一种肌肉疲劳实时监测装置及方法

技术领域

本发明属于肌肉疲劳监测技术领域，特别涉及一种肌肉疲劳实时监测装置及方法。

背景技术

肌肉疲劳是人体肌肉进行高强度或长时间运动导致做功能力下降的一种现象。肌肉疲劳的发生与肌肉工作强度有关，且存在明显的个体差异。其主要表现为乏力、运动能力减弱、运动速度减慢、动作协调性和灵活性降低、差错及事故发生率增加等。通过实时监测肌肉疲劳，可科学安排运动计划、提高训练效果、避免运动损伤，在运动健康、体育竞技等领域具有重要的理论和应用价值。

目前，肌肉疲劳的监测方法主要有主观评价、生理监测和生化监测方法。主观评价方法是受试者根据自身主观感觉情况，填写运动科学领域的问卷调查表(如主观疲劳程度量表、主观体力感觉等级表等)进行测评，反馈其疲劳状况。生理监测方法是通过对受试者运动前后的肌电、肌张力、血红蛋白浓度、血压等生理指标的变化进行监测与分析，评价受试者的肌肉疲劳状态。生化监测方法通过采集人体血液、尿液、唾液、汗液等生物样本，提取分析样本中与肌肉疲劳密切相关的能量或物质代谢产物(如三磷酸腺苷、乳酸、糖、蛋白质等)，来监测受试者的疲劳程度。

现有的肌肉疲劳监测方法均存在一定的不足。主观评价方法受受试者的主观影响较大，评价结果不够客观、准确，只能作为辅助监测手段；生理监测方法的监测结果较为客观，但肌电等微弱生理信号易受环境噪声、运动伪迹、肌力变化等因素干扰，近红外信号受光照影响强烈，实际应用中准确率较低且个体差异较大，因此检测结果不够准确。

发明内容

本说明书实施例的目的是提供一种肌肉疲劳实时监测装置及方法。

为解决上述技术问题，本申请实施例通过以下方式实现的：

第一方面，本申请提供一种肌肉疲劳实时监测装置，该装置包括：

肌电电极，用于实时采集受试者运动时的肌电信号；

pH传感器，用于实时采集受试者运动时的汗液pH值；

乳酸传感器，用于实时采集受试者运动时汗液的乳酸含量；

AD采样模块，用于同时采集肌电信号、汗液pH值、乳酸含量，得到对应的肌电信号数字信号、汗液pH值数字信号、乳酸含量数字信号；并将得到的肌电信号数字信号、汗液pH值数字信号、乳酸含量数字信号发送至微控制器；

微控制器，用于接收AD采样模块发送的肌电信号数字信号、汗液pH值数字信号、乳酸含量数字信号，并进行分析处理，实时监测肌肉疲劳状态。

在其中一个实施例中，该装置还包括：

抗混叠滤波器，用于滤除肌电信号、汗液pH值、乳酸含量中的高频噪声，得到滤除噪声后肌电信号、滤除噪声后汗液pH值、滤除噪声后乳酸含量；

AD采样模块，用于同时采集滤除噪声后肌电信号、滤除噪声后汗液pH值、滤除噪声后乳酸含量，得到对应的肌电信号数字信号、汗液pH值数字信号、乳酸含量数字信号。

在其中一个实施例中，该装置还包括：

增益放大器，用于提高电路的输入阻抗及放大滤除噪声后肌电信号、滤除噪声后汗液pH值、滤除噪声后乳酸含量的差模分量，得到放大后肌电信号、放大后汗液pH值、放大后乳酸含量；

AD采样模块，用于同时采集放大后肌电信号、放大后汗液pH值、放大后乳酸含量，得到对应的肌电信号数字信号、汗液pH值数字信号、乳酸含量数字信号。

在其中一个实施例中，该装置还包括：

显示终端，用于显示微控制器的分析处理结果。

第二方面，本申请提供一种肌肉疲劳实时监测方法，该方法包括：

实时采集受试者运动过程中的肌电信号、汗液pH值和乳酸含量；

将肌电信号、汗液pH值和乳酸含量输入至预测肌肉疲劳模型，实现对肌肉疲劳程度的实时监测。

在其中一个实施例中，预测肌肉疲劳模型的训练步骤包括：

在室内略微出汗的环境温度下，采集运动前受试者静息时肌电信号、汗液pH值和乳酸含量；

指导受试者在运动健身器械上进行受被监测肌肉支配的运动，运动过程中阻力维持恒定，实时采集运动过程中的肌电信号、汗液pH值和乳酸含量，并使用主观疲劳程度量表对受试者的疲劳程度进行评分；

当受试者达到主观疲劳程度量表的不同等级时，告知受试者当前的等级；

当受试者达到预设条件时，停止试验；

使用肌电信号、汗液pH值和乳酸含量作为特征输入，将主观疲劳程度量表评分作为标签输出，训练预测肌肉疲劳模型。

在其中一个实施例中，使用肌电信号、汗液pH值和乳酸含量作为特征输入时，通过给肌电信号增加正则化项的方式降低肌电信号的权重。

在其中一个实施例中，实时采集受试者运动过程中的肌电信号、pH值和乳酸含量之前，方法还包括：

给受试者粘贴肌电电极，固定pH传感器和乳酸传感器；

其中，肌电电极粘贴在需要监测疲劳的肌肉的皮肤表面；

pH传感器和乳酸传感器均固定于出汗量大于预设阈值的身体部位。

在其中一个实施例中，肌电信号包括肌电信号的有效值、中值频率、平均频率中至少一种。

在其中一个实施例中，预测肌肉疲劳模型采用线性判别分析模型、反向传播神经网络模型。

由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，该方案：通过联合采集人体运动时的肌电信号、汗液pH值和乳酸含量等直接影响肌肉疲劳的多种电生理、能量代谢和生化信息，实现了对肌肉疲劳的实时监测。相对于现有技术，可降低因肌电受噪声、伪迹、肌力变化等干扰而对疲劳预测结果的影响，更加全面准确地反映肌肉的疲劳状况。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请提供的肌肉疲劳实时监测装置的结构示意图；

图2为本申请提供的肌肉疲劳实时监测方法的流程示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

在不背离本申请的范围或精神的情况下，可对本申请说明书的具体实施方式做多种改进和变化，这对本领域技术人员而言是显而易见的。由本申请的说明书得到的其他实施方式对技术人员而言是显而易见得的。本申请说明书和实施例仅是示例性的。

关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。

本申请中的“份”如无特别说明，均按质量份计。

肌肉疲劳受肌肉工作强度、肌肉组织能量供给效率、代谢产物积累与排出速率等多种因素影响，而现有技术在监测肌肉疲劳时，仅采用肌电等部分电生理信息，而未全面考虑pH值、乳酸含量等代谢和生化信息等疲劳的影响，监测结果不够全面准确，无法全面准确地反映肌肉的疲劳状况。

基于上述缺陷，本申请提出一种肌肉疲劳实时监测装置和监测方法，通过联合采集人体运动时的肌电信号、汗液pH值和乳酸含量等直接影响肌肉疲劳的多种电生理、能量代谢和生化信息，实现了对肌肉疲劳的实时监测。相对于现有技术，可降低因肌电受噪声、伪迹、肌力变化等干扰而对疲劳预测结果的影响，更加全面准确地反映肌肉的疲劳状况。

生理学基础研究表面，运动性肌肉疲劳被认为由三类原因导致：一是运动时体内能量物质消耗过多。剧烈运动30秒，肌肉内存储的ATP和CP就几乎消耗殆尽；长时间的持续运动，肌糖元及血糖均会显著降低。能源储备的减少会导致各器官功能的降低，从而出现疲劳。二是运动时身体组织因排汗、能量转化而缺水，水分丢失过多会影响细胞功能发挥，从而出现疲劳。三是剧烈运动后，产生乳酸堆积，阻碍新陈代谢，引起身体机能下降而使人感觉疲劳。这三种诱发肌肉疲劳的因素，与本申请所监测的电生理与能量代谢信息密切相关：一方面，随着运动过程中能量的消耗，原有的肌纤维运动单元已不能满足正常运动的需要。为了维持肌肉的收缩力，需要募集更多的运动单元，使得肌电信号的能量增大，有效值升高。另一方面，运动时的大量排汗导致身体缺水，汗液浓度上升，运动时堆积的乳酸一部分通过汗液排出，使得汗液乳酸含量上升且pH值降低。因此，通过实时监测运动时的肌电、汗液pH和乳酸含量等直接影响肌肉疲劳的电生理和生化特征参数，可以准确可靠地反映肌肉疲劳状况。

下面结合附图和实施例对本发明进一步详细说明。

参照图1，其示出了适用于本申请实施例提供的肌肉疲劳实时监测装置的结构示意图。

如图1所示，肌肉疲劳实时监测装置，可以包括：

肌电电极10，用于实时采集受试者运动时的肌电信号；

pH传感器20，用于实时采集受试者运动时的汗液pH值；

乳酸传感器30，用于实时采集受试者运动时汗液的乳酸含量；

AD采样模块40，用于同时采集肌电信号、汗液pH值、乳酸含量，得到对应的肌电信号数字信号、汗液pH值数字信号、乳酸含量数字信号；并将得到的肌电信号数字信号、汗液pH值数字信号、乳酸含量数字信号发送至微控制器；

微控制器50，用于接收AD采样模块发送的肌电信号数字信号、汗液pH值数字信号、乳酸含量数字信号，并进行分析处理，实时监测肌肉疲劳状态。

具体的，受试者一般为需要监测肌肉疲劳状况的人。

肌电电极10用于传导皮肤表面的肌电信号，可使用通用的银/氯化银凝胶电极，粘贴在需要监测疲劳的肌肉的皮肤表面，实时采集人体运动时的肌电信号。

pH传感器20用于测量人体汗液的pH值，它固定于颈部、背部等出汗较多的身体部位，实时采集人体运动时汗液的pH值。

乳酸传感器30用于测量人体汗液的乳酸含量，它与pH传感器20一起，固定于颈部、背部等出汗较多的身体部位，实时采集人体运动时汗液的乳酸含量。

AD采样模块40同时采集肌电信号、汗液pH值和汗液乳酸含量。AD采样后得到的数字信号被送入至微处理器50中，进行进一步的运算处理。

微控制器50用于接收AD采样模块40采集的肌电信号、汗液pH值和汗液乳酸含量数字信号，并对这些信号进行分析处理，提取信号特征，实时监测肌肉疲劳状态。微控制器50可以是单片机、现场可编程逻辑门阵列(FPGA,Field Programmable Gate Array)、数字信号处理器(DSP,Digital Signal Processor)等可通过用户编程实现特定的逻辑功能的器件。

为避免AD采样过程发生混叠，肌肉疲劳实时监测装置还可以包括：抗混叠滤波器60，用于滤除肌电信号、汗液pH值、乳酸含量中的高频噪声，得到滤除噪声后肌电信号、滤除噪声后汗液pH值、滤除噪声后乳酸含量；

此时，AD采样模块40，用于同时采集滤除噪声后肌电信号、滤除噪声后汗液pH值、滤除噪声后乳酸含量，得到对应的肌电信号数字信号、汗液pH值数字信号、乳酸含量数字信号。

具体的，抗混叠滤波器60由RC低通滤波电路组成，用于滤除从肌电电极、pH传感器和乳酸传感器传入的高频噪声，避免后续AD采样过程发生混叠。根据肌电信号、汗液pH值和乳酸含量的有效信号的频谱特性，可针对不同信号选择不同截止频率的滤波电路。如肌电信号变化较快，低通滤波截止频率可选择500Hz；汗液pH值和乳酸含量变化较慢，相应的截止频率可选择5Hz。

因肌电电极等各前端传感器的输出阻抗均较高，驱动能力较弱，为避免信号衰减，肌肉疲劳实时监测装置还可以包括：增益放大器70，用于提高电路的输入阻抗及放大滤除噪声后肌电信号、滤除噪声后汗液pH值、滤除噪声后乳酸含量的差模分量，得到放大后肌电信号、放大后汗液pH值、放大后乳酸含量；

此时，AD采样模块40，用于同时采集放大后肌电信号、放大后汗液pH值、放大后乳酸含量，得到对应的肌电信号数字信号、汗液pH值数字信号、乳酸含量数字信号。

具体的，增益放大器70由全平衡差动放大器、译码器和电阻开关阵列组成。因肌电电极等各前端传感器的输出阻抗均较高，驱动能力较弱，使用增益放大器可提高电路的输入阻抗，避免信号衰减；还可以放大各前端传感器输出信号的差模分量，抑制共模分量，提高抗噪声干扰能力。

可以理解的，当肌肉疲劳实时监测装置包括抗混叠滤波器和增益放大器时，AD采用模块同时采集经过抗混叠滤波和增益放大后的肌电信号、汗液pH值和汗液乳酸含量。

为了向用户展示微控制器分析得出的肌肉疲劳状态信息，肌肉疲劳实时监测装置还包括：显示终端80，用于显示微控制器的分析处理结果。

采用上述实施例提供的肌肉疲劳实时监测装置，通过采集受试者运动前及运动过程中的表面肌电信号、汗液pH值和汗液乳酸含量，综合分析采集得到的电生理和能量代谢信息，可以实时监测肌肉疲劳状况。

参照图2，其示出了适用于本申请实施例提供的肌肉疲劳实时监测方法的流程示意图。

如图2所示，肌肉疲劳实时监测方法，可以包括：

S210、实时采集受试者运动过程中的肌电信号、汗液pH值和乳酸含量；

S220、将肌电信号、汗液pH值和乳酸含量输入至预测肌肉疲劳模型，实现对肌肉疲劳程度的实时监测。

其中，预测肌肉疲劳模型为预先训练好的。

可以理解的，肌肉疲劳程度受性别、年龄等个体差异影响较大。相同的肌电特征、汗液pH值和乳酸含量的采集数据对于不同的受试者来说，可能意味着不同的疲劳程度。因此可以使用机器学习方法对采集数据进行分析和疲劳程度识别，其中预测肌肉疲劳模型采用线性判别分析模型、反向传播神经网络模型等常见的模型，将肌电、汗液pH值、乳酸含量作为输入，肌肉疲劳程度作为输出，建立使用电生理和能量代谢数据预测肌肉疲劳的模型。

其中，预测肌肉疲劳模型的训练步骤包括：

在室内略微出汗的环境温度下，采集运动前受试者静息时肌电信号、汗液pH值和乳酸含量；

指导受试者在运动健身器械上进行受被监测肌肉支配的运动，运动过程中阻力维持恒定，实时采集运动过程中的肌电信号、汗液pH值和乳酸含量，并使用主观疲劳程度量表对受试者的疲劳程度进行评分；

当受试者达到主观疲劳程度量表的不同等级时，告知受试者当前的等级；

当受试者达到预设条件时，停止试验；

使用肌电信号、汗液pH值和乳酸含量作为特征输入，将主观疲劳程度量表评分作为标签输出，训练预测肌肉疲劳模型。

具体的，在室内略微出汗的环境温度下，采集运动前受试者静息时肌电、汗液pH和乳酸含量数据。指导受试者在跑步机等运动健身机械上进行受被监测肌肉支配的运动，运动过程中阻力维持恒定，以避免肌肉收缩力变化导致信号特征改变。实时不间断采集运动过程中的肌电信号、汗液pH值和乳酸含量数据，并使用主观疲劳程度量表(Brog量表)评价受试者的疲劳程度。当受试者达到Brog量表的不同等级时，主动告知当前的等级。当受试者无法保持标准动作，或感觉筋疲力尽(即受试者达到预设条件)时，停止试验。使用肌电信号的有效值、中值频率、平均频率等参数以及汗液pH值和乳酸含量作为特征输入，量化评分的疲劳程度作为标签输出，训练使用肌电信号、汗液pH值和乳酸含量预测肌肉疲劳程度的机器学习模型。

实际应用中，肌电信号易受环境噪声、运动伪迹等干扰，且因受试者的收缩力强度不同而发生显著变化，而汗液pH值和乳酸含量则受噪声影响较小且变化相对平缓。因此在训练时，可通过给肌电特征增加正则化项的方式来适当降低肌电特征的权重，提高肌肉疲劳预测的鲁棒性。

可以理解的，在受试者运动前，需先给受试者粘贴肌电电极，固定pH传感器和乳酸传感器。

具体的，肌电电极可使用通用的银/氯化银凝胶电极，也可使用织物电极、柔性电极、橡胶电极等，粘贴在需要监测疲劳的肌肉的皮肤表面，如股四头肌、肱二头肌等位置。人体表面肌电信号包含有肌肉活动的丰富信息。肌肉发生疲劳时，肌电信号的有效值、中值频率、平均频率等时频域特征会发生变化。通过采集并提取这些特征，可获知肌肉疲劳状况。

pH传感器和乳酸传感器分别用于测量人体汗液的pH值和乳酸含量，可一起固定于颈部、背部等出汗较多的身体部位(即出汗量大于预设阈值的身体部位)。排汗是人体运动过程中代谢的一种表现，汗液中携带了丰富的机体代谢信息。汗液的pH值变化范围在4～7之间，随着运动时间的延长和能量代谢产物随汗液的排出，pH值逐渐降低。汗液中乳酸是另一种重要的肌肉疲劳监测指标。人体剧烈运动会消耗大量ATP(三磷酸腺苷)和CP(磷酸肌酸)，当体内这两种物质含量不足时，短时间机体会利用乳酸系统参与供能，产生大量乳酸，乳酸在肌肉内堆积会直接或间接导致的运动性肌肉疲劳。测量汗液的pH值和乳酸含量，可在一定程度上反映肌肉疲劳状况。

本申请实施例提供的肌肉疲劳实时监测方法，通过联合采集人体运动时的肌电、汗液pH值和乳酸含量等直接影响肌肉疲劳的多种电生理、能量代谢和生化信息，实现了对肌肉疲劳的实时监测。相对于现有技术，可降低因肌电受噪声、伪迹、肌力变化等干扰而对疲劳预测结果的影响，更加全面准确地反映肌肉的疲劳状况。

需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。