[论文解读] Wearable Embroidered Muscle Activity Sensing Device for the Human Upper Leg

R.B. Ribas Manero, Jessie Grewal+5 more|arXiv (Cornell University)|Feb 15, 2016

Muscle activation and electromyography studies参考文献 10被引用 3

一句话总结

本研究提出了一款可穿戴的、集成在慢跑长裤中的表面肌电图（sEMG）传感装置，通过刺绣电极监测真实跑步环境中的肌肉活动。该设备可在自然环境中实现长期、用户友好的sEMG数据采集，结果表明，在沙地等柔软地面上跑步会导致显著更高的肌肉疲劳，从而增加跑步相关损伤的风险，相较于沥青或田径跑道更为明显。

ABSTRACT

Within the last decade, running has become one of the most popular physical activities in the world. Although the benefits of running are numerous, there is a risk of Running Related Injuries (RRI) of the lower extremities. Electromyography (EMG) techniques have previously been used to study causes of RRIs, but the complexity of this technology limits its use to a laboratory setting. As running is primarily an outdoors activity, this lack of technology acts as a barrier to the study of RRIs in natural environments. This study presents a minimally invasive wearable muscle sensing device consisting of jogging leggings with embroidered surface EMG (sEMG) electrodes capable of recording muscle activity data of the quadriceps group. To test the use of the device, a proof of concept study consisting of $N=2$ runners performing a set of $5km$ running trials is presented in which the effect of running surfaces on muscle fatigue, a potential cause of RRIs, is evaluated. Results show that muscle fatigue can be analysed from the sEMG data obtained through the wearable device, and that running on soft surfaces (such as sand) may increase the likelihood of suffering from RRIs.

研究动机与目标

• 开发一种微创、可穿戴的sEMG设备，用于在实验室环境之外持续监测肌肉活动。
• 通过将sEMG电极直接集成到功能性服装中，解决传统EMG在户外环境中应用的局限性。
• 利用真实世界sEMG数据，评估不同跑步表面（沥青、沙地、田径跑道）对肌肉疲劳的影响。
• 证明低成本、可穿戴sEMG技术在耐力跑步中长期、非侵入性监测肌肉疲劳的可行性。

提出的方法

• 该设备采用慢跑长裤，其四头肌（内侧、外侧和股直肌）位置采用导电纱线刺绣的表面EMG电极，依据SENIAM标准以确保准确放置。
• 肌电信号通过集成在衣物中的定制PCB信号采集系统捕获，信号调理包括放大和全波整流。
• 提出一种新指标——积分幅值比值（iARV），通过分析sEMG信号幅值趋势，量化随时间推移的肌肉疲劳程度。
• 在概念验证研究中，两名参与者分别在沥青、沙地和田径跑道上完成三趟5公里跑步试验。
• 在户外跑步过程中连续采集信号数据，并计算iARV以评估不同地面对肌肉疲劳变化的影响。
• 该设备设计注重易用性，无需专业解剖学知识，且采用低成本、可重复使用的组件，便于实际部署。

实验结果

研究问题

• RQ1 可穿戴、织物集成的sEMG系统能否在真实户外跑步环境中可靠地捕获肌肉活动数据？
• RQ2 在不同地面上跑步（沥青、沙地、田径跑道）如何影响股四头肌的肌肉疲劳水平（通过sEMG测量）？
• RQ3 诸如‘第二次呼吸效应’和出汗等混杂因素在户外环境中在多大程度上影响基于sEMG的疲劳估计？
• RQ4 所提出的可穿戴sEMG设备能否检测并区分不同表面刚度和阻尼特性下的疲劳水平？

主要发现

• 在沙地上跑步导致最高的肌肉疲劳水平，表现为最高的iARV值，提示在柔软、易变形的地面上跑步会增加跑步相关损伤（RRI）的风险。
• 田径跑道作为刚性表面且阻尼较低，导致肌肉疲劳水平最低，与生物力学模型的预期一致。
• 沥青路面跑步产生的疲劳水平居中，iARV值介于沙地和田径跑道之间。
• ‘第二次呼吸效应’导致每轮开始时iARV值先下降，随后因疲劳而逐渐上升。
• 出汗增加了皮肤电导率并改变了信号偏移，尤其在最后一次试验（田径跑道）中更为明显，但未改变不同地面对疲劳影响的总体排序。
• 尽管存在环境干扰因素，该设备仍成功区分了不同地面对肌肉疲劳的影响，证实其在长期、真实世界sEMG监测中的可行性。