基于CiteSpace 肌電描記術在國內康復醫學領域應用現狀的可視化分析

付秋菊 徐敬宣 高瑞雪 劉 杰

1.青島濱海學院附屬醫院神經內科，山東青島 266400；2.青島濱海學院醫學院，山東青島 266555；3.青島濱海學院附屬醫院腫瘤科，山東青島 266400；4.青島濱海學院附屬醫院中醫科，山東青島 266400；5.青島濱海學院附屬醫院康復科，山東青島 266400

肌電描記術是指通過表面電極或針電極來記錄肌肉電勢的變化。表面肌電圖（surface electromyography，sEMG）能夠定量、定性分析神經肌肉功能，客觀地反映所測肌肉功能，準確評估康復效果，近年來被廣泛應用于康復治療領域[1]。目前，CiteSpace 軟件被廣泛應用于知識領域的可視化分析，它能夠將相關的文獻數據以知識圖譜的形式呈現，幫助學者了解相關領域的演變過程[2]。本文以中國知網（China National Knowledge Infrastructure，CNKI）數據庫為基礎，應用CiteSpace 軟件，繪制了肌電描記術在康復醫學領域應用研究的知識圖譜，以了解國內相關研究的進展情況。

1 資料與方法

1.1 資料來源

文獻數據來源：CNKI；檢索主題詞：肌電描記術，康復；檢索方式：主題詞+自由詞（“肌電描記術”OR“表面肌電圖”OR“表面肌電sEMG”OR“表面肌電信號”）AND（“康復”OR“康復日常生活活動”OR“康復護理”OR“康復研究”OR“中醫針灸康復”）；檢索年范圍：2000-01-01 至2020-06-10；檢索日期：2020-06-10；檢索范圍：期刊，博碩士論文，外文庫。

1.2 研究方法

數據處理：以Refworks 格式導出檢索結果，在Cite Space 軟件（版本.5.6.R2）中運行，實現數據格式轉換。

軟件參數設置包括Time Slicing：From 2000 to 2020，Years Per Slice 1；Pruning：Pathfinder（僅關鍵詞共現分析時采用）。其他參數未特殊標明均為默認系統選擇。

文獻統計、作者發文量、期刊發文量等應用CNKI自帶計量可視化分析功能、醫學文獻王文獻分析模塊及Excel 相關功能實現。

將納入的文獻分別進行關鍵詞、作者、研究機構的可視化分析。

2 結果

2.1 文獻統計

2.1.1 發文量統計 本文共納入984 篇文獻，年發文量自2000 年逐漸增多（圖1），通過擬合曲線發現增長呈現指數增長（y=3.2494e0.1881x），到2019 年達到近20 年的最高值（138 篇）。

圖1 年發文量統計

2.1.2 期刊來源統計 納入文獻有563 篇來源于267 個期刊雜志，發文量≥5 篇的期刊共17 個（圖2），其中北大中文核心期刊8 個。發文量前五位的雜志分別是：《中國康復醫學雜志》（45 篇，發文占比7.99%）、《中華物理醫學與康復雜志》（44 篇，發文占比7.81%）、《中國康復理論與實踐》（25 篇，發文占比4.44%）、《中國康復》（22 篇，發文占比3.91%）、《生物醫學工程學雜志》（16 篇，發文占比2.84%）。

圖2 發文量≥5 篇的期刊統計

2.2 作者可視化分析

2.2.1 作者發文量分析 共2078 名作者參與了相關論文的發表，其中發文量＞5 篇的作者共17 名（圖3）。發文量前五位的作者分別是：馮曉東（10 篇）、竇祖林（8 篇）、溫紅梅（8 篇）、謝平（8 篇）、李建華（8 篇）。

圖3 發文量＞5 篇的作者統計

2.2.2 作者合作網絡可視化分析 作者合作網絡（圖4）中N=194，E=274，提示被納入分析的作者共194 位，他們之間形成多個不同的合作網絡，合作關系緊密、合作人數前三位的團隊分別是竇祖林團隊、郝道劍團隊、盧惠蘋團隊。

圖4 作者合作網絡

2.3 研究機構可視化分析

2.3.1 研究機構發文量統計 發文量≥5 篇的研究機構共10 家，以上海理工大學醫療器械與食品學院發文量最大（11 篇），中山大學附屬第三醫院康復醫學科（8 篇）、福建中醫藥大學（7 篇）分列二、三位（圖5）。

圖5 發文量≥5 篇的研究機構

2.3.2 研究機構合作網絡可視化分析 圖6 顯示網絡中共有47 個節點、12 條連線，提示共有47 個科研機構被納入，機構之間未形成明顯的合作網絡。各科研機構的中介中心性均為0，提示未形成以某一機構為核心的合作團隊，研究獨立分散。

圖6 研究機構合作網絡

2.4 關鍵詞共現可視化分析

關鍵詞共現網絡（圖7）中N=211，E=465。表1 展示了共現頻次前20 位的關鍵詞。網絡中詞頻最高的關鍵詞為表面肌電信號（191），除去與主題詞相關的關鍵詞，按照頻次排序排名前三位的關鍵詞分別為“腦卒中、偏癱、特征提取”。按照中介中心性排序排名前3 位的是“腦卒中（0.27）、偏癱（0.13）、痙攣（0.09）”。

表1 共現關鍵詞列表

圖7 關鍵詞共現網絡

2.5 關鍵詞聚類可視化分析

關鍵詞聚類圖譜（圖8）中共有10 個聚類，Modularity Q=0.5539（＞0.3），Mean Silhouette=0.6604，提示聚類結果較好。

圖8 關鍵詞聚類圖譜

關鍵詞聚類中規模最大，包含的關鍵詞數量最多是#0，#5 聚類成員的相似性最高（Silhouette=0.937）見表2。

表2 關鍵詞聚類列表

2.6 關鍵詞突現分析

圖9 中淺線條表示從2000—2020 年，深線條表示關鍵詞突現從出現到結束的時間段。“生物反饋”突現時間為2003—2009 年，突現強度為7.0062，是突現時間最早，持續時間相對較長，且突現強度較大的詞。“肌電圖”突現強度最大（9.4188），“股外側肌”突現持續時間最長（9 年），與“股直肌、最大等長收縮、康復評定”出現于同一時間段，“下肢痙攣”在2015 年開始突現，但是突現維持時間較短、突現強度較小（3.3598）。

圖9 前十位關鍵詞突現分析圖譜

2.7 關鍵詞時間線圖譜分析

關鍵詞時間線圖譜（圖10）將10 個關鍵詞作為聚類標簽，按時間順序將聚類內的關鍵詞分布開來，展示了10 個集群在時間點和時間跨度上的差異。這10 個關鍵詞聚類標簽代表了主要的研究方向，“#2 針刺療法、#8 偏癱、#9 平衡功能”是近年出現的關鍵詞聚類。

圖10 關鍵詞的時間線圖譜

3 討論

通過對發文量的分析發現，自2000 年年發文量呈現指數增長趨勢。由此可見，肌電描記術在國內康復治療領域的應用研究和探索越來越廣泛。

發文最多的作者是馮曉東，其所在團隊主要研究針灸治療腦卒中患者肢體康復的臨床效果及sEMG特征[3-4]。發文量第二位共4 人，竇祖林、溫紅梅所在團隊研究成果集中發表于2010—2014 年，研究的主題包括腦卒中恢復期患者相關肌群表面肌電特征及康復手段干預后對相關肌群表面肌電的影響[5-6]。謝平等[7-8]設計了基于腦肌電反饋的虛擬康復系統，并建立基于肌電信號的肌肉功能狀態評價標準。張海燕等[9]在臨床疾病肌肉功能表面肌電圖檢查技術方面有較深入研究。

作者合作網絡中，以竇祖林團隊、郝道劍團隊、盧惠蘋團隊人數最多，團隊聯系緊密。竇祖林團隊的研究成果前已論述；郝道劍團隊[10-12]的研究成果集中發表于2017—2019 年，主要包括腦卒中偏癱患者淺表肌群的sEMG 特征及功能電刺激、經顱磁刺激等手段對腦卒中患者肢體sEMG 的影響和肢體康復療效的臨床研究。盧惠蘋團隊[13-15]研究成果集中發表于2019 年，研究主題包括對膝關節損傷和椎間盤突出患者表面肌電圖特征的分析，以及基于sEMG 進行康復訓練對上述疾病康復療效的影響。但是大部分學者在此領域研究發文量較少，研究相對分散，缺乏持續性。

從機構發文量來看，高產機構主要來源于醫院的康復機構（5 家）、大學（2 家）、學院（2 家）、研究院（1 家）。以上海理工大學醫療器械與食品學院發文量最多。研究機構之間沒有形成明確的合作網絡，建議各研究機構充分利用自身資源優勢，開展機構間的合作。

頻次和中介中心性最高的關鍵詞是“腦卒中”，說明肌電描記術在“腦卒中”患者康復治療中應用的研究最多。相關文獻發表時間從2003 年持續至今，包括臨床研究和基礎技術研究。

“肌肉疲勞”“生物反饋”“特征提取模式識別”也一直是研究的重點。通過肌肉疲勞監測系統，分析肌肉疲勞的主觀感受和sEMG 特征變化的關系，克服肌電疲勞帶來的負面影響，對于臨床具有重要的意義[16-18]。基于“生物反饋”技術建立的訓練和治療系統，廣泛應用于神經肌肉的康復訓練和治療中[8]。基于sEMG 的變化進行“特征提取、模式識別”，開發虛擬康復系統[19-20]、新型肌電脈沖治療儀[21-22]、康復機器人[23-25]等可用于指導康復訓練，實現康復治療個體化。

本研究基于CNKI 數據庫，使用CiteSpace 軟件對肌電描記術在康復醫學領域應用研究的相關文獻進行可視化分析，揭示了2000 年以來我國在該領域研究的基本狀況。但本研究仍有不足之處，由于CiteSpace軟件自身的局限性，不能同時分析多個數據庫，且CNKI 數據庫僅收錄了該領域的部分文獻，不能全面展示該領域的整體現狀。下一步我們將進行中英文數據庫文獻檢索及整理，從而更客觀反映該領域的研究動向，更好地為臨床及科研工作服務。