肌肉-电极距离与脂肪含量对高密度表面肌电图中运动单元识别的影响：股外侧肌研究

《Scientific Reports》：Greater muscle electrode distance and fat mass affect motor units identification from high-density surface EMG in the vastus lateralis muscle

　　本研究针对高密度表面肌电图（HDsEMG）分解中运动单元（MU）识别数量存在个体差异的问题，探讨了体脂百分比（FM%）、肌肉-电极距离（MED）和肌肉尺寸对股外侧肌（VL）MU识别的影响。研究人员通过对61名年轻和老年受试者进行多模态身体成分评估和等长收缩实验，发现较高的FM%和较大的MED会显著降低可识别的MU数量，并首次确定了约0.7 cm的MED阈值。该研究为优化HDsEMG实验设计提供了重要参考。

　　

在神经肌肉研究领域，高密度表面肌电图（HDsEMG）与信号分解技术的结合，为无创识别运动单元（MU）提供了强大工具。运动单元作为肌肉收缩的基本功能单位，其活动特征对理解神经控制机制至关重要。然而，研究者们长期面临一个棘手问题：不同个体间可识别MU数量存在显著差异，这给纵向研究和跨群体比较带来了挑战。

这种差异很大程度上源于人体解剖结构的多样性。皮下脂肪组织作为电信号传导的"体积导体"，其特性直接影响表面记录到的电信号质量。脂肪组织与骨骼肌不同的导电特性使其充当了低通滤波器，会降低MU动作电位的振幅和频率带宽，增加不同MU波形重叠的可能性。特别是肌肉-电极距离（MED）的增加，会进一步加剧信号衰减，使MU识别变得更加困难。尽管先前研究在肱二头肌中观察到MED对MU识别的影响，但对于股外侧肌（VL）这一在康复训练和运动科学中重要的肌肉，各种身体成分参数如何影响MU识别仍缺乏系统研究。

为了解决这一知识空白，由Alessandro Sampieri领衔的研究团队在《Scientific Reports》上发表了他们的最新研究成果。研究团队招募了61名年轻和老年受试者（包括男女两性），通过多模态评估方法系统探究了体脂百分比（FM%）、MED和肌肉尺寸对VL肌肉MU识别的影响。

研究方法上，团队综合运用了生物电阻抗分析（BIA）和双能X线吸收测定法（DXA）评估全身和局部体脂百分比，超声测量肌肉尺寸和MED，并在自定义等长测力计上记录膝伸肌等长收缩时VL的HDsEMG信号，使用卷积核补偿算法分解MU脉冲序列，仅保留脉冲噪声比（PNR）>28 dB的MU进行分析。

参与者特征与MU识别数量

研究纳入33名年轻成人（19-30岁）和28名老年人（66-82岁），包括男女两性。年轻组表现出较低的BMI和FM%，但较大的股四头肌和VL横截面积（CSA）以及最大自主力量。女性无论年龄均表现出较高的FM%和MED，但较小的CSA和最大力量。这些组间差异贡献了整个队列在身体成分和力量上的变异性。

HDsEMG信号分解共识别出1890个独特MU。目标力量对MU数量有显著主效应，70%最大自主力量（MVF）时识别的MU数量显著少于较低力量水平。女性在所有力量水平下识别的MU数量均显著少于男性，而年轻与老年组间无显著差异。

MU数量与脂肪质量、肌肉-电极距离的关系

全身FM%（BIA和DXA评估）与识别MU数量呈显著负相关。当考虑更局部化的脂肪指标时，这种关联更加明显：右腿FM%和右大腿FM%与MU数量均呈强负相关。

MED作为皮下脂肪厚度的直接指标，与MU数量呈现最强的负相关。相比之下，肌肉尺寸指标（肌肉厚度MT、股四头肌CSA和VL CSA）与识别MU数量无显著关联。

MED阈值分析

鉴于MED与MU识别数量的强相关性，研究人员进一步探讨了是否存在影响MU识别的MED阈值。按MED值将参与者分为四分位数后，发现可检测MU数量随MED增加而递减。分段回归分析确定MED阈值为0.73 cm：低于此值时，MU检测数量随MED增加而显著减少；高于此值时，无进一步显著下降。

研究结论与意义

本研究明确证实了FM%和MED对HDsEMG信号分解结果的负面影响，而肌肉尺寸对MU识别无显著影响。研究首次提出了约0.7 cm的MED阈值，为VL肌肉的HDsEMG研究提供了重要参考。

这些发现对实验设计具有直接指导意义：在招募参与者时，特别是涉及纵向追踪或需要代表性MU采样的研究中，应考虑MED和区域FM%评估。对于MED较大的个体，可能需要更大样本量以确保统计功效。此外，研究成果强调了开发改进分解算法的重要性，以应对高MED个体中信号质量下降的挑战。

该研究的方法学创新在于综合运用多种身体成分评估技术，并在异质性人群中验证了影响MU识别的关键因素。研究结果不仅增进了对体积导体特性影响电信号记录的理解，也为优化表面EMG实验设计、提高数据可比性和可靠性提供了实用指导。

值得注意的是，女性因大腿区域较高FM%和MED而识别MU数量较少，这反映了性别特异性脂肪分布模式，但将女性纳入未来研究仍至关重要，以丰富对性别特异性神经控制机制的理解。研究为表面HDsEMG研究的标准化和结果解释提供了重要依据，特别是在涉及不同身体成分人群的应用中。

研究的实验设置包括参与者坐在定制等长测力计上，膝关节屈曲115°，HDsEMG电极网格置于VL肌肉腹部。信号分解后，仅保留PNR>28 dB的MU用于分析，确保结果可靠性。

总之，这项研究为理解解剖因素对HDsEMG分解的影响提供了全面证据，为未来神经肌肉研究的方法学优化奠定了坚实基础。研究成果对康复医学、运动科学和神经生理学领域具有重要应用价值。