前臂指深屈肌渐进性疲劳过程中脑电与肌电相干变化特征的研究
摘要：目的：本研究观察健康受试者在运动性肌肉疲劳过程中大脑中枢电信号与外周肌肉表面肌电电信号通信之间的变化，为丰富运动性肌肉疲劳的中枢机制理论提供参考依据。方法：以15名健康受试者为研究对象，通过上肢间断性握力收缩诱发其指屈肌疲劳，观察疲劳过程中运动皮质区的β波段（15～30Hz）脑电、指深屈肌肌电以及脑电与肌电相干变化。结果：在疲劳过程中位于FC1、FCz、FC2、C1电极位置的β波段标准化能量谱显著性下降（P＜0.05）；指深屈肌sEMG的15～30Hz标准化能量谱随着疲劳发生显著下降（P＜0.05）。FC1、FCz、FC2、C1以及Cz电极位置的β波段脑电-肌电相干随着疲劳的加深加重显著性下降（P＜0.05）。结论：本研究结果提供的数据证明疲劳过程中EEG和sEMG功率变化特征，以及肌肉疲劳对大脑皮质-肌肉偶联的影响。
关键词：运动性肌肉疲劳；指深屈肌；肌电；脑电；脑电-肌电相干
引言：相干可以测量两个信号在频域上的相关性，这种方法是建立在两个独立信号在时频域中交互相关（cross-correlation）基础之上。通过测量大脑皮质和肌肉之间的相干（corticalmuscular coherence），例如，脑电图、脑磁图或者大脑局部电位与肌电图之间的相干，能够获得大脑皮质如何控制运动的信息。有研究表明：在稳定的静态肌肉收缩过程中，稳态的动作输出与β波段的同步化有关（15～30Hz），这种同步化是大脑对侧运动区与所支配的肌肉活动之间的同步化。目前，在人类运动系统中，高位中枢与下位中枢运动神经元活动之间这种的功能同步化的机制还不清楚，但是这种相干分析对于探测和诊断一些疾病却是非常重要的。很多研究表明：大脑皮质与肌肉相干在评估中枢如何驱动肌肉维持各种姿势具有重要的作用，而且在研究神经肌肉疾病中也是一种非常重要的工具，例如，帕金森、痉挛、震颤以及神经肌肉病。
运动性肌肉疲劳通常是指最大输出力量降低或不能维持预定的运动强度，这个过程可能涉及神经轴的不同水平，从运动皮质、脊髓到神经肌肉接头，再到细胞膜以及内部各种代谢发生的变化。大脑皮质-肌肉相干在一个运动的稳定期时表现得非常强烈。在随意运动中，大脑皮质在导致肌肉疲劳以及如何调节肌肉疲劳的作用仍然还不清楚。
鉴于机体在发生运动性肌肉疲劳时神经肌肉控制轴上出现了功能紊乱，所以采用大脑皮质-肌肉相干也可能作为一种探测机体疲劳水平的一种有效工具，进而探索人体肌肉疲劳时的中枢机制。本研究以健康受试者为研究对象，观察受试者在阶段性随意运动导致的疲劳中，其脑电和肌电同步化活动的变化。
1.1 研究对象与方法
1.1.1 研究对象
本研究选取15名健康受试者作为研究对象，身高（1.75±0.11）m、体重（72.3±7.4）kg、年龄（23.4±1.1）岁、受试者无专业的训练经历，受试者全为右利手，每一名受试者都没有神经肌肉系统损伤疾病，对受试者讲述整个实验程序后，自愿加入本研究中，并且承诺在完成实验后给予一定的报酬。
1.1.2 研究方法
（1）实验设计
本研究中受试者坐在一个脑电屏蔽室中，右手持电子握力计以30%MVC强度进行间断性地重复性收缩，一共执行200次收缩，每次收缩持续大约6s，肌肉收缩强度以及时间间隔通过自制地能实时反馈力量曲线的电子握力计来实现（图4-9）。通过间断性的握力收缩诱发受试者前臂指屈肌疲劳，利用Neuroscan脑电采集系统同步记录受试者的EEG和前臂指深屈肌的sEMG。在这个过程中记录头皮脑电信号，脑区根据我们前期的研究结果中运动相关皮质电位出现的峰值位置，主要选取覆盖运动皮质区的FC1、FCz、FC2和C1、Cz、C2。在脑电记录过程中将右侧乳突作为参考电极，脑电采样频率使用1000Hz，带通为0.1～100Hz、肌电采样为1000Hz、带通1～200Hz。
图4-9 数字显示电子握力计
（2）数据处理
通过数字滤波去除脑电中的干扰成分，即对原始EEG和sEMG进行带通滤波（1～50Hz），根据文献报道，β波段脑波与肌电具有较强的相干，所以选取β波段成分（15～30Hz）进行相干分析，同样也观察15～30Hz波段肌电信号变化，滤波过程使用Neuroscan分析软件完成。
在进行傅立叶频率转换时，将频率的分辨率设置为1Hz，然后对要分析的脑电和肌电波段的能量进行标准化处理，即先求出1～50Hz内每一个频率成分的功率值，然后将这些功率值求总功率，再将15～30Hz内每一个频率成分的功率值总和与之前的总功率相除，即得出了标准化功率，这种处理方法可以消除受试者本身的差异引起的误差。
在后期数据处理过程中将整个实验按照两种方法分别分成两个疲劳阶段：初期模块（Early blocks）和后期模块（Late blocks），每个模块包含100次收缩；4个疲劳阶段：模块1（Block1）、模块2（Block2）、模块3（Block3）和模块4（Block4），每个模块包含50次收缩。以便观察EEG和sEMG标准化功率谱以及EEG-sEMG相干的变化特征。
（3）相干分析
相干分析是研究脑功能连接的重要方法，能够描述大脑内部信号之间的交互情况。经典的相干分析是从频域角度描述两个随机信号之间的内在联系，相干系数可以通过对原始信号进行Fourier转换后进行估算。
两个随机信号的相干系数定义为：
其中和Sxy（f ）和 Syy（f ）分别是信号x（t）和y（t）的自谱密度（auto spectrum），Sxy（f ）是信号x（t）和y（t）的交叉谱密度（cross spectrum），也称作互谱密度。此处 Syy（f）密度的计算适用于无限长度的信号，对有限长度信号进行估计时会产生较大的误差。针对此问题学者们采用时域叠加平均法对互谱密度进行平滑处理，本研究使用的是Welch在1967年提出来的Welch法，又将其称为加权分段重叠平均法（weighted overlapped-segment averaging，WOSA），计算方法如下：
①首先将有限长度的信号x（t）和y（t）进行分段，将其分割成N个具有相同重叠部分的片段。
②对每个片段进行加时间窗处理，即将分段信号与加权函数相乘，常用的加权函数有hamming加窗函数和hanning加窗函数等。本研究使用的是hamming函数。
③然后对每一个经过加权片段进行离散Fourier变换，共进行N个片段的Fourier变换。
④在相同的频率上，将x（t）的加权频段的离散Fourier变换后得到的Fourier级数F[xi （t）]与向对应的y（t）的加权片段的离散Fourier变换后得到的Fourier级数F [yi （t）]进行共轭相乘，如下公式所示：
⑤然后求出N段Sxyi （f）的和，然后再求出平均的x（t）和y（t）的互谱密度估计值，公式如下：
本计算方法可以通过植入在Matlab软件中的Coherence程序包完成计算。
（4）统计学分析
本研究使用社会学统计软件SPSS 16.0对相关数据进行统计分析，对疲劳过程中两模块（初期模块和后期模块）的比较使用配对样本T检验，对于四模块（模块1、模块2、模块3和模块4）的比较使用重复测量方差分析。数据使用平均值±标准差表示，显著性标准为0.05。
1.2 结果
图4-10为运动初期时原始的EEG和sEMG，图4-11为疲劳后期原始EEG和sEMG，通过肉眼我们能粗略地看到疲劳后期时指深屈肌的sEMG幅值要略高于运动初期，这是机体肌肉疲劳的一种表现。
图4-12为受试者渐进性肌肉疲劳过程中EEG和sEMG标准化能量谱变化特征，左图为EEG的β波（15～30Hz）标准化能量变化，在将整个实验分成的两模块中，在FC1、FCz、FC2、C1电极位置EEG的β波随着疲劳的发生，后期模块（Late blocks）时显著低于初期模块（Early blocks）时（图4-12）。尽管在两模块的比较中β波出现了显著性下降，但是四模块划分法，提供了有关β波在各个电极位置更加详细的变化信息。
图4-10 一名受试者在初期模块中一次收缩过程EEG和指深屈肌的sEMG
图4-11 同一名受试者在后期模块中一次收缩过程EEG和指深屈肌的sEMG
图4-12 EEGβ波（15～30Hz）和sEMG标准化功率谱变化
★表示初期模块与后期模块相比，P＜0.05；★★表示P＜0.01
同样sEMG中15～30Hz变化情况如图所示，在两模块分析中，随着疲劳的发生指深屈肌的sEMG中15～30Hz成分的能量出现了显著性下降，在四模块中，这种变化趋势更加清晰可见。
图4-13为受试者疲劳过程中β波（15～30Hz）EEG-sEMG相干变化，从图中可以看出，随着疲劳的发生在FC1、FCz、FC2、C1以及Cz电极位置相干系数显著性下降。而四模块的变化能够更加详细地描绘这种变化趋势。
1.3 分析
本研究结果揭示了运动性肌肉疲劳对大脑皮质-肌肉偶联的影响。随着疲劳的加深加重，脑电-肌电相干逐渐下降。大脑皮质-肌肉信息联系偶联，通常可以使用EEG-EMG或者MEG-EMG信号相干进行量化评价。Halliday和Conway报道了如果肌肉活动存在而且活动逐渐变强，EEG-EMG之间的交互相关性以及相干会变得更加显著。β波段的大脑皮质-肌肉偶联可以反映大脑和肌肉之间的联系程度，这通常被认为与所执行的运动任务的运动参数直接相关。国外已经有学者发现受试者是在一种持续性的次最大强度肌肉收缩诱发的疲劳中，其EEG-EMG相干从中等疲劳到严重疲劳过程中显著下降。
但是，还没有学者观察长时间重复性疲劳运动过程中EEG-EMG相干随时间详细变化的信息。在本研究中，受试者执行200次的30%MVC的握力等长收缩，并且观察整个运动过程中运动皮质区EEG以及指深屈肌sEMG变化特点。本次研究成果从另一个角度证实了肌肉疲劳过程中EEG-EMG相干下降的结论。在本研究中EEG和sEMG的15～30Hz频率成分的能量随着疲劳的发生显著下降。大脑皮质与外周肌肉之间功能性的信息联系减弱可能与由与疲劳引起的对下行运动通路抑制性冲动增加有关，或者与神经肌肉接头处信息传递功能减弱有关，以及与运动中枢初级神经冲动输出源位置改变有关。
图4-13 疲劳过程中β波（15～30Hz）EEG-sEMG相干变化
★表示初期模块与后期模块相比，P＜0.05；★★表示P＜0.01
从本研究能够看出，在这个实验过程中，四模块的EEG-sEMG相干变化的变异程度要比两模块更大。正是由于这个原因，在四模块分析中，相干没有显著性差异，而且在重复性方差分析表明：四模块中EEG-sEMG的相干没有统计学差异，仅仅表现出脑电与指深屈肌表面肌电相干下降的趋势。在这种情况下，相比较来说，两模块划分法更容易出现显著性差异，而在四模块分析法中展示了更多有关相干变化的细节，但是没有出现统计学差异，主要原因可能是由于在多模块划分法下，每一个模块内的实验次数变少的原因。
国外已经有一些学者对受试者在次最大随意收缩力水平下EEG-EMG的相干进行了研究。而且研究发现β波频率带的EEG-EMG相干在调整次最大随意收缩活动中起到一个重要的功能性调整作用，并且主要分布在运动对侧大脑半球的感觉运动皮质区。从本研究的调查结果来看，似乎证实了这一点，因为我们得数据表明：受试者运动同侧大脑半球的运动皮质区β波EEG-EMG的相干较少表现出差异性。而在Yang等的研究中发现，左右侧大脑半球的感觉运动皮质区内的电极位置都表现为随着疲劳的发生β波频率带的EEG-EMG相干都表现为显著性下降。产生这种差别的原因可能是由于实验设计中涉及的运动强度不同引起的，在本研究中受试者以30% MVC的运动强度进行运动，而Yang等令受试者进行100% MVC强度进行运动，显然我们的实验诱发的疲劳程度要低于Yang等。在大强度运动中大脑皮质需要动员更多的皮质区域，以至于双侧大脑半球的运动区皮质都参与到大强度运动中，所以在大强度运动时在左右双侧大脑半球运动皮质区的β波频率带的EEG-EMG相干都随疲劳发生出现了下降的特点，而小强度运动时，仅仅需要动用运动对侧大脑半球运动区域就可以完成任务，所以主要在运动对侧大脑半球运动区皮质β波频率带的EEG-EMG相干才出现了显著性变化。
大脑皮质β波频带与肌电同步化是人类和猴子运动系统中一个共同的特征，但是为什么只在这个频率带皮质神经元的功能同步化，其机制还不清楚。脑皮质-肌肉相干在β波频率带下表现较强，这种情况主要发生在动力性和周期性的力量输出过程中，其机制可能是只有将视觉和特殊的认知以及躯体感觉的反馈信息结合在一起才能保证产生一个恰当的运动反应。这些结果证明了皮质肌肉相干在精确细致的动作控制中所起的作用。有研究表明：β频段脑电与肌电之间的相干会随着注意力被分散而显著下降，在运动后期随着疲劳发生受试者的注意力水平可能出现了下降，这可能也是导致疲劳后期EEG-EMG相干下降的一个原因。
1.4 结论
总之，本研究发现在小强度运动诱发上肢肌肉疲劳的实验中，β波（15～30Hz）频率带的EEG和sEMG功率谱随着疲劳的加深加重而显著性降低，同时β波（15～30Hz）频率带对应的EEG-EMG相干也显著性下降。