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軀干伸肌動作電位傳導速度與高密度肌電圖的頻譜參數之間的關系

瀏覽次數:2982 發布日期:2024-8-21  來源:本站 僅供參考,謝絕轉載,否則責任自負
引言
軀干伸。═runk extensor muscles)是支撐和穩定脊柱的重要肌肉群,當人們進行長時間或高強度活動時,這些肌肉易疲勞。

了解軀干伸肌耐力及其肌肉電活動之間的關系,對于預防和治療與背部相關的疾病,如下背痛(Low back pain),具有重要意義。

 
 

研究背景和目的
傳統評估肌肉疲勞的方法是分析表面肌電圖(Surface Electromyography, EMG)。當肌肉疲勞時,電信號的頻譜內容通常會表現為頻譜向低頻段移動,中值頻率或平均頻率的下降。頻譜內容下降與平均運動單位(MU)動作電位傳導速度的降低有關。盡管以前的研究嘗試將頻譜內容的下降與軀干伸肌的耐力時間聯系起來,但結果并不一致。

為了更深入地理解軀干伸肌的疲勞機制,研究者開始關注另一個指標——運動單位動作電位傳導速度(MU Action Potential Conduction Velocity, CV)。隨著肌肉疲勞的發展,平均CV會下降,這反映了肌肉纖維傳導速度的減慢。因此,CV可能提供了一個新的視角來評估軀干伸肌的疲勞狀況。

本研究的主要目的是評估在非嚴格控制條件下,進行長時間靜態軀干前屈時,動作電位傳導速度(CV)的變化率是否與軀干伸肌耐力(堅持時間)相關。同時,比較基于HDsEMG的頻譜分析方法和傳統單通道EMG頻譜分析方法在評估軀干伸肌耐力時的差異。

研究方法
1. 受試者招募與篩選
招募14名無下背疼痛損傷史的健康男性,實驗開始前進行評估,確保其身體狀況符合實驗要求。

2. 實驗設計
靜態軀干前屈試驗:參與者被要求在一個固定的高度下,雙手持握一個把手,并盡可能長時間地保持軀干前屈的姿勢,直到無法再維持該姿勢為止。這種設計模擬日常生活中長時間靜態工作負荷,評估軀干伸肌的耐力。

3. 數據采集

 
 
高密度表面肌電圖(HDsEMG)采集:使用高密度表面肌電圖系統,在參與者的背部脊柱節段(從T6到L5)的雙側肌肉上放置電極,電極以網格狀排列,在受試者進行靜態軀干前屈試驗的過程中,HDsEMG系統會持續記錄肌肉的電活動數據。

4. 數據分析
①動作電位傳導速度(CV)估計:使用HDsEMG數據,通過相關的算法估計運動單位動作電位的傳導速度(CV)。

 
 
②頻譜參數分析:分析HDsEMG數據的頻譜參數,如中值頻率或平均頻率等。這些參數反映了肌電信號的頻率分布特性,并與肌肉疲勞狀態相關。
③相關性分析:使用統計方法(如線性回歸分析)評估CV變化率、頻譜內容變化率與軀干伸肌耐力時間之間的相關性。通過計算相關系數(如R²值)量化變量之間的關系強度和方向。

 

研究結果
 
1. 動作電位傳導速度(CV)與耐力時間的關系
在L1和L2之間的外側電極位置,動作電位傳導速度(CV)的變化率與軀干伸肌的耐力時間之間存在顯著的線性相關性。隨著耐力時間的延長,CV值逐漸降低,且降低趨勢與耐力時間呈高度相關(R²=0.79)。這表明,在軀干伸肌疲勞過程中,CV的變化可以作為評估肌肉耐力水平的一個重要指標。

2. 頻譜參數與耐力時間的關系
與CV相比,使用頻譜參數評估軀干伸肌耐力相關性較低。高密度表面肌電圖(HDsEMG)和單通道EMG兩者的頻譜參數的線性變化率與耐力時間之間的相關性均較低或無顯著相關性。

3. HDsEMG與單差分EMG的比較
兩種方法在評估頻譜參數時均表現出較低的相關性,但HDsEMG技術比單通道EMG在捕捉肌肉電活動方面具有優勢。HDsEMG通過增加電極數量和密度,提高了肌電信號的采集質量和空間分辨率,能更準確定位肌肉活動區域、分析肌肉纖維類型分布以及評估肌肉間的協同作用等。單通道EMG電極數量有限,只能記錄到局部區域的肌肉電活動,難以全面反映肌肉的整體狀態。

研究結論和意義
本研究通過HDsEMG技術深入探討了軀干伸肌耐力與電生理特性之間的關系,并得出了CV可以作為評估軀干伸肌耐力的有效指標的結論。

這不僅豐富了我們對肌肉疲勞機制的認識,也為未來的康復訓練和運動員體能評估提供了新的思路和方法。這為未來的康復干預和訓練計劃提供了科學依據,有助于更好地理解和改善軀干伸肌的功能和耐力。

引用文獻:
Brouwer NP, Tabasi A, Kingma I etc.
Trunk extensor muscle endurance and its relationship to action potential conduction velocity and spectral parameters estimated using high-density electromyography. 
J Electromyogr Kinesiol. 2023 Dec;73:102830. 
doi: 10.1016/j.jelekin.2023.102830. 
Epub 2023 Oct 12. 
PMID: 37862925.

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