人体快速起跳动作的下肢表面肌电信号特征研究

贾谊，薛瑞婷，魏亮

人体快速起跳动作的下肢表面肌电信号特征研究

贾谊，薛瑞婷，魏亮

目的：研究计算方法和起跳方式的变化对人体下肢肌肉共激活参数的影响以及人体下肢快速起跳蹬伸动作的神经肌肉控制机理。方法：以10名男子排球运动员作为受试者，采用不同的起跳动作进行起跳，记录其运动学、动力学和表面肌电信号参数，并采用不同方法计算下肢膝关节主动肌和拮抗肌的共收缩指数，同时对不同起跳方式和收缩形式下的标准化肌电值、积分肌电值、平均功率频率等参数进行比较分析。结果：方法1计算得到的共收缩指数显著大于方法2和方法3（F=29.568，P＜0.01），不同起跳方式（F=1.457，P=0.239）和肌肉做功形式（F=0.441，P=0.531）下的共收缩指数计算结果无显著性差异。不同肌肉做功形式下的主动肌与拮抗肌积分肌电值差异显著（P＜0.01），且主动肌平均功率频率有显著性差异（P＜0.01）。结论：不同共收缩指数计算方法对评估关节周围肌肉的共激活程度存在显著性差异，其可靠性有待进一步考证；人体快速起跳蹬伸过程中，主动肌与拮抗肌都表现出蹬伸阶段iEMG显著高于缓冲阶段的特征；主动肌在缓冲蹬伸动作的转换过程中，表面肌电信号的MPF差异显著，有可能与中枢神经系统对运动单位的控制策略有关，但有待进一步证明；而拮抗肌则没有表现出上述特征。

快速起跳；下肢；运动学；动力学；表面肌电信号

1 前言

肌肉的共激活（co-activation）是指在特定关节周围肌肉的同步收缩现象［21］，对人体运动过程中维持关节稳定性具有重要意义。同时，肌肉的共激活也是造成人体运动效率降低［53］和影响运动员成绩提高的主要原因［15］。由于运动的需要，许多体育项目，如排球、羽毛球等的运动员通常在比赛和训练过程中需要重复进行大量的起跳动作，而对起跳点和起跳高度的控制是完成高质量起跳动作的关键。因此，对起跳动作过程中下肢肌肉的共激活现象进行研究，对指导运动训练具有实践意义。

人体运动的学习和控制取决于中枢神经系统对运动神经元的抑制模式。运动技能的提高，不是通过额外激活更多的运动单位（motor units），而是通过选择性抑制不必要的肌肉（拮抗肌）活动实现的［10］。研究认为，中枢神经系统（central nervous system，CNS）控制运动单位的方式相对简单，其只负责激活特定的运动单位集合，即运动神经元池（the motoneuron pool）［35］，然后再由运动单位根据各自不同的输入和输出特征产生特异性的放电模式［36］。而这种特异性放电模式产生的机理到目前还没有形成统一的认识。研究不同运动条件下的主动肌与拮抗肌共激活特征，对临床康复和运动训练具有实践意义。

目前，对肌肉共激活问题的研究主要有数学模型（mathematical models）模拟［7，39，46］和表面肌电测量方法。由于关节周围分布有多块肌肉，模拟法不仅耗时且很难运用于实践，因此，大多数研究者趋向于利用测量方法相对简单的人体表面肌电信号（sEMG）来研究此类问题。

sEMG是通过测量肌肉收缩过程中所产生的电流，从而反映人体神经肌肉活动特征的生物医学信号［43］。由于其所携带的信息对肌肉激活和肌肉协调的解释和分析非常重要［17］，因此，近年来被大量用来分析体育运动中的肌肉活动特性［41，44］以及运动损伤的致因［9，33，38，47］。目前，关于下肢动作肌肉协调问题的研究有过一些报道［14，51］，但遗憾的是不同的研究结果之间很难进行比较。例如，有研究采用EMG最大幅值作为参数［13］，另有研究同时采用原始EMG和标准化后的EMG作为参考值［51］，亦或采用EMG均方根值做平均化处理的方法。因此，不少学者提出利用反映肌肉共激活现象的sEMG指标，如共同收缩时间比、主动肌与拮抗肌活化程度的比值以及标准化EMG比值等，可在一定程度上解决类似问题，而上述指标统称为共收缩指数（co-contraction index，CCI）。目前已有报道将共收缩指数用来对人体正常和病理性步态进行研究，如对膝关节置换的康复情况［5］、截肢患者的康复评估［27，45］、下肢平衡能力评估［19］以及膝关节损伤致因分析［40］。而对其他人体运动形式，特别是运动员肌肉的共激活研究尚不多见，但上述运动中的肌肉共激活现象又是普遍存在的［11，24］。因此，本研究的目的：1）考察不同计算方法以及不同起跳方式对CCI指数计算结果的影响；2）对人体快速起跳蹬伸动作的神经肌肉控制机理进行研究。

2 研究方法

2.1 实验对象

选取高校男子排球队队员10名（年龄22.1±1.6岁，身高188.7±4.7 cm，体重83.8±8.1 kg）作为受试者。在测试开始之前告知受试者测试的动作和要求，并进行5 min热身，以熟悉球网、测力台与击球点的相对位置。受试者测试前均无踝、膝关节手术史。所有受试者都表示自愿参加本次实验。

2.2 实验数据的采集

在采集起跳动作数据之前，首先对受试者进行最大随意收缩（Maximum voluntary contraction，MVC）的表面肌电信号采集。采集方法是受试者分别采取坐位和俯卧位进行股直肌和股二头肌的最大随意收缩，并取3次肌电幅值的平均值作为参考值。

在实验场地为18 m（长）×8 m（宽）×8 m（高）的室内空间，完全模拟实战比赛环境，测试人员将球抛向空中，受试者完成起跳、扣球和落地动作。每位受试者分别采用3种扣球方式（四号位、二号位和后排）完成起跳动作。为获得完整的起跳和落地参数，每种扣球方式分别测量3次，每次动作之间休息3 min。

采用红外人体动作捕捉系统（Vicon Motion Systems Ltd.，Oxford，England）对人体运动学参数进行采集，摄像机数量为12台（型号：T40-S），拍摄频率200 Hz。使用4块三维测力台（美国AMTI公司生产，规格：400 cm×600 cm）采集运动员起跳落地时刻的地面反作用力参数，采样频率为1 000 Hz。使用美国NORAXON公司生产的16通道无线遥测表面肌电采集系统采集sEMG信号，采样频率为1 000 Hz。肌电片采用表面肌电专用双极电极片，贴于受试者肌腹中央，两电极间距1.8 cm，方向与肌纤维走向一致。受试者皮肤表面采用酒精擦洗并用细砂纸打磨去除角质。所有信号使用Nexus 2.2.1（英国VICON公司）采集软件进行同步。

2.3 数据处理

所有运动学参数及地面反作用力参数均在Nexus 2.2.1中进行预处理并以*.CSV格式导出。sEMG信号采用NORAXON公司Myoresearch软件进行预处理。采用Falconer和Winter提出的计算方法［12］，首先对原始肌电信号进行整流和滤波（20～500 Hz）处理，并以%MVC进行标准化处理，图1为处理后左腿股直肌和股二头肌的%MVC肌电信号、积分肌电值、平均功率频率等参数，通过MATLAB 7.9.0软件进行编程运算解得。

肌肉激活的判定采用Mckinley等［42］和Brown等［16］的方法，即当sEMG幅值大于静止站立（超过10 ms）状态下sEMG幅值标准差的3倍时，被认为肌肉激活。

2.4 共收缩指数计算

关于如何确定某块肌肉在特定动作过程中究竟是主动肌还是拮抗肌这一问题，目前常用的方法主要有：1）根据某些运动学指标，如重心轨迹、关节角度等，来确定肌肉的功能；2）根据标准化后的表面肌电信号强度，认为较强者为主动肌。对测试结果进行分析后可以发现，所有运动员在着地前，下肢肌肉均有共激活现象。为使所有受试者采集的信号具有可比性，统一计算着地到离地时域内的CCI指数（图2）。

图1 标准化处理后起跳阶段股直肌与股二头肌肌电变化情况Figure 1.Standardized EMG of Rectus Femoris and Biceps Flexor Cruris in Take off Stage

图2 运动员起跳过程地面反作用力和主动肌、拮抗肌激活情况Figure 2.The Agonist and Antagonistic Activation According to GRF during Taking off

综合前人的研究成果，本研究对目前几种较为常用的CCI的计算方法进行了比较。

算法1［42］：

其中，Iant为特定时域内拮抗肌的激活量：

t1到t2为标准化后的股直肌sEMG小于股二头肌sEMG时段，t2到t3为标准化后的股直肌sEMG大于股二头肌sEMG时段。

ITotal为整个时域内主动肌与拮抗肌激活量之和：

算法2［37］：共同收缩时间比定义为主动肌与拮抗肌活动平均振幅的比值时间之重叠（overlap）对总活动时间之相对百分比。

算法3［16，24］：拮抗肌与主动肌活化程度的直接比值即采用［拮抗肌/（主动肌+拮抗肌）］比值反映2块肌肉的协调运动的方式。在此用积分肌电值表示肌肉的活化程度。

2.5 统计学分析

采用双因素方差分析的方法考察不同起跳动作和不同CCI计算方法对下肢CCI指数的影响。采用配对t检验法对不同动作阶段的积分肌电值和平均功率频率进行比较分析。显著性水平α=0.05。

3 实验结果

3.1 起跳阶段膝关节CCI指数

图3 不同起跳方式和不同计算方法情况下的CCI指数Figure 3.The CCI According to Motion Strategies and Calculation Methods

图4 不同肌肉收缩形式下的CCI指数比较Figure 4.The CCI According to Different Muscle Contraction Strategy

双因素方差分析的结果表明，在整个起跳动作阶段，利用3种方法计算得到的CCI指数分别为：M1=0.71±0.08，M2=0.50±0.01，M3=0.51±0.10，统计结果无显著性差异（P=0.762＞0.05）；另外2种起跳方式的统计学结果均无显著性差异；而不同计算方法对CCI计算结果影响较大（P= 0.01＜0.05；图3）。不同肌肉用力阶段的CCI指数无显著性差异（P=0.849＞0.05；图4）。

3.2 不同肌肉收缩形式下的积分肌电（iEMG）比较

本研究中，肌肉的不同收缩形式是指以身体重心达到最低点时刻为临界时刻，将受试者起跳动作划分为缓冲和蹬伸2个阶段。缓冲阶段表示脚着地时刻至重心最低点时刻阶段，蹬伸阶段表示重心最低点时刻至脚离地时刻阶段。分别考察在不同阶段和不同起跳方式下的下肢肌肉sEMG变化特征。在缓冲阶段，四号位集中起跳、四号位拉开起跳和后排起跳的股直肌iEMG分别为：10.1±3.9 mv·s，12.2± 3.0 mv·s和12.5±4.8 mv·s；蹬伸阶段，3种起跳方式的iEMG分别为：18.5±6.6 mv·s，23.3±3.9 mv·s和18.2±3.2 mv·s。单因素方差分析结果表明，起跳方式对股直肌（F=0.055，P= 0.007）和股二头肌（F=0.889，P=0.003）蹬伸阶段的iEMG有显著性影响，对缓冲阶段的iEMG则无显著性影响。另外，肌肉工作形式对iEMG影响显著。在3种起跳方式下，主动肌与拮抗肌iEMG都表现出蹬伸阶段明显高于缓冲阶段的特征（图5）。

图5 不同肌肉收缩形式下的积分肌电情况Figure 5.The iEMG According to Different Muscle Contraction Strategy

3.3 不同肌肉收缩形式的平均功率频率（mean power frequency，MPF）比较

股直肌缓冲阶段的MPF为195.5±55.8 Hz，显著低于蹬伸阶段的221.5±42.3 Hz（P＜0.001）；股二头肌缓冲和蹬伸阶段的MPF值分别为189.7±65.0 Hz和192.0±51.2 Hz，两者无显著性差异（P=0.763＞0.05；图6）。

图6 不同肌肉收缩形式下的平均功率频率比较Figure 6.The MPF According to Different Muscle Contraction Strategy

4 讨论

4.1 CCI指数分析

本研究结果表明，在不同起跳方式下，人体膝关节的主动肌和拮抗肌都产生了共激活现象。但起跳方式对CCI指数没有显著性影响，说明人体下肢肌肉在做快速蹬伸动作时，起跳方式的改变并不能引起CNS对主动肌与拮抗肌协调模式的改变。

由于计算方法不同，得到的CCI值有显著差异。本研究中，所有测试样本的CCI值在41%～79%之间，这与Kellis等［21］的研究结果基本一致。而Frost等［25］对人体步行研究得到的CCI值在10%～20%，说明在做起跳动作时，人体的拮抗肌激活程度要显著高于步行时。Gribble等［28］对人体上肢关节周围肌肉的共收缩问题进行研究后发现，肌肉共收缩系数会随动作速度的增加而升高。本研究的结果也证明，快速蹬伸动作的下肢肌肉共收缩系数要高于步行［6］。因此，与起跳方式的变化因素相比较，动作速度可能是影响CNS对主动肌与拮抗肌控制策略的主要因素。

算法1对CCI值明显高估，这可能与其对主动肌和拮抗肌的定义有关。与传统的判断主动肌与拮抗肌的方法不同，此种方法将激活程度较高的肌肉定义为主动肌，而激活程度较低的肌肉定义为拮抗肌。这对于行走、蹬踏自行车等周期性运动来说较为适用。然而，对于非对称性动作，如起跳动作，由于动作周期短，主动肌和拮抗肌的收缩时序没有显著的规律性变化，从本研究的结果来看，在一个缓冲蹬伸周期内，股直肌和股二头肌的激活程度往往历经3～4次转换，因此，并不适于单纯依靠激活程度来判断肌肉的收缩性质。

另外，算法1得到的CCI值显著高于算法3，这也和其计算过程有关。算法1中，100%的CCI值出现在当主动肌与拮抗肌激活程度相等的情况下，只要拮抗肌的激活程度越高，CCI值就越大，因此，CCI值取决于拮抗肌的激活程度。而算法3中，100%的CCI值只能出现在主动肌的激活程度为零的情况下，而这种情况在人体实际动作过程中存在的可能性几乎为零。CCI值随主动肌激活程度的降低而增加，因此，CCI值取决于主动肌的激活程度。

完成从运动神经元池（motor neuron pool）到各运动单位的调控机理目前并没有统一定论。从本实验结果来看，不同收缩方式和不同起跳方式下的CCI指数无显著性差异，说明运动模式的改变并不能引起CNS对肌肉共收缩控制策略的变化。

虽然CCI值在不同的肌肉收缩形式下无显著性差异，但在3种起跳方式下都表现出缓冲阶段的肌肉共激活程度要高于蹬伸阶段。Aura等［8］研究发现，人体在落地之前，膝关节主动肌和拮抗肌会产生预激活（pre-activated）现象，从而使CCI值增加。因此，这一结果可能与缓冲阶段肌肉的预激活现象有关。

4.2 时域信号分析

iEMG可在时间维度上反映人体表面肌电信号振幅的变化特征［3］，即在某时域范围内肌肉活动的累积情况。本研究中，起跳动作的缓冲和蹬伸阶段，不论是主动肌还是拮抗肌，其iEMG值都表现出蹬伸阶段显著高于缓冲阶段的特征，其原因主要有：1）2个动作阶段的作用时间不同，iEMG值反映的是特定时段内经整流后的肌电信号曲线下面积，即肌肉放电量的总和［49］，在振幅相同的条件下，放电时间越长，则iEMG的值越大，在本研究中，受试者在缓冲和蹬伸阶段所用时间分别约为0.13 s和0.19 s，蹬伸时间大于缓冲时间，因此造成蹬伸阶段肌肉的放电总量大于缓冲阶段；2）向心收缩比离心收缩动员了更多的运动单位参与工作，王瑞元等［4］和Kellis等［30］对人体进行等动练习时肌肉的向心与离心2种收缩状态下的表面肌电信号与关节力矩特征进行了分析，结果表明，肌肉进行离心收缩时，表现出了肌电信号下降而关节力矩增加的特点，且随关节角速度的增加，这一特征更加明显；Komi等［32］提供的证据更为直接，他们发现，肌肉在进行向心运动时，不仅iEMG值会增加，而且与离心收缩相比向心收缩时机体的耗氧量更高；3）运动单位同步化导致肌电振幅增大，Yao等［54］通过使用计算机模拟的方法来评估运动单位同步化对肌电信号及肌力参数的影响，结果发现，用中等水平和高水平同步化模拟后，肌电幅值分别增加65%和130%；Farina等［23］也通过实验证明，肌肉的收缩速度与同步化程度及肌电幅值呈显著正相关。以上3种因素都可为本次的研究结果提供间接的证据，但3种因素之间的相互作用还有待于进一步研究。

4.3 平均功率频率

平均功率频率（MPF）通常被用来研究肌肉疲劳问题，有时也被用来考察肌肉运动单位的募集情况。从本研究结果来看，不同的肌肉工作形式对股直肌的MPF值有显著性影响，向心收缩的MPF值显著高于离心收缩。关于单次肌肉最大收缩的MPF分析案例较少，因此，对本研究结果可以有如下解释：

1.肌纤维募集的“大小原则”造成蹬伸阶段放电量增加。肌纤维募集的“大小原则”是1965年由Henneman［29］提出的，即随着肌张力的不断增加，运动神经元及其支配的运动单位是由小到大顺序募集的。小的α运动神经元支配的是Ⅰ型纤维，其轴突较细，神经冲动的传导速度较慢，Ⅱ型纤维则受较大的α运动神经元支配，神经冲动在其上的传导速度也较快，产生的肌张力较大，收缩速度也较快［1］。Dayc等［20］的研究结果表明，离心收缩会暂时性的降低肌电信号的MPF值。由于其实验中并没有引起运动员肌肉疲劳的条件，因此，根据Warmolts等［52］提出的假说，膝关节屈肌在起跳过程中的不同用力阶段表现出MPF的差异性，很有可能是与蹬伸阶段肌肉中Ⅱ型肌纤维参与比例提高有关。

2.可能有更多高阈值的运动单位被动员。Garland等［26］在对亚极限强度下的等长收缩诱导疲劳实验中发现，疲劳开始后大部分运动单位的放电率（discharge rate）有所下降，但新募集的运动单位的放电率保持不变或略有增加。因此，股直肌MPF值的变化可能与被动员的运动单位发生变化有关。

3.运动单位的募集率［34］或同时募集运动单位的数量增加［18］。Kleine等［31］通过研究发现，在运动单位的同步放电增加的情况下会导致表面肌电信号的中值频率（median frequency）下降。Boxtel等［50］的研究也证实，MPF与运动单位放电率和肌肉力量呈负相关关系。Takayanagi等［48］通过对5名健康志愿者的研究发现，膝关节伸肌的MPF值随膝关节角度的变化而变化（P＜0.01），但膝关节屈肌无此规律，这与本研究的结果相一致。由此可以推断，在缓冲阶段，屈肌中的慢肌纤维参与收缩的比例较高，而蹬伸阶段则相反。在整个起跳过程中，股二头肌作为拮抗肌，其主要作用是维持膝关节的稳定。因此，其MPF值在整个动作过程中并没有显著性差异。

上述分析大部分是基于肌肉疲劳的基础上提出的，其是否适用于解释非疲劳状态下的肌电信号特征还有待进一步研究。在此方面，我国学者宋超等［2］对非疲劳状态下肌肉活动的力-电关系进行过阐释，并提出利用非线性动力学的方法来研究力-电关系的可行性。

5 结论

1.人体在进行快速起跳动作时膝关节周围肌肉存在共激活现象。不同CCI指数算法对评估关节周围肌肉的共激活程度存在显著性差异，其可靠性有待于进一步研究。

2.人体在进行快速起跳动作过程中，不论主动肌或拮抗肌都表现出蹬伸阶段iEMG值显著高于缓冲阶段的特点。

3.主动肌在缓冲蹬伸动作的转换过程中，表面肌电信号的MPF差异显著，有可能与中枢神经系统对运动单位的控制策略有关，但有待于进一步证明；而拮抗肌则没有表现出上述特征。

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Surface Electromyography Analysis of Body Lower Extremity in Rapid Jump

JIAYi，XUE Rui-ting，WEI Liang

The purpose of this study was to analysis the influence by different calculation methods and taking off strategies for the result of co-contraction index（CCI）of human lower extremity，and also analysis the mechanism of neuromuscular control of body lower extremity in taking off. Ten trained male volleyball players have performed several jumps by different taking off strategies.Kinematic，kinetic and surface electromyography（sEMG）activity were recorded.Three different methods were used to calculate the CCI of agonistic and antagonistic muscles in knee joint and the standardized sEMG，integrated EMG（iEMG）and mean power frequency（MPF）of the agonistic and antagonistic muscles were also analyzed.The results showed that the CCI calculated by method 1 was greater than those by method 2 and 3 significantly（F=29.568，P＜0.01）.There was no significant difference for CCI between taking off strategies and muscle work form but was significant difference for iEMG and MPF of the agonistic muscle.We can draw the conclusion that different calculation method of CCI has significant influence for estimating the muscle co-activities and the reliability must be evaluated further more.When performing the rapid countermovement jump，both agonistic and antagonistic show significantly higher iEMG value in upward phase than downward one.The mean power frequency（MPF）of the agonistic has significant difference between upward and downward phase but the antagonistic was not so.This maybe relate to the CNS control strategies of motor unit.

rapid jump；lower extremity；kinematic；kinetic；surface electromyography

1002-9826（2017）02-0064-07

10.16470/j.csst.201702008

G804.6

：A

2016-08-30；

：2017-01-05

山西省软科学研究计划项目（2016041037-3）；山西省体育局科研课题（15TY115）；山西省教育科学“十二五”规划课题（GH-15040）。

贾谊，男，副教授，博士，主要研究方向为动作技术分析与诊断，E-mail：jiayi7534@sina.com。

中北大学，山西太原030051

North University of China，Taiyuan 030051，China.