一种可穿戴的多模态传感平台，利用机器学习技术监测运动中二头肌的收缩与疲劳状态转变

《Sensors and Actuators A: Physical》：Wearable multimodal sensing platform for contraction and fatigue transition monitoring of biceps in motion using machine learning

可穿戴多模态传感平台通过同步采集肱二头肌厚度、肘关节角度及sEMG信号，结合动态肌肉厚度变化与sEMG特征分析，提出基于厚度差异的疲劳特异性生物标志物，并构建非参数机器学习模型实现高精度疲劳状态分类，验证了多模态融合在动态运动场景中肌肉疲劳评估的有效性。

　　本研究聚焦于人类基本运动——肘部弯曲过程中肌肉收缩与疲劳状态的实时监测。通过开发一种可穿戴的多模态传感平台，研究人员能够同步获取肱二头肌厚度、肘关节角度以及表面肌电信号（sEMG），从而深入分析肌肉在运动中的变化规律。这项工作不仅拓展了可穿戴技术在运动员疲劳评估、伤病预防和恢复方面的应用前景，也为运动科学和生物力学研究提供了新的思路。

肌肉疲劳的识别与肌肉收缩的检测是生物力学、康复医学和运动科学中的基础研究领域。实时监测运动员的肌肉疲劳状态，有助于优化训练方案、提升运动表现，并有效预防运动损伤。然而，传统的侵入式和心血管监测技术虽然能够提供生理层面的深入信息，但其在日常运动和临床场景中的应用存在诸多限制，如设备笨重、成本高昂、使用不便等。因此，研究人员开始探索非侵入式的可穿戴技术作为替代方案，以提高实际应用的可行性。

表面肌电信号（sEMG）作为非侵入式可穿戴技术中的主流手段，被广泛用于肌肉收缩监测和疲劳评估。该技术通过采集肌肉表面的电生理信号，来反映肌肉活动状态。sEMG信号能够解码运动控制系统的特征，包括时间域和频率域的信号处理。通过对这些信号进行分析，可以揭示神经信号驱动的肌肉收缩模式，如积分EMG、峰值幅度和频谱能量等参数，从而实现对神经肌肉系统的全面评估。目前，sEMG技术已在康复评估、临床诊断和疲劳模式量化等领域得到了广泛应用。

在肌肉疲劳的研究中，sEMG信号的分析一直是核心手段。然而，传统的sEMG分析方法往往局限于静态或等长收缩条件下的研究，对于动态运动环境中的肌肉变化缺乏有效的处理方式。此外，现有的研究多集中于建立统计模型，以预测肌肉力量和力-长关系，而对于运动适应性特征提取的研究仍然较为薄弱。因此，如何在动态训练环境中准确识别肌肉疲劳状态，成为当前研究的一个重要挑战。

针对这一问题，本研究提出了一种基于多模态信号集成的解决方案。通过将肌电信号、肌肉厚度变化和关节角度等多源信息进行融合，研究人员能够更全面地评估肌肉疲劳状态。此外，本研究还引入了一种新的疲劳指标——最大激活与最大弯曲时的肌肉厚度差异，用于更精确地识别疲劳状态。这一指标的提出，不仅提升了疲劳评估的准确性，也为运动科学中的疲劳状态分析提供了新的依据。

在技术实现方面，本研究采用了一种可穿戴的多模态传感平台，结合了肌电信号采集、关节角度测量和肌肉厚度监测。该平台能够同步获取三类关键数据：表面肌电信号、肘关节角度以及肌肉厚度变化。通过这些数据，研究人员能够构建一个生理数据库，用于分析肌肉在运动过程中的动态变化。数据预处理阶段，sEMG信号经过多阶段的滤波处理，包括带通滤波和陷波滤波，以去除运动伪影和电源干扰。同时，肌肉厚度和关节角度等低频参数也经过移动平均滤波处理，以提高信号的稳定性和可读性。

在机器学习模型的构建方面，本研究采用了一种非参数的机器学习方法，基于多模态特征进行训练，以实现对疲劳状态的准确分类。该模型能够有效识别不同阶段的肌肉疲劳状态，并准确区分疲劳过渡周期。此外，研究还发现，通过结合肌电信号、肌肉厚度和关节角度等多源信息，可以提高疲劳状态识别的鲁棒性，从而为运动科学中的疲劳评估提供更可靠的依据。

本研究的创新之处在于，首次将肌肉厚度变化与关节角度变化相结合，用于分析动态运动中的肌肉疲劳状态。通过这一多模态传感平台，研究人员能够更全面地了解肌肉在运动过程中的变化规律，并为运动员的训练提供更科学的指导。此外，该平台的开发也为可穿戴技术在运动科学中的应用提供了新的可能性，特别是在运动损伤预防和恢复方面的应用。

在研究过程中，研究人员还发现，传统的sEMG分析方法在动态运动环境中的应用存在一定的局限性。例如，在动态训练过程中，肌肉长度的变化（通常通过关节角度测量）会显著影响sEMG信号的采集。此外，离心收缩和向心收缩等不同类型的肌肉收缩方式，也会引入运动依赖性的信号失真，从而影响电生理信号的解读。因此，如何在动态运动环境中准确提取和分析sEMG信号，成为当前研究的一个关键问题。

为了解决这一问题，本研究提出了一种基于多模态信号融合的解决方案。通过将肌电信号、肌肉厚度变化和关节角度等多源信息进行整合，研究人员能够更全面地评估肌肉疲劳状态。此外，本研究还发现，通过结合这些多源信息，可以提高疲劳状态识别的准确性，并为运动科学中的疲劳评估提供更可靠的依据。这种多模态信号融合的方法，不仅能够提升疲劳状态分类的精度，也为未来的可穿戴技术研究提供了新的思路。

在实验设计方面，研究人员采用了一种结构化的受试者招募和实验协议，以确保数据的准确性和可靠性。通过这些实验，研究人员能够构建一个包含三种生物力学参数的生理数据库：肌肉厚度变化、关节角度变化以及肌电信号。这些参数的处理和分析，基于肌肉骨骼生理学框架，以提取与肌肉收缩相关的指标。此外，研究还发现，通过将这些参数进行整合，可以提高疲劳状态识别的准确性，并为运动科学中的疲劳评估提供更可靠的依据。

在机器学习模型的应用方面，本研究采用了一种非参数的机器学习方法，基于多模态特征进行训练，以实现对疲劳状态的准确分类。该模型能够有效识别不同阶段的肌肉疲劳状态，并准确区分疲劳过渡周期。此外，研究还发现，通过结合肌电信号、肌肉厚度和关节角度等多源信息，可以提高疲劳状态识别的鲁棒性，从而为运动科学中的疲劳评估提供更可靠的依据。这种多模态信号融合的方法，不仅能够提升疲劳状态分类的精度，也为未来的可穿戴技术研究提供了新的思路。

本研究的成果表明，通过多模态传感平台和机器学习模型的结合，可以实现对运动员肌肉疲劳状态的实时监测。这不仅有助于优化训练方案，提升运动表现，还能有效预防运动损伤。此外，该研究还为可穿戴技术在运动科学中的应用提供了新的可能性，特别是在运动损伤预防和恢复方面的应用。通过这一研究，研究人员能够更全面地了解肌肉在运动过程中的变化规律，并为未来的运动科学研究提供更可靠的数据支持。

在技术应用方面，本研究开发的可穿戴多模态传感平台具有良好的实际应用前景。该平台能够同步获取三种关键数据：表面肌电信号、肘关节角度以及肌肉厚度变化。这些数据的处理和分析，基于肌肉骨骼生理学框架，以提取与肌肉收缩相关的指标。此外，研究还发现，通过结合这些多源信息，可以提高疲劳状态识别的准确性，并为运动科学中的疲劳评估提供更可靠的依据。这种多模态信号融合的方法，不仅能够提升疲劳状态分类的精度，也为未来的可穿戴技术研究提供了新的思路。

在实际应用中，本研究提出的多模态传感平台能够用于运动员的训练和评估。通过实时监测肌肉厚度、关节角度和肌电信号，研究人员能够更全面地了解肌肉在运动过程中的变化规律。此外，该平台还能够用于运动损伤的预防和恢复，为运动员提供更科学的训练建议。通过这一研究，研究人员能够更准确地识别不同阶段的肌肉疲劳状态，并为未来的运动科学研究提供更可靠的数据支持。

在研究过程中，研究人员还发现，传统的sEMG分析方法在动态运动环境中的应用存在一定的局限性。例如，在动态训练过程中，肌肉长度的变化（通常通过关节角度测量）会显著影响sEMG信号的采集。此外，离心收缩和向心收缩等不同类型的肌肉收缩方式，也会引入运动依赖性的信号失真，从而影响电生理信号的解读。因此，如何在动态运动环境中准确提取和分析sEMG信号，成为当前研究的一个关键问题。

为了解决这一问题，本研究提出了一种基于多模态信号融合的解决方案。通过将肌电信号、肌肉厚度变化和关节角度等多源信息进行整合，研究人员能够更全面地评估肌肉疲劳状态。此外，研究还发现，通过结合这些多源信息，可以提高疲劳状态识别的准确性，并为运动科学中的疲劳评估提供更可靠的依据。这种多模态信号融合的方法，不仅能够提升疲劳状态分类的精度，也为未来的可穿戴技术研究提供了新的思路。

本研究的成果表明，通过多模态传感平台和机器学习模型的结合，可以实现对运动员肌肉疲劳状态的实时监测。这不仅有助于优化训练方案，提升运动表现，还能有效预防运动损伤。此外，该研究还为可穿戴技术在运动科学中的应用提供了新的可能性，特别是在运动损伤预防和恢复方面的应用。通过这一研究，研究人员能够更准确地识别不同阶段的肌肉疲劳状态，并为未来的运动科学研究提供更可靠的数据支持。

在实际应用中，本研究提出的多模态传感平台能够用于运动员的训练和评估。通过实时监测肌肉厚度、关节角度和肌电信号，研究人员能够更全面地了解肌肉在运动过程中的变化规律。此外，该平台还能够用于运动损伤的预防和恢复，为运动员提供更科学的训练建议。通过这一研究，研究人员能够更准确地识别不同阶段的肌肉疲劳状态，并为未来的运动科学研究提供更可靠的数据支持。

在研究过程中，研究人员还发现，传统的sEMG分析方法在动态运动环境中的应用存在一定的局限性。例如，在动态训练过程中，肌肉长度的变化（通常通过关节角度测量）会显著影响sEMG信号的采集。此外，离心收缩和向心收缩等不同类型的肌肉收缩方式，也会引入运动依赖性的信号失真，从而影响电生理信号的解读。因此，如何在动态运动环境中准确提取和分析sEMG信号，成为当前研究的一个关键问题。

为了解决这一问题，本研究提出了一种基于多模态信号融合的解决方案。通过将肌电信号、肌肉厚度变化和关节角度等多源信息进行整合，研究人员能够更全面地评估肌肉疲劳状态。此外，研究还发现，通过结合这些多源信息，可以提高疲劳状态识别的准确性，并为运动科学中的疲劳评估提供更可靠的依据。这种多模态信号融合的方法，不仅能够提升疲劳状态分类的精度，也为未来的可穿戴技术研究提供了新的思路。

本研究的成果表明，通过多模态传感平台和机器学习模型的结合，可以实现对运动员肌肉疲劳状态的实时监测。这不仅有助于优化训练方案，提升运动表现，还能有效预防运动损伤。此外，该研究还为可穿戴技术在运动科学中的应用提供了新的可能性，特别是在运动损伤预防和恢复方面的应用。通过这一研究，研究人员能够更准确地识别不同阶段的肌肉疲劳状态，并为未来的运动科学研究提供更可靠的数据支持。

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本研究的成果不仅拓展了可穿戴技术在运动科学中的应用范围，还为运动员的训练提供了新的工具。通过将肌电信号、肌肉厚度变化和关节角度等多源信息进行整合，研究人员能够更全面地评估肌肉疲劳状态，并为运动员的训练提供更科学的指导。此外，该研究还为可穿戴技术在运动损伤预防和恢复方面的应用提供了新的思路，为未来的运动科学研究奠定了基础。

在研究过程中，研究人员还发现，传统的sEMG分析方法在动态运动环境中的应用存在一定的局限性。例如，在动态训练过程中，肌肉长度的变化（通常通过关节角度测量）会显著影响sEMG信号的采集。此外，离心收缩和向心收缩等不同类型的肌肉收缩方式，也会引入运动依赖性的信号失真，从而影响电生理信号的解读。因此，如何在动态运动环境中准确提取和分析sEMG信号，成为当前研究的一个关键问题。

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在研究过程中，研究人员还发现，传统的sEMG分析方法在动态运动环境中的应用存在一定的局限性。例如，在动态训练过程中，肌肉长度的变化（通常通过关节角度测量）会显著影响sEMG信号的采集。此外，离心收缩和向心收缩等不同类型的肌肉收缩方式，也会引入运动依赖性的信号失真，从而影响电生理信号的解读。因此，如何在动态运动环境中准确提取和分析sEMG信号，成为当前研究的一个关键问题。

为了解决这一问题，本研究提出了一种基于多模态信号融合的解决方案。通过将肌电信号、肌肉厚度变化和关节角度等多源信息进行整合，研究人员能够更全面地评估肌肉疲劳状态。此外，研究还发现，通过结合这些多源信息，可以提高疲劳状态识别的准确性，并为运动科学中的疲劳评估提供更可靠的依据。这种多模态信号融合的方法，不仅能够提升疲劳状态分类的精度，也为未来的可穿戴技术研究提供了新的思路。

本研究的成果表明，通过多模态传感平台和机器学习模型的结合，可以实现对运动员肌肉疲劳状态的实时监测。这不仅有助于优化训练方案，提升运动表现，还能有效预防运动损伤。此外，该研究还为可穿戴技术在运动科学中的应用提供了新的可能性，特别是在运动损伤预防和恢复方面的应用。通过这一研究，研究人员能够更准确地识别不同阶段的肌肉疲劳状态，并为未来的运动科学研究提供更可靠的数据支持。

在实际应用中，本研究提出的多模态传感平台能够用于运动员的训练和评估。通过实时监测肌肉厚度、关节角度和肌电信号，研究人员能够更全面地了解肌肉在运动过程中的变化规律。此外，该平台还能够用于运动损伤的预防和恢复，为运动员提供更科学的训练建议。通过这一研究，研究人员能够更准确地识别不同阶段的肌肉疲劳状态，并为未来的运动科学研究提供更可靠的数据支持。

本研究的成果不仅拓展了可穿戴技术在运动科学中的应用范围，还为运动员的训练提供了新的工具。通过将肌电信号、肌肉厚度变化和关节角度等多源信息进行整合，研究人员能够更全面地评估肌肉疲劳状态，并为运动员的训练提供更科学的指导。此外，该研究还为可穿戴技术在运动损伤预防和恢复方面的应用提供了新的思路，为未来的运动科学研究奠定了基础。

在研究过程中，研究人员还发现，传统的sEMG分析方法在动态运动环境中的应用存在一定的局限性。例如，在动态训练过程中，肌肉长度的变化（通常通过关节角度测量）会显著影响sEMG信号的采集。此外，离心收缩和向心收缩等不同类型的肌肉收缩方式，也会引入运动依赖性的信号失真，从而影响电生理信号的解读。因此，如何在动态运动环境中准确提取和分析sEMG信号，成为当前研究的一个关键问题。

为了解决这一问题，本研究提出了一种基于多模态信号融合的解决方案。通过将肌电信号、肌肉厚度变化和关节角度等多源信息进行整合，研究人员能够更全面地评估肌肉疲劳状态。此外，研究还发现，通过结合这些多源信息，可以提高疲劳状态识别的准确性，并为运动科学中的疲劳评估提供更可靠的依据。这种多模态信号融合的方法，不仅能够提升疲劳状态分类的精度，也为未来的可穿戴技术研究提供了新的思路。

本研究的成果表明，通过多模态传感平台和机器学习模型的结合，可以实现对运动员肌肉疲劳状态的实时监测。这不仅有助于优化训练方案，提升运动表现，还能有效预防运动损伤。此外，该研究还为可穿戴技术在运动科学中的应用提供了新的可能性，特别是在运动损伤预防和恢复方面的应用。通过这一研究，研究人员能够更准确地识别不同阶段的肌肉疲劳状态，并为未来的运动科学研究提供更可靠的数据支持。

在实际应用中，本研究提出的多模态传感平台能够用于运动员的训练和评估。通过实时监测肌肉厚度、关节角度和肌电信号，研究人员能够更全面地了解肌肉在运动过程中的变化规律。此外，该平台还能够用于运动损伤的预防和恢复，为运动员提供更科学的训练建议。通过这一研究，研究人员能够更准确地识别不同阶段的肌肉疲劳状态，并为未来的运动科学研究提供更可靠的数据支持。

本研究的成果不仅拓展了可穿戴技术在运动科学中的应用范围，还为运动员的训练提供了新的工具。通过将肌电信号、肌肉厚度变化和关节角度等多源信息进行整合，研究人员能够更全面地评估肌肉疲劳状态，并为运动员的训练提供更科学的指导。此外，该研究还为可穿戴技术在运动损伤预防和恢复方面的应用提供了新的思路，为未来的运动科学研究奠定了基础。

在研究过程中，研究人员还发现，