糖尿病性神经病变疲劳的表面肌电图研究

器乐会议包括根据统一的标准化协议在电刺激和自愿收缩期间记录 sEMG 信号。 研究的肌肉是前胫骨。

每个受试者舒适地坐在椅子上，脚踝弯曲90°，膝盖伸直；腿被固定在 90 度，在固定在平面上的等距支架中（MISO1，LISiN 生物工程中心，都灵理工学院，意大利扭矩使用包含两个独立扭矩传感器的模块化支架测量（TR11 型，CCT 传感器，意大利都灵） .

来自两个扭矩计的信号被放大、汇总并通过视觉反馈系统显示，为受试者提供有关产生的扭矩水平的信息。 存储扭矩信号以备后用。

右侧胫骨前部的 sEMG 信号是通过采用单差分 (SD) 配置的 16 个电极（银条长 10 毫米，直径 1 毫米，间距 10 毫米）的柔性粘合剂线性阵列进行研究的。 通过目视检查信号，在适度收缩水平下确定阵列的最佳位置和方向。 它提供了清晰的运动单位动作电位，在从神经肌肉接头到肌腱的两个方向上具有相似的传播。

参考电极放置在患者的腿上。 在放置阵列之前，通过用研磨凝胶轻轻打磨皮肤来清洁皮肤。

由于 sEMG 变量受肌肉温度影响，因此在整个检查过程中使用电子温度计监测皮肤温度，并保持在 31.5 C° 和 32.5 C° 30 之间。

该协议包括三项评估：根据标准化协议，一项是刺激收缩，两项是自主收缩。

刺激收缩是通过位于运动点上的按钮刺激电极（尺寸：10 毫米）使用单极配置、25 赫兹的频率持续 30 秒和超大刺激来执行的。 运动点被选为受刺激电极在皮肤上的位置，在该位置 M 波在指定的刺激强度下显示出最大幅度；超最大刺激水平被定义为当前强度，高于该强度时 M 波振幅或受试者可耐受的最大水平没有显着增加。

观察刺激后10分钟的休息时间以避免累积疲劳现象。

然后，受试者通过脚背屈对抗支架提供的阻力进行两次测试收缩，以熟悉该过程并验证阵列的正确姿势和位置。

随后要求受试者产生三个最大自主收缩 (MVC)，每个持续 3 秒，中间有 2 分钟的休息时间。 以 Nm 表示的参考 MVC 被确定为三个测量值中的最大值。 最后一次 MVC 测量之后是 10 分钟的休息时间。

然后，受试者产生了两次持续 30 秒的自主收缩：一次以 30% MVC 收缩，一次以 60% MVC 收缩，中间有 5 分钟的休息。 视觉生物反馈被用来帮助受试者保持要求的收缩水平；此外，口头鼓励受试者在他们的表现中获得最好的结果。

EMG 信号用 10-500 Hz 带宽滤波器过滤，放大（EMG 16-16 通道放大器 LISiN Bioengineering Center Turin Polytechnic）。 它们在自主收缩期间以 2048 Hz 采样，在电诱发收缩期间以 1024 Hz 采样。 信号由 16 位 A/D 转换器（DAQCARD-6024E National Instruments，Austin，Texas，USA）数字化并存储在个人计算机的磁盘上。

使用 MATLAB 进行信号处理。 感兴趣的 EMG 变量是：平均归一化频率 (MNF)、平均校正值 (ARV) 和肌纤维传导速度 (CV)。 光谱（即 多国部队），振幅（即 ARV) 和 CV 变量是使用先前论文中描述的数值算法计算的。

CV 是根据显示最佳信号传播的连续双差分信号估算的； MNF 和 ARV 是从用于 CV 估计的通道中间的单个差分通道估计的。 EMG 变量估计的时间长度为 0.5 秒，没有重叠。

使用线性回归来拟合 EMG 变量随时间变化的所有散点图。 变化率定义为回归线的斜率。 所有变量的归一化变化率定义为斜率和截距（sEMG 变量的初始值）之间的比率，以百分比表示。 肌肉疲劳的生理肌电表现包括 MNF 和 CV 的减少以及 ARV 的增加。