, 0.965;p<0.001) These results indicated that the two methods may be equally applicable in evaluating the anaerobic threshold.
Key words: nearinfrared spectroscopy; muscle oxygenation; breaking point; anaerobic threshold
近红外光谱术(Near-Infrared Spectroscopy, NIRS)作为一种新的无创运动生理检测手段，得到了越来越多的关注和认可［1］。NIRS技术通过测量局部肌肉中氧合血红蛋白(O2Hb)、还原血红蛋白(HHb)和总血红蛋白(tHb)浓度的变化，反映运动过程中肌肉内部氧含量(简称“肌氧含量”)的变化［2］。随着运动强度的逐渐增大，肌氧含量出现非线性变化的“拐点”(breaking point,Bp)可用于评价无氧阈(anaerobic threshold, AT)［3］。由于NIRS可以测量O2Hb、HHb和tHb等多种血液动力学参数的变化过程，对于Bp应选取何种参数的变化曲线进行拐点判断，目前国际上一直存有争议。Grassi 等采用O2Hb和HHb的相对浓度差Δ［O2Hb-HHb］作为肌肉氧合指标(oxygenation index, OI)，发现Δ［O2Hb-HHb］开始急剧下降的拐点(BpOI)与乳酸无氧阈(lactate anaerobic threshold, LAT)显著相关［4］。而Ferreira等人认为Δ［O2Hb-HHb］易受血容影响，主张选用HHb相对浓度Δ［HHb］出现迅速上升的拐点(BpHHb)去评价AT［5］。但是，仍有很多研究［6］，甚至一些商用NIRS仪器RunMan (NIM, Philadelphia, PA, USA)［7］、OM-200 (Shimadzu, Kyoto, Japan)［8］、Critikon Cerebral Redox Model2001 (Johnson & Johnson, Newport, Gwent, UK)［9］等，还是选用Δ［O2Hb-HHb］作为肌肉氧合指标。所以，有必要对Δ［O2Hb-HHb］、Δ［HHb］的时间变化趋势进行对比研究。
本文研究了赛艇运动员做渐增负荷运动时肌氧含量和心肺功能参数的变化，以通气无氧阈(ventilatory anaerobic threshold, VAT)为对照，对Δ［O2Hb-HHb］、Δ［HHb］发生非线性变化的拐点BpOI、BpHHb进行了比较。
1 实验对象和方法
1.1 实验对象 8名被试均为我国男子赛艇运动员，平均(±标准差)年龄、身高、体重分别为(18.6±1.5)岁、(190±3.5)cm、(82.4±10.6)kg，股外侧肌的皮下脂肪平研究方向近红外肌氧检测在运动生理学中的应用研究。
均(±标准差)厚度为(4.0±0.8)mm。
1.2 实验方案 被试在赛艇测功仪(Concept 2, Inc., Morrisville, USA)上做渐增负荷运动。测试时，被试于赛艇测功仪上先静坐休息2.5 min，然后开始运动。负荷每3 min增加50 W，直至力竭。力竭需至少满足以下标准中的两条：1) 心率接近最大心率，即220-年龄；2) 摄氧量(VO2)出现平台期；3) 呼吸商(respiratory exchange ratio，RER)≥1.10。
三波长(730 nm、850 nm、805 nm)NIRS肌氧检测设备［10］的探头置于被试的右腿膝关节缝上方约14～18 cm处，测定运动过程中股外侧肌的［HHb］、［O2Hb］和［tHb］的相对变化，数据采集频率为2.9 Hz。同时用心肺功能仪(MAX Ⅱ, Physio-Dyne Instrument Corp., New York, USA)记录被试的心率(HR)、每分通气量(VE)、VO2、二氧化碳呼出量(VCO2)等心肺功能参数。MAX Ⅱ系统每30 s对数据平均1次。
1.3 VAT和Bp的判断 VAT采用呼吸当量法确定：作VE/VO2、VE/VCO2的时间变化曲线，VE/VO2急剧上升且VE/VCO2不上升的时刻即为VAT。用此法确定VAT时，三名专业人员独立进行判断，至少两人意见一致时为最终结果。同时，也采用了一种计算机自动判断的方法——V-slope法［11］对以上结果进行了验证。
BpOI、BpHHb采用相同的判断方法。对NIRS数据进行滤波、平均(平均间隔30 s，与呼吸数据一致)处理后，用分段线性拟合法进行Bp的判断。拟合段为肌氧含量基本达到稳定时(一般为运动开始后3～5 min)到运动结束。依次以每个数据点为分界点，对分界点两边的数据分别进行线性拟合，残余均方和最小时的分界点为Bp。三名专业人员独立对拟合判定结果进行复核，至少两人意见一致时确定为最终结果。
1.4 统计分析 所有数据均表示为平均值±标准误，除注明外。BpOI、BpHHb与VAT间的相关性，以及BpOI和BpHHb间的相关性采用皮尔森相关系数表示，显著性水平为p<0.05。BpOI和BpHHb的差异性采用配对t检验进行评估，显著性水平为p>0.05。用SPSS软件进行统计分析。
2 实验结果
2.1 渐增负荷运动中肌氧含量的变化趋势 图1为一名被试(8号)的肌氧结果图。由图可看出，从运动开始到结束，Δ［HHb］、Δ［O2Hb-HHb］的时间变化曲线都可看作存在一个拐点的两折线。自运动开始到出现Bp，Δ［HHb］、Δ［O2Hb-HHb］变化都不明显；Bp发生后到运动结束，Δ［HHb］开始急剧上升，Δ［O2Hb-HHb］则迅速下降。总的来说，NIRS参数的时间变化曲线的斜率在Bp处发生突变。与此类似，所有被试的Δ［O2Hb-HHb］、Δ［HHb］都有Bp出现。BpOI对应的平均(±标准误)摄氧量为55.1±2.2%的V•O2max，BpHHb对应的平均(±标准误)摄氧量为56.9±2.5%的V•O2max，VAT对应的平均(±标准误)摄氧量为63.3±2.4%的V•O2max。
图1 一名被试(8号被试)的肌氧结果图
BpOI：Δ［O2Hb-HHb］的拐点；BpHHb：Δ［HHb］的拐点。表1 所有被试渐增负荷运动中达到的心肺功能参数峰值(Mean±SE)
时间/minVO2/L•min-1VO2／mL•min•kg-1VCO2/L•min-1VE/L•min-1VE/VO2VE/VCO2RERHR/bpm
Max21.25±0.945.03±0.2562.3±0.95.64±0.26161.4±5.732.82±1.4728.85±0.951.16±0.03185±3
VO2，摄氧量；VCO2，二氧化碳呼出量；VE，每分通气量；RER，呼吸交换率；HR，心率。
2.2 BpOI、BpHHb和VAT的关系 实验过程中，所有被试渐增负荷运动中达到的心肺功能参数平均(±标准误)峰值如表1所示。表2为所有被试的肌氧拐点及通气无氧阈的出现时间和对应的最大摄氧量百分比。所有被试的BpOI和BpHHb都不晚于VAT出现，其中有5名被试的BpOI和BpHHb相同，另外3名被试的BpOI和BpHHb相差都在1 min以内。统计分析结果显示，BpOI、BpHHb的出现时间都和VAT对应时间显著相关(BpOI vs. VAT：r=0.980，p<0.001；BpHHb vs.VAT：r=0.965，p<0.001)；BpOI和BpHHb的出现时间高度相关(r=0.985，p<0.001)，没有显著差异(p>0.05)，如图2所示。
3 讨 论
本文研究了专业赛艇运动员在渐增负荷运动中NIRS检测的肌氧含量变化，对Δ［O2Hb-HHb］和Δ［HHb］的拐点进行了比较，结果表明两者都与VAT高度相关，两者间没有显著差异，都可以用于评价无氧阈。
图2 BpOI和 BpHHb的线性关系
BpOI：Δ［O2Hb-HHb］的拐点；BpHHb：Δ［HHb］的拐点。实验被试均为专业运动员，皮下脂肪层很薄(3～5 mm)，在NIRS肌氧系统的光源和探测器距离为30 mm时，系统探测的信号绝大部分都来自肌肉组织［1］。此外，本实验的被试运动水平较高，在渐增负荷运动中达到的心肺功能参数峰值、Bp和VAT对应的%都要高于普通人，这与已有的研究结果相一致［2，4］。
3.1 VAT的判断 VAT是由三名专业人员独立采用呼吸当量法确定的。呼吸当量法依赖于被试的呼吸模式，会影响到判断结果的正确性［11］。因此，同时采用了一种计算机自动判断的方法——V-slope法对呼吸当量法的结果进行验证。结果表明，呼吸当量法确定的VAT对应的平均(±标准误)摄氧量为63.3±2.4%，V-slope法确定的VAT对应的平均(±标准误)摄氧量为62.8±2.0%。两种方法确定的VAT对应的时间显著相关(r=0.994,P<0.01)。在本研究中，有6名被试的两种方法确定的VAT是相同的，另2名被试的两种方法确定的VAT仅相差30 s。3.2 Bp的确定 Bp的确定结合了自动拟合和人工视觉两种判断方法。在用分段线性拟合法判定Bp时，拟合段的起点为肌氧含量基本稳定后。这是因为被试从静息状态到开始运动时，受血液重新分配和皮肤血流变化的影响，NIRS测量的肌氧变化会存在一个初始上升期［3］，此段时间内的数据是不参与Bp判断的［4］。另外，肌氧含量达到稳定所需要的时间存在个体差异，这就导致拟合区段的选取可能有误差，从而影响Bp判断的正确性。所以，三名专业人员对拟合法得出的Bp结果进行了独立复核，至少两人意见一致方能定为最终结果，以确保结果的可靠性［6，7］。
有关Bp确定问题的争议主要集中在Δ［O2Hb-HHb］是否比Δ［HHb］易受血容影响上。本研究中采用的NIRS肌氧检测系统是利用三个波长(730 nm、805 nm、850 nm)分别检测血氧参数，Δ［O2Hb-HHb］是通过730 nm和850 nm波长光的光密度变化计算得到的，而血容是通过805 nm波长光的光密度变化计算得到的，两者的获得是独立的［10］。而两波长的NIRS系统采用Δ［O2Hb+HHb］表示，的确可能存在串扰问题［12］。因此，仪器上的优势可能是我们得到Δ［O2Hb-HHb］和Δ［HHb］拐点一致的原因之一。
Δ［HHb］对血容不敏感，比Δ［O2Hb-HHb］更适合作为肌肉氧合指标的观点是Ferrari和Quaresima 1997年提出来的［13］。他们于2009年7月份对此进行了澄清，该观点只是一种假设，并没有研究结果支持［14］。也就是说，在肌肉氧合指标选取这个问题上，不存在Δ［HHb］ 和Δ［O2Hb-HHb］孰优孰劣的说法［6，7］。本文的研究结果与之吻合，Δ［O2Hb-HHb］和Δ［HHb］的拐点高度相关，无统计差异。因本实验被试均为专业赛艇运动员，被试数目较少，这一结论今后还需要选择不同群体的被试、不同的范式来进一步验证。
4 小 结
综上所述，本文研究比较了两种应用最广泛的NIRS数据表征无氧阈的方法。结果表明，这两种方法得出的结果高度显著相关，且没有统计差异，都可以用于评价无氧阈。
参考文献：
［1］ Hamaoka T, McCully KK, Quaresima V, et al. Near-infrared spectroscopy/imaging for monitoring muscle oxygenation and oxidative metabolism in healthy and diseased humans［J］.J Biomedical Optics,2007,12(6):62-105.
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