CN104799854A - 一种表面肌电采集装置及其肌电信号处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种表面肌电采集装置及其肌电信号处理方法，包括：第一电极、第二电极、第三电极、前端放大模块、腿部驱动模块、带通滤波模块、工频滤波模块、电平抬升模块、AD采集模块、微处理器和数字隔离模块；所述第一电极、第二电极通过前端放大模块连接带通滤波模块；所述第三电极通过腿部驱动模块连接前端放大模块；所述带通滤波模块、工频滤波模块、电平抬升模块、AD采集模块、数字隔离模块和微处理器依次连接；通过腿部驱动模块提取人体参考电信号起到了快速放电、有效衰减人体共模电压信号的作用，通过前端放大模块，提高了共模抑制比和输入阻抗，使得导致采集到的肌电信号数据精度高。

Description

一种表面肌电采集装置及其肌电信号处理方法

技术领域

本发明涉及皮肤表面肌电信号的采集和处理技术领域，尤其涉及的是一种表面肌电采集装置及其肌电信号处理方法。

背景技术

表面肌电信号 (surface electromyography，SEMG) 是肌肉收缩时伴随的电信号，是在体表无创检测肌肉活动的重要方法。表面肌电信号是由肌肉兴奋时所募集的运动单位产生的一个个动作电位序列(Motor Unit Action Potential Trains, MUAPT)在皮肤表面叠加而成，是一种非平稳的微弱信号。通过提取和研究表面肌电信号，可以有效识别人体运动动作、诊断肌肉病症以及指导康复医疗等，广泛应用于疾病诊断、康复医学、运动体育等领域。

现有的肌电信号采集装置一般通过电极接触人体皮肤来获取皮肤表面肌电信号，再通过相应的电路对肌电信号进行处理。但现有的肌电信号采集装置采集到的肌电信号的共模抑制比低，输入阻抗低，导致采集到的肌电信号数据准确率低，精度低。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，提供一种表面肌电采集装置及其肌电信号处理方法，旨在解决现有的肌电信号采集装置采集的肌电信号不准确，精度低的问题。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

一种表面肌电采集装置，其中，包括：

用于获取皮肤表面肌电信号的第一电极、第二电极和第三电极；

用于与第一电极和第二电极连接、提取肌电差分信号并放大的前端放大模块；

用于与第三电极连接、提取人体参考电信号的腿部驱动模块；

用于滤除肌电范围以外的信号的带通滤波模块；

用于滤除工频干扰的工频滤波模块；

用于抬高电平的电平抬升模块；

用于对肌电信号进行AD采样，模数转换为对应的数字信号的AD采集模块；

用于对数字信号进行处理的微处理器；

用于减少AD采集模块和微处理器之间相互干扰的数字隔离模块；

所述第一电极、第二电极通过前端放大模块连接带通滤波模块；所述第三电极通过腿部驱动模块连接前端放大模块；所述带通滤波模块、工频滤波模块、电平抬升模块、AD采集模块、数字隔离模块和微处理器依次连接。

所述的表面肌电采集装置，其中，所述前端放大模块包括：低通滤波电路、阻抗匹配电路、高通滤波电路、导联线屏蔽驱动电路和电桥平衡差分放大电路；

所述阻抗匹配电路通过低通滤波电路分别连接第一电极和第二电极；所述电桥平衡差分放大电路通过腿部驱动模块连接第三电极；所述阻抗匹配电路通过高通滤波电路连接电桥平衡差分放大电路；所述导联线屏蔽驱动电路连接所述高通滤波电路；所述电桥平衡差分放大电路连接带通滤波模块。

所述的表面肌电采集装置，其中，所述阻抗匹配电路包括：第一运算放大器、第二运算放大器、第四电阻、第五电阻和第六电阻；

所述低通滤波电路包括：第一电阻、第二电阻和第一电容；

所述第一运算放大器的同相输入端通过第一电阻连接第一电极，所述第一运算放大器的同相输入端还通过第一电容连接第二运算放大器的同相输入端；所述第一运算放大器的输出端通过第五电阻连接所述第一运算放大器的反相输入端；所述第一运算放大器的反相输入端通过第四电阻连接第二运算放大器的反相输入端，所述第一运算放大器的反相输入端还依次通过第四电阻和第六电阻连接第二运算放大器的输出端；所述第一运算放大器的输出端连接高通滤波电路；所述第二运算放大器的同相输入端通过第二电阻连接第二电极；所述第二运算放大器的输出端连接高通滤波电路。

所述的表面肌电采集装置，其中，所述高通滤波电路包括第九电阻、第十电阻、第四电容和第五电容；

所述电桥平衡差分放大电路包括：第十二电阻、第十三电阻和第六运算放大器；

所述第六运算放大器的同相输入端通过第四电容连接阻抗匹配电路；所述第六运算放大器的同相输入端还依次通过第九电阻和第十电阻连接第六运算放大器的反相输入端；所述第六运算放大器的同相输入端还依次通过第十二电阻和第十三电阻连接第六运算放大器的反相输入端；所述第六运算放大器的反相输入端通过第五电容连接阻抗匹配电路；所述第六运算放大器的输出端连接带通滤波模块。

所述的表面肌电采集装置，其中，所述导联线屏蔽驱动电路包括第三运算放大器；所述第三运算放大器的同相输入端连接高通滤波电路；所述第三运算放大器的反相输入端连接第三运算放大器的输出端；所述第三运算放大器的输出端接地。

所述的表面肌电采集装置，其中，所述腿部驱动模块包括：第三电阻、第七电阻、第八电阻、第十一电阻、第六电容、第四运算放大器和第五运算放大器；

所述第五运算放大器的输出端通过第三电阻连接第三电极；所述第五运算放大器的输出端还通过第七电阻连接第五运算放大器的反相输入端，所述第五运算放大器的输出端还依次通过第六电容和第八电阻连接第五运算放大器的反相输入端；所述第五运算放大器的同相输入端接地；

所述第四运算放大器的输出端通过第十一电阻连接第五运算放大器的反相输入端；所述第四运算放大器的输出端还连接第四运算放大器的反相输入端；所述第四运算放大器的同相输入端连接前端放大模块。

所述的表面肌电采集装置，其中，所述微处理器包括：

预处理单元，用于对所述表面肌电信号对应的数字信号进行预处理，得到对应的肌电数据；

肌力评估单元，用于利用端点检测算法从所述肌电数据中划分选取部分肌电数据，根据该部分肌电数据计算对应的均方根和肌电积分值，根据所述均方根和肌电积分值进行肌张力评估和肌力等级评估；

肌肉疲劳评估单元，用于利用端点检测算法从所述肌电数据中划分选取部分肌电数据，根据该部分肌电数据计算对应的平均频率和中值频率，根据所述平均频率和中值频率进行肌肉疲劳评估。

所述的表面肌电采集装置，其中，所述肌肉疲劳评估单元包括：

肌电数据提取子单元，用于利用端点检测算法从所述肌电数据中划分选取部分肌电数据；

肌肉疲劳计算子单元，用于利用短时傅立叶变换计算该部分肌电数据的肌电信号频谱，通过计算出的中值频率得到肌肉的疲劳程度。

一种采用上述的表面肌电采集装置的肌电信号处理方法，其中，包括：

S1、采集皮肤表面肌电信号，并转换为对应的数字信号；

S2、对所述数字信号进行预处理，得到对应的肌电数据；

S3、利用端点检测算法从所述肌电数据中划分选取部分肌电数据，根据该部分肌电数据计算对应的均方根、肌电积分值、平均频率和中值频率；

S4、根据所述均方根和肌电积分值进行肌张力评估和肌力等级评估，根据所述平均频率和中值频率进行肌肉疲劳评估。

本发明所提供的一种表面肌电采集装置及其肌电信号处理方法，有效地解决了现有的肌电信号采集装置采集的肌电信号不准确，精度低的问题，包括：第一电极、第二电极、第三电极、前端放大模块、腿部驱动模块、带通滤波模块、工频滤波模块、电平抬升模块、AD采集模块、微处理器和数字隔离模块；所述第一电极、第二电极通过前端放大模块连接带通滤波模块；所述第三电极通过腿部驱动模块连接前端放大模块；所述带通滤波模块、工频滤波模块、电平抬升模块、AD采集模块、数字隔离模块和微处理器依次连接；通过腿部驱动模块提取人体参考电信号起到了快速放电、有效衰减人体共模电压信号的作用，通过前端放大模块，提高了共模抑制比和输入阻抗，使得导致采集到的肌电信号数据准确率高，精度高，带来了大大的方便。

附图说明

图1为本发明提供的表面肌电采集装置较佳实施例的结构框图；

图2为本发明提供的表面肌电采集装置应用实施例中前端放大模块和腿部驱动模块的电路示意图；

图3为本发明提供的表面肌电采集装置的肌电信号处理方法较佳实施例的方法流程图。

具体实施方式

本发明提供一种基表面肌电采集装置及其肌电信号处理方法，为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请参阅图1，图1为本发明提供的表面肌电采集装置较佳实施例的结构框图，如图所示，所述表面肌电采集装置包括：用于获取皮肤表面肌电信号的第一电极、第二电极和第三电极；用于与第一电极和第二电极连接、提取肌电差分信号并放大的前端放大模块110；用于与第三电极连接、提取人体参考电信号的腿部驱动模块120；用于滤除肌电范围以外的信号的带通滤波模块130；用于滤除工频干扰的工频滤波模块140；用于抬高电平的电平抬升模块150；用于对肌电信号进行AD采样，模数转换为对应的数字信号的AD采集模块160；用于对数字信号进行处理的微处理器180；用于减少AD采集模块160和微处理器180之间相互干扰的数字隔离模块170；所述第一电极、第二电极通过前端放大模块110连接带通滤波模块130；所述第三电极通过腿部驱动模块120连接前端放大模块110；所述带通滤波模块130、工频滤波模块140、电平抬升模块150、AD采集模块160、数字隔离模块170和微处理器180依次连接。

具体来说，所述前端放大模块110通过第一电极和第二电极获取皮肤表面的肌电信号。所述前端放大模块110直接通过多个电极与人体相连，采集人体的肌电信号，并能从高共模环境下提取有用的差分信号然后将其放大，具有高输入阻抗、高共模抑制比的特点。

第一电极和第二电极将采集的肌电信号送入前端放大模块110，该前端放大模块110能从高共模环境下提取有用的肌电差分信号然后将其放大，并能达到较高的共模抑制比和高阻抗，并将肌电差分信号发送至带通滤波模块130。前端放大模块110与腿部驱动模块120配合来采集高性噪比的前端肌电信号。所述腿部驱动模块120提取人体的参考电信号用于减少电路的干扰，通过第三电极连接人体的右腿或左腿来采集肌电信号，在实际使用时，一般连接右腿。前端放大模块110的输出传入带通滤波模块130从而滤除肌电范围以外的频率的肌电信号。工频滤波模块140由两个新型的集成工频滤波器串联而成，该芯片热噪声小，单级滤波深度深。由工频滤波模块140输出的肌电信号经过电平抬升模块150抬高到基线以上，再经过AD采集模块160进行AD采样变为数字信号被微处理器180所识别。微处理器180和AD采集模块160添加数字隔离模块170，以减少两个模块之间的相互干扰。所述带通滤波模块130、工频滤波模块140、电平抬升模块150、AD采集模块160、数字隔离模块170在现有技术中有多种实现方式，微处理器可采用STM32系列的单片机。

请参阅图2，图2为本发明提供的表面肌电采集装置应用实施例中前端放大模块和腿部驱动模块的电路示意图，进一步地，所述前端放大模块110包括：低通滤波电路111、阻抗匹配电路112、高通滤波电路113、电桥平衡差分放大电路114和导联线屏蔽驱动电路115。所述前端放大模块110由阻抗匹配电路112和电桥平衡差分放大电路114构成，该前端放大模块110与腿部驱动模块120配合来采集高性噪比的前端肌电信号。

所述阻抗匹配电路112通过低通滤波电路111分别连接第一电极和第二电极；所述电桥平衡差分放大电路114通过腿部驱动模块120连接第三电极；所述阻抗匹配电路112通过高通滤波电路113连接电桥平衡差分放大电路114；所述导联线屏蔽驱动电路150连接所述高通滤波电路113；所述电桥平衡差分放大电路114连接带通滤波模块130。

现有的与电极相连的肌电采集电路，既无法满足肌电采集电路对输入阻抗的要求（国标要求其输入阻抗大于100MΩ），更难满足较高的差模增益要求，很难满足电桥平衡使得共模抑制比趋于无穷大。而本发明采用了肌电阻抗匹配电路、右腿驱动电路和具有平衡电桥的差分放大电路，提高了输入阻抗和共模抑制比等，将差分电路改进为电桥平衡的模式，进一步添加了对称的同相输入电路，使得共模抑制比和输入阻抗得到很大提高。

进一步地，所述阻抗匹配电路112包括：第一运算放大器U1、第二运算放大器U2、第四电阻R4、第五电阻R5和第六电阻R6；

所述低通滤波电路111包括：第一电阻R1、第二电阻R2和第一电容C1；

所述第一运算放大器U1的同相输入端通过第一电阻R1连接第一电极（图2中所示为SEMG_Vin+），所述第一运算放大器U1的同相输入端还通过第一电容C1连接第二运算放大器U2的同相输入端；所述第一运算放大器U1的输出端通过第五电阻R5连接所述第一运算放大器U1的反相输入端；所述第一运算放大器U1的反相输入端通过第四电阻R4连接第二运算放大器U2的反相输入端，所述第一运算放大器U1的反相输入端还依次通过第四电阻R4和第六电阻R6连接第二运算放大器U2的输出端；所述第一运算放大器U1的输出端连接高通滤波电路113；所述第二运算放大器U2的同相输入端通过第二电阻R2连接第二电极（图2中所示为SEMG_Vin-）；所述第二运算放大器U2的输出端连接高通滤波电路113。

具体来说，第一运算放大器U1、第二运算放大器U2为肌电信号阻抗匹配输入端，而第一电阻R1、第二电阻R2 和第一电容C1 组成低通滤波电路，其中第一电容C1采用了具有较高参数对称性的X2Y电容，避免因单电容参数不对称引起电路共模抑制比下降。本发明为了满足肌电采集电路对输入阻抗的要求，在差分输入端前添加同相输入端（理想情况下同相输入阻抗趋于无穷大），提高其输入阻抗。选择共模抑制比严格对称的运放第一运算放大器U1和第二运算放大器U2，即U1和U2为高输入阻抗、高共模抑制比的双运放，从而提高了阻抗匹配电路的增益 Ad1；同时电桥平衡差分放大电路114尽可能接近电桥平衡，提高了差模增益。

进一步地，所述高通滤波电路113包括第九电阻R9、第十电阻R10、第四电容C4和第五电容C5；

所述电桥平衡差分放大电路114包括：第十二电阻R12、第十三电阻R13和第六运算放大器U6；

所述第六运算放大器U6的同相输入端通过第四电容C4连接阻抗匹配电路112；所述第六运算放大器U6的同相输入端还依次通过第九电阻R9和第十电阻R10连接第六运算放大器U6的反相输入端；所述第六运算放大器U6的同相输入端还依次通过第十二电阻R12和第十三电阻R13连接第六运算放大器U6的反相输入端；所述第六运算放大器U6的反相输入端通过第五电容C5连接阻抗匹配电路112；所述第六运算放大器U6的输出端连接带通滤波模块130（图2所示为SEMG_1ST）。

具体来说，第六运算放大器U6为集成仪表放大器，也就是电桥平衡差分放大路，内部满足电桥平衡和参数对称的差分集成电路。第九电阻R9、第十电阻R10、第四电容C4 和第五电容C5 组成高通滤波电路，滤除运动伪迹噪声和因肌肉运动过程电极相对运动产生的低频漂移噪声，防止其导致电桥平衡差分放大电路输出饱和，高通滤波电路-3dB，截止频率为fH=1/(2 Π R9 C4)。如图2所示，第六运算放大器U6的同相输入端通过第四电容C4连接第一运算放大器U1的输出端。第六运算放大器U6的反相输入端通过第五电容C5连接第二运算放大器U2的输出端。

进一步地，所述导联线屏蔽驱动电路115包括第三运算放大器U3；所述第三运算放大器U3的同相输入端连接高通滤波电路113；所述第三运算放大器U3的反相输入端连接第三运算放大器U3的输出端；所述第三运算放大器U3的输出端接地。具体来说，第三运算放大器U3为添加的导联线屏蔽驱动电路。如图2所示。所述第三运算放大器U3的同相输入端通过第九电阻R9连接第六运算放大器U6的同相输入端；所述第三运算放大器U3的同相输入端还通过第十电阻R10连接第六运算放大器U6的反相输入端。

通过上述电路，本发明的前端放大模块，共模抑制比远远超过肌电采集国标对共模抑制比要求（国标为超过80dB）；输入阻抗远超过肌电国标要求（国标为大于100MΩ）。

进一步地，所述腿部驱动模块120包括：第三电阻R3、第七电阻R7、第八电阻R8、第十一电阻R11、第六电容C6、第四运算放大器U4和第五运算放大器U5；

所述第五运算放大器U5的输出端通过第三电阻R3连接第三电极（图2中所示为SEMG_RL）；所述第五运算放大器U5的输出端还通过第七电阻R7连接第五运算放大器U5的反相输入端，所述第五运算放大器U5的输出端还依次通过第六电容C6和第八电阻R8连接第五运算放大器U5的反相输入端；所述第五运算放大器U5的同相输入端接地；

所述第四运算放大器U4的输出端通过第十一电阻R11连接第五运算放大器U5的反相输入端；所述第四运算放大器U4的输出端还连接第四运算放大器U4的反相输入端；所述第四运算放大器U4的同相输入端连接前端放大模块110。

具体来说，所述第四运算放大器U4的同相输入端通过第十二电阻连接第六运算放大器U6的同相输入端，还通过第十三电阻R13连接第六运算放大器U6的反相输入端。所述腿部驱动模块120用于生物体表电信号的采集，它从前置放大模块两个相等的偏置电阻第十二电阻R12、第十三电阻R13中间取出人体共模电压，依次经电压跟随器U4与反相放大器U5连接到右腿，它相当于共模电压并联负反馈电路，起快速放电、有效衰减人体共模电压信号的作用。

在实际应用时，如图2所示，肌电前端放大模块的输入输出关系推导如下：假设A、B、C、D 和E五点的电位为VA、VB、VC、VD、VE；VA-VB 为差分电极电位差VI。VD=(1+2R5/R4)VA；VE=(1+2R6/R4)VB；VD-VE=(1+2R5/R4)(VA-VB)=(1+2R5/R4)VI；则Vout=K(1+2R5/R4)VI。

然后前端放大模块将采集的肌电信号依次经过带通滤波模块、工频滤波模块等发送至微处理器。在对肌电信号处理时针对工频干扰中心频率偏移的问题，使用了自适应工频滤波，使得采集到的肌电信号信噪比高，能用于后续的肌电评估。

进一步地，所述微处理器180包括：

预处理单元，用于对所述表面肌电信号对应的数字信号进行预处理，得到对应的肌电数据；

肌力评估单元，用于利用端点检测算法从所述肌电数据中划分选取部分肌电数据，根据该部分肌电数据计算对应的均方根和肌电积分值，根据所述均方根和肌电积分值进行肌张力评估和肌力等级评估；

肌肉疲劳评估单元，用于利用端点检测算法从所述肌电数据中划分选取部分肌电数据，根据该部分肌电数据计算对应的平均频率和中值频率，根据所述平均频率和中值频率进行肌肉疲劳评估。

具体来说，在实际应用时，可通过微处理器对肌电信号对应的数字信号进行处理，也可发送至电脑（PC）进行处理。上述硬件部分采集到的数据通过USB传输到电脑进行一系列处理。

在微处理或电脑端处理的流程如下，先对对所述表面肌电信号对应的数字信号进行预处理，得到对应的肌电数据。也就是对数字信号进行软件滤波，进一步去除噪声干扰。滤波处理包括高通滤波、工频滤波和平均滤波。所述高通滤波和平均滤波都是传统的滤波器，技术比较成熟。所述工频滤波采用改进型自适应工频滤波器，该滤波器是针对电网扰动噪声中心频率偏移问题而设计。这样获得的信号能够很好地被后续评估模块所使用。譬如对解析后的肌电信号的数字信号进行带通滤波器、自适应工频滤波器等预处理后得到对应的肌电数据。

然后利用端点检测算法从背景信号中提取肌电信号，用来计算肌电信号各项指标。具体从数据库中读入肌电数据后，利用端点检测算法从背景信号中划分选取有用的肌电信号，提取该段数据计算其评估指标（均方根、肌电积分值、平均频率和中值频率），再绘制评估指标曲线。所述端点检测算法采用短时能量设定阈值，辅以短时平均过零率进行判断。所述评估指标中，均方根、肌电信号积分值用于肌张力评估、肌力等级评估，而平均频率、中值频率用于肌肉疲劳评估，其中中值频率拟合直线的斜率被定义为疲劳度指数。

进一步地，所述肌肉疲劳评估单元包括：肌电数据提取子单元，用于利用端点检测算法从所述肌电数据中划分选取部分肌电数据；肌肉疲劳计算子单元，用于利用短时傅立叶变换计算该部分肌电数据的肌电信号频谱，通过计算出的中值频率得到肌肉的疲劳程度。

进一步地，在电脑端，还可设定康复训练模式，譬如常规模式、耐力模式、爆发力模式和自定义模式，可添加自定义训练模式，根据运动肌肉评估结果设定适合患者的训练模式，增加治疗的针对性。在运动肌肉的康复模式中添加自定义训练模式。这种模式可以根据评估的结果自主地设计训练模式，能够保证患者在肌肉承受范围内进行康复训练，并且能够针对所需康复参数进行自由组合，使得治疗更有针对性，有助于患者的康复。

举例说明如下，康复训练模式依次为：常规模式、耐力模式、爆发力模式、自定义模式。康复训练常规模式：当患者肌电水平超过反馈阈值时，屏幕弹出烟花播放窗口作为奖励。其中反馈阈值是采集患者第一分钟内的肌电信号，取最大值的80%作为肌电的反馈阈值，当患者多次努力也无法达到阈值水平时，逐步降低肌电反馈阈值直到患者成功触发为止。本训练模式适用于 2-4级肌力患者。

耐力训练模式：患者需要在一定时间内保持肌肉输出力量稳定以控制产生类似梯形的肌电图。本训练模式对于肢体瘫痪的患者要求比较高，肌力水平要在3级以上。

爆发力训练模式：要求患者在黄色区域内快速收缩、放松肌肉，让肌电曲线有快速变化过程。该训练模式主要考验中枢神经对肌肉控制的灵活性、快速反应能力，对用户的肌力水平要求较高，至少3级以上。

自定义训练模式：该模式灵活性高，能够根据康复评估结果灵活设置反馈曲线阈值，设置任意难度肌电反馈阈值曲线，有助于提高治疗的针对性。用户可通过鼠标点击设置区域的关键点进行反馈曲线设置，当用户的肌电水平大于等于反馈阈值时，将会获得一定积分奖励，用户设置好反馈阈值曲线形状后点击确认即可进入训练模式。

基于上述表面肌电采集装置，本发明还提供了一种采用上述的表面肌电采集装置的肌电信号处理方法，如图3所示，包括：

S100、采集皮肤表面肌电信号，并转换为对应的数字信号；

S200、对所述数字信号进行预处理，得到对应的肌电数据；

S300、利用端点检测算法从所述肌电数据中划分选取部分肌电数据，根据该部分肌电数据计算对应的均方根、肌电积分值、平均频率和中值频率；

S400、根据所述均方根和肌电积分值进行肌张力评估和肌力等级评估，根据所述平均频率和中值频率进行肌肉疲劳评估。

综上所述，本发明提供的一种表面肌电采集装置及其肌电信号处理方法，用阻抗匹配的同相输入电路与满足电桥平衡的仪表放大电路结合，提高前端肌电采集电路的输入阻抗和共模抑制比；使用新型集成工频滤波器组成的工频电路，热噪声小，单级滤波具有较高性能；采用改进型自适应工频滤波器，实时跟进电网扰动，有效消除工频干扰；采用基于短时能量和短时过零率方法进行肌电信号端点检测，为后面肌电信号分析评估提供准确定位；利用短时傅立叶变换计算肌电信号频谱，通过计算出的中值频率得到肌肉的疲劳程度。再将肌电疲劳反馈给肌力训练，合理安排训练强度，防止肌肉损伤；添加自定义训练模式，根据运动肌肉评估结果设定适合患者的训练模式，增加治疗的针对性；将采集的肌电信号和肌肉评估训练相结合，使用提取的肌电信号进行算法处理，得到一系列肌肉状态用于肌张力和肌肉疲劳评估。在肌电评估中使用肌电均方根和积分值评估肌张力和肌力等级，使用平均频率和中值频率评估肌肉疲劳程度；并将评估结果作为康复训练的指导。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (9)

1.一种表面肌电采集装置，其特征在于，包括：

用于获取皮肤表面肌电信号的第一电极、第二电极和第三电极；

用于与第一电极和第二电极连接、提取肌电差分信号并放大的前端放大模块；

用于与第三电极连接、提取人体参考电信号的腿部驱动模块；

用于滤除肌电范围以外的信号的带通滤波模块；

用于滤除工频干扰的工频滤波模块；

用于抬高电平的电平抬升模块；

用于对肌电信号进行AD采样，模数转换为对应的数字信号的AD采集模块；

用于对数字信号进行处理的微处理器；

用于减少AD采集模块和微处理器之间相互干扰的数字隔离模块；

所述第一电极、第二电极通过前端放大模块连接带通滤波模块；所述第三电极通过腿部驱动模块连接前端放大模块；所述带通滤波模块、工频滤波模块、电平抬升模块、AD采集模块、数字隔离模块和微处理器依次连接。

2.根据权利要求1所述的表面肌电采集装置，其特征在于，所述前端放大模块包括：低通滤波电路、阻抗匹配电路、高通滤波电路、导联线屏蔽驱动电路和电桥平衡差分放大电路；

所述阻抗匹配电路通过低通滤波电路分别连接第一电极和第二电极；所述电桥平衡差分放大电路通过腿部驱动模块连接第三电极；所述阻抗匹配电路通过高通滤波电路连接电桥平衡差分放大电路；所述导联线屏蔽驱动电路连接所述高通滤波电路；所述电桥平衡差分放大电路连接带通滤波模块。

3.根据权利要求2所述的表面肌电采集装置，其特征在于，所述阻抗匹配电路包括：第一运算放大器、第二运算放大器、第四电阻、第五电阻和第六电阻；

所述低通滤波电路包括：第一电阻、第二电阻和第一电容；

所述第一运算放大器的同相输入端通过第一电阻连接第一电极，所述第一运算放大器的同相输入端还通过第一电容连接第二运算放大器的同相输入端；所述第一运算放大器的输出端通过第五电阻连接所述第一运算放大器的反相输入端；所述第一运算放大器的反相输入端通过第四电阻连接第二运算放大器的反相输入端，所述第一运算放大器的反相输入端还依次通过第四电阻和第六电阻连接第二运算放大器的输出端；所述第一运算放大器的输出端连接高通滤波电路；所述第二运算放大器的同相输入端通过第二电阻连接第二电极；所述第二运算放大器的输出端连接高通滤波电路。

4.根据权利要求2所述的表面肌电采集装置，其特征在于，所述高通滤波电路包括第九电阻、第十电阻、第四电容和第五电容；

所述电桥平衡差分放大电路包括：第十二电阻、第十三电阻和第六运算放大器；

所述第六运算放大器的同相输入端通过第四电容连接阻抗匹配电路；所述第六运算放大器的同相输入端还依次通过第九电阻和第十电阻连接第六运算放大器的反相输入端；所述第六运算放大器的同相输入端还依次通过第十二电阻和第十三电阻连接第六运算放大器的反相输入端；所述第六运算放大器的反相输入端通过第五电容连接阻抗匹配电路；所述第六运算放大器的输出端连接带通滤波模块。

5.根据权利要求2所述的表面肌电采集装置，其特征在于，所述导联线屏蔽驱动电路包括第三运算放大器；所述第三运算放大器的同相输入端连接高通滤波电路；所述第三运算放大器的反相输入端连接第三运算放大器的输出端；所述第三运算放大器的输出端接地。

6.根据权利要求1所述的表面肌电采集装置，其特征在于，所述腿部驱动模块包括：第三电阻、第七电阻、第八电阻、第十一电阻、第六电容、第四运算放大器和第五运算放大器；

所述第五运算放大器的输出端通过第三电阻连接第三电极；所述第五运算放大器的输出端还通过第七电阻连接第五运算放大器的反相输入端，所述第五运算放大器的输出端还依次通过第六电容和第八电阻连接第五运算放大器的反相输入端；所述第五运算放大器的同相输入端接地；

所述第四运算放大器的输出端通过第十一电阻连接第五运算放大器的反相输入端；所述第四运算放大器的输出端还连接第四运算放大器的反相输入端；所述第四运算放大器的同相输入端连接前端放大模块。

7.根据权利要求1所述的表面肌电采集装置，其特征在于，所述微处理器包括：

预处理单元，用于对所述表面肌电信号对应的数字信号进行预处理，得到对应的肌电数据；

肌力评估单元，用于利用端点检测算法从所述肌电数据中划分选取部分肌电数据，根据该部分肌电数据计算对应的均方根和肌电积分值，根据所述均方根和肌电积分值进行肌张力评估和肌力等级评估；

肌肉疲劳评估单元，用于利用端点检测算法从所述肌电数据中划分选取部分肌电数据，根据该部分肌电数据计算对应的平均频率和中值频率，根据所述平均频率和中值频率进行肌肉疲劳评估。

8.根据权利要求7所述的表面肌电采集装置，其特征在于，所述肌肉疲劳评估单元包括：

肌电数据提取子单元，用于利用端点检测算法从所述肌电数据中划分选取部分肌电数据；

肌肉疲劳计算子单元，用于利用短时傅立叶变换计算该部分肌电数据的肌电信号频谱，通过计算出的中值频率得到肌肉的疲劳程度。

9.一种采用如权利要求1~8任一项所述的表面肌电采集装置的肌电信号处理方法，其特征在于，包括：

S1、采集皮肤表面肌电信号，并转换为对应的数字信号；

S2、对所述数字信号进行预处理，得到对应的肌电数据；

S3、利用端点检测算法从所述肌电数据中划分选取部分肌电数据，根据该部分肌电数据计算对应的均方根、肌电积分值、平均频率和中值频率；

S4、根据所述均方根和肌电积分值进行肌张力评估和肌力等级评估，根据所述平均频率和中值频率进行肌肉疲劳评估。