表面肌電技術在服裝領域的應用進展

王 敏 黃豆豆 陳春云

（1.東華大學，上海，200051；2.現代服裝設計與技術教育部重點實驗室，上海，200051）

肌電信號是指神經肌肉收縮時發出的生物電信號，可以通過電極引導和記錄［1］。按照信號采集方式的不同，肌電信號分為表面肌電信號（Surface Electromyography，sEMG）和針電極肌電信號。sEMG 是指利用電極在肌肉表面采集到的肌肉和神經干上的電位活動信息；針電極肌電信號是指用插入到肌肉中的針電極收集到的在針電極周圍有限范圍內的運動單元電位的總和［2］。sEMG 的獲取比針電極肌電信號在操作上更為簡便且不具有侵入性和創傷性，因而在臨床醫學的神經肌肉疾病診斷、康復醫學領域的肌肉恢復機能評估、體育科學中疲勞程度判定、技術動作的合理性分析以及人機工效學領域的動作識別與學習等方面均發揮著重要作用。

隨著以人為本的研究理念在服裝領域的不斷深入，結合生理學、心理學、生物力學、醫學等學科的相關理論和研究手段，科學設計和評價服裝的功能屬性已成為服裝領域研究的趨勢。為促進多學科交叉技術手段與服裝科技研發的融合，本研究聚焦表面肌電技術，闡述了sEMG 的形成原理、采集和分析方法，總結了近年來表面肌電技術在服裝科技研究中的應用進展，同時也指出了應用中的難點和局限，最后基于表面肌電技術的優勢和應用現狀，提出未來表面肌電技術與服裝研究結合的趨勢，為擴大表面肌電技術在服裝領域的應用提供思路。

1 sEMG 的產生、采集及分析

1.1 產生機理

sEMG 發源于脊髓中的運動神經元。運動神經元細胞體的軸突伸展到肌纖維處，經終板與肌纖維耦合。細胞體、終板、軸突與肌纖維一起構成完整的運動單位（Motor Unit，MU）。MU 由受同一運動神經支配的肌肉纖維群組成，是肌肉的最小功能單位。肌肉接收到指令被激活時，一個MU 內所有單纖維動作電位在時間和空間上的綜合疊加形成動作電位，連續的刺激使MU 產生動作電位序列。肌肉活動募集多個MU，經由肌肉、皮下組織和皮膚等組成的容積導體的濾波作用后，在檢測電極處形成的信號即為sEMG［3］。

1.2 采集方法

sEMG 較微弱，幅值只有微伏級，一般在100 μV～5 000 μV，其峰-峰值一般在0 mV～6 mV，均方根在0 mV～1.5 mV；具有研究信息的信號頻率在0 Hz～500 Hz，50 Hz～150 Hz 內的信號有重要的參考價值［4］。由于sEMG 較微弱且易受干擾，故有效采集是其后續應用的前提條件。

sEMG 采集系統的構成和工作原理如圖1 所示。電極是傳感器，用于檢測體內流動的離子電流在皮膚上產生的電勢差。在應用電極之前，通常需要對皮膚進行清潔處理，去除死細胞和油性物質，減少起電容器作用的角質層厚度，以降低電極-皮膚阻抗，并提高接觸的穩定性和質量［5］。sEMG 記錄過程中受電子元器件的固有噪聲、環境噪聲、工頻干擾和運動偽跡等影響，信噪比會降低［6］。因此需要經過放大、整流和濾波等處理，最后以肌電圖的形式呈現。

圖1 sEMG 采集系統的構成和工作原理

目前產品化的表面肌電采集設備較多，美國BIOPAC 公司生產的MP160 型16 通道生理記錄儀，在多種生理信號聯合分析上具有較大優勢；其不僅可以記錄肌電信息，還可以記錄心電、腦電、眼電、皮電、脈搏、呼吸和體溫等生理數據，因而在生命科學、人因工程領域以及心理學領域應用較多。

1.3 分析方法

1.3.1 sEMG 的一般分析方法

sEMG 的分析方法主要有線性系統的時域分析和頻域分析，還有時頻聯合分析、神經網絡模型等特殊分析方法，以及尚處于探索階段的混沌分形、復雜度、熵等非線性分析方法。時域分析是在時間域中對肌電信號進行分析的方法，描述的是sEMG 的振幅特征在時間維度上的變化情況，主要特征參數有積分肌電（Integrated Electromyogram，iEMG）和均方根（Root Mean Square，RMS）。頻域分析是借助傅里葉級數對肌電信號進行轉換，獲得肌電信號的頻譜或功率譜，定量反映肌電信號頻譜的移動和不同頻率分量的變化，常用指標有平均功率頻率（Mean Power Frequency，MPF）和中位頻率（Median Frequency，MF）［7］。由于肌電信號具有不平穩特點，單一的時域或頻域分析無法全面反映肌肉活動信息，采用非線性動力學方法分析肌電信號并提取特征值已成為新的研究趨勢，但目前還不成熟。

1.3.2 運動性肌肉疲勞相關的肌電信號分析方法

運動性肌肉疲勞是指運動引起肌肉產生最大肌肉收縮或者最大輸出功率暫時性下降的生理現象［8］。隨著肌肉運動性疲勞特征的出現，其內部肌纖維和神經活動發生變化，所表現出的就是肌肉肌電信號的變化，因兩者密切的內在關聯，故可以使用肌電信號特征來描述運動性肌肉疲勞。運動性肌肉疲勞常通過肌電信號的時域指標和頻域指標反映。研究發現，肌肉在疲勞過程中，運動單位的參與數量增加，肌電的時域值總趨勢上升，在頻域指標中的表現則是肌電的功率譜向低頻轉移，低頻比重增加，高頻比重減少，特征量MPF、MF減小。

肌肉疲勞的產生會改變肌電信號的振幅和頻率，這些改變同時也受肌力的影響，單獨考慮振幅和頻率與肌肉疲勞的關系只適用于考慮相同的力產生的表面肌電部分，因而在研究中具有局限性。ALWIN L 等［9］開發并應用了一種幅值和頻率聯合分析sEMG 的幅頻聯合分析方法（JASA），如圖2 所示。該方法將肌電活動（Electrical Activity，EA）和MF頻譜的變化分成4 種情況，以判斷肌肉力量的增減和肌肉疲勞。肌肉力量的增減分別表現為：EA和MF隨時間同時增加，如圖2 右上象限；EA下降和MF下降，如圖2 左下象限。肌肉疲勞表現為：EA增加，MF下降，如圖2右下象限；EA下降，MF增加，可認為肌肉在從疲勞態中得以恢復，如圖2 左上象限。

圖2 JASA 的示意圖

JASA 也存在一定局限性［10］。首先，該方法的適用范圍限于中等強度的負荷水平，無法對高強度的活動進行分析。其次，從JASA 的分析結果可以得知肌肉的活動狀態以及疲勞結果，但如何定量確定肌肉的疲勞程度并沒有得到解決，如何測定或反映疲勞進程，特別是對由多塊肌肉協同工作的活動，肌肉疲勞的先后順序及各自疲勞程度該如何確定，都未給出解決辦法。因而，關于肌電信號分析尤其在肌肉疲勞判定領域還有待進一步探究。

2 表面肌電技術在服裝領域的應用

表面肌電技術除了在臨床醫學、康復科學、體育科學及人機工效領域得到廣泛應用外，近年來在服裝研究領域的應用也越來越多。

2.1 在運動防護服裝研究中的應用

sEMG 可以反映肌肉的激活狀態、活動參與度和持續時間，明確肌電活動強度、肌肉疲勞程度以及肌肉間的協調模式、運動員沖刺中的表現驅動因素和潛在傷害風險等。研究人員基于sEMG的特征提取和分析，對運動防護服裝進行分區域功能設計可以緩解肌肉疲勞，防止運動損傷，提高穿著者運動表現。

張春霞［11］通過分析運動中下肢肌電信號特征并結合主觀疲勞評價和心率變化，對運動壓縮褲的合理化設計和改善提出了建議：針對不同的肌肉運動狀態以及肌肉的運動性能特點，采取不同程度的緊身壓迫，達到緩解運動性肌肉疲勞的目的。同樣，曹丹［12］通過計算iEMG、RMS和MPF，分析研究腿部肌肉在運動時的貢獻力度和疲勞度，實現針對肌肉疲勞問題設計功能跑步褲。

在對騎行褲的研究中，程寧波等［13］、陳金鰲等［14］利用表面肌電測量騎行過程中不同壓力對肌肉的影響和肌肉疲勞程度，發現合適的服裝壓力有助于減少肌肉能量損耗，在騎行中后期可有效幫助緩解肌肉疲勞，且服裝壓力對不同部位呈現出不同的防護效果。

針對籃球運動，YAN Y 等［15］研究了服裝壓對男子籃球運動中上肢疲勞的影響，指出：籃球訓練運動雖充分調動了全身的肌肉活動，但相關動作主要發力肌肉群不同，肌肉疲勞程度也不同，在進行運動防護服裝設計時應根據不同肌肉的參與程度設置不同的加壓防護等級。劉青青等［16］利用表面肌電技術針對籃球運動中膝關節的防護性進行研究，并開發了相應的功能防護服。

隨著女性對運動防護的重視，運動文胸相關的研究也得到關注。SCURR J C等［17］、MILLIGAN A 等［18］研究了不同運動形式、不同強度的文胸支撐對肌肉活動的影響，基于對胸大肌、頸部肌肉和肩背部肌肉的表面肌電特征分析，證實高強度文胸支撐下乳房的肌肉活動比低強度支撐明顯減弱，具有更好的防護性能。

在以上研究中，表面肌電技術主要應用于緊身類的運動防護服裝，通過分析某類運動中肌肉活動狀態及特點，利用服裝對肌肉采取不同程度的壓迫，以緩解運動性肌肉疲勞。未來有必要通過進一步研究服裝壓力與肌肉活動之間的內在關系，用以指導運動防護類服裝設計。

2.2 在負重裝備系統研究中的應用

通過監測臀中肌、腹直肌、豎脊肌、股外肌和腓腸肌等相關肌肉肌電信號變化的監測，能夠有效判別負重過程中肌肉參與活動的程度，幫助研究者分析得到合理的背負方式、背負質量和最佳的背負系統元素組合。

早期BOBET J 等［19］對豎脊肌和斜方肌在兩種負重位置的肌電表現探究中發現，背包中重物在較低位置比高位置可以有效減緩肌肉疲勞。隨著負重運動時間的累積，各肌肉的疲勞狀況也不相同，SIMPSON K M 等［20］測試了女性在背負不同質量雙肩背包行走時股外肌和腓腸肌等肌肉的sEMG，結果表明，20%～40%體重負荷的增加顯著改變了股外肌與腓腸肌的綜合肌電信號，并且認為女性戶外背包的質量應該限制在30%的體重內。陳健楠［21］分析了不同坡度地形下背部負重行走人群的腰背部肌肉疲勞情況，為爬坡時的背負系統設計提供了科學依據。張露芳等［22］基于表面肌電對雙肩背負系統的影響因素進行研究，尋求能夠減緩肌肉疲勞度和損傷的最佳背負系統元素組合。

針對軍事負重準備系統，PARK H 等［23］進行了股直肌、股二頭肌、脛骨前肌和內側腓腸肌的振幅和最大自主等長收縮測試，調查了防彈衣和負重架的質量和質量分布對腿部肌肉功能的影響。KIM S 等［24］、HARRISON M F等［25］通過表面肌電圖分析頸部肌肉激活狀態和疲勞度，判定防彈頭盔和夜視鏡使用過程中可能會造成的肌肉勞損情況，并給出了合理的質量分配建議。

消防服與消防裝置是消防員執行任務中不可或缺 的 裝備，BAKRI I 等［26］通過測量11個部位（頸部、肩部、上背部、下背部、上臂、前臂、手、臀部、大腿、小腿和腳）肌肉疲勞程度，分析得到了合理的消防員自給式呼吸器質量；KRATZENSTEIN S 等［27］通過研究手臂運動過程中肩部肌肉在不同負重系統附著高度下的神經肌肉反應，發現消防裝置的高度調節可有效緩解肩部肌肉組織的疲勞程度。

與負重相關的研究還常常與三維動作系統、測力臺、壓力測量、呼吸監測儀等設備聯動使用，分析負重量、負荷位置等因素對人體生物力學指標（步態、肌肉活動、肩背部受力與壓力分布等）以及生理學指標（心率、能量消耗等）的影響。

2.3 在鞋靴研究中的應用

穿著不同鞋靴會不同程度激活行走相關的肌肉，最明顯的反映是穿著平底鞋和高跟鞋時腿部肌肉狀態水平發生了明顯變化。KIM H M 等［28］對穿著不同跟高高跟鞋的健康青年女性從靜坐到站立過程中的下肢肌電圖變化進行了對比分析，發現穿著較高跟高的高跟鞋增加了豎脊肌、股直肌的肌電峰值，過高的鞋跟高度會誘發肌肉不平衡運動。MIKA A 等［29］通過分析穿著高跟鞋和平底鞋的肌肉活動記錄，發現相較于平底鞋，軀干和髖伸肌的肌電水平和協調模式在穿著高跟鞋時發生了明顯的變化，因此有必要持續關注穿著高跟鞋對人體的傷害。

同樣，在鞋子中放置矯正鞋墊會改變足部穿著環境，改變肌肉的發力狀況，通過記錄觀測行走過程中各肌肉的表面肌電變化可以糾正走路姿勢。王健等［30］對與行走相關肌群的表面肌電平均振幅進行檢測，確定了鞋底類型與步行速度對相關肌群的影響。廖蘇［31］利用表面肌電測試系統對扁平足組和內翻膝組穿著矯形鞋墊時相關肌肉發力的時序和持續時間進行監測，發現矯形鞋墊能改變下肢肌肉活動和走路步態。

以上研究說明利用表面肌電測量可以評判出穿著不同鞋靴時肌肉發力順序和發力大小的變化。通過對肌肉狀態變化的分析，推斷鞋靴結構的合理性。此外，研究中也常常聯合使用足底壓力測試及步態分析跑臺、三維測力臺等生物力學設備進行測量，基于多種客觀測試數據，共同表征受試者的鞋靴穿著舒適性。

2.4 在智能服裝開發中的應用

近年來，可用于實時監護的智能服裝已得到陸續開發，其中疾病預防和運動管理是智能服裝開發的主流。研究者［32-33］也嘗試將sEMG 傳感器集成到服裝中，幫助用戶實時監測肌肉信號，輔助疾病治療或預測肌肉疲勞，避免過度訓練引起肌肉損傷。由于肌電測試對于電極的放置位置和使用方法具有一定的要求，對于普通用戶來講，相比專業的肌電測試儀，以服裝作為載體在使用時更加方便靈活，更適用于各類生活場景。

智能服裝實現智能化的關鍵是傳感技術。電極是sEMG 檢測的重要傳感器，傳統上用于sEMG 監測的電極多為銀/氯化銀電極，其電解質凝膠長期接觸皮膚可能引起皮膚過敏等不適反應，且不能重復使用。近年來，研究者提出了一種基于織物干電極的生物電信號測量方法。織物干電極依賴于導電紗，導電紗可以以平紋和蜂窩狀編織模式編織［34］、刺繡［35］，或直接絲網印刷在織物上［36］。但這類電極在實際應用中依然存在問題，比如吸濕以及洗滌后導致的性能下降。為此，ROUDJANE M 等［37］提出了一種由多種材料金屬聚合物制成的中空纖維電極，纖維的高柔韌性使得它們容易整合到服裝和紡織品中，且能有效屏蔽環境的干擾，比如濕氣的干擾。

此外，KIM S 等［38］發現，當其研究中使用的織物電極直徑大于20 mm，服裝壓力大于1.33 kPa（10 mm Hg）時，其電極性能與銀/氯化銀電極接近。張佳慧等［39］在織物傳感智能腿套的研究中發現，電極尺寸設置過大或過小都易出現靜態肌電信號異變，影響其靜態肌電信號采集效果。因此，開發肌電信號采集的智能服裝，需要考慮傳感器使用的抗干擾性和耐久性，以及電極尺寸及服裝壓力等設計因素，以提高智能服裝的可穿戴性。

把一部小型測量設備、導電的紡織品和緊身運動服結合到一起，是智能服裝開發的基本思路。目前市面上已有產品化的肌電信號采集智能服裝，例如美國ATHOS 公司開發的可穿戴系統以及芬蘭MYONTEC 公司開發的Mbody 運動短褲，均可以為用戶提供運動前后肌肉的實時信息，用來改進技術、成績和訓練質量，發現問題并預防應力性損傷。但具有肌電采集功能的智能服裝大量推廣仍存在一定障礙，如價格高、美觀性不理想、舒適性和易用性不夠等。

3 表面肌電技術應用的難點和局限

表面肌電技術雖然在服裝科技研究領域得到了一定的應用，但其技術本身目前依然存在一些應用難點和局限。

從試驗操作來看，電極大小和位置、受試者個體差異、皮膚表面相對濕度及油脂厚度、肌肉運動方式等客觀因素都有可能干擾肌電信號的振幅和頻率，造成試驗偏差，影響試驗結果。近年來出現的陣列式表面肌電能避免電極數目、電極位置、電極排列方向等對獲取sEMG 的影響，很大程度上提高了表面肌電的準確率，但目前該類表面肌電測試儀在服裝科技研究領域還未得到應用。

在肌電信號分析上，sEMG 屬于微弱的電信號，易受到噪聲影響，目前廣泛應用的線性分析方法在全面反映肌肉活動信息上存在不足，而非線性分析方法還不成熟。除此，在肌肉疲勞評價方面，實驗室研究所確立的指標應用于現場研究還存在一定的問題。例如：在動態工作中，肌電信號的振幅及功率譜變化不僅與疲勞程度有關，還和肌力大小有關，根據sEMG 振幅的增加和頻譜左移來判定肌肉疲勞并不完全可靠；并且，實驗室研究的結論都是在固定姿勢和恒定靜態負荷條件下得出的，而實際工作中人體動作姿勢及用力大小通常都是變化的，因而不能將實驗室研究的結論直接用于現場評價。未來，隨著計算機技術的迅猛發展和生物電信號分析理論的不斷進步，sEMG 的分析將向著更加快速與準確的方向發展。

表面肌電測試常常與動作捕捉系統、三維測力臺、足底壓力及步態分析設備等其他生物力學設備聯用。為了保證數據分析的可靠性，多臺設備最好能夠進行同步測試，但設備開發企業并不一定留有同步接口，因而會造成不同品牌設備之間無法兼容的情況。這需要用戶在搭建測試平臺時從整體上考慮，尋求一套系統的解決方案。此外，sEMG 只是生物電信號的一種，將肌電與腦電、心電、皮電信號采集整合，實現多導生理數據同步采集，可以為服裝生理學和心理學評價提供更為先進的技術。目前已有產品化的多導生理信號采集儀器，但在服裝科技研究領域的應用還不多。

4 結束語

sEMG 蘊含豐富的肌肉運動信息，在服裝科技研究領域具有廣泛的應用價值。運動防護服與鞋靴背包設計可依據參與運動肌肉群的激活時間和狀態、以及主要肌肉的參與度和貢獻度明確設計要點與需要解決的問題。通過肌電信號反映的信息判定肌肉疲勞程度，有助于研究者進行服裝及其裝備的功能設計和改進，實現更好的肌肉支撐，減少肌肉過度疲勞引起的損傷風險。在智能服裝中利用表面肌電技術實時檢測肌肉狀態，可以給出合理的運動指導。

未來隨著技術的進步，表面肌電技術將會更好地輔助科技服裝的研發和性能測評，其在服裝領域的應用還可以從以下方面進行擴展。首先，結合步態分析和行走模式等生物力學和運動學理論，聯合使用表面肌電、足底壓力測試、三維測力臺、三維動作捕捉等設備，通過解決設備間的兼容性和同步問題，構建系統完整的測試平臺，實現服裝及裝備工效性能的綜合評價。其次，將肌電與腦電、心電、皮電信號采集整合，實現多導生理數據同步采集，擴大生物信號采集分析方法在服裝生理學和心理學評價中的應用。再次，發展表面肌電現場評價技術，完善肌肉活動水平評價指標，彌補實驗室研究在實際應用中的局限，提高研究成果的普適性，更好地指導功能服裝設計研發。最后，優化用于智能服裝的表面肌電傳感器性能，保證安全舒適的使用環境并確保信號采集的精度，基于sEMG 技術的提升與材料科學的發展來進一步推進肌電傳感智能服裝的研發。