一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法及系统

本发明涉及健康监测，尤其涉及的是一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测及系统。

背景技术：

1、目前，肌肉疲劳评估的方法主要包括主观评估法和客观测量法。传统的肌肉疲劳评估方法通常依赖于borg量表，这是基于个体的自我感觉和主观评估的量表。虽然borg量表操作简单，且在一定程度上能反映个体的疲劳状态，但由于主观因素影响大，重复性差，因此其准确性和可靠性较低，难以满足科学研究和实际应用的需求。客观测量法通过检测生理信号，如心率、血乳酸浓度等，来评估肌肉疲劳状态，然而，这些方法往往需要复杂的实验设备和操作技术，且在实际应用中存在一定的局限性，基于心率的评估受多种因素影响，例如人体运动水平和运动时长，血乳酸浓度检测需要抽血，均不适用于实时、无创监测；此外，单一生理信号的反馈可能无法全面反映肌肉内部代谢状态的变化，造成了对于疲劳监测的准确度不足。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法，旨在解决现有技术中缺乏准确度高的实时肌肉疲劳监测的方法的问题。

2、本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

3、本发明提供一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法，所述基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法包括：

4、获取被监测者的肌电信号和血红蛋白浓度；

5、根据所述肌电信号计算肌电疲劳因子，根据所述血红蛋白浓度计算血氧疲劳因子；

6、根据所述肌电疲劳因子和所述血氧疲劳因子输出被监测者的肌肉疲劳情况。

7、进一步地，所述根据所述肌电信号计算肌电疲劳因子，具体包括：

8、根据所述肌电信号构建状态转移模型；

9、提取所述状态转移模型的模型特征；

10、根据所述模型特征计算所述肌电疲劳因子。

11、进一步地，所述根据所述肌电信号构建状态转移模型，具体包括：

12、将所述肌电信号按照运动周期进行分段，得到多个肌电信号片段；

13、将多个所述肌电信号片段离散化为多个分位数桶作为所述肌电信号的状态；

14、获取肌电信号每个状态转移到其他状态的转移概率；

15、根据各个状态之间的转移概率构建所述状态转移模型。

16、进一步地，所述根据各个状态之间的转移概率构建所述状态转移模型，具体包括：

17、根据所述各个状态之间的转移概率构建马尔科夫转移矩阵；

18、根据所述肌电信号片段将所述马尔科夫转移矩阵转换成马尔科夫转移场，以所述马尔科夫转移场作为所述状态转移模型。

19、进一步地，所述提取所述状态转移模型的模型特征，具体包括：

20、根据所述马尔科夫转移场构建对应的网络图；

21、提取所述网络图的模块度和平均路径距离，以所述模块度和所述平均路径距离作为所述模型特征；

22、所述根据所述模型特征计算所述肌电疲劳因子，具体为：

23、计算所述模块度和所述平均路径距离的差作为所述肌电疲劳因子。

24、进一步地，所述血红蛋白浓度包括脱氧血红蛋白浓度和氧合血红蛋白浓度；

25、所述根据所述血红蛋白浓度计算血氧疲劳因子，具体包括：

26、计算所述脱氧血红蛋白浓度的脱氧包络面积和所述氧合血红蛋白浓度的氧合包络面积；

27、计算所述脱氧包络面积和所述氧合包络面积的和作为所述血氧疲劳因子。

28、进一步地，所述根据所述肌电疲劳因子和所述血氧疲劳因子输出被监测者的肌肉疲劳情况，具体包括：

29、将所述肌电疲劳因子和所述血氧疲劳因子进行加权求和计算综合疲劳因子；

30、根据所述综合疲劳因子判断被监测者的肌肉疲劳情况并输出。

31、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测系统，所述基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测系统包括：

32、数据获取模块，用于获取被监测者的肌电信号和血红蛋白浓度；

33、疲劳因子计算模块，用于根据所述肌电信号计算肌电疲劳因子，根据所述血红蛋白浓度计算血氧疲劳因子；

34、肌肉疲劳输出模块，用于根据所述肌电疲劳因子和所述血氧疲劳因子输出被监测者的肌肉疲劳情况。

35、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种终端，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测程序，所述一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测程序被所述处理器执行时控制终端实现如上所述的一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法的步骤。

36、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测程序，所述一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测程序被处理器执行时实现如上所述的一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法的步骤。

37、本发明采用上述技术方案具有以下效果：

38、本发明通过引入血氧变化与肌电相结合，结合肌电信号和血红蛋白浓度对于疲劳的反应，从宏观（肌肉表现），及微观（细胞代谢）角度综合评估肌肉疲劳，利用肌电信号捕捉肌肉活动的电生理变化，能够精准反映肌肉的收缩、松弛及疲劳状态，与此同时，近红外光谱技术通过监测肌肉中的氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度变化，提供详细的细胞代谢信息，包括肌肉在不同训练强度下的氧供需状况，提供了准确度高的实时肌肉疲劳监测的方法。

技术特征：

1.一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法，其特征在于，所述基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法，其特征在于，所述根据所述肌电信号计算肌电疲劳因子，具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法，其特征在于，所述根据所述肌电信号构建状态转移模型，具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法，其特征在于，所述根据各个状态之间的转移概率构建所述状态转移模型，具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法，其特征在于，所述提取所述状态转移模型的模型特征，具体包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法，其特征在于，所述血红蛋白浓度包括脱氧血红蛋白浓度和氧合血红蛋白浓度；

7.根据权利要求1所述的一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法，其特征在于，所述根据所述肌电疲劳因子和所述血氧疲劳因子输出被监测者的肌肉疲劳情况，具体包括：

8.一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测系统，其特征在于，所述基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测系统包括：

9.一种终端，其特征在于，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测程序，所述一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测程序被所述处理器执行时控制终端实现如权利要求1-7任一项所述的一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质存储有一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测程序，所述一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法的步骤。

技术总结本发明涉及健康监测技术领域，公开了一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法及系统，所述方法包括：获取被监测者的肌电信号和血红蛋白浓度；根据所述肌电信号计算肌电疲劳因子，根据所述血红蛋白浓度计算血氧疲劳因子；根据所述肌电疲劳因子和所述血氧疲劳因子输出被监测者的肌肉疲劳情况。本发明通过引入血氧变化与肌电相结合，结合肌电信号和血红蛋白浓度对于疲劳的反应，利用肌电信号捕捉肌肉活动的电生理变化，能够精准反映肌肉的收缩、松弛及疲劳状态，氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度变化，提供详细的细胞代谢信息，包括肌肉在不同训练强度下的氧供需状况，提供了准确度高的实时肌肉疲劳监测的方法。技术研发人员：刘洪海,王岩,盛译萱,曹锐凯,刘朝受保护的技术使用者：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）技术研发日：技术公布日：2024/9/9