不同收缩速度下等长肘屈运动中运动单位活动的系统特征及其神经调控机制研究

《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》：Characterization of motor unit activities during isometric elbow flexion with different speeds

本研究针对肌肉活动神经调控机制在不同收缩水平和速度下的差异，采用高密度表面肌电(HDsEMG)信号分解技术，系统分析了61名参与者完成四种力量水平(10%-70%MVC)和三种收缩速度(5%-20%MVC/s)的等长肘屈任务时肱二头肌和肱三头肌的运动单位(MU)活动特征。研究发现快速收缩引起更高的放电频率、更强的共同驱动(common drive)及更大的力量跟踪误差，揭示了运动单位系统响应时空需求的神经力学适应性，为运动功能评估、康复训练及肌电接口开发提供了重要理论依据。

　　

当我们举起水杯或投掷篮球时，肘关节的屈伸运动看似简单，实则由神经系统通过精密调控成千上万个运动单位(Motor Unit, MU)协同完成。每个运动单位包含一个α运动神经元及其支配的肌纤维，它们的募集和放电模式共同决定了肌肉收缩的力度和速度。经典的尺寸原则(Size Principle)指出，运动单位按照从小到大的顺序被募集，但日常活动中快速发力需求（如接住下落的物品）是否会导致神经系统打破这一原则？目前针对多水平力量与多速度收缩条件下运动单位行为的系统研究尚显不足，样本量有限且缺乏对共同神经驱动机制的量化分析。

为解决这一科学问题，Chen等人在《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》上发表了题为"Characterization of motor unit activities during isometric elbow flexion with different speeds"的研究论文。该研究通过高密度表面肌电(High-Density surface Electromyography, HDsEMG)技术，记录了61名不同年龄段参与者完成12种力量轨迹跟踪任务（4种力量水平×3种收缩速度）时肱二头肌和肱三头肌的肌电信号，采用卷积核补偿(Convolution Kernel Compensation, CKC)算法分解出运动单位放电序列，系统分析了募集阈值、放电频率、动作电位振幅、共同驱动等特征。

关键技术方法包括：使用64通道电极阵列采集肱二头肌和肱三头肌的HDsEMG信号；利用CKC算法和脉冲触发平均技术分解并匹配运动单位放电序列及动作电位波形；通过主成分分析(PCA)提取共同驱动特征；结合力量传感器数据量化力量跟踪误差(RMSE、Bias error)及运动单位募集/解募集阈值。

Motor unit decomposition performance

研究发现，随着收缩力量水平从10%MVC提升至70%MVC，肱二头肌可识别运动单位数量从7-11个增加至13-15个，且运动单位动作电位峰值电压(PPV)显著增大，符合尺寸原则。运动单位动作电位波形跨任务匹配矩阵显示，肱二头肌的运动单位在不同条件间一致性更高，说明其主要作用肌肉在任务中激活更稳定。

Force-tracking performance

力量跟踪精度随收缩速度加快而显著下降，快速收缩(20%MVC/s)时均方根误差(RMSE)最高达9.64±4.22%MVC。较高力量水平下参与者易出现力量过冲现象，反映神经系统在时空约束下面临控制挑战。

Motor unit properties

共同驱动分析表明，累积放电序列(CST)和第一主成分(PC1)与力量信号的相关系数随力量水平升高而增强，PC1方差解释率在70%MVC时超过80%。快速收缩显著提升了肱二头肌在高力量水平下的共同驱动强度，说明神经系统通过增强运动神经元同步化输入应对快速力量生成需求。

运动单位募集与解募集阈值均随收缩速度加快而显著提高，且放电频率在快速收缩的募集及解募集阶段明显上升，而平台期放电频率保持稳定。这一现象提示快速收缩时神经系统通过提前募集高阈值运动单位并提升其初始放电速率以满足瞬时力量需求。

值得注意的是，年龄对运动单位解码数量及共同驱动特征影响较弱（线性回归R²≤0.21），说明本研究发现的收缩速度调控规律具有跨年龄普适性。

本研究通过大样本多参数分析，明确了收缩速度与力量水平共同调控运动单位行为的神经机制：快速收缩通过提升运动单位放电频率、增强共同驱动及优化募集策略实现力量快速生成，且这种适应性在主动肌（肱二头肌）中更为显著。该成果不仅深化了对运动控制时序适应性的理解，更为神经康复训练方案优化（如针对肌无力患者的快速力量训练）及高精度肌电控制系统开发提供了理论依据与技术支撑。未来可进一步探索动态运动中的运动单位调控规律及年龄相关神经肌肉功能衰退的干预策略。