專利名稱：非介入式深層肌肉肌電描記的制作方法
技術領域：
本發明涉及非介入式深層肌肉肌電描記(EMG)，用于記錄肌肉的電行為，從而在包括運動學、生物力學研究、物理療法和臨床神經肌肉診斷學的各種不同領域中評估肌肉功能。
背景技術：
目前有兩類肌電描記記錄。第一類是非介入式表面肌電描記(sEMG)，其中在被研究的肌肉正上方的皮膚表面放置粘性生物電極。因此這類方法受限于針對靠近皮膚表面的淺層肌肉的應用。第二類是用于獲得肌電描記記錄的介入式過程，其利用了物理地穿透皮膚的細線或針從而與被研究的所謂的深層肌肉通信。這種技術不但是介入式的，而且為了患者安全的原因，這種技術完全不應研究靠近主血管、神經和內臟的一些深層肌肉。在Muscle & Nerve 39，no. 2 :244-270 中 Jasper R Daube 禾口Devon I Rubin (2009)所著的題為"Needle electromyography"的科學評論文章中描述了這種已建立的介入式EMG技術。介入式肌電描記具有很多風險，例如在患者身上施加額外的外傷的可能性，以及傳染的可能性。因此這些風險使得這種方法不能應用在運動性能測試和訓練中，特別是對于可能面對由于這一過程而造成性能下降或損害生活的傷害或感染的風險的主力運動員。之前已經嘗試過非介入地研究深層肌肉。在國際專利申請號W02004107976中描述了一種用于評估對象的深層肌肉功能的方法和裝置，其中采用了患者工作臺、力傳感器、 和超聲裝置來使所關心的深層肌肉可視化。計算機可連接到傳感器和超聲裝置以在實施評估進程期間為對象提供提示，并分析從該進程獲得的信息。該裝置還可包括用于支撐對象的肢體的一個或多個吊索。在美國專利6，185，451中描述了一種用于評估深層關節穩定肌肉的功能的方法和裝置，其中在主要需要深層穩定肌肉的恢復的已知活動的執行期間當正確執行時，采用肌電描記方法來監控淺層肌肉。如果深層肌肉功能適當，淺層肌肉的活動很少。相反地，如果深層肌肉功能不適當，則淺層肌肉活動增加。利用肌電描記監控淺層肌肉可與利用超聲圖像和/或壓力生物反饋的深層關節穩定肌肉的監控相結合。該設備包括表面肌電描記單元、超聲單元、壓力生物反饋單元和肺活量描記器，并與被編程來分析來自這些裝置的數據并給出功能的指示的計算機相結合。可利用傳統的sEMG方法在表面上記錄五種特定的深層肌肉的sEMG，誤差為 15-20 %,如 McGill 等所證明的那樣(1996，J. Biomechanics, 29 (11), ρ 1503-1507)， McGill等記錄了腰肌、腰方肌、外部和內部腹斜肌和腹橫肌。但是這僅僅適用于這些特定的肌肉，但不普遍適用于所有的深層肌肉。Jesinger & Stonic (1994，IEEE DSP Workshop Proc.，ρ 57-60)提出了一種逆有限元模型(FEM)方法來從深層肌肉活動中分解淺層肌肉活動。然而，該方法要求先驗信息， 例如身體部分的多層MRI圖像。這種逆FEM模型不提供唯一的數學解，除非有大量的(>> 100)測量點，并且，盡管在1996年就提出了，但是迄今為止沒有證明這種方法實踐中能夠從淺層肌肉活動中分解深層肌肉活動的臨床證據。采用相同的方案，現在稱為“計算肌動描記器”，但是利用了大量的數學近似，van den Doel等(2008，Inverse Problems, 24, P 1-17)試圖分解二頭肌、肱肌和三頭肌活動，但是僅成功地示范了二頭肌和三頭肌活動分解，因為他們所安裝的肱肌部件與二頭肌的行為一致。但是無論如何，三頭肌和二頭肌都是可用標準sEMG容易地記錄和區分的淺層拮抗肌。因此這種逆FEM方法表現得更適用于理論計算機模擬實驗，而非可變的臨床研究工具。總而言之，據申請人所知，除了五種特定的深層肌肉(McGill等，1996)之外，目前實際上僅能利用已經建立的介入式肌電描記技術來記錄深層肌肉活動，且非介入式的專利所建議的兩種假設的技術涉及將深層肌肉活動關聯到寬度上變化的超聲圖像，并通過監控共主縮肌淺層肌肉EMG來間接推導深層肌肉活動，如上文所示。
發明內容
本發明的目的是提供一種用于非介入地執行深層肌肉的肌電描記的方法和裝置。根據本發明，提供了一種非介入地執行深層肌肉的肌電描記的方法，該方法包括將適當的表面肌電描記電極的陣列施加到患者的皮膚并記錄被選的電極相對于至少一個其他電極的電位，該方法的特征在于，所述電極的陣列布置在環繞人體的被研究的深層肌肉所在的部分的一個或多個環中，記錄至少被選的電極相對于另一電極的電位，所述另一電極選自公共參考電極(單極)和所述陣列中的其他電極(雙極)；以及處理至少一些所述被選的電極的所記錄的電位，從而確定(可選地采用近似法或演算法或兩者)至少由被研究的所述深層肌肉構成的貢獻。本發明的進一步特征包括確定由包括淺層肌肉的每個被環繞的肌肉貢獻的電極的電位，通常通過采用獨立元分析(ICA)或者任意其他適當的分離(im-mixing)或矩陣逆技術將肌電描記信號數學地分解為所述信號的組成分量，從而得到深層肌肉和淺層肌肉的肌電描記波形的來源。可通過選擇特定運動規程來識別深層肌肉。所述運動規程與由傳統 (sEMG或針/細線)技術采用的識別肌肉的運動規程類似。本發明的其他進一步特征包括上述方法的結果與靜態肌肉成像裝置的結果相結合，所述靜態肌肉成像裝置采用相同的電極來獲得被環繞的肌肉的靜態斷層照片；所述靜態斷層照片與偶極子分解或任何其他適當的ICA-sEMG波形的二維或三維電源定位技術配準。所述靜態肌肉成像設備可以是電阻抗斷層攝像裝置、超聲裝置、計算斷層攝像裝置 (CT)、或者核磁共振成像裝置(MRI)。本發明還提出了一種用于執行上述方法的裝置，該裝置包括多個表面肌電描記電極，所述表面肌電描記電極具有將其個別地連接到記錄裝置的柔性導體；和用于對所記錄的電極的電位執行獨立元分析或任意其他適當的分離或矩陣逆技術的計算裝置，從而提供至少一塊深層肌肉的肌電描記波形，在使用中所述至少一塊深層肌肉被固定到人體的皮膚的多個電極的一個或多個環所環繞。通過以下本發明的說明書及其目前針對的實施例，根據本發明的方法和裝置的其他特征將變得更加明顯，本說明書參考以下附圖。
圖中圖1是人手臂的示意性側面圖，描述了各個電極的總體位置；圖加是穿過手臂的肱肌區域的示意性截面圖，且顯示了環繞手臂的單個電極環；圖2b是穿過手臂的肱肌區域的同樣的示意性截面圖，且顯示了環繞手臂的兩個分開的電極環；圖3是對比于現有技術的本發明的操作的示意圖；圖4是由處理裝置產生的靜態電阻抗斷層照片的圖像；圖5是與計算的偶極子配準的對應于圖2和圖4的人手臂截面區域的電阻抗斷層照片(EIT)的圖像；圖6是將淺層(二頭肌)肌肉活動從深層(肱肌)肌肉活動中隔離出來的運動規程的五個連續階段的表示，為了獲得初步臨床結果；圖7描述了來自初步臨床結果的未處理的單極sEMG記錄，利用了每環有6個電極的2環系統，沿著增加了 5kg杠鈴的圖6所表示的運動規程；圖8描述了從圖7的sEMG記錄得到的第一組六個ICA_sEMG分量，來自初步臨床結果；以及圖9描述了在五個運動階段的每一個中，圖8的ICA-sEMG分量的均方根(RMS)值。
具體實施例方式在本發明的一個實施例中，給出了和施加給在實驗室配置中的真人對象一樣的上臂2的深層肌肉肱肌c的肌電描記的示例。在本發明的該實施例中，在患者的皮膚上施加適當的表面肌電描記電極3的兩個陣列，其中電極布置在環繞上臂的適當部分的肌肉群的兩個環中，肱肌的相關部分位于該適當部分中。在該特定的示例中，電極的兩個陣列一共包括12個電極，每個環的6個電極大致均勻地放置在手臂的外周的周圍。在圖3中電極用羅馬數字I，II，III，IV，V，VI，VII，VIII， IX,Χ,XI,XII表示，沿順時針方向依次環繞兩個環，所述電極通過柔性導體5以慣用方式連接到處理單元4。圖3僅關注連接到電極和處理單元的一對導體，相關的電極標記為羅馬數字I。通常還在環外放置公共參考電極，例如放置在圖1中用附圖標記3a指示的肘部的多骨部分上，盡管有些時候可能適合采用環電極之一作為公共參考。為被研究的肌肉在適當的sEMG 接地點上(例如肘部、腕部等)放置接地電極。采用這種描述方式是為了簡化描述的目的。所有電極相對于公共參考電極的單極電位被饋送到相對應的差分放大器組6中的一個，其輸出全部饋送到計算設備7，例如個人計算機或可編程微控制器，所述可編程微控制器被編程來計算獨立元分析(ICA)或其他適當的分離或矩陣逆技術。可利用近似法或演算法或兩者來實現上述計算，且典型地按照Klemm，Matthias, Jens Haueisen和fellina Ivanova 在 Medical & Biological Engineering & Computing 47, no. 4 (April 2009) 413—423 中白勺題為〃 Independent component analysis !comparison of algorithms for the investigation of surface electrical brain activity"白勺文$中描: ! 勺用于 ICA 的一般思路，或任何其他適當的分離或矩陣逆技術。如果合適的話，也可以利用實現某些ICA演算法的稱為‘EEGLAB’的開源軟件。以這種方式處理所記錄的電極的電位從而確定由至少被研究的所述深層肌肉構成的貢獻，并且通常每塊肌肉被電極陣列環繞。計算設備還可分解差分信號并執行其他的程序軟件功能，例如存檔數據等等。所述裝置通常包括顯示裝置8，例如可顯示相應的肌電描記波形的計算機監視器。因此本發明的肌電描記裝置可用于同時獲得對應于由字母a，b，d，e指示的淺層肌肉和由字母c指示的深層肱肌的肌電描記。應注意，在傳統的(非介入式)例如由字母a指示的淺層肌肉的表面肌電描記中， 將測量由羅馬數字I和II指示的兩個相鄰電極之間的電位。另一方面，附圖標記9示意性地描述了現有技術中的深層肌肉c的介入針肌電描記，其中測量相對于表面參考電極的深層肌肉的電位。然而，在本發明的執行過程中，可同時測量每塊肌肉a，b，C，d，e的電活動。這些電活動可用Ma，Mb, Mc, Md，和Me表示，在該示例中，每個單極通道將包括每塊(淺層和深層) 肌肉源的分量的加權和，即sEMG (I) = Al. Ma+BI. Mb+CI. Mc+DI. Mc+EI. MdsEMG(II) = All. Ma+BI I. Mb+CI I. Mc+DI I. Mc+EI I. MdsEMG(III) = AIII. Ma+BI 11. Mb+CI 11. Mc+DI 11. Mc+EI 11. MdsEMG (IV) = AIV. Ma+BIV. Mb+CIV. Mc+DIV. Mc+EIV. Md
sEMG (V) = AV. Ma+BV. Mb+CV. Mc+DV. Mc+EV. MdsEMG (VI) = AVI. Ma+BVI. Mb+CVI. Mc+DVI. Mc+EVI. MdsEMG(VII) = AVI I. Ma+BVI I. Mb+CVI I. Mc+DVI I. Mc+VII. MdsEMG(VIII) = AVI11. Ma+BVI 11. Mb+CVI 11. Mc+DVI 11. Mc+EVI 11. MdsEMG (IX) = AIX. Ma+BIX. Mb+CIX. Mc+DIX. Mc+EIX. MdsEMG (X) = AX. Ma+BX. Mb+CX. Mc+DX. Mc+EX. MdsEMG (XI) = AXI. Ma+BXI. Mb+CXI. Mc+DXI. Mc+EXI. MdsEMG (XII) = AXII. Ma+BXI I. Mb+CXI I. Mc+DXI I. Mc+EXI I. Md如果每個肌肉活動在統計學上是獨立的(參見下文關于獨立元分析(ICA)限制的討論)，那么可應用ICA來解這個12個方程式的系統求出5個未知數。注意，可將相類似的ICA分量(如通過例如相關測量的)加在一起形成單個分量，例如可由圖8中的四個二頭肌ICA(ICI-ICIII，ICVI)實現的那樣，該過程理想地將十二個方程式分離為ICA-sEMG(a) =MaICA-sEMG(b) =MbICA-sEMG(c) =McICA-sEMG(d) =MdICA-sEMG(e) =Me具有為從相鄰肌肉中區分出要研究的深層肌肉而設計的預定的運動規程的這些 ICA-sEMG波形的時間變化足以確定肌肉的特性。利用圖6中的運動規程提供其示例，其中所描述的序列以附圖標記A指示的伸展情況的手臂作為開始；將手臂彎曲到附圖標記B指示的掌心向下位置；轉動手至附圖標記C指示的掌心向上位置；回到附圖標記D指示的掌心向下位置；然后再次伸展手臂，如附圖標記E指示。每個運動用時大約3秒鐘，且從A到B的運動對肱肌的激活比二頭肌更強；從B 到C的運動激活二頭肌并還原肱肌；從C到D的運動激活肱肌并還原二頭肌；以及從D到E 的運動激活三頭肌。圖7描述了來自如圖2b所示放置的兩個環的單極sEMG(以毫伏為單位的電壓相對于以秒為單位的時間)初步記錄，其中每個環具有六個近似等間隔的電極。運動規程如參考圖6所描述的那樣。應注意的是，這些單極sEMG波形受控于二頭肌活動(在轉動手使掌心向上期間最明顯)，且看上去彼此類似。圖8描述了圖7所示的初步記錄的ICA轉換，并顯示了第一組6個ICA分量(以毫伏為單位的電壓相對于以秒為單位的時間)。應注意的是，肱肌分量在肘關節彎曲(彎曲)以及前臂掌心向下(掌心向下)時激活，且在前臂掌心向上(掌心向上)時還原。二頭肌由四個分量ICI-ICIII，ICVI組成，這四個分量可加在一起，都顯示了在彎曲(彎曲) 時的激活，在前臂掌心向上(掌心向上)時的更大激活，在前臂掌心向下(掌心向下)時的還原激活。三頭肌分量顯示了在伸展時激活。因此圖8描述了掌心向上和掌心向下之間的差別可用來識別肱肌(圖8中的ICV) 和二頭肌(ICI-ICIII，ICVI)。同樣地，肘彎曲情況(彎曲，掌心向上，掌心向下)和最終的伸展情況之間的差別可用來識別三頭肌(圖8中的ICIV)。如果需要補充的肌肉識別信息，那么可應用例如肌電阻抗斷層攝影(EIT)的已知的靜態肌肉成像設備來獲得如圖4所示的肌肉的靜態斷層照片，其中肌電阻抗斷層攝影使用與sEMG環相同的電極，且該靜態斷層照片可與偶極子分解或如上文所述那樣(參見圖5) 得到的以及如下文進一步描述的那樣得到的ICA-sEMG波形的電源定位配準。可利用電偶極子分析將ICA-sEMG波形轉換到它們相應的空間位置(即在一個或多個圓形電極環的橫截面面內)，就申請人所知，電偶極子分析目前還沒有應用到包括由 Jesinger & Monic (1994)或van den Doel Q008)所實現的肌電描記或標準電源定位技術中。這使得表示ICA-sEMG的肌肉偶極子或電源能夠標注到橫截面中的位置。偶極子或電源橫截面可與肌肉EIT配準來識別ICA-sEMG源的位置，因此也能識別深層肌肉。圖9描述了來自初步臨床結果的五個運動階段的每一個階段期間的ICA-sEMG分量的均方根(冊幻值。這些值共享相同的激活和還原模式，其中二頭肌用ICI-ICIII和ICVI 表示；肱肌用ICV表示，三頭肌用ICIV表示。應注意的是，用于開發分立的肌電描記器的所述設備可以是獨立的裝置，其中 ICA-sEMG可通過預先定義的運動規程(即已知會激活某些深層肌肉的規程)關聯到特定的肌肉，因此也會產生模擬該運動過程中肌肉的激活的相對應的ICA-sEMG波形。同樣地，如果將該設備與電子成像設備聯合使用，如上文所述的EIT裝置，那么這種成像裝置可由如上文所確定的其他靜態成像技術來代替。可期望這些技術中的至少一些提供比EIT更詳細的圖像，但是對于在要求功能性肌肉研究的典型運動環境中的使用來說可能太笨重。和所有新的醫學計算技術一樣，本發明可適用于或至少經核準用于驗證了其精確度的特定領域。還應注意的是，ICA產生統計學意義上的獨立通道，但是ICA-sEMG分量和特定肌肉之間不必然具有一對一的關系。單獨ICA-sEMG通道可能不必然足以對源進行空間定位 (從而識別個別肌肉)，因為該源的活動可包含在一個以上的ICA-sEMG分量中。克服這種潛在限制的選擇包括利用相關或任何其他數學上的等效技術來組合類似的ICA-sEMG分量(如前文所述)；采用例如已經應用于EEG的多偶極子定位技術使得每個ICA分量空間上定位到單個或多個源；二維或三維電源定位技術。因此可利用ICA或任何其他適當的分離或矩陣逆技術、多偶極子源定位或任何其他電源技術的組合來重構來自特定空間位置的EMG源(因此是特定的肌肉)，并添加在例如被研究的區域的橫截面斷層照片上。可對上文所述的方法和裝置進行多種變化而不會超出其范圍。特別應注意的是， 電極環的數量是可變的，其最小值為1。此外，不必相對于參考電極來測量每個電極的電位， 電極可用在雙極系統中，其中相對于其他激活電極，例如在直徑上相對的電極來測量電極的電位。還可進行多種其他的變化。
權利要求
1.一種非介入地執行深層肌肉的肌電描記的方法，該方法包括將適當的表面肌電描記電極(3)的陣列施加到患者的皮膚并記錄被選的電極相對于至少一個其他電極的電位，該方法的特征在于，所述電極的陣列布置在環繞人體的被研究的深層肌肉(c)所在的部分的一個或多個環中，記錄至少被選的電極相對于另一電極的電位，所述另一電極選自公共參考電極(單極)和所述陣列中的其他電極(雙極)；以及處理至少一些所述被選的電極的所記錄的電位，從而確定(可選地采用近似法或演算法或兩者)由至少被研究的所述深層肌肉構成的貢獻。
2.根據權利要求1所述的方法，其中確定由包括淺層肌肉(a，b，d，e)的每個被環繞的肌肉(a，b，C，d，e)貢獻的電極的電位，通常通過采用選自獨立元分析(ICA)和任意其他適當的分離或矩陣逆技術的技術將肌電描記信號數學地分解為所述信號的組成分量，從而得到深層肌肉和淺層肌肉的肌電描記波形的來源。
3.根據前述權利要求中任一項所述的方法，其中通過選擇特定運動規程來識別深層肌肉。
4.根據權利要求3所述的方法，其中所述運動規程與由傳統(表面肌電描記或針/細線)技術采用的識別肌肉的運動規程類似。
5.根據前述權利要求中任一項所述的方法，其中所述方法的結果與靜態肌肉成像裝置的結果相結合，所述靜態肌肉成像裝置采用相同的電極來獲得被環繞的肌肉的靜態斷層照片。
6.根據權利要求5所述的方法，其中所述靜態斷層照片與偶極子分解或任何其他適當的獨立元分析-表面肌電描記波形的二維或三維電源定位技術配準。
7.根據權利要求5或6所述的方法，其中所述靜態肌肉成像設備選自電阻抗斷層攝像裝置、超聲裝置、計算斷層攝像裝置(CT)、以及核磁共振成像裝置(MRI)。
8.一種用于執行根據前述權利要求中任一項所述的方法的裝置，該裝置包括多個表面肌電描記電極(3)，所述表面肌電描記電極具有將其個別地連接到記錄裝置的柔性導體 (5)；和用于對所記錄的電極的電位執行獨立元分析或任意其他適當的分離或矩陣逆技術的計算裝置，從而提供至少一塊深層肌肉的肌電描記波形，在使用中所述至少一塊深層肌肉被固定到人體的皮膚的多個電極的一個或多個環所環繞。
全文摘要
本發明提供一種非介入地執行深層肌肉的肌電描記的方法和裝置。將適當的表面肌電描記電極(3)的陣列布置在環繞人體的被研究的深層肌肉(c)所在的部分的一個或多個環中。記錄至少被選的電極相對于選自公共參考電極(單極)和陣列中的其他電極(雙極)的另一電極的電位，且針對至少一些所述被選的電極的所記錄的電位進行數據處理，從而確定(可選地采用近似法或演算法或兩者)由至少被研究的深層肌肉構成的貢獻。通常，通過利用適當技術將肌電描記信號分解為其組成分量在數學上進行實現。優選地，該方法和裝置與采用相同電極來獲得被環繞的肌肉的靜態斷層照片的靜態肌肉成像裝置集成。
文檔編號A61B5/0488GK102573620SQ201080030787
公開日2012年7月11日 申請日期2010年7月29日 優先權日2009年7月30日
發明者L·R·約翰 申請人:南非醫學研究委員會, 開普敦大學