當肌電信號遇上 “串擾迷霧“：HD-sEMG 如何撕開神經肌肉研究的新切口

想象一位中風患者試圖通過肌電假肢抓握水杯 —— 前臂肌肉收縮產生的電信號 sEMG本應精準驅動假肢動作，但鄰近肌肉的電活動 "串擾" 卻像干擾信號，讓指令變得混亂。這種串擾在高密度肌肉分布的前臂尤為突出，直接導致傳統 sEMG 難以準確分離單個肌肉的電反應（如 M 波），成為神經肌肉功能評估、假肢控制研發中的關鍵瓶頸。

近期，由匹茲堡大學與卡內基梅隆大學的研究者合作發表在《JOURNAL OF NEUROPHYSIOLOGY》的文章，題為“Improving localization and measurements of M-waves using high-density surface electromyography”，提出對高密度肌電使用三極蒙太奇空間濾波技術可以顯著降低串擾現象，有助于隔離前臂密集肌肉的M波。

圖1. 文章信息

本研究納入5名健康志愿者參與實驗。該實驗使用 HD-sEMG 網格（SAGA 64+，TMSi，荷蘭奧爾登扎爾）以 4000 Hz 的頻率記錄每位受試者右前臂的肌肉活動，該網格由 64 個 Ag/AgCl 電極組成（直徑 = 4.5 mm；電極間距 = 8.75 mm）（圖 2A）。8×8 網格每側跨度 7 厘米，覆蓋多塊前臂肌肉。

串擾研究中使用 DS8R 恒流刺激器（刺激電極放置位置見圖2C）以 1 Hz 的重復頻率施加單相陰極脈沖（1 ms 脈沖寬度），對正中神經，尺神經和橈神經進行電刺激，以選擇性募集該區域的肌肉。通過計算電極對在行（橫向）和列（縱向）方向上的線性相關系數以檢測串擾，相關性高于0.9則表示存在串擾。串擾研究后，研究者在前臂周圍放置多個HD-sEMG網格來映射多塊前臂肌肉的M波，并使用超聲探頭定位HD-sEMG電極下方的肌肉（見圖2D）。

本研究中單極蒙太奇指每個電極獨立記錄，不進行空間濾波；雙極蒙太奇指記錄兩個相鄰電極之間的電壓差；而三級蒙太奇進一步擴展雙極配置，通過測量兩組雙極信號的差值來增強信號隔離。

圖2. 實驗設置與超聲引導的肌肉邊界識別

三極蒙太奇顯著優化肌電信號分離效果

圖3展示了在不同強度刺激下，串擾對sEMG的振幅和肌肉激活模式的影響，以及空間濾波如何減少串擾。圖3(Monopolar)展示了在單極導聯中，指淺屈肌（FDS）和橈側腕屈肌（FCR）的激活圖在較高刺激強度下開始融合，難以區分各自的貢獻。然而，應用空間濾波后（圖3第二行和第三行），激活區域保持獨立，減少了串擾并改善了肌肉區分度。

圖3. 隨著刺激強度增加，串擾對sEMG振幅和肌肉激活模式的影響。

三極蒙太奇空間濾波顯著降低了串擾

圖4直觀地展示了橫向（左圖）和縱向（右圖）方向上M波的相關系數的分布。而空間濾波方法，尤其是三極空間濾波在兩個方向上均降低了電極對M波的相關性，主要表現在：M波相關性小于0.9的電極對中，單極導聯有28.1%，表明了串擾嚴重；雙極和三極導聯分別有82.6%和93.7%。

圖4. 不同空間濾波器下電極間的 M 波相關系數

圖5則展示了從M波振幅衰減程度測量了串擾。單極導聯的振幅衰減極小（10.32±5.30%），而雙極（35.43±10.49%）和三極（51.10±8.10%）導聯的衰減更大（圖5A），證實了空間濾波器在減少串擾中的有效性。

圖5. M波振幅衰減

超聲成像是區分肌肉腹側反應與邊界信號的關鍵

圖6展示了5個被試的超聲界定的肌肉邊界，并與三極導聯熱圖共同顯示。三極蒙太奇的熱圖可清晰顯示肌肉激活熱點，并且可以分離兩塊肌肉，但隨著更多肌肉被募集，識別不同來源則變得更加困難（圖 6C）；而超聲成像可以更加清晰地區分肌肉邊界（紅色虛線）。

圖6. 5位受試者三極拓撲熱圖和超聲界定的肌肉邊界

本研究通過HD-sEMG結合雙極/三極空間濾波及超聲成像，在5名健康受試者前臂肌肉中證實，低強度刺激下單極HD-sEMG可分離M波且串擾極小，高強度刺激下三極濾波器能顯著減少串擾，超聲成像則有效驗證肌肉位置并區分信號真偽；然而，研究存在三極濾波可能丟失目標肌肉遠場信號、未考慮深層肌肉串擾、樣本未納入神經損傷人群及刺激未覆蓋復雜電位等不足；未來研究可結合功能性超聲與深度學習構建多模態自適應濾波模型，拓展至神經損傷評估、肌電假肢實時控制及串擾與肌肉病理機制關聯等方向。

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