基于改进小波去噪和长短时记忆网络的肌肉疲劳识别模型研究

Abstract

The automatic recognition technology of muscle fatigue has widespread application in the field of kinesiology and rehabilitation medicine. In this paper, we used surface electromyography (sEMG) to study the recognition of leg muscle fatigue during circuit resistance training. The purpose of this study was to solve the problem that the sEMG signals have a lot of noise interference and the recognition accuracy of the existing muscle fatigue recognition model is not high enough. First, we proposed an improved wavelet threshold function denoising algorithm to denoise the sEMG signal. Then, we build a muscle fatigue state recognition model based on long short-term memory (LSTM), and used the Holdout method to evaluate the performance of the model. Finally, the denoising effect of the improved wavelet threshold function denoising method proposed in this paper was compared with the denoising effect of the traditional wavelet threshold denoising method. We compared the performance of the proposed muscle fatigue recognition model with that of particle swarm optimization support vector machine (PSO-SVM) and convolutional neural network (CNN). The results showed that the new wavelet threshold function had better denoising performance than hard and soft threshold functions. The accuracy of LSTM network model in identifying muscle fatigue was 4.89% and 2.47% higher than that of PSO-SVM and CNN, respectively. The sEMG signal denoising method and muscle fatigue recognition model proposed in this paper have important implications for monitoring muscle fatigue during rehabilitation training and exercise.

引言

肌肉疲劳被定义为在运动过程中随着人体血液中代谢物（乳酸、氢离子和无机磷酸盐）的积累，肌肉pH值的下降，动作电位从肌膜传播到肌纤维内部效率降低从而引发肌肉最大自主收缩能力（maximal voluntary contraction，MVC）和最大输出功率可逆性下降^[1-2]。准确识别肌肉疲劳状态可有效预防运动损伤，在运动学和康复医学领域具有重要意义。非侵入式检测肌肉疲劳的技术主要包括：表面肌电信号（surface electromyography，sEMG）、声肌图（sonomyography，SMG）、近红外光谱分析技术（near-infrared spectroscopy，NIRS）和肌动信号（mechanomyography，MMG）等^[3]。

多年来，sEMG信号被广泛应用于肌肉状态检测和肌肉力量、耐力评估等领域，基于sEMG信号时域、频域特征的肌肉疲劳状态分类模型研究受到了国内外学者的广泛关注。Crozara等^[4]研究了一种多段线性回归算法，通过拟合sEMG信号均方根（root mean square，RMS）与时间的多段曲线，将两段曲线之间的断点作为肌电疲劳阈值。Latasa等^[5]采用多段线性回归方法根据sEMG信号的RMS计算第一肌电疲劳阈值和第二肌电疲劳阈值。刘建等^[6]采用sEMG信号频谱分析与带谱熵方法对运动过程中肌肉疲劳度进行衡量。曹昂等^[7]利用集合经验模态分解结合希尔伯特变换对sEMG信号进行降噪处理，然后提取sEMG信号的RMS、积分肌电信号（integrated electromyogram，IEMG）、频域特征中值频率（median frequency，MF）、平均功率频率（mean power frequency，MPF）和带谱熵（band spectrum entropy，BSE），利用粒子群优化支持向量机（particle swarm optimization support vector machine，PSO-SVM）实现肌肉疲劳状态识别。Qi等^[8]提出了一种基于细菌觅食算法优化的高斯支持向量机模型，该方法首先通过集成经验模态分解将sEMG信号分解为本征模态函数，然后再通过希尔伯特变换得到sEMG信号的平均瞬时频率，最后提取疲劳特征，该模型与传统方法相比提高了肌肉疲劳分类准确度。Khan等^[9]基于一种变点分割算法与随机森林构建肌肉疲劳识别模型，利用该模型评估12名测试者在增量跑步试验过程中的下肢肌肉状态，将血乳酸积累作为运动训练过程中评价肌肉疲劳的标准化指标，首先将采集到的sEMG信号输入至巴特沃斯滤波器对sEMG信号进行带通滤波处理消除电子噪声和运动伪影，然后提取特征导入模型进行识别分类，结果显示模型识别准确度达到87%。近年来深度学习算法被应用于肌肉疲劳分析领域，李茂衡^[10]基于多种基础神经网络框架提出了一种多通道融合循环注意力网络模型，该模型可根据腿部肌肉的sEMG信号识别膝关节屈曲训练动作过程中腿部肌肉疲劳状态。

上述方法均为先提取sEMG信号的时域、频域特征，然后采用多段线性回归或机器学习算法根据提取的特征数据识别肌肉疲劳状态。当sEMG信号数据量较大、特征复杂时，传统分类识别算法准确度较低。本文为了解决上述方法中准确度不足的问题，先利用改进小波去噪方法对采集的sEMG信号进行去噪处理，然后提取去噪后信号的特征，基于深度学习算法中的长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络构建肌肉疲劳识别模型，以期实现肌肉疲劳状态的准确识别。

1. 方法

1.1. sEMG信号去噪处理

采集到的sEMG信号中存在大量的噪声信号，为了消除噪声提取真实信号，国内外学者设计了不同的信号去噪方法。1988年，Daubechies^[11]首次将小波变换应用于信号滤波。研究发现，小波阈值去噪算法不仅实现简单，而且具有特别出色的去噪效果，该方法在实际应用中取得了良好的效果，在非平稳信号的去噪应用中独具优势^[12]。小波阈值去噪的主要原理是基于小波的强相关性，信号经过小波变换后的能量往往集中在大的小波系数上。小波变换后的噪声能量不具有集中特性，这是因为噪声不具有小波的相关性，大幅值小波系数多为信号，小幅值小波系数多为噪声。小波基函数的选择对去噪效果有较大影响，相关研究表明，Daubechies（dbN）小波族适用于sEMG信号去噪分析^[13-14]，因此本文小波基函数选用db45小波。

在小波阈值去噪算法中常用的硬、软阈值函数由Donoho^[15]提出。硬阈值函数、软阈值函数分别如下式所示：

1

2

基于硬阈值、软阈值函数的小波去噪方法在可见光谱去噪、红外图像去噪等领域广泛应用^[16-17]，但是它们都有各自的不足。硬阈值函数是不连续的，而且只能处理小于阈值的小波系数，在小波系数大于阈值的情况下，噪声信号的干扰往往会混合在一起，导致噪声消除效果比较粗糙。软阈值函数虽然改善了函数连续性问题，去噪结果相对平滑，但是高阶导数难以得到，消噪后的信号容易被噪声淹没，造成去噪失真。针对硬阈值、软阈值函数在信号去噪方面的缺陷，本文提出了一种改进阈值函数，该阈值函数在阈值点连续、高阶可导，并且可以在软阈值函数与硬阈值函数的区间值之间变化。

3

在上式中：为小波系数，为阈值。的选取如下：

4

式(4)中，N为信号长度，为噪声标准差，估算方法如下所示：

5

其中 为小波分解系数的中值。

小波阈值去噪方法的步骤如下：① 使用db45小波基对采集到的sEMG信号进行7层小波分解，每层得到一组小波系数 ；② 利用小波阈值函数对小波系数进行处理得到 ；③ 对阈值处理后的小波系数进行重构得到去噪后的信号。

1.2. sEMG特征提取

sEMG信号的分析主要集中在时域和频域。本研究提取去噪后的sEMG信号的时域和频域特征，采用RMS和IEMG描述肌肉疲劳状态下的sEMG信号幅值变化，如式(6)～(7)所示：

6

7

利用短时傅里叶变换计算得到MF和MPF，这是描述sEMG信号频域特征的常用方法^[18]。

8

9

其中PS为表明sEMG信号的功率谱，f₁为sEMG信号频域带宽的最小频率，f₂为sEMG信号频域带宽的最大频率。

1.3. 运动肌肉疲劳评估方法

运动肌肉疲劳的外在表现为肌肉最大自主收缩能力和最大输出功率可逆性下降^[19]。相关研究发现，在各类人体肢体肌肉运动收缩过程中，当肌肉最大自主收缩能力下降15%左右时表示肌肉进入疲劳状态，因此将肌肉最大自主收缩能力 × 85%作为肌肉疲劳阈值^[20]。本文基于上述方法评估肌肉疲劳，以膝关节角度为90°的肌肉最大自主等长收缩（maximal voluntary isometric contractions，MVICs）评估肌肉最大自主收缩能力，在实验开始前先对受试者进行3次MVICs测试，将最大的测试结果作为该受试者MVICs基准值。当受试者MVICs测试结果低于其MVICs基准值×85%时，判定受试者下肢肌肉进入疲劳状态。

1.4. 肌肉疲劳状态识别模型

LSTM网络是一种改进型循环神经网络，LSTM单元由输入门、输出门和遗忘门组成^[21]。本文使用的LSTM网络初始超参数配置如表1所示^[22]，这些超参数在评估模型性能时被多次重置，采用随机梯度动量下降算法对可学习参数进行优化，直至达到最佳效果。同时，LSTM网络中引入Early Stopping机制实现网络在合适时机终止训练，提高算法的泛化能力。

表 1. LSTM configuration.

LSTM配置

超参数	值
层数	3（输入层、隐含层、输出层）
LSTM单元	100
损失函数	RTRL
优化器	Adam
激活函数	ReLU
批量大小	70
初始学习率	0.001

基于sEMG的肌肉疲劳识别模型如图1所示，本研究采用Holdout方法将数据集分成两个独立的子集：训练数据集（60%）和验证数据集（40%）。训练数据集的数据用于训练模型，验证数据集用于测量误差、评估模型训练期间表现和测试模型识别性能^[9]。

图 1.

Muscle fatigue recognition model based on sEMG

基于sEMG的肌肉疲劳识别模型

2. 实验与分析

2.1. 实验对象

为保证实验的科学性、可靠性，选择20名男性测试者参与本研究实验，年龄22～30 岁，身高170～188 cm，体重55～86 kg，身体质量指数（body mass index，BMI）21.4～26.7 kg/m²。所有受试者身体健康，无心血管疾病和肌肉严重损伤史，在实验前24小时内未摄入咖啡因、尼古丁和酒精，也未参加过剧烈运动。所有受试者都提前充分了解了本研究的具体内容、目的、方法和潜在风险，并且自愿参与实验。

2.2. 实验器材

sEMG信号采集设备：美国Noraxon Ultium^TM EMG 采集设备和双极结构、氯化银（Ag-AgCl）材质的肌电电极片；循环抗阻训练设备：瑞典Monark 928E恒功率自行车；肌力测试设备：美国Hoggan Scientific公司的microFET3便携式无线数字肌力测试仪。

2.3. 实验方法

递增负荷疲劳测试实验在Monark恒功率自行车上进行，每一名受试者在正式实验之前先进行5 min热身运动。具体实验流程如下：① 实验开始，先对受试者进行3次下肢肌肉MVICs测试，取最大值作为该受试者MVICs基准值；② 将恒功率车初始阶段功率设置为75 W，每阶段测试时长为1 min，测试者以60～70 r/min的转速蹬踏功率车；③ 每阶段测试结束后对受试者进行3次下肢肌肉MVICs测试，并记录测试结果，然后将功率车负荷增加25 W，开始下一阶段测试；④ 当测试者的心率达到最大安全心率×85%或因为肌肉力竭无法维持60 r/min的转速时终止实验。

实验过程中Noraxon EMG软件记录受试者的sEMG信号，实验数据处理工作在Intell^®CoreTM i7-9700、8 GB内存的计算机上完成。使用MATLAB（R2020a）软件编写sEMG信号去噪算法、特征提取程序和基于LSTM网络的肌肉疲劳状态识别算法模型。

2.4. 实验数据采集

在实验开始前，剃除受试者腿部多余的毛发并用医用酒精擦拭电极片放置的位置，然后将电极片粘贴在受试者的股外侧肌（vastus lateralis，VL）、股内侧肌（vastus medialis，VM）、股直肌（rectus femoris，RF）和腓肠肌（gastrocnemius，GA）合适位置，如图2所示。利用运动绷带绑定肌电传感器和参考电极，保障不会影响受试者进行实验。

图 2.

Description of muscle location on the left leg and sEMG electrode placement

左腿肌肉和sEMG传感器电极放置位置

在实验过程中，每个阶段测试结束后，实验操作者利用microFET3便携式无线数字肌力测试仪对受试者进行3次下肢肌肉最大自主等长收缩力量测试，并记录测试数据。所有测试设备系统均在使用前进行校准。

2.5. 去噪效果对比分析

为了将传统阈值函数与本文提出的改进型阈值函数的去噪效果进行对比，选用MIT-BIH正常窦性节律数据库（https://physionet.org/content/emgdb/1.0.0/）的sEMG信号数据，加入高斯白噪声后用于研究分析硬阈值函数、软阈值函数和改进型阈值函数去噪效果。原始sEMG信号、加入高斯白噪声后的sEMG信号和经过三种小波阈值函数去噪后的信号部分对比如图3所示。

图 3.

The sEMG signals denoised by three different threshold functions

经过三种不同阈值函数去噪后sEMG信号

a. 改进型小波阈值函数；b. 软阈值函数；c. 硬阈值函数

a. improved threshold function; b. soft threshold function; c. hard threshold function

图3中蓝色为原始信号，绿色为加入高斯白噪声后的信号，红色为去噪后信号。通过主观对比发现，改进型阈值函数去噪后信号与原始信号重合度明显高于硬阈值函数和软阈值函数去噪后的信号。

本文以信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）、均方根误差（root mean squared error，RMSE）和平滑度作为客观评价指标，定量评估上述3种方法的去噪效果。传统的硬阈值函数、软阈值函数与本研究提出的改进阈值去噪方法对比结果如表2所示。不难发现，经过硬阈值函数、软阈值函数去噪方法处理后的信号SNR值，分别比本研究提出的改进阈值去噪方法低了5.84%和4.36%。改进阈值去噪方法处理后信号的RMSE指标与硬阈值函数、软阈值函数去噪方法处理后信号相比，降低了35.34%、30.18%；其平滑度指标也比硬阈值函数、软阈值函数去噪方法处理后的信号降低了32.93%、18.38%。实验结果表明本文提出的改进型阈值函数比传统阈值方法具有更好的去噪效果。

表 2. Performance comparison of different de-noising thre shold functions.

不同阈值去噪方法效果对比结果

阈值函数去噪方法	SNR/db	RMSE	平滑度
硬阈值函数去噪方法	37.341	5.634	0.293 3
软阈值函数去噪方法	37.928	5.218	0.241 0
改进阈值函数去噪方法	39.658	3.643	0.196 7

无线肌电传感器以2 000 Hz的采样频率采集测试者运动过程中的原始sEMG信号如图4a所示，经过本文提出的改进型小波阈值函数去噪算法处理后的信号如图4b所示。图4a中的原始sEMG信号被噪声覆盖，图4b去噪后的sEMG信号相比于图4a更加平滑，噪声被有效地抑制，保留了sEMG信号的细节特征。

图 4.

Comparison of the measured EMG signals and the denoised EMG signals

去噪前后sEMG信号对比

a. 原始sEMG信号；b. 去噪后sEMG信号

a. measured sEMG signals; b. denoised sEMG signals

2.6. 数据集构建

sEMG信号特征提取时间窗口为2 s，最终得到去噪后的sEMG信号特征数据共计73 960条，每一条数据分别对应RMS、IEMG、MF和MPF四个标签，为了描述每个时间段肌肉是否疲劳再添加一个肌肉状态标签，因此最终实验数据集设计为73 960 × 5的矩阵。

当受试者在某一测试阶段结束后进行下肢肌肉MVICs测试得到的测试结果低于MVICs基准值×85%，将该测试阶段之前采集的sEMG信号作为肌肉非疲劳状态sEMG数据，该测试阶段之后采集的sEMG信号作为疲劳状态sEMG数据。根据上述方法，将实验数据集中基于肌肉疲劳状态sEMG数据提取特征数据所在行的肌肉状态置为1，其他行的肌肉状态置为0。

2.7. 疲劳状态识别效果分析

本文使用准确度（accuracy，Acc）、敏感性（sensitivity，Sn）、特异性（specificity，Sp）和精密度（precision，Pr）作为算法模型评价指标。经过100轮每轮15次、共计1 500次迭代训练后，训练验证准确度和训练-测试损失如图5所示。结果显示1 500次迭代后，LSTM肌肉疲劳识别模型训练损失值为0，测试损失值为0.20，训练准确度为100%，测试准确度为95.19%，整个训练过程消耗时间为1 708 s。

图 5.

Accuracy and loss values for the training and validation sets

训练集和验证集的准确度和损失值

选取常用分类算法卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和曹昂等^[7]使用的PSO-SVM，基于相同实验数据与LSTM网络对比肌肉疲劳状态的识别准确度。由图6所示混淆矩阵结果可得，LSTM网络模型识别准确度比CNN高2.47%，比PSO-SVM高4.89%。如图7所示，在敏感性、特异性和精密度这3项指标上，LSTM网络模型比CNN网络模型分别高2.84%、5.57%和3.86%，比PSO-SVM算法分别高6.75%、7.22%和6.23%；CNN网络模型、PSO-SVM算法的训练过程计算时间分别为1 125 s和983 s。通过对比发现，LSTM网络模型比CNN和PSO-SVM更适用于识别肌肉疲劳的sEMG信号。

图 6.

Results of confusion matrix of three algorithms

三种算法混淆矩阵结果

图 7.

Comparison of the three algorithms’ performance

三种算法综合性能对比

a. 三种算法的识别性能对比；b. 三种算法训练时长对比

a. comparison of recognition performance of three algorithms; b. comparison of training duration of three algorithms

LSTM网络模型识别性能优于CNN、PSO-SVM算法与其独特的结构和机制有关。LSTM网络包含记忆单元，可以在某个时刻捕捉到关键信息并保存一定时间间隔（长期记忆），网络中的隐状态也可存储历史信息，但每个时刻都会被重写（短期记忆）。LSTM网络的门机制可以有选择地加入新信息和遗忘之前累积的信息。肌肉持续收缩，随时间推移由非疲劳状态转化为疲劳状态的过程中，sEMG信号特征变化与前一时间段的特征数据存在一定的相关性，LSTM网络可记忆肌肉疲劳过程中sEMG信号特征的变化情况，网络的输出不仅取决于当前输入还取决于历史数据。

将采集到的sEMG原始信号经过硬阈值、软阈值和改进阈值函数三种小波去噪方法处理后，分别使用LSTM、CNN、PSO-SVM三种分类识别算法进行训练测试，最终得到不同小波阈值去噪方法对3种疲劳识别算法影响的对比结果，如表3所示。结果表明，改进阈值函数去噪方法相比于传统小波阈值去噪方法可更有效地去除sEMG原始信号中的噪声信号，提取的特征数据随肌肉疲劳变化更为显著，不同程度地提高了LSTM、CNN、PSO-SVM三种识别算法的准确度。

表 3. Comparison of fatigue classification accuracy (in%) based on the combination of denoising algorithm and classifi cation algorithm.

不同去噪方法对疲劳识别算法准确度影响对比

去噪方法	LSTM	CNN	PSO-SVM
硬阈值函数去噪方法	80.92%	77.71%	73.85%
软阈值函数去噪方法	86.47%	81.83%	80.66%
改进阈值函数去噪方法	95.19%	92.72%	90.30%

3. 结束语

本研究基于一种改进型小波阈值函数去噪方法和LSTM网络构建了肌肉疲劳状态识别模型。实验结果表明，改进型小波阈值函数的去噪效果明显优于硬阈值、软阈值去噪方法。在肌肉疲劳状态识别准确度方面，基于LSTM网络构建的疲劳识别模型相比于CNN和PSO-SVM具有更好的表现，但是需要较长的训练时间。在使用改进阈值函数去噪方法对sEMG特征数据进行处理后，基于LSTM网络、CNN和PSO-SVM构建的三种疲劳状态识别模型的准确度均得到不同程度的提高。本文研究成果为信号去噪处理和准确识别下肢肌肉循环抗阻运动过程中的疲劳状态提供了一种新的方法。本文提出的肌肉疲劳识别模型能否用于识别其他运动模式（如行走、跑步等）下肌肉疲劳状态将作为后续的研究内容，进一步开展相关实验。

重要声明

利益冲突声明：本文全体作者均声明不存在利益冲突。

作者贡献声明：实验设计由王君洪、陈竟成完成，数据收集由王君洪、李磊完成，数据分析由王君洪、彭伟完成，论文写作由王君洪、孙少明、孙怡宁完成。

伦理声明：本研究涉及的所有实验方法均通过了项目合作单位安徽中医药大学神经病学研究所附属医院伦理委员会的审批，并遵守《赫尔辛基宣言》。

Funding Statement

国家重点研发计划（2018YFC2001304）；中国科大智慧城市研究院成果转化项目（2019ZX01）资助项目