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最大限度地减少代谢能量消耗 (MEE) 对提高运动障碍人士的活动能力至关重要,因为需要高能量的运​​动会导致活动减少。康复计划和设备使用 MEE 来确定其有效性,但由于时间延迟和非真实条件,使用间接量热法会受到限制。肌电图 (EMG) 可以深入了解肌肉如何激活;因此,本研究的目的是通过利用 EMG 信号开发实时 MEE 反馈系统。参与者以不同的步频(首选、+/- 15%、+/- 30%)完成了五种步行条件,同时收集了呼吸气体交换、地面反作用力和 EMG 信号。实时 EMG 信号被数字积分并分成步幅,然后按力成本 (COF) 系数缩放。MEE 具有先前文献中看到的预期二次关系 (R 2 = 0.967),以及 COF 数据 (R 2 = 0.701)。 EMG 方法稳定在 75.1% - 133.1% 之间,不在 MEE 的近距离范围 (90% - 110%) 内;因此,未来的研究必须研究其他数学方法。我们的结果表明 MEE 和 EMG 活动之间存在定性关联,可用于提高残疾人士的行动能力和生活质量。

肌电图作为运动过程中代谢能量消耗的替代评估方法

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