综述：高密度肌电接口与上肢假肢空间算法控制的研究进展

这篇综述系统梳理了高密度肌电图（HD-EMG）接口与机器学习（ML）算法在上肢假肢控制中的最新进展，重点探讨了干电极设计、空间特征算法（如CNN、GNN）的优化策略，以及嵌入式系统临床转化的挑战（如信号稳定性、计算效率）。

　　

1 引言

上肢截肢严重影响患者的日常生活和社会参与，而肌电假肢（myoelectric prostheses）虽能恢复部分运动功能，却因控制性能不足导致高达44%的弃用率。传统双通道表面肌电（sEMG）方案仅能实现单关节控制，而高密度肌电（HD-EMG）技术通过16个以上电极的密集排布，可捕获肌肉协同激活的二维空间模式，为多自由度控制提供可能。结合机器学习（ML）算法对时空特征的解析，这一技术有望突破假肢控制的瓶颈。

2 HD-EMG采集系统

2.1 HD-EMG接口

现有商用假肢系统最多仅支持8个双极通道，而研究级HD-EMG接口（如64通道柔性印刷电路板）虽在实验室验证了干电极（dry electrodes）的可行性，仍面临临床适配挑战。例如，铜电极阵列（Tam et al., 2019a）通过PLA垫片增强柔性，但外接线缆影响穿戴；聚酯纺织基电极（Murciego et al., 2023）虽透气可拉伸，却缺乏长期稳定性数据。理想接口需平衡空间分辨率（电极直径3-10 mm）、机械顺应性（如Kirigami蛇形设计）与嵌入式集成需求。

2.2 HD-EMG记录系统

商用设备如TMSi SAGA（128通道）因体积庞大难以嵌入假肢，而研究采用INTAN RHD2000芯片（9×9 mm）实现了64通道微型化采集。关键指标包括采样率≥2,000 Hz、24位ADC分辨率，以及无线传输（如Delsys Trigno Maize）。但现有方案多依赖外部中央处理器，未来需开发近电极（on-electrode）低功耗架构。

3 基于空间信息的控制算法

空间特征（如肌肉激活拓扑图）相比传统时域特征更抗信号波动（Kyranou et al., 2018），但依赖电极排布密度。深度学习中，CNN通过卷积核自动提取时空特征，结合桶位移（barrel shifting）增强鲁棒性（Chamberland et al., 2023）；而图神经网络（GNN）将电极建模为节点（Massa et al., 2022），通过可解释AI修剪冗余边（Massa et al., 2023）降低计算量。不过，实时部署仍受限于嵌入式硬件算力。

4 HD-EMG与算法的集成挑战

目前仅有局部整合案例，如Varghese et al.（2024）将柔性接口与CNN结合，但算法多基于离线验证。核心矛盾在于：高精度模型（如双分支CNN）需GPU算力，而嵌入式平台（如ARM Cortex-M7）仅支持量化后的轻量网络（Zanghieri et al., 2019）。未来需协同优化干电极信噪比、边缘计算效率及自适应校准算法。

5 结论

从实验室到临床，HD-EMG技术需跨越“最后一公里”——通过共设计（co-design）实现接口-采集-算法的全嵌入式集成。解决电极移位容错、低功耗实时推理等关键问题，才能让假肢真正“读懂”用户的运动意图，最终降低弃用率。