精準定位“肌肉開關”：肌電仿真揭示神經支配區定位的影響因素
精準定位“肌肉開關”：肌電仿真揭示神經支配區定位的影響因素
引言/背景介紹
在神經肌肉系統中，運動神經末梢與肌纖維形成的神經肌肉接頭往往集中分布在一條帶狀區域，這一特殊區域被稱為肌肉支配區（Innervation Zone，IZ）。準確識別IZ的位置不僅有助于理解肌肉的形態學結構和運動控制機制，還在臨床實踐中具有重要意義。例如，在治療肌張力障礙時，肉毒毒素注射若能夠精確定位IZ，就能顯著提高療效并減少藥物劑量；在表面肌電記錄中，合理避開或標記IZ位置有助于獲得更穩定、可靠的信號；在分娩過程中，掌握會陰肌肉的IZ分布則有助于降低括約肌損傷的風險。然而，IZ的估計過程往往受到多種神經生理因素的干擾，其中最為關鍵的包括運動單位的同步化程度以及肌肉是否存在單一或多個IZ。由于這些因素在實驗環境下難以系統地操控和驗證，如何在復雜的神經肌肉活動條件下準確識別IZ，成為亟需解決的科學與臨床問題。
論文概要
針對這一問題，來自康復大學周平教授團隊開展了一項仿真研究（圖1），成果發表于Biosensors期刊，題為Neurophysiological Factors Affecting Muscle Innervation Zone Estimation Using Surface EMG: A Simulation Study。研究者構建了包含120個運動單位的肌電仿真模型，模擬不同生理條件下的表面肌電信號采集與IZ估計過程。通過在模型中設置單一與雙重IZ結構，并結合無同步、部分同步以及完全同步三種運動單位放電模式，研究團隊系統分析了這些神經生理因素對IZ定位準確性的影響。結果顯示：單 IZ 肌肉在所有同步狀態下 IZ 估算均準確，雙 IZ 肌肉僅在無同步時可估算至少一個 IZ，中度同步或完全同步（M 波）時會出現假 IZ 估算；結論指出，單 IZ 肌肉的 EMG 估算 IZ 受 MU 同步化影響小，但雙 IZ 肌肉需警惕同步化導致的估算誤差，尤其臨床應用中需注意。
圖1. 論文信息
研究方法
本研究采用計算機仿真的方式系統評估不同神經生理因素對IZ估計的影響。研究團隊構建了一個包含120個運動單位的運動單位池模型，模擬運動單位的募集與發放過程，并結合運動單位動作電位(MUAP)生成模型（圖2），以重現肌肉在收縮時的電活動特征。電極設置方面，研究模擬了一個8×8的高密度表面肌電陣列，總計64個通道，電極間距為4 mm，排列方向與肌纖維走向平行（圖3）。肌肉形態被簡化為圓柱形結構，肌纖維總數為7萬條，隨機分布在運動單位領地內，神經肌肉接頭則位于單一或雙重IZ區域，以此模擬現實肌肉可能存在的不同生理因素。
圖2. 纖維動作電位產生模型及檢測系統。所有的肌纖維在圓柱體的不同深度h ( y軸)上均勻分布。一個左、右電流三極子起源于IZ，并沿z軸方向傳播到纖維-肌腱末端消失
圖3. 仿真電極矩陣由8列(平行于肌纖維方向)和8行的網格組成。(A) 單個IZ位于第4行。(B)兩個IZ分別位于第2行和第3行之間以及第6行
在實驗設計中，研究重點考察了兩個核心變量：其一是肌肉是否存在單一IZ或雙IZ；其二是運動單位的同步化程度，分別設置為無同步、15%同步（接近生理狀態）以及完全同步（接近最大電刺激下的M波）。在信號處理階段，研究通過差分方法獲得沿肌纖維方向的表面肌電信號，并利用通道間的相關性分析與相位反轉特征來估計IZ的位置。
“15% 同步化水平” 的含義是：在整體模擬中，每個運動單位有 15% 的脈沖會作為 “參考脈沖”；同時，其余活躍運動單位中，有 15% 的脈沖會被調整到與這些參考脈沖對齊。因此該同步化過程包含四個步驟：（1）在所有活躍運動單位中，選取一個運動單位作為參考運動單位（reference MU）；（2）隨機選取該參考運動單位發放的 15% 的 MUAPs；（3）在剩余的活躍運動單位中，隨機選取 15% 作為同步運動單位（synchronized MUs）；（4）針對參考運動單位中每一個被選中的 MUAP，調整所有同步運動單位中與其時間最接近的 MUAP 的時序，使其與參考 MUAP 完全重合。
圖4. MU同步示意圖，以其中4個MU所放行的MUAP序列為例進行了說明。將隨機選擇的同步MUs ( MU120、MU115、MU85)的部分脈沖時序調整為與參考MU 50的隨機選擇脈沖一致。此過程重復120次，使池中每個MU作為參考MU
仿真結果表明，對于單一IZ的肌肉，不論在何種同步化條件下，表面肌電估計的結果均與模型設定的真實IZ位置保持一致，顯示出IZ估計方法的穩定性和可靠性（圖5）。通過計算干擾相表面肌電相鄰通道間的相關系數進一步證實這一結論，三種同步條件下均在3-4行之間的相關系數最小（圖6展示兩種同步條件）。然而，在雙IZ肌肉的模擬中，情況則更為復雜。當運動單位之間不存在同步時，估計結果能夠較為準確地捕捉到至少一個IZ的位置。如圖7所示，可以觀察到第6行和第7行對所有列的相關系數最小，表明IZ大致位于第6-7行之間，至少有一個IZ可以被估計。但一旦引入同步化，無論是15%的部分同步還是完全同步，估計結果往往會出現明顯偏差，甚至生成與真實情況不符的“假IZ”（圖8）。在M波模擬中同樣觀測到了類似現象，提示強同步化可能導致雙IZ肌肉的表面肌電信號產生相位抵消與疊加效應，從而產生錯誤的IZ定位。
圖8. 雙IZ、15%的同步水平的IZ位置例子，(A)模擬的差分肌電信號。(B)所有8列(表明IZ位于第4列和第5列之間)的相鄰通道信號之間的相關系數
進一步的可視化分析揭示了這一機制（圖9）。在雙IZ且存在同步化的條件下，MUAP在不同支配區起始傳播的波形往往發生正負相位的重疊與抵消，使得在某些電極通道間出現“假性極小值”或“相位反轉”。這些信號特征在傳統算法中會被誤判為IZ位置，最終導致偏差。相比之下，單IZ肌肉由于信號傳播方向單一，即使存在同步化也不易出現類似的干擾，因此估計結果更加魯棒。
總結與討論：從仿真走向實踐，助力精準康復與治療
隨著高密度表面肌電和計算建模方法的發展，肌肉支配區的識別正逐漸擺脫傳統經驗的限制，邁向基于仿真與數據驅動的精準分析。本研究通過系統模擬揭示了運動單位同步化和多IZ結構對支配區定位的影響，提醒研究者和臨床人員在應用傳統方法時應保持謹慎。這不僅是一項技術探索，更是推動肌電信號從“記錄現象”走向“理解機制”的重要一步。對于肉毒毒素注射、康復訓練評估以及電極布置等應用場景，研究成果提供了新的科學依據，也為未來實現更精準、更個性化的干預開辟了可能。
當然，本研究也存在一定局限。模擬環境與真實生理條件仍有差距，例如肌纖維分布的不均質性、復雜的解剖結構和電極接觸狀態等，都可能影響IZ定位結果。此外，本研究采用的估計方法仍基于傳統的線性分析，尚未結合更復雜的非線性特征與人工智能算法。未來研究可引入高密度肌電分解、單運動單位追蹤以及超聲、MRI等多模態手段進行驗證，同時發展更智能化的IZ定位工具，從而推動這一方法在康復醫學、運動訓練和神經疾病干預中的臨床應用。
作者進一步提出，隨著高密度表面肌電分解技術的發展，獲取單個運動單位的成分信息并據此推斷IZ分布，或將成為提高IZ定位準確性的有效途徑。這一工作不僅揭示了IZ估計的潛在陷阱，也為臨床上的肉毒毒素精準注射、康復訓練評估以及肌電采集方法優化提供了新的思路。
原文鏈接
Huang, C., Chen, M., Li, X., Zhang, Y., Li, S., & Zhou, P. (2021). Neurophysiological factors affecting muscle innervation zone estimation using surface EMG: a simulation study. Biosensors, 11(10), 356.
https://doi.org/10.3390/bios11100356
研究團隊介紹
本文作者為康復大學黃成君、陳茂啟、和周平教授來自康復大學（中國青島）；李曉燕教授來自美國馬里蘭大學生物醫學工程系和密爾沃基市威斯康星醫學院神經內科；張迎春教授來自休斯敦大學生物醫學工程系；李盛教授來自德克薩斯大學休斯頓健康科學中心物理醫學與康復科。
關于維拓啟創
維拓啟創（北京）信息技術有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學、康復工程、人因工程、心理學、體育科學等領域的科研解決方案供應商。公司與國內外多所大學、研究機構、企業長期保持合作關系，致力于將優質的產品、先進的技術和服務帶給各個領域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務，協助用戶的科研工作，持續提升使用體驗。
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引言/背景介紹
在神經肌肉系統中，運動神經末梢與肌纖維形成的神經肌肉接頭往往集中分布在一條帶狀區域，這一特殊區域被稱為肌肉支配區（Innervation Zone，IZ）。準確識別IZ的位置不僅有助于理解肌肉的形態學結構和運動控制機制，還在臨床實踐中具有重要意義。例如，在治療肌張力障礙時，肉毒毒素注射若能夠精確定位IZ，就能顯著提高療效并減少藥物劑量；在表面肌電記錄中，合理避開或標記IZ位置有助于獲得更穩定、可靠的信號；在分娩過程中，掌握會陰肌肉的IZ分布則有助于降低括約肌損傷的風險。然而，IZ的估計過程往往受到多種神經生理因素的干擾，其中最為關鍵的包括運動單位的同步化程度以及肌肉是否存在單一或多個IZ。由于這些因素在實驗環境下難以系統地操控和驗證，如何在復雜的神經肌肉活動條件下準確識別IZ，成為亟需解決的科學與臨床問題。
論文概要
針對這一問題，來自康復大學周平教授團隊開展了一項仿真研究（圖1），成果發表于Biosensors期刊，題為Neurophysiological Factors Affecting Muscle Innervation Zone Estimation Using Surface EMG: A Simulation Study。研究者構建了包含120個運動單位的肌電仿真模型，模擬不同生理條件下的表面肌電信號采集與IZ估計過程。通過在模型中設置單一與雙重IZ結構，并結合無同步、部分同步以及完全同步三種運動單位放電模式，研究團隊系統分析了這些神經生理因素對IZ定位準確性的影響。結果顯示：單 IZ 肌肉在所有同步狀態下 IZ 估算均準確，雙 IZ 肌肉僅在無同步時可估算至少一個 IZ，中度同步或完全同步（M 波）時會出現假 IZ 估算；結論指出，單 IZ 肌肉的 EMG 估算 IZ 受 MU 同步化影響小，但雙 IZ 肌肉需警惕同步化導致的估算誤差，尤其臨床應用中需注意。
圖1. 論文信息
本研究采用計算機仿真的方式系統評估不同神經生理因素對IZ估計的影響。研究團隊構建了一個包含120個運動單位的運動單位池模型，模擬運動單位的募集與發放過程，并結合運動單位動作電位(MUAP)生成模型（圖2），以重現肌肉在收縮時的電活動特征。電極設置方面，研究模擬了一個8×8的高密度表面肌電陣列，總計64個通道，電極間距為4 mm，排列方向與肌纖維走向平行（圖3）。肌肉形態被簡化為圓柱形結構，肌纖維總數為7萬條，隨機分布在運動單位領地內，神經肌肉接頭則位于單一或雙重IZ區域，以此模擬現實肌肉可能存在的不同生理因素。
高密度電極示例
在實驗設計中，研究重點考察了兩個核心變量：其一是肌肉是否存在單一IZ或雙IZ；其二是運動單位的同步化程度，分別設置為無同步、15%同步（接近生理狀態）以及完全同步（接近最大電刺激下的M波）。在信號處理階段，研究通過差分方法獲得沿肌纖維方向的表面肌電信號，并利用通道間的相關性分析與相位反轉特征來估計IZ的位置。
“15% 同步化水平” 的含義是：在整體模擬中，每個運動單位有 15% 的脈沖會作為 “參考脈沖”；同時，其余活躍運動單位中，有 15% 的脈沖會被調整到與這些參考脈沖對齊。因此該同步化過程包含四個步驟：（1）在所有活躍運動單位中，選取一個運動單位作為參考運動單位（reference MU）；（2）隨機選取該參考運動單位發放的 15% 的 MUAPs；（3）在剩余的活躍運動單位中，隨機選取 15% 作為同步運動單位（synchronized MUs）；（4）針對參考運動單位中每一個被選中的 MUAP，調整所有同步運動單位中與其時間最接近的 MUAP 的時序，使其與參考 MUAP 完全重合。
仿真結果表明，對于單一IZ的肌肉，不論在何種同步化條件下，表面肌電估計的結果均與模型設定的真實IZ位置保持一致，顯示出IZ估計方法的穩定性和可靠性（圖5）。通過計算干擾相表面肌電相鄰通道間的相關系數進一步證實這一結論，三種同步條件下均在3-4行之間的相關系數最小（圖6展示兩種同步條件）。然而，在雙IZ肌肉的模擬中，情況則更為復雜。當運動單位之間不存在同步時，估計結果能夠較為準確地捕捉到至少一個IZ的位置。如圖7所示，可以觀察到第6行和第7行對所有列的相關系數最小，表明IZ大致位于第6-7行之間，至少有一個IZ可以被估計。但一旦引入同步化，無論是15%的部分同步還是完全同步，估計結果往往會出現明顯偏差，甚至生成與真實情況不符的“假IZ”（圖8）。在M波模擬中同樣觀測到了類似現象，提示強同步化可能導致雙IZ肌肉的表面肌電信號產生相位抵消與疊加效應，從而產生錯誤的IZ定位。
圖5. 從單個IZ肌肉的模擬表面肌電圖中識別出IZ位置的樣本。 (A)無MU同步下的干擾表面肌電。(B) 15% MU同步水平下干擾相表面肌電。(C) M波
圖6. 所有8列(對于單個IZ模擬)相鄰通道表面肌電信號之間的相關系數。(A)對于無MU同步下的干擾相表面肌電。(B) 15% MU同步水平下的干擾相表面肌電
圖7. (A)所有8列(對于雙IZ仿真，沒有MU同步)的相鄰信道信號之間相關系數的例子，(B)對于每一列，在所有十次重復中相關系數最小的相鄰行對的計數
進一步的可視化分析揭示了這一機制（圖9）。在雙IZ且存在同步化的條件下，MUAP在不同支配區起始傳播的波形往往發生正負相位的重疊與抵消，使得在某些電極通道間出現“假性極小值”或“相位反轉”。這些信號特征在傳統算法中會被誤判為IZ位置，最終導致偏差。相比之下，單IZ肌肉由于信號傳播方向單一，即使存在同步化也不易出現類似的干擾，因此估計結果更加魯棒。
圖9. 從模擬的雙IZ條件下M波中識別出IZ位置的例子。(A)差分MUAPs的分布。模擬的兩個IZ分別位于第2行和第6行與第7行之間。(B)所有MUAP求和產生的M波
總結與討論：從仿真走向實踐，助力精準康復與治療
隨著高密度表面肌電和計算建模方法的發展，肌肉支配區的識別正逐漸擺脫傳統經驗的限制，邁向基于仿真與數據驅動的精準分析。本研究通過系統模擬揭示了運動單位同步化和多IZ結構對支配區定位的影響，提醒研究者和臨床人員在應用傳統方法時應保持謹慎。這不僅是一項技術探索，更是推動肌電信號從“記錄現象”走向“理解機制”的重要一步。對于肉毒毒素注射、康復訓練評估以及電極布置等應用場景，研究成果提供了新的科學依據，也為未來實現更精準、更個性化的干預開辟了可能。
當然，本研究也存在一定局限。模擬環境與真實生理條件仍有差距，例如肌纖維分布的不均質性、復雜的解剖結構和電極接觸狀態等，都可能影響IZ定位結果。此外，本研究采用的估計方法仍基于傳統的線性分析，尚未結合更復雜的非線性特征與人工智能算法。未來研究可引入高密度肌電分解、單運動單位追蹤以及超聲、MRI等多模態手段進行驗證，同時發展更智能化的IZ定位工具，從而推動這一方法在康復醫學、運動訓練和神經疾病干預中的臨床應用。
作者進一步提出，隨著高密度表面肌電分解技術的發展，獲取單個運動單位的成分信息并據此推斷IZ分布，或將成為提高IZ定位準確性的有效途徑。這一工作不僅揭示了IZ估計的潛在陷阱，也為臨床上的肉毒毒素精準注射、康復訓練評估以及肌電采集方法優化提供了新的思路。
原文鏈接
Huang, C., Chen, M., Li, X., Zhang, Y., Li, S., & Zhou, P. (2021). Neurophysiological factors affecting muscle innervation zone estimation using surface EMG: a simulation study. Biosensors, 11(10), 356.
https://doi.org/10.3390/bios11100356
研究團隊介紹
本文作者為康復大學黃成君、陳茂啟、和周平教授來自康復大學（中國青島）；李曉燕教授來自美國馬里蘭大學生物醫學工程系和密爾沃基市威斯康星醫學院神經內科；張迎春教授來自休斯敦大學生物醫學工程系；李盛教授來自德克薩斯大學休斯頓健康科學中心物理醫學與康復科。
關于維拓啟創
維拓啟創（北京）信息技術有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學、康復工程、人因工程、心理學、體育科學等領域的科研解決方案供應商。公司與國內外多所大學、研究機構、企業長期保持合作關系，致力于將優質的產品、先進的技術和服務帶給各個領域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務，協助用戶的科研工作，持續提升使用體驗。
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