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In-situ real-time monitoring of muscle energetics with soft neural-mechanical wearable sensing
Jiajie Guo*, Yiran Tong, Chuxuan Guo, Zijie Liu, Hao Yin, Yuchao Liu, Zhuo Li, Hao Wu, Caihua Xiong
通讯单位：华中科技大学
全文链接：https://www.oaepublish.com/articles/ss.2024.75
导读
骨骼肌作为人体运动的功能单元，通过将代谢能量转化为机械功来实现肢体运动。然而，现有评估技术面临显著局限性：传统代谢分析仪存在响应延迟和系统误差；商用等张测试系统受限于单关节运动分析；基于逆向动力学分析方法则因多体系统算法的复杂性导致计算精度下降。针对这些技术瓶颈，本研究研发了耦合神经-机械信号的柔性传感系统，其突破性体现在：1）采用共享微电极阵列架构，实现肌电信号与肌肉形变位移的原位同步采集；2）基于钙铜钛氧化物(CCTO)介电材料构建柔性电容，实现肌肉形变检测；3）通过纳米银粉修饰电极，提升肌电信号的信噪比。进一步提出神经-机械双模信号的积分算法，有效消除模态间信号延迟的影响，实现向心收缩、离心收缩、等长收缩的精准区分。该技术首次实现了肌肉做功的原位实时监测，突破传统方法在动态响应与空间分辨率上的瓶颈，为运动生物力学研究、神经康复评估和仿生机器人驱动提供了革命性的量化分析工具。
图片摘要
图文导读
本研究开发了一种神经-机械传感器，通过同步监测肌电信号(EMG)与电容形变实现肌肉功的实时量化。传感器由PVC膜、导电织物电极、CCTO/聚氨酯海绵(CCTPS)介电层、柔性纳米银电极及导电层构成。导电织物与纳米银电极通过CCTPS介电层形成电容Cs，纳米银电极结合商用凝胶电极监测肌电电压U。PDMS（模量1-2MPa）提供机械稳定性，纳米银粉复合PDMS实现高信噪比（>46dB）；CCTO介电常数（钛酸钡3倍）结合海绵基底提升灵敏度（压缩回弹率>98%）。传感器直径24.5mm、厚4.5mm，电容信号由21位ADC采集，肌电信号经16位放大器及低通滤波处理，硬件触发确保双模信号同步。
肌肉功Ew等效为肌力均方根(UR)与电容形变(ΔCs)的积分。
Ew=∫UR(t)C's(t)dt
骨骼系统总功为各肌肉应变能之和。举重实验验证，受试者肱二头肌在向心、等长、离心收缩时，传感器同步捕获信号。向心/离心收缩中，肌电早于形变出现/消失；等长收缩时形变稳定而肌电频率随疲劳下降。Ew（UR-Cs曲线下面积）显示，高强度收缩累积功量显著高于持续等长收缩。肌电-形变延迟（20~50ms）对积分影响微弱，因应变平滑变化及肌电波动有限。疲劳后，肌电消失伴随Ew微降，验证模型可靠性。
图1. 神经-机械传感器
为优化可贴附电极的接触阻抗、信噪比（SNR）、灵敏度及抗疲劳性，开发了基于纳米银粉/PDMS复合材料（NSPP）的柔性电极。该电极在1kHz频率范围内的人体皮肤接触阻抗比商用凝胶电极低46%，归因于导电膏与纳米银粉的高导电性及贴合性。12kg举重测试中，其肌电SNR达46.8dB（商用电极为42.8dB），验证了其在肌电传感中的适用性。通过猪皮压缩实验评估电极阻抗稳定性：当介电层受压1.8mm时，仅含导电膏的皮肤-电极界面阻抗变化为0.111kΩ，而采用含圆形穿孔阵列（PACH）的双面泡沫胶可将其降低至0.043kΩ。750次循环加载后，最大阻抗变化仅1.05%，表明传感器在肌肉形变下能稳定采集肌电数据。
电容灵敏度测试显示，60PPI（孔数/英寸）聚氨酯海绵的加载曲线斜率最高。添加钛酸铜钙(CCTO)的介电层灵敏度为无CCTO设计的7倍以上，且不同压缩步长（0.2/0.3/0.45 mm）下电容变化与位移线性相关（R2>0.93）。14,000次压缩循环后电容漂移仅0.083 pF（相当于幅值变化的0.85%），展现优异抗疲劳性。轻柔触压下肌肉形变SNR为23.26dB。该设计通过材料优化与结构创新，实现了高灵敏度、低噪声与强耐久性的协同，为神经-机械耦合研究奠定技术基础。
神经-机械传感器通过双极板电容与肌电电极的集成，实现原位同步测量肌肉形变与肌电信号。举重实验表明，离心收缩时肌电强度弱于向心收缩。在向心收缩中，慢速举重（9.3秒）伴随弱肌电（均方根203μV）及大电容变化（0.113pF），而快速举重（1.4秒）则呈现强肌电（均方根262μV）与小电容变化（0.076pF）。快速运动需募集更多肌纤维以产生更大收缩力，导致肌腹轴向/横向形变减小，电容变化量降低。离心收缩时（肌肉受张力），因负功作用，Ew回归基线不同速度向心收缩的Ew峰值相近（约17μV·pF），反映相同举重高度下肌肉做功量相似。无张力离心收缩（被动拉伸）中，Ew因蓝区面积微小仅略微下降。该模型通过Ew增减量化肌肉正/负功，揭示了收缩模式与力学输出的动态关联。
图3.不同肌肉收缩模式下的肌电信号、电容形变及肌肉功测量
通过对比举重机械能与近红外光谱测量的肌肉氧饱和度，验证了假设(1-3)。近红外光谱采用双波长光源检测肱二头肌氧合/脱氧血红蛋白浓度，采样频率与肌电同步。举重/释放过程中，电容变化与肌肉形变位移匹配，线性回归验证假设(1)；肌电均方根与肌力一致，验证假设(2)；功量Ew与机械能Em变化趋势一致，线性回归验证假设(3)。向心收缩时氧饱和度下降反映耗氧增加，离心收缩时恢复，Ew与Em高度相关。经高通滤波后，三周期举重的Ew与Em吻合，六名健康受试者测试验证方法鲁棒性。针对肱二头肌与肱三头肌协同收缩，双传感器同步监测肌电与形变，惯性测量单元追踪手臂转角计算Em。肱二头肌在主动阶段产生肌电与形变，被动阶段形变显著但肌电微弱；肱三头肌呈现类似特征。电容变化与位移匹配，肌电均方根与肌力线性相关，验证协同收缩下的假设(1-2)。协同收缩中，肱二头肌主动阶段正负功相等，被动阶段做功趋零；肱三头肌同理。两肌肉正功峰值均对应相同举重高度，总功量Ew与Em线性相关，多周期测试结果进一步支持模型普适性。该研究验证了神经-机械传感器在动态功量监测中的精准性，为多肌肉协同做功量化提供基准。
图4. 单块肌肉做功
图5. 多肌肉协同做功
总结与展望
通讯作者
郭家杰
教授
华中科技大学
基金支持
引用信息
Guo, J.; Tong, Y.; Guo, C.; Liu, Z.; Yin, H.; Liu, Y.; Li, Z.; Wu, H.; Xiong, C. In-situ real-time monitoring of muscle energetics with soft neural-mechanical wearable sensing. Soft Sci. 2025, 5, 20. http://dx.doi.org/10.20517/ss.2024.75
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