视觉和支撑面顺应性对人体静态站立平衡控制过程中脑电-肌电相干性的影响

王志朋

温州医科大学体育科学学院（浙江温州 325035）

了解人类站立平衡机制对于进一步了解临床中人 体平衡功能紊乱、研发新的治疗手段、研制残疾人士可穿戴设备都具有重要的意义。但目前有关大脑皮质在维持人类站立平衡中的作用机制仍不清楚。尽管有研究表明四足动物经去大脑处理后表现为无脑站立平衡特征[1]，但这不能说明在脑完整状态下，站立平衡时不需要大脑皮质的参与，而且这种四足动物的站立平衡控制可能与人类复杂的双足站立平衡过程有着本质区别[2]。

很多以人体为研究对象的研究表明大脑皮质在控制人体站立平衡中具有潜在的作用。例如：脑中风引起站立平衡功能受损，尤其与维持身体姿势有关的感觉输入整合功能受损时，站立平衡功能受损更加严重[3]。经颅磁刺激和神经影像学的研究结果表明，与非站立状态相比，人体在站立平衡状态时，皮质与皮质之间、皮质与脊髓之间的功能性联系增强，大脑皮质血流量增加[4，5]。脑电（EEG）的研究结果表明人体在静态站立平衡过程中脑波频率发生显著变化，这说明大脑环路的同步化通信过程发生了变化[6]。有研究表明不同的视觉条件会影响EEG脑波的变化[7]，还有研究表明身体从稳定支撑向非稳定支撑过渡时EEG不同频率波也会发生变化[8]。因此，人体大脑皮质在站立平衡中可能发挥着重要作用。但目前有关大脑皮质兴奋性以及EEG脑波的变化并没有表明人类大脑皮质对静态站立平衡有直接控制作用。

为了观察人类站立平衡过程中大脑皮质的作用机制，很多学者研究了大脑皮质-肌肉相干性（corticalmuscular coherence，CMC）[9，10]。CMC是测量大脑EEG的功率谱与外围肌肉肌电信号功率谱之间的关系。目前，EEG中β频率带波（13～30 Hz）是研究CMC时普遍选择的一种脑波。研究发现在肌紧张或小到中等强度的肌肉收缩任务中，β频率带波能代表大脑皮质感觉运动区与肌肉输入/传出之间的耦联[11-14]。但是以往很多研究都表明人类在静态站立平衡过程中β波的CMC并没有统计学意义。分析以往的研究发现，站立过程中β波CMC统计学意义的检出率低的原因可能与数据收集方法或站立任务设计有关。我们发现以往研究β波CMC的学者仅关注了：（1）头顶点（Cz）一个电极位置的EEG或头顶点两侧其中一个电极位置的EEG；（2）在完成站立平衡任务时，观察时两脚宽度未固定或者采用单脚站立方式；（3）站立时后背有支撑，这会限制受试者的摆动或移动；（4）鉴于β波CMC依赖于个体差异，之前的大部分研究都没有采用特殊的处理技术来提高CMC的显著性检出率。另外，任务设计以及肌肉收缩类型也会影响β波CMC[12，15]。因此，需要更精确的实验设计来探索人类站立平衡过程中大脑β波CMC的变化。

本研究目的在于：（1）通过特定敏感的方法确定人类站立平衡中存在具有统计学意义的β波CMC;（2）通过视觉和生物力学变量参数变化，确定β波CMC与人类站立平衡之间的相关性。本研究通过如下方法来提高具有统计学意义的β波CMC检出率：（1）本研究遵循Mima等[11]的数据处理方法（滤波、脑电数据整体平均化）；（2）观察每一个受试者覆盖感觉运动皮质区的多个电极位置的CMC；（3）利用具有统计学意义的CMC曲线围成的面积进行评价而不是CMC峰值；（4）严格限定了站立平衡标准，在固定的站立宽度下观察视觉、支撑平面的顺应性对β波CMC的影响。本研究通过观察在固定支撑宽度下，改变视觉以及支撑面顺应性对β波CMC的影响，进而证明β波CMC与人类站立平衡的功能性联系。

1 对象与方法

1.1 实验对象

15人（8男、7女），年龄22.8 ± 1.7岁（20～29岁），体重69.5 ± 7.9 kg（48～88 kg），身高175.6 ± 1.9 cm（169～179 cm）。其中14人自我报告右腿为优势腿。受试者无吸烟史、无神经肌肉系统疾病。

1.2 实验方法

1.2.1 实验方案

本实验要求受试者赤脚分别在睁眼/闭眼和硬/软支撑面条件下完成静态站立平衡任务，其中在硬支撑面上，要求受试者直接站立在木板上完成；在软支撑面上，要求受试者站在一块T-泡沫棉上完成。站立条件如下：（1）睁眼/硬支撑面（open eyes firm surface，OEF）；（2）闭眼/硬支撑面（close eyes firm surface，CEF）；（3）睁眼/软支撑面（open eyes soft surface，OES）；（4）闭眼/软支撑面（close eyes soft surface，CES）。每种条件下支撑30 s，每种条件分别进行3次实验，每次之间加事件触发点进行标记。在每种站立条件下，分别观察左右侧胫骨前肌的肌电信号与脑电信号之间的相干性，因此，在计算CMC时共存在8种条件组合。受试者在站立平衡过程中，两脚站立宽度固定，与肩同宽。在所有站立条件下，两臂放在体侧自然下垂，目视前方一点，面部放松。8种站立平衡条件随机进行，但每个条件下连续进行3个30 s实验。

1.2.2 实验步骤

表面肌电信号（sEMG）的测量选取左右侧下肢的胫骨前肌。首先用磨砂膏（NuPrePTM，Weaver and company，USA）擦拭受试者的皮肤，并且清洁干净。使用双极记录法记录sEMG（电极盘直径1 cm，两电极中心之间的距离2 cm），按照SENIAM指导原则（http://www.seniam.org/）进行黏贴电极，两个记录电极贴在胫骨前肌的最大肌腹，其连线方向与肌纤维走向平行。选择胫骨前肌的原因：（1）胫骨前肌在多方向调节身体姿势摆动时发挥重要作用；（2）胫骨前肌作为远端肌肉不会受心电伪迹干扰；（3）尚未见研究报道人类站立平衡过程中胫骨前肌的作用。

使用64通道Neuroscan脑电系统采集受试者站立平衡过程中的头皮EEG信号。实验前受试者清洗头发，吹干后，佩戴64通道脑电帽（10/20系统），利用一次性平头注射器在每一个电极位置注射导电膏（GT5，格林泰克，武汉），通过调整导电膏的注射量，使每个位置的电极阻抗都降低到5 KΩ以下。参考电极为右侧颞骨乳突，接地电极选择Fz与FCz之间的电极点。

1.2.3 数据收集与处理

sEMG和EEG信号采样频率均为1000 Hz。sEMG和EEG信号经过0.5～100 Hz带通滤波。EEG数据釆集后，使用独立主成分分析法去除EEG信号中的眼电伪迹干扰。根据事件marker点对数据进行分割，选取站立平衡任务开始前5 s和结束后5 s，形成一个40 s的epoch，最后再对每一个epoch数据进行1～60 Hz的带通滤波处理。通过Scan 4.5软件将分段后的每一个电极位置的EEG数据进行整体平均再参考化处理，这样可以增加信号的信噪比[11]。

使用Matlab软件工具箱中的相干性函数计算脑电-肌电相干性。电极位置选取Cz，以及Cz附近的CP1、FC1、C1和CP2、FC2、C2电极点，以上这些电极位置覆盖人体感觉运动皮质区，并且已有研究证明在等长收缩条件下这些电极位置的EEG与下肢远端肌肉肌电的EMG之间存在相干性[16]。

在计算CMC时，Hanning窗口宽度选1 s，重叠率为50%。CMC是一个无单位的0至1之间的值。值为1时，说明EMG和EEG两个信号在某一个频率上完全相关，值为0时说明两个信号相互独立，没有任何关系。但为了说明问题，CMC需要进行具有统计学意义的界定，将CMC具有95%置信区间统计学意义的阈值定义为r=1-（0.05）1/n-1，其中n为频谱估计的窗口数[11，17]。经Matlab软件计算后，β波（13～30 Hz）的CMC曲线被绘制出来。选择β波频率带的原因：（1）β波产生自感觉运动皮质区；（2）β波与次最大力量肌肉收缩有关[18]。

本研究在计算CMC值时。首先，确定具有统计学意义的CMC峰值；然后，以峰值为中心的曲线围成的面积（显著性阈值以上）代表具有统计学意义的CMC。没有统计学意义的CMC将统一赋值为0，然后通过CMC峰值确定出现最大CMC的电极位置，最后将每一个人每种实验条件下不同电极位置的最大CMC取平均值。选择最大CMC幅值出现的位置是为了提高CMC敏感性以及解释不同受试者的差异性。

图1 头皮脑电电极分布

尽管本研究发现了α波和γ波也存在具有统计学意义的CMC峰值（如图2），但是本研究仅观察β波的CMC。原因如下：（1）β波源于感觉/运动皮质区；（2）β波与次最大随意收缩有关。

1.2.4 统计学分析

本研究为了说明人体在站立平衡过程中存在β波CMC，对不同站立条件下具有统计学意义的β波CMC受试者的频数进行了分析。同时为了说明本研究中采用的β波CMC曲线面积评价方法更加敏感，将频数分别以β波CMC曲线面积和β波CMC峰值两种方式进行比较，进而说明本研究方法的有效性。

为了观察支撑平面顺应性和视觉与β波CMC之间的功能性联系，本研究采用了多元分析。首先使用Kolmogorov-SmirnovK-S）法对数据进行正态分布检验，但是鉴于样本量的原因，数据并未呈现正态分布，因此，本研究采用了Wilcoxon signed-rank非参数检验，用于两组之间的比较。本研究主要关注视觉对β波CMC的影响（OEF和CEF条件下的CMC比较；OES和CES条件下的CMC比较）以及支撑面顺应性对β波CMC的影响（OEF和OES条件下的CMC比较；CEF和CES条件下的比较）。本研究使用SPSS 19.0对数据进行统计学分析，绘图使用GraphPad 5.0软件完成。

本研究中的相关数据不符合正态分布。因此，相关数据采用95%置信区间表示，显著性检验的标准为0.05。另外，本研究在报告统计学意义指标的同时，也报告了其效应量（effect size，ES）。效应量可以不受样本量的影响，从本质上反映处理效应对样本总体的影响。

2 结果

2.1 人体不同站立平衡条件下β波CMC

从本研究的结果可以看出，人体在不同站立平衡条件下，存在具有统计学意义的β波CMC。当采用CMC围成的曲线面积评估统β波CMC时，本研究中所有受试者在全部8种站立条件组合中有6种组合条件下出现了具有统计学意义的CMC，有13个人在其余的2种组合中都出现了显著性的CMC（见表1）。从表1可以看出，采用CMC曲线面积评价具有统计学意义的β波CMC出现的频数要高于CMC峰值法。这种概率的差别反映了在重复实验过程中的变异性大小。在某种程度上峰值法对统计学意义β波CMC的检出率相对较低，说明这种方法在重复实验间的变异程度大。

表1 利用曲线面积和峰值法评价具有统计学意义的β波CMC的频数比较

本研究结果表明β波CMC峰值对应的EEG频率范围为21.0～24.5 Hz。Wilcoxon检验表明视觉对CMC峰值对应出现的EEG频率有影响，其它条件对β波CMC峰值的EEG频率没有影响，在OEF条件下CMC峰值对应的EEG频率要低于CEF条件。在OEF条件下，CMC峰值对应的EEG频率平均为21.5 Hz（95%IC:19.1～22.1 Hz），在CEF条件下，CMC峰值对应的EEG频率平均为23.5 Hz（95%IC:22.1～25.7 Hz）（WilcoxonZ=2.19，P=0.027，ES=0.51），见表2。

表2 不同条件下CMC峰值对应的EEG频率比较

2.2 EEEEGG电极位置对β波CMC幅值的影响

本研究数据表明，在同一种实验条件下，同一个受试者在不同实验内，最大CMC值出现的电极位置基本一致，但是最大CMC值的电极位置会随不同实验条件或不同受试者而发生变化。头顶Cz点是以往研究人体站立过程中β波CMC最多的头皮位置点。在本研究中Cz点也是出现最大CMC最多的位置，在8种条件下有5种条件下Cz点是最高的β波CMC出现位置，其次是对侧的感觉运动皮质区的C1/C2位置，在8种组合条件下，有3种条件下，C1/C2是最大β波CMC出现的位置。见表3和表4。

表3 不同干预下最大β波CMC值电极位置的频数比较（右侧胫骨前肌）

表4 不同干预下最大β波CMC值电极位置的频数比较（左侧胫骨前肌）

2.3 不同条件对站立平衡过程中β波CMC的影响

图2为两组受试者的左右侧胫骨前肌在不同条件下β波CMC的Wilcoxon比较分析的结果。从图2中可以看出，对于右侧胫骨前肌来说，无论在软支撑面（WilcoxonZ=-2.61，P=0.009，ES=0.82）还是硬支撑面（WilcoxonZ=-2.41，P=0.016，ES=0.61）的支撑条件下，视觉对站立平衡过程中β波CMC具有显著性的影响（见图2和表5）。总体来说，睁眼状态的β波CMC要高于闭眼状态。但对于左侧胫骨前肌来说，没有发现视觉对站立平衡过程中β波CMC具有显著性的影响。

同样，从支撑面顺应性对人体站立平衡过程中β波CMC的影响来看，支撑面顺应性对左侧胫骨前肌的β波CMC具有显著性的影响（WilcoxonZ=-2.38，P=0.017，ES=0.64）（见图3和表6），具体表现为睁眼状态软支撑面条件下β波CMC要显著高于睁眼状态硬支撑面条件下。但其它条件下没有显著性影响。

图2 不同视觉条件对人体站立平衡过程中β波CMC影响的Wilcoxon比较

图3 不同条件下支撑面顺应性对β波CMC影响的Wilcoxon比较

表5 视觉效应对人体站立平衡过程中β波CMC的影响

表6 支撑面顺应性对人体站立平衡过程中β波CMC的影响

3 讨论

本研究结果证明了我们之前的假设，人体在站立平衡过程中存在大脑脑电与肌肉肌电之间的相干性，并且证明了β波CMC与支撑面顺应性和视觉有关。本研究中使用的CMC数据处理方法提高了具有统计学意义的β波CMC的检出率，在本研究15名受试者有8人在全部组合条件下都出现了具有统计学意义的β波CMC。人体站立平衡过程中的视觉和生物力学特性会影响大脑β波CMC。

与以前的研究相比[9，10]，本研究中β波CMC检出率较高。另外，本研究通过分析每一名受试者最大CMC出现的电极位置来解释个体间差异和实验条件设计之间的差异。从本研究中可以看出，β波CMC在多次重复实验间存在变异性，因此在进行β波CMC研究时有必要进行多次重复实验。本研究通过使用具有统计学意义的CMC曲线面积而不是CMC峰值的评价方法，这提高了β波CMC统计学意义的检出率。另外，按照其他学者建议的方法[11]，我们通过对原始EEG数据进行整体平均再参考化处理，这可能也提高了β波CMC统计学意义的检出率。

以前研究表明大脑皮质感觉区功能受损时会影响身体姿势[3]，并且有研究发现，健康人体视觉输入发生改变，会改变顶区和前额区皮质的活动[7]。因此，我们预测人体在站立平衡过程中负责感觉信息整合的皮质区可能改变了感觉-运动皮质和肌肉之间的信息传递，其目的是为了调整姿势摆动。本研究结果显示视觉对人体在各种条件下站立平衡过程中的β波CMC有显著性的影响。但也有学者以老年人为研究对象发现，人体睁眼和闭眼时相比较，在站立平衡过程中并未发现皮质-脊髓之间兴奋性发生明显变化[19]。分析其原因可能与β波CMC的处理方法以及实验对象选取有关。

在探究人体站立平衡条件对β波CMC的影响时，本研究中下肢胫骨前肌与β波CMC随着支撑面顺应性的改变而发生变化，但是仅仅发生在了单侧的胫骨前肌。在本研究中，从软支撑面换到硬支撑面时，β波CMC值下降，这可能反映出人体下肢在从软支撑到硬支撑过渡过程中中枢对下肢肌肉的控制发生了明显变化。实际上，软支撑时身体的摆动要比硬支撑时更明显。另外，有研究表明肌肉在有弹性的软支撑面条件下，站立时β波CMC最明显[15，16]。具有统计学意义的β波CMC仅仅发生在单侧的胫骨前肌可能反映出足背屈肌在维持站立姿势摆动中的作用，以及在站立平衡中足背屈肌在下肢非对称性中的作用。鉴于肢体的非对称性，我们认为下肢的传入反馈对肢体功能的下行控制也可能不同，正是因为这些功能控制的非对称性才导致了不同的CMC值。

有研究表明胫骨前肌对身体姿势控制的影响体现在更加快速地纠正身体向后摆动，同时胫骨前肌在身体姿势摆动过程中，传入有关关节位置的反馈信息起到重要作用[20]。胫骨前肌对支撑面顺应性的变化敏感，反映出胫骨前肌在姿势摆动中的作用，并且提示人体在软支撑面站立时，来自胫骨前肌的传入成分或来自大脑皮质对胫骨前肌的控制成分使β波频率带增强。

本研究提供的实验数据证明了人体站立平衡过程中存在大脑感觉运动皮质区β波CMC，并且发现大脑皮质-肌肉之间的联系会随支撑平面力学和视觉条件的变化而变化，但本研究只评估了胫骨前肌，而其它肌肉，诸如下肢腓肠肌、比目鱼肌以及更多的近端肌肉在调节身体姿势中可能也发挥着重要作用。近端肌肉可能更多地与身体左右方向摆动有关，在一些更复杂的站立平衡条件下，这些肌肉与感觉运动皮质区的联系尚待研究。本研究关注了年轻健康人站立平衡过程中大脑感觉运动皮质区β波CMC的随视觉和支撑面顺应性的变化，而同样条件下老年人的大脑皮质-肌肉之间的功能性联系可能会有差异[20]。此外，平衡功能损伤者的大脑皮质-肌肉相干性也需进一步研究。

4 结论

人体静态站立平衡过程中对侧感觉运动皮质区β波脑电信号与胫骨前肌肌电之间具有显著的相干性，同时大脑感觉运动皮质区的β波CMC受视觉和支撑平面力学特点的影响。