当肌电信号遇上 “串扰迷雾“：HD-sEMG 如何撕开神经肌肉研究的新切口

想象一位中风患者试图通过肌电假肢抓握水杯 —— 前臂肌肉收缩产生的电信号 sEMG本应精准驱动假肢动作，但邻近肌肉的电活动 "串扰" 却像干扰信号，让指令变得混乱。这种串扰在高密度肌肉分布的前臂尤为突出，直接导致传统 sEMG 难以准确分离单个肌肉的电反应（如 M 波），成为神经肌肉功能评估、假肢控制研发中的关键瓶颈。

近期，由匹兹堡大学与卡内基梅隆大学的研究者合作发表在《JOURNAL OF NEUROPHYSIOLOGY》的文章，题为“Improving localization and measurements of M-waves using high-density surface electromyography”，提出对高密度肌电使用三极蒙太奇空间滤波技术可以显著降低串扰现象，有助于隔离前臂密集肌肉的M波。

图1. 文章信息

本研究纳入5名健康志愿者参与实验。该实验使用 HD-sEMG 网格（SAGA 64+，TMSi，荷兰奥尔登扎尔）以 4000 Hz 的频率记录每位受试者右前臂的肌肉活动，该网格由 64 个 Ag/AgCl 电极组成（直径 = 4.5 mm；电极间距 = 8.75 mm）（图 2A）。8×8 网格每侧跨度 7 厘米，覆盖多块前臂肌肉。

串扰研究中使用 DS8R 恒流刺激器（刺激电极放置位置见图2C）以 1 Hz 的重复频率施加单相阴极脉冲（1 ms 脉冲宽度），对正中神经，尺神经和桡神经进行电刺激，以选择性募集该区域的肌肉。通过计算电极对在行（横向）和列（纵向）方向上的线性相关系数以检测串扰，相关性高于0.9则表示存在串扰。串扰研究后，研究者在前臂周围放置多个HD-sEMG网格来映射多块前臂肌肉的M波，并使用超声探头定位HD-sEMG电极下方的肌肉（见图2D）。

本研究中单极蒙太奇指每个电极独立记录，不进行空间滤波；双极蒙太奇指记录两个相邻电极之间的电压差；而三级蒙太奇进一步扩展双极配置，通过测量两组双极信号的差值来增强信号隔离。

图2. 实验设置与超声引导的肌肉边界识别

三极蒙太奇显著优化肌电信号分离效果

图3展示了在不同强度刺激下，串扰对sEMG的振幅和肌肉激活模式的影响，以及空间滤波如何减少串扰。图3(Monopolar)展示了在单极导联中，指浅屈肌（FDS）和桡侧腕屈肌（FCR）的激活图在较高刺激强度下开始融合，难以区分各自的贡献。然而，应用空间滤波后（图3第二行和第三行），激活区域保持独立，减少了串扰并改善了肌肉区分度。

图3. 随着刺激强度增加，串扰对sEMG振幅和肌肉激活模式的影响。

三极蒙太奇空间滤波显著降低了串扰

图4直观地展示了横向（左图）和纵向（右图）方向上M波的相关系数的分布。而空间滤波方法，尤其是三极空间滤波在两个方向上均降低了电极对M波的相关性，主要表现在：M波相关性小于0.9的电极对中，单极导联有28.1%，表明了串扰严重；双极和三极导联分别有82.6%和93.7%。

图4. 不同空间滤波器下电极间的 M 波相关系数

图5则展示了从M波振幅衰减程度测量了串扰。单极导联的振幅衰减极小（10.32±5.30%），而双极（35.43±10.49%）和三极（51.10±8.10%）导联的衰减更大（图5A），证实了空间滤波器在减少串扰中的有效性。

图5. M波振幅衰减

超声成像是区分肌肉腹侧反应与边界信号的关键

图6展示了5个被试的超声界定的肌肉边界，并与三极导联热图共同显示。三极蒙太奇的热图可清晰显示肌肉激活热点，并且可以分离两块肌肉，但随着更多肌肉被募集，识别不同来源则变得更加困难（图 6C）；而超声成像可以更加清晰地区分肌肉边界（红色虚线）。

图6. 5位受试者三极拓扑热图和超声界定的肌肉边界

本研究通过HD-sEMG结合双极/三极空间滤波及超声成像，在5名健康受试者前臂肌肉中证实，低强度刺激下单极HD-sEMG可分离M波且串扰极小，高强度刺激下三极滤波器能显著减少串扰，超声成像则有效验证肌肉位置并区分信号真伪；然而，研究存在三极滤波可能丢失目标肌肉远场信号、未考虑深层肌肉串扰、样本未纳入神经损伤人群及刺激未覆盖复杂电位等不足；未来研究可结合功能性超声与深度学习构建多模态自适应滤波模型，拓展至神经损伤评估、肌电假肢实时控制及串扰与肌肉病理机制关联等方向。

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