基于Teager-Kaiser能量算子与自适应双阈值的上肢痉挛状态评定系统

关键词：痉挛状态  sEMG  Teager-Kaiser能量算子  定量评定

摘要：

      摘要 目的：结合改良Ashworth量表(MAS)与表面肌电(sEMG)信号特性，设计基于Teager-Kaiser能量算子(TKEO)与自适应双阈值的上肢痉挛状态评定系统，解决临床痉挛状态评定主观性大的问题，提高痉挛状态评定的信度与效度。 方法：提出一种牵张反射阈值(SRT)测试方法，设计了评定系统：利用TKEO处理肱二头肌sEMG，根据sEMG的TKEO信号幅值及变化率设定自适应双阈值判定牵张反射起始点(SRO)，然后联合关节角度判定SRT，探索其与痉挛状态的关系。25名受试者参与了此试验。 结果：自适应双阈值判定算法能够有效地识别SRO(识别率: 96%)且SRT能够反映痉挛状态，与MAS评分显著相关，相关性满足（r=-0.904, P<0.01）与（r=-0.902, P<0.01），组内相关系数(ICC)显示重测信度为0.915，同时Bland-Altman分析显示95.65%点位于一致性界限(LoA)范围内。 结论：该系统可为上肢痉挛状态评定提供一种客观定量的分析手段，并为后续实时监测痉挛状态提供理论基础。

Abstract: