運動皮層和肌肉之間的功能連接直接關系到上肢功能障礙者的康復,神經肌肉的活動狀態可以通過腦電-肌電(EEG-EMG)相干性來分析。本文通過在進行手抓、握及手腕屈、伸4組動作時,采集皮層運動區的9導聯EEG信號和前臂4導聯的EMG信號,進行相干性分析處理。結果表明在β頻段,右手做屈指、伸指動作時相應的右前臂指屈肌(FD)、指伸肌(ED)與大腦左側C3導聯相干系數值較大(P＜0.05);右手做屈腕、伸腕動作時相應的尺側腕屈肌(FCU)、橈側腕伸肌(ECR)與大腦左側C3導聯相干系數值較大(P＜0.01)。研究結果為探索基于皮層肌肉相干性(CMC)的手部運動信息解碼提供了依據。
引用本文： 李云萍, 李莉, 鄭旭媛. 健康人手部不同動作的腦電-肌電相干性分析. 生物醫學工程學雜志, 2014, 31(5): 962-966. doi: 10.7507/1001-5515.201400181 復制
引言
腦卒中、肌萎縮側索硬化癥、腦癱瘓和腦外傷等都會損傷控制肌肉的神經通路或肌肉本身的功能，大腦的動作指令無法通過正常體內通路傳達到肌肉，從而導致患者喪失肢體運動能力。以腦卒中為例，約有85%的患者存在一側上肢功能障礙，30%~36%的腦卒中患者在發病6個月后仍遺留上肢功能障礙[1]。上肢運動功能，特別是手部精細動作的喪失[2-4]，不但降低了患者的生活質量，也給家庭和社會帶來很大的負擔。因此，研究運動皮層和肌肉之間的功能連接，直接關系到上肢功能障礙者的康復，是康復工程研究的重要內容和組成部分[5]。
運動皮層和肌肉之間的功能連接，可以通過腦電-肌電(electroencephalogram-electromyography,EEG-EMG)信號的相干性分析來測量。皮層肌肉相干性(corticomuscular coherence，CMC)是研究從感覺運動皮層的EEG信號和興奮肌肉收縮時的EMG節律活動之間線性耦合的頻域分析方法[6]，可用來探究同時記錄的EMG信號與EEG信號的關系[7]。大量研究已證明大腦皮層與運動肌肉間確實存在關聯性[8-10]，控制肌肉功能的直接連接都來自于對側的運動皮質，而與肌肉同側的運動皮質區域沒有明顯的相干性。Witham等[11]進一步研究β頻段(15~30 Hz)和γ頻段(30~45 Hz)皮層肌肉同步性時發現，以低水平力度收縮肌肉時兩者的同步性更明顯。Hashimoto等[12]發現在進行運動和想象運動時，約在14~30 Hz頻帶的與運動相關的EEG能量會上升，EEG-EMG有著顯著的相干性。Ouanezar等[13]研究發現皮質運動神經元可以推動運動神經元活動，因而認為從皮質運動神經元的活動提取EMG信號是可行的。為檢測CMC和動作表現之間的潛在聯系，Micera等[14]通過神經信號解碼進行手抓握動作識別，將電極植入截肢者右臂正中神經和尺神經，結果表明在握掌或小指屈曲運動中，動作判斷的精度可以達到85%左右。本文以健康人為研究對象，通過做屈指、伸指、屈腕、伸腕4組動作時，對4組肌肉和對側運動皮層進行相干性分析，探索基于CMC的手部不同動作神經信息的特征提取，為手部運動信息解碼提供依據。
1 實驗方案設計與信號采集
本文使用BIOPAC MP150多導生理信號記錄系統采集并記錄試驗數據，EEG信號采樣頻率為1 000 Hz，增益20 000；EMG信號采樣頻率為1 000 Hz，增益1 000。皮質運動區位于中央前回即中央溝與中央前溝之間以及輔助運動區，根據10-20系統電極放置法，選取相關區域的9個導聯：F3、F4、Fz、C3、C4、Cz、P3、P4、Pz進行EEG信號的采集。選取右前臂與屈指、伸指、屈腕、伸腕4組動作有關的淺層肌肉包括指屈肌(flexor digitorum，FD)、指伸肌(extensor digitorum，ED)、尺側腕屈肌(flexor carpi ulnaris，FCU)、橈側腕伸肌(extensor carpi radialis，ECR)進行4導聯EMG信號采集，如圖 1所示。
圖1
信號采集電極位置
Figure1.
Electrode position of signal acquisition
試驗提示所用儀器選用1024×768的17英寸純平顯示器。如圖 2所示，試驗開始時顯示器呈現“Ready”字樣提示受試者試驗開始；4 s后屏幕開始交替出現“屈”、“伸”字樣的動作提示，提示呈現的時長為0.5 s，閃爍間隔為2.5 s；在提示出現時輸出高電平標記，時間持續1.5 s，如圖 2 A、B間，同時受試者根據出現提示做相應的屈、伸手指或手腕動作，隨后輸出持續1.5 s的低電平，如圖 2的B、C間，由A~C完成1個動作。出現“屈”、“伸”各1次為1次測試，其中第1次測試是為幫助受試者進入測試狀態；第2次開始記錄信號，如圖 2 C、D間包含10 次測試；最后以“Finished”字樣結束。1組試驗共進行11次測試，持續時間70 s，每組試驗之間受試者休息2 min。
圖2
實驗范式流程圖
Figure2.
Flowchart of experimental paradigm
受試者為10名健康在校大學生，5名女性，5名男性，年齡21~24歲，均右利手、視力正常或矯正后正常。要求受試者全身放松盡量保持頭部不動，以舒適的姿勢坐在距離屏幕正前約1.0 m處。受試者根據屏幕交替出現的“屈”、“伸”字樣，做相應的屈、伸手指或手腕動作，同時記錄受試者的EEG、EMG以及不同動作的標記信號。
2 信號處理
2.1 信號預處理
10 名健康受試者分別進行右手手指、手腕的屈、伸4組動作，每個動作均記錄兩組信號，即每個動作共采集20組數據。首先對采集的信號進行基線漂移校正以及工頻濾波處理。圖 3以其中1名受試者C3導聯EEG信號為例，對去工頻干擾前后時域頻域的EEG信號進行對比。
圖3
某受試者C3導聯EEG信號濾除工頻干擾前后對比
Figure3.
Comparison of C3 connected EEG signal of a certain subject before and after signal filtering
Mcclelland等[6]驗證了在進行EMG與EEG相干性相關數據處理時，EMG信號不需要進行去工頻處理。圖 4為某受試者做右手手指及手腕屈、伸時，截取一次測試的FD、ED、FCU及ECR 四塊肌肉的EMG信號。左圖中，0.5~1.5 s為屈指動作，3.5~4.5 s為伸指動作。可以看出FD、ED分別在屈指、伸指時幅值較大。右圖中，0~1.5 s為屈腕動作，FCU、FD兩塊屈肌幅值較大；3~4 s為伸腕動作，ECR、ED兩塊伸肌幅值較大并且FCU、FD兩塊屈肌有1 s的動作延時。
圖4
某受試者EMG信號
Figure4.
EMG signal of a certain subject
2.2 EEG信號分段
根據信號的打標標記，將每組試驗的屈與伸動作分離，并將9導聯EEG信號分為5個頻段：δ頻段(0.5~4 Hz)、θ頻段(4~8 Hz)、α頻段(8~13 Hz)、β頻段(13~30 Hz)及γ頻段(30~60 Hz)。以某受試者C3導聯為例，分頻段后時域頻域效果圖，如圖 5所示。
圖5
某受試者C3導聯EEG各頻段信號
Figure5.
Each frequency band of C3 connected EEG from a certain subject
2.3 相干性分析
在信號分析中，相干性是一個非常重要的概念。所謂相干性，就是指變量之間的線性關系或者相互依賴關系，定義為兩個獨立導聯同時記錄的兩類信號在每段頻率互功率譜歸一化的結果。
本文通過計算前臂EMG信號和對應導聯EEG信號之間的相干系數來考察兩個信號的相互關系。相干系數公式計算如下：
| $Co{{h}_{c1,c2}}\left( f \right)=\frac{{{\left| S{{P}_{c1,c2}}\left( f \right) \right|}^{2}}}{\left| S{{P}_{c1}}\left( f \right)\left| \times \right|S{{P}_{c2}}\left( f \right) \right|},$ |
其中,
因此SPc1,c2(f)為EEG信號的c1和EMG信號的c2在給定頻率f的各自功率譜[SPc1(f)、SPc2(f)]的互功率譜，即c1、c2各自的功率譜也為相同的頻率。Cohc1,c2(f)是一個介于0~1之間的實數。相干系數絕對值愈大(愈接近1)，表明變量之間的線性相關程度愈高；相干系數絕對值愈小，表明變量之間的線性相關程度愈低。相干系數為零時，表明變量之間不存在線性相關關系。
將在不同動作記錄的各導聯(F3、 F4、 Fz、 C3、 C4 、Cz、 P3 、P4 、Pz)各頻段(δ、θ、α、β、γ)的EEG信號分別與4塊肌肉(FD、ED、FCU、ECR)的EMG信號進行直接相干分析處理，并將各頻段的相干系數求平均，作為該頻段的相干系數值，即對得到的相干系數值進行分析。
3 實驗結果
在做屈指、伸指、屈腕、伸腕動作時，FD、ED、FCU、ECR各肌肉與大腦左側F3、C3、P3導聯在β頻段的20組相干系數求均值，結果如表 1、2所示。由表 1知，C3導聯屈指時，FD與EEG的相干系數均值大于ED；伸指時，ED與EEG的相干系數均值大于FD。
表1
屈指、伸指時在β頻段F3、C3、P3與FD、ED相干系數均值(
表2
屈腕、伸腕時在β頻段F3、C3、P3與FCU、ECR相干系數均值(由表 2知，C3導聯屈腕時，FCU與EEG的相干系數均值大于ECR；伸腕時，ECR與EEG的相干系數均值大于FCU。 除β頻段外，FD、ED、FCU、ECR各肌肉與C3導聯在δ、θ、α、γ頻段的相干系數無顯著性差異。而FD、ED、FCU、ECR各肌肉與F3、P3導聯除伸腕動作外，相干系數均無顯著性差異。
4 結論
在β頻段，右手做屈指、伸指動作時相應的右前臂FD、ED與左側C3導聯EEG的相干系數值較大；右手做屈腕、伸腕動作時相應的FCU、ECR與腦部左側C3導聯EEG的相干系數值較大。上述結果可以作為區分手指或手腕屈、伸動作的依據。然而在手指或手腕動作時，指肌信號與EEG的相干系數與腕肌信號相比沒有明顯差異。本文研究的運動皮層EEG與前臂EMG的相干系數特征，為基于CMC進行手部動作意圖的識別提供了可能。進一步說明與控制肌肉直接功能的連接來自于對側的運動皮質，而與肌肉同側的運動皮質區域沒有明顯相干性。這與生理學中左、右腦神經系統分別支配對側軀體的感覺、運動相一致。
本文實驗結果僅顯示在β頻段做4組動作時，相應的前臂肌肉與對側皮質區域有相干性，相關研究結論中有意義的EEG頻段區間也集中在β頻段，Hashimoto等研究運動時和想象運動時，與運動相關的EEG能量上升并集中在14~30 Hz的頻帶。另外，Witham等研究皮層肌肉同步性，發現在β頻段(15~30 Hz)和γ頻段(30~45 Hz)肌肉收縮的同步性明顯，而本文的γ頻段區間選取為30~60 Hz，統計結果無顯著差異，在30~45 Hz頻段是否與β頻段有類似結果，需進一步的研究。
引言
腦卒中、肌萎縮側索硬化癥、腦癱瘓和腦外傷等都會損傷控制肌肉的神經通路或肌肉本身的功能，大腦的動作指令無法通過正常體內通路傳達到肌肉，從而導致患者喪失肢體運動能力。以腦卒中為例，約有85%的患者存在一側上肢功能障礙，30%~36%的腦卒中患者在發病6個月后仍遺留上肢功能障礙[1]。上肢運動功能，特別是手部精細動作的喪失[2-4]，不但降低了患者的生活質量，也給家庭和社會帶來很大的負擔。因此，研究運動皮層和肌肉之間的功能連接，直接關系到上肢功能障礙者的康復，是康復工程研究的重要內容和組成部分[5]。
運動皮層和肌肉之間的功能連接，可以通過腦電-肌電(electroencephalogram-electromyography,EEG-EMG)信號的相干性分析來測量。皮層肌肉相干性(corticomuscular coherence，CMC)是研究從感覺運動皮層的EEG信號和興奮肌肉收縮時的EMG節律活動之間線性耦合的頻域分析方法[6]，可用來探究同時記錄的EMG信號與EEG信號的關系[7]。大量研究已證明大腦皮層與運動肌肉間確實存在關聯性[8-10]，控制肌肉功能的直接連接都來自于對側的運動皮質，而與肌肉同側的運動皮質區域沒有明顯的相干性。Witham等[11]進一步研究β頻段(15~30 Hz)和γ頻段(30~45 Hz)皮層肌肉同步性時發現，以低水平力度收縮肌肉時兩者的同步性更明顯。Hashimoto等[12]發現在進行運動和想象運動時，約在14~30 Hz頻帶的與運動相關的EEG能量會上升，EEG-EMG有著顯著的相干性。Ouanezar等[13]研究發現皮質運動神經元可以推動運動神經元活動，因而認為從皮質運動神經元的活動提取EMG信號是可行的。為檢測CMC和動作表現之間的潛在聯系，Micera等[14]通過神經信號解碼進行手抓握動作識別，將電極植入截肢者右臂正中神經和尺神經，結果表明在握掌或小指屈曲運動中，動作判斷的精度可以達到85%左右。本文以健康人為研究對象，通過做屈指、伸指、屈腕、伸腕4組動作時，對4組肌肉和對側運動皮層進行相干性分析，探索基于CMC的手部不同動作神經信息的特征提取，為手部運動信息解碼提供依據。
1 實驗方案設計與信號采集
本文使用BIOPAC MP150多導生理信號記錄系統采集并記錄試驗數據，EEG信號采樣頻率為1 000 Hz，增益20 000；EMG信號采樣頻率為1 000 Hz，增益1 000。皮質運動區位于中央前回即中央溝與中央前溝之間以及輔助運動區，根據10-20系統電極放置法，選取相關區域的9個導聯：F3、F4、Fz、C3、C4、Cz、P3、P4、Pz進行EEG信號的采集。選取右前臂與屈指、伸指、屈腕、伸腕4組動作有關的淺層肌肉包括指屈肌(flexor digitorum，FD)、指伸肌(extensor digitorum，ED)、尺側腕屈肌(flexor carpi ulnaris，FCU)、橈側腕伸肌(extensor carpi radialis，ECR)進行4導聯EMG信號采集，如圖 1所示。
圖1
信號采集電極位置
Figure1.
Electrode position of signal acquisition
試驗提示所用儀器選用1024×768的17英寸純平顯示器。如圖 2所示，試驗開始時顯示器呈現“Ready”字樣提示受試者試驗開始；4 s后屏幕開始交替出現“屈”、“伸”字樣的動作提示，提示呈現的時長為0.5 s，閃爍間隔為2.5 s；在提示出現時輸出高電平標記，時間持續1.5 s，如圖 2 A、B間，同時受試者根據出現提示做相應的屈、伸手指或手腕動作，隨后輸出持續1.5 s的低電平，如圖 2的B、C間，由A~C完成1個動作。出現“屈”、“伸”各1次為1次測試，其中第1次測試是為幫助受試者進入測試狀態；第2次開始記錄信號，如圖 2 C、D間包含10 次測試；最后以“Finished”字樣結束。1組試驗共進行11次測試，持續時間70 s，每組試驗之間受試者休息2 min。
圖2
實驗范式流程圖
Figure2.
Flowchart of experimental paradigm
受試者為10名健康在校大學生，5名女性，5名男性，年齡21~24歲，均右利手、視力正常或矯正后正常。要求受試者全身放松盡量保持頭部不動，以舒適的姿勢坐在距離屏幕正前約1.0 m處。受試者根據屏幕交替出現的“屈”、“伸”字樣，做相應的屈、伸手指或手腕動作，同時記錄受試者的EEG、EMG以及不同動作的標記信號。
2 信號處理
2.1 信號預處理
10 名健康受試者分別進行右手手指、手腕的屈、伸4組動作，每個動作均記錄兩組信號，即每個動作共采集20組數據。首先對采集的信號進行基線漂移校正以及工頻濾波處理。圖 3以其中1名受試者C3導聯EEG信號為例，對去工頻干擾前后時域頻域的EEG信號進行對比。
圖3
某受試者C3導聯EEG信號濾除工頻干擾前后對比
Figure3.
Comparison of C3 connected EEG signal of a certain subject before and after signal filtering
Mcclelland等[6]驗證了在進行EMG與EEG相干性相關數據處理時，EMG信號不需要進行去工頻處理。圖 4為某受試者做右手手指及手腕屈、伸時，截取一次測試的FD、ED、FCU及ECR 四塊肌肉的EMG信號。左圖中，0.5~1.5 s為屈指動作，3.5~4.5 s為伸指動作。可以看出FD、ED分別在屈指、伸指時幅值較大。右圖中，0~1.5 s為屈腕動作，FCU、FD兩塊屈肌幅值較大；3~4 s為伸腕動作，ECR、ED兩塊伸肌幅值較大并且FCU、FD兩塊屈肌有1 s的動作延時。
圖4
某受試者EMG信號
Figure4.
EMG signal of a certain subject
2.2 EEG信號分段
根據信號的打標標記，將每組試驗的屈與伸動作分離，并將9導聯EEG信號分為5個頻段：δ頻段(0.5~4 Hz)、θ頻段(4~8 Hz)、α頻段(8~13 Hz)、β頻段(13~30 Hz)及γ頻段(30~60 Hz)。以某受試者C3導聯為例，分頻段后時域頻域效果圖，如圖 5所示。
圖5
某受試者C3導聯EEG各頻段信號
Figure5.
Each frequency band of C3 connected EEG from a certain subject
2.3 相干性分析
在信號分析中，相干性是一個非常重要的概念。所謂相干性，就是指變量之間的線性關系或者相互依賴關系，定義為兩個獨立導聯同時記錄的兩類信號在每段頻率互功率譜歸一化的結果。
本文通過計算前臂EMG信號和對應導聯EEG信號之間的相干系數來考察兩個信號的相互關系。相干系數公式計算如下：
| $Co{{h}_{c1,c2}}\left( f \right)=\frac{{{\left| S{{P}_{c1,c2}}\left( f \right) \right|}^{2}}}{\left| S{{P}_{c1}}\left( f \right)\left| \times \right|S{{P}_{c2}}\left( f \right) \right|},$ |
其中,
因此SPc1,c2(f)為EEG信號的c1和EMG信號的c2在給定頻率f的各自功率譜[SPc1(f)、SPc2(f)]的互功率譜，即c1、c2各自的功率譜也為相同的頻率。Cohc1,c2(f)是一個介于0~1之間的實數。相干系數絕對值愈大(愈接近1)，表明變量之間的線性相關程度愈高；相干系數絕對值愈小，表明變量之間的線性相關程度愈低。相干系數為零時，表明變量之間不存在線性相關關系。
將在不同動作記錄的各導聯(F3、 F4、 Fz、 C3、 C4 、Cz、 P3 、P4 、Pz)各頻段(δ、θ、α、β、γ)的EEG信號分別與4塊肌肉(FD、ED、FCU、ECR)的EMG信號進行直接相干分析處理，并將各頻段的相干系數求平均，作為該頻段的相干系數值，即對得到的相干系數值進行分析。
3 實驗結果
在做屈指、伸指、屈腕、伸腕動作時，FD、ED、FCU、ECR各肌肉與大腦左側F3、C3、P3導聯在β頻段的20組相干系數求均值，結果如表 1、2所示。由表 1知，C3導聯屈指時，FD與EEG的相干系數均值大于ED；伸指時，ED與EEG的相干系數均值大于FD。
表1
屈指、伸指時在β頻段F3、C3、P3與FD、ED相干系數均值(
表2
屈腕、伸腕時在β頻段F3、C3、P3與FCU、ECR相干系數均值(由表 2知，C3導聯屈腕時，FCU與EEG的相干系數均值大于ECR；伸腕時，ECR與EEG的相干系數均值大于FCU。 除β頻段外，FD、ED、FCU、ECR各肌肉與C3導聯在δ、θ、α、γ頻段的相干系數無顯著性差異。而FD、ED、FCU、ECR各肌肉與F3、P3導聯除伸腕動作外，相干系數均無顯著性差異。
4 結論
在β頻段，右手做屈指、伸指動作時相應的右前臂FD、ED與左側C3導聯EEG的相干系數值較大；右手做屈腕、伸腕動作時相應的FCU、ECR與腦部左側C3導聯EEG的相干系數值較大。上述結果可以作為區分手指或手腕屈、伸動作的依據。然而在手指或手腕動作時，指肌信號與EEG的相干系數與腕肌信號相比沒有明顯差異。本文研究的運動皮層EEG與前臂EMG的相干系數特征，為基于CMC進行手部動作意圖的識別提供了可能。進一步說明與控制肌肉直接功能的連接來自于對側的運動皮質，而與肌肉同側的運動皮質區域沒有明顯相干性。這與生理學中左、右腦神經系統分別支配對側軀體的感覺、運動相一致。
本文實驗結果僅顯示在β頻段做4組動作時，相應的前臂肌肉與對側皮質區域有相干性，相關研究結論中有意義的EEG頻段區間也集中在β頻段，Hashimoto等研究運動時和想象運動時，與運動相關的EEG能量上升并集中在14~30 Hz的頻帶。另外，Witham等研究皮層肌肉同步性，發現在β頻段(15~30 Hz)和γ頻段(30~45 Hz)肌肉收縮的同步性明顯，而本文的γ頻段區間選取為30~60 Hz，統計結果無顯著差異，在30~45 Hz頻段是否與β頻段有類似結果，需進一步的研究。
