CN114469142B - 一种基于人体肌肉动力学模型和肌电信号的肌力解码方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于人体肌肉动力学模型和肌电信号的肌力解码方法，针对现有肌电解码基于数学模型等方法，存在无法实现长期的肌肉估计，且大部分仅能适用于肌肉力等级估计，准确度低，且存在较长的延时，无法实现连续的实时力解码。本发明根据人体骨骼肌收缩模型，建立与肌肉激活程度相关的肌肉时空耦合动力学方程，然后对肌肉动力学方程进行降维获得最低一阶的肌肉动力学方程，同时基于降维后的肌肉动力学模型，推导出肌电与肌肉力的低维动力学关系，同时结合实时滤波算法对肌电信号进行采集和滤波，最后采用参数辨识和在线修正算法，获得模型参数并建立基于肌电信号的肌肉力估计模型。该方法可以代替传统的肌肉力等级估计方法，实现实时且高精度的肌肉力解码，为人体肌肉力估计和基于肌肉力的控制奠定了基础。
Description
技术领域
本发明涉及一种人体肌肉力解码方法，可用于对肌肉产生的电信号进行力解码。
背景技术
肌电信号作为一种易于获取的生物电信号，在医疗和康复领域有着广泛的应用。目前绝大多数的肌电信号解码均采用模式识别的方式，可以通过解码获得肌肉支配对象的运动轨迹。而在实际移动物体时，人脑会根据物体的特征计算出适当的肌肉力，并通过神经系统对肌肉发出相应的指令。该指令能够控制骨骼肌肉收缩，并且以肌电信号的形式被观测到，最终实现对物体的牢固握持。因此，肌电信号的肌肉力解码的研究不仅可以用于肌肉运动原理的探索，也可以作为控制信号来实现与机器人的协同动作。
到目前为止，有很多研究人员对肌电信号进行解码研究，但这些方法只能够解码多种运动模式，但无法精确解码力。同时，过去的一些研究也表明，肌电信号幅值一般会随着骨骼肌力的增加而增加，但这种关系并不是固定的，会受很多因素的影响。而目前在力估计常用的模型中，绝大多为实验模型，很多算法的训练时间也很长，容易过度学习，并且模型的结构参数也很难修正。所以，实用性相当差。基于生物学的骨骼肌模型能够实现更加精细和稳定的力估计，但是目前没有一个方便且简单实用的通用模型，限制了其在肌电估计力上的应用。虽然有一些方法可以用来完善这个模型，但它们仍然很复杂并且难以实现稳定的肌肉力估计。因此，基于生物学机理模型，研究出一种稳定且准确的肌电信号的力解码方法有着重要的意义。
发明内容
本发明的目的在与提出一种新的基于肌电信号的肌肉力解码方式，以生物学机理模型为基础，通过降维算法和参数识别算法，实现实用、且稳定和准确度较高的肌肉力解码。首先，根据骨骼肌收缩模型，建立与肌肉激活程度相关的肌肉时空耦合动力学方程；其次，对肌肉动力学方程进行降维获得最低一阶的肌肉动力学方程，同时基于降维后的肌肉动力学模型，推导出肌电与肌肉力的低维动力学关系；然后，采用实时滤波算法对肌电信号进行采集和滤波；最后采用参数辨识和参数修正算法，获得模型参数并建立基于肌电信号的肌肉力估计模型。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于生物肌肉动力学模型降维的肌电力信号解码方法，包括以下步骤：
步骤1：确定生物学模型，根据骨骼肌收缩模型，建立与肌肉激活程度相关的肌动蛋白-肌球蛋白之间形成横桥的动力学方程，用来描述肌肉力与横桥结合率的关系；
步骤2：对肌动蛋白和肌球蛋白之间形成横桥的时空耦合动力学方程进行降维。这里可以先将模型进行时空分离来降低模型维度。在此基础上，通过线性变换得到一个新的系统，该系统可以分为快系统和慢系统。在去除快速系统后，无限维常微分方程系统可以简化为常微分方程的有限集，实现进一步的降维，得到极低维的骨骼肌动力学模型。然后将时间和空间变量进行综合，并根据肌肉力与速度关系，最终获得骨骼肌宏观力；
步骤3：由于原始肌电信号包含大量噪声，因此需要对信号进行滤波处理。采用卡尔曼滤波方法对肌电信号进行估计，然后再采用采样数较低的均值滤波进行平滑处理，最后根据多通道相关性系数对数据进行融合；
步骤4：在完成骨骼肌生物学模型降维后，降维模型中依然存在较多的未知参数，且多数参数均与人体的生物学特性相关，因此在进行肌肉力估计之前需要采用参数辨识方法，对模型参数进行整定和优化。在长时间使用肌电信号采集设备的过程中，被试人员难以完全一致的方式和位置来佩戴设备，导致模型精度下降。此时可以采用最小二乘法对模型参数进行重新辨识。
附图说明
图1为本发明方法的示意图。
图2为本发明的肌电信号的实时滤波算法的原理图。
图3为本发明的肌电解码肌肉力模型后的实际应用示意图。
图4为本发明的肌电解码的肌肉力和实际测量的肌肉力对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步描述。
如图1，基于生物肌肉动力学模型降维的肌电力信号解码方法的具体步骤如下：
步骤1：建立肌动蛋白和肌球蛋白之间形成横桥的时空耦合动力学方程；
肌肉动态模型为：
式中h是肌丝滑移的最大距离，p(x,t)是横桥的结合数量分布函数，其自变量为时间t，和归一化位置x；f(x,t)表示反向(分离)速率函数；g(x,t)表示正向(结合)速率函数，r(t)表示肌肉的激活度函数。
式中v(t)代表肌丝滑移速率，其表达式为：
式中x代表横桥结合点位与肌球蛋白头之间距离xr的标准化值，其表达式为：
步骤2：低维的非耦合的肌动蛋白和肌球蛋白之间形成横桥的时空耦合动力学方程的建立；
根据谱方法有：
带入模型中后可得如下常微分方程组：
式中a(t)表示横桥结合数量分布函数与时间变化相关的变量，u(t)表示系统信号的输入变量，y(t)表示时空分离的横桥结合数量分布函数，A,B,C分别为谱方法降维后系统的参数矩阵；
然后根据肌肉力与速度关系有：
(F+Fa)(v(t)+vb)＝(F0+Fa)vb (8)
骨骼肌宏观力F(t)的模型如下：
其中B为横桥的名义刚度，s(t)为肌小节长度，L表示肌动蛋白结合点位和分离点位之间的距离，Q表示为肌肉横截面积，m为单位体积的肌丝密度，ψk(t)表示横桥结合数量分布函数与空间变化相关的变量，M为降维后模型的维度，最少为1；
最终该模型整理如下：
式中r(t)表示肌电信号的输入变量，F(t)表示肌肉宏观力随时间变化的函数；
步骤3：如图2，采用实时滤波算法对肌电信号进行采集和滤波；
首先，将系统模型和测量方程写为如下的通用形式：
xτ+1＝Aτxτ+Bτuτ+Gτw(t) (13)
zτ＝Hτxτ+v(t)
式中w(t),v(t)分别为过程噪声和测量噪声；
式中：w(t)～(0,Qτ),v(t)～(0,Rτ)
对于该模型采用卡尔曼滤波更新方程如下：
初始化:
状态更新：
估计值更新：
误差协方差更新：
卡尔曼增益更新：
计算通道采样信号与肌肉力之间的相关程度：
然后将相关性最大的N个通道作为主要采集通道，并且将该参数作为权重因子来对N个通道的肌电信号进行融合：
步骤4：采用参数辨识算法，对降维后的肌动蛋白和肌球蛋白之间形成横桥的肌肉动力学方程中未知参数进行辨识和优化；
采用粒子群优化算法时，输入向量：
Parameter＝[A1,...,AM,B1,...,BM,C1,...,CM,js1,...,jsM,h,h2,b,F0,Fa](22)
采用如下目标函数，在实验采样周期为T的情况下，使预测的肌肉力Fp与实际肌肉力Ft之间的误差最小化：
选择初始值，并设置粒子群参数，在初始值附近[-1,1]区间内随机产生初始粒子和速度，并计算适应度和最优粒子；
迭代计算：更新粒子速度，更新粒子群体，更新适应度，选择最优粒子，是否停止；采用最小二乘法辨识参数时，将方程第二步中获得的肌肉力方程写为如下形式：
将方程展开有：
根据CK对方程进行重新整理后有：
F(t)＝C1F1(t)+,...,+CMFM(t)(26)
在第n步辨识过程下，将需要辨识的模型表述如下：
参数估计增益为：
参数估计更新方程为：
估计量的协方差矩阵的更新方程为：
如图3，最后采用实验的方法来验证参数辨识后模型解码肌肉力的准确度。
如图4，将模型估计的结果与实际测量的肌肉力进行对比。
Claims (1)
1.一种基于人体肌肉动力学模型和肌电信号的肌力解码方法，适用于人体肌肉力的解码和肌肉力的估计，其特征在于：首先，根据骨骼肌收缩模型，建立与肌肉激活程度相关的肌肉时空耦合动力学方程；其次，对肌肉动力学方程进行降维获得最低一阶的肌肉动力学方程，同时基于降维后的肌肉动力学模型，推导出肌电与肌肉力的低维动力学关系；然后，采用实时滤波算法对肌电信号进行采集和滤波；最后采用参数辨识和在线修正算法，获得模型参数并建立基于肌电信号的肌肉力估计模型；一种基于人体肌肉动力学模型和肌电信号的肌力解码方法的具体步骤如下：
第一步，建立肌动蛋白和肌球蛋白之间形成横桥的时空耦合动力学方程：
它描述了肌动蛋白和肌球蛋白之间形成横桥的结合率与肌肉激活程度的关系，同时肌肉的收缩力也是通过肌动蛋白和肌球蛋白细丝彼此之间的滑动产生的，其特征在于通过动力学方程将横桥的结合率和肌肉激活程度联系在一起，存在时间和空间的耦合：
式中h是肌丝滑移的最大距离，p(x,t)是横桥的结合数量分布函数，其自变量为时间t，和归一化位置x；f(x,t)表示反向分离速率函数；g(x,t)表示正向结合速率函数，r(t)表示肌肉的激活度函数，v(t)代表肌丝滑移速率，其表达式为：
式中x代表横桥结合点位与肌球蛋白头之间距离xr的标准化值，其表达式为：
第二步，对第一步中建立的肌动蛋白和肌球蛋白之间形成横桥的时空耦合动力学方程进行降维：
采用模型降维算法，对具有时间和空间耦合的肌肉动力学方程进行降维，获得低阶的时空分离的肌肉动力学方程：
式中a(t)表示横桥结合数量分布函数与时间变化相关的变量，u(t)表示肌电信号的输入变量，y(t)表示时空分离的横桥结合数量分布函数，A,B,C分别为系统的参数矩阵；
根据肌肉力与速度关系有：
(F+Fa)(v(t)+vb)＝(F0+Fa)vb (5)
基于降维后的肌肉动力学方程，结合肌肉力与速度关系，推导出肌电信号与宏观肌肉力的低维动力学模型，最终获得骨骼肌宏观力F(t)的模型如下：
其中B为横桥的名义刚度，s(t)为肌小节长度，L表示肌动蛋白结合点位和分离点位之间的距离，Q表示为肌肉横截面积，m为单位体积的肌丝密度，ψk(x)表示横桥结合数量分布函数与空间变化相关的变量，M为降维后模型的阶数，最少为1；
第三步，采用实时滤波算法对肌电信号进行采集和滤波：
原始肌电信号中包含大量噪声且，需要对肌电信号进行实时滤波和信号融合处理；首先，将系统模型和测量方程写为如下的通用形式
式中w(t),v(t)分别为过程噪声和测量噪声，w(t)～(0,Qτ),v(t)～(0,Rτ)
对于该模型采用滤波算法进行更新，并对N个通道的肌电信号进行融合：
其中ρi表示与第i通道相关的肌电信号权重参数，α(t)表示肌电信号；
第四步，降维后的肌动蛋白和肌球蛋白之间形成横桥的肌肉动力学方程中未知参数的获取，需要采集肌电信号所对应的肌肉力，并采用参数辨识算法，对模型参数进行辨识，令损失函数J最小化，实现更加准确的估计结果；
Parameter＝[A1,...,AM,B1,...,BM,C1,...,CM,js1,...,jsM,h,h2,b,F0,Fa] (9)
其中Fp为预测的肌肉力，Ft为实际肌肉力，parameter为模型中未知参数，T为实验采样点数。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant |