鋼琴演奏中神經肌肉控制策略與疲勞研究以優化肌肉疲勞疾病干預方案_abio生物試劑品牌網
引言
在日常工作中，你是否會因久坐而感到腰酸背痛？在閑暇運動中，你是否會因重復性動作而感到肌肉酸痛？這些不適往往是肌肉疲勞導致的，通常由長時間練習引起。對鋼琴家而言，肌肉疲勞是演奏中不可避免的問題，甚至會導致肌肉相關疾病。盡管許多專業鋼琴家在演奏年限、每日練習量、最大握力、慣用手和年齡等方面相當，他們的疲勞的產生速率卻不盡相同。先前研究表明，疲勞產生可能受不同神經肌肉控制策略的影響。因此，比對不同耐力特征鋼琴家的神經肌肉控制策略，有助于找到延緩疲勞的關鍵因素。
加拿大蒙特利爾大學運動機能學與體育活動科學學院運動模擬與建模實驗室的研究團隊進行了一系列研究。通過研究在鋼琴疲勞演奏任務中，不同鋼琴家的肌電（EMG）激活水平變異性與運動學變異性的差異，揭示了鋼琴家采用的神經肌肉控制策略差異，可能解釋了肌肉疲勞發展的原因。
圖1 文章封面
研究方法
該研究招募了49名鋼琴演奏家， 并要求其完成兩項鋼琴演奏任務（“數字任務”與“和弦任務”）。在過程中采集上肢肌電、關節角度數據、疲勞誘發時間等數據。
實驗前至少五天，研究人員將兩項任務所需樂譜發送給參與者，分別為夏爾-路易·哈農的《The Virtuoso PIanist》第7練習前兩小節，以及李斯特降B小調第二敘事曲S.171第119小節的三音和弦序列。并要求他們在實驗當天能夠準確且自如地演奏這兩段曲目。
參與者被要求在不中斷的情況下以隨機順序完成“數字任務”和“和弦任務”，兩項任務之間給予了15分鐘的休息時間。數字任務要求快速重復彈奏 16 音序列，和弦任務要求彈奏復雜和弦序列，這兩種任務都需要較高的肌肉激活水平和準確性，能加速肌肉疲勞的發展，便于研究人員觀察不同耐力鋼琴家在疲勞狀態下的神經運動策略差異。為增加EMG激活水平并誘發肌肉疲勞，要求參與者以快速且響亮的方式演奏。節奏由節拍器控制，并通過放置在參與者左耳的耳機傳達。為了實時監控音量，鋼琴前方放置了一個顯示屏，便于參與者及時調整演奏力度。在演奏過程中，每30秒通過Borg主觀疲勞感知評估量表監測一次參與者的主觀用力感受評分（RPE）。如果參與者連續兩次評分達到或超過7分，或者連續演奏達到12分鐘，則終止任務。
圖2 前臂表面的電極特寫（A）和前臂上7×7電極陣列及其下方肌肉分布示意圖（B）
參與者均佩戴了49個單極肌電電極，電極之間間隔2厘米，按照7×7矩陣排列，置于右側手腕屈肌和伸肌上（見圖2）。并且，參與者還在右側肱二頭肌、肱三頭肌、前三角肌、外側三角肌以及斜方肌上各佩戴了兩個單極電極，電極間距為2厘米。
此外，參與者還佩戴了17個慣性測量單元（IMUs），分別安裝在雙足、小腿、大腿、骨盆、軀干、頭部、雙肩、上臂、前臂和手部，以獲得運動學數據。同時，在鋼琴凳后左側1.5米處放置了一臺數字聲級計，用于監測演奏過程中的聲強水平。
演奏任務結束后，依據兩項演奏任務的耐力表現，也即任務終止時間，采用K均值聚類算法和輪廓系數方法注1將參與者分為短耐力組和長耐力組，兩組輪廓系數（silhouette coefficient）分別為0.90和0.88。
單極肌電信號通過與鄰近單極肌電信號相減后得到雙極肌電信號。隨后經過陷波濾波、帶通、零對齊得到初步肌電信號。之后，進行全波整流獲得EMG激活水平，并根據任務中的最大幅值的平均值進行歸一化，從而進行組內變異性計算。關節角度數據通過XSENS MVN軟件提取，并進行時間歸一化處理。
注1：輪廓系數作用：輪廓系數是一種評估聚類質量的指標，能衡量數據點在同一簇內的緊密度以及與其他簇的分離度，其值介于 -1 和 1 之間，越接近 1 表示聚類效果越好。
研究結果
該研究將鋼琴演奏與肌電、運動學監測設備相結合，高科技與經典藝術碰撞，探究了神經肌肉控制策略與肌肉疲勞的關系，為克服肌肉疲勞、預測肌肉疲勞相關疾病發生提供了高質量證據。
該研究發現，短耐力組在兩項演奏任務中，EMG變異性注2增加較多，而長耐力組則沒有變化或明顯下降。此外，相較長耐力組，短耐力組在數字任務中肱二頭肌、前側三角肌與外側三角肌的EMG變異性增加得更多（圖3左圖）。值得注意的是，這一結果與先前研究中EMG變異性對抗疲勞發展的保護作用(Farina et al., 2008)或疲勞導致EMG變異性減少(BAIley et al., 2021)的結果部分相悖。然而，在高精確度的任務如鋼琴演奏中，EMG變異性的增加可能會影響運動精度。研究團隊認為，長耐力組的非疲勞鋼琴家保持較低水平的EMG激活變異性可能是為了減緩進一步的疲勞發展。
圖3 (A)數字任務中EMG變異性變化。 使用顏色映射表示ANOVA結果的p值，包括組與時間的交互作用（左側）、組的主效應（中間）和時間的主效應（右側）。BI為肱二頭肌；TR為肱三頭肌；AD為前三角肌；LD為外側三角肌；ST為上斜方肌。
注2：EMG 變異性即肌電圖信號的變異性，用于反映肌肉活動時電信號的變化情況。在肌肉收縮過程中，運動單員的募集和放電模式會有所不同，從而導致 EMG 信號產生波動，這種波動就是 EMG 變異性的體現。
另一個有趣的發現來自加速度分析，在數字任務中，大多數關節段的加速度變異性隨著時間增加而增加（見圖4），而在和弦任務中，前臂和手部的加速度變異性隨著時間增加而減少（見圖5）。此外，軀干加速度變異性在和弦任務中的加速度變異性比數字任務高出四倍（見圖4和圖5 Thorax），表明鋼琴家在和弦任務中更多地使用了軀干運動來產生按鍵速度。這可能是由于和弦任務由快節奏和需較大幅度的運動的段落組成。因此，為了保持較高的演奏水平，鋼琴家的加速度變異性空間非常小。若加速度變異性在某些關節段有所增加，可理解為因疲勞引起的部分“控制失調”，這種控制失調可能直接影響了加速度變異性。總而言之，加速度變異性在疲勞的影響下在兩項演奏任務中朝不同的方向發展，這可能是疲勞引起的結果，而非為了阻止疲勞繼續發展的神經肌肉控制策略。
圖4 數字任務中，啟動階段（Initiation）和任務結束/中期階段（Term./Mid.）加速度幅度的四分位數間距。
圖5 和弦任務中，啟動階段（Initiation）和任務結束/中期階段（Term./Mid.）加速度幅度的四分位數間距。
結論與展望
總之，該研究驗證了結束任務所需時間對鋼琴家EMG激活和加速度變異性的直接影響，突出了不同耐力特征的鋼琴家之間的神經肌肉控制策略差異，這些差異可能與肌肉疲勞相關疾病相關。而關節角度變異性可能對疲勞發展有保護作用。后續研究可探究鋼琴家耐力訓練對EMG激活和運動學變異性的影響，以優化肌肉疲勞相關疾病的直接干預方案。
原文鏈接
Goubault, E., Turner, C., Mailly, R. et al. Neuromotor variability partially explains different endurance capacities of expert pianists. Sci Rep 13, 15163 (2023).
https://doi.org/10.1038/s41598-023-42408-3.
作者及研究團隊介紹
該項工作的第一作者為Etienne Goubault，現就職于加拿大舍布魯克大學。該研究由加拿大蒙特利爾大學運動機能學與體育活動科學學院運動模擬與建模實驗室、加拿大蒙特利爾圣賈斯汀醫院研究中心、跨學科大腦與學習研究中心（加拿大蒙特利爾）和蒙特利爾大學音樂學院合作完成。
關于維拓啟創
維拓啟創（北京）信息技術有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學、康復工程、人因工程、心理學、體育科學等領域的科研解決方案供應商。公司與國內外多所大學、研究機構、企業長期保持合作關系，致力于將優質的產品、先進的技術和服務帶給各個領域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務，協助用戶的科研工作，持續提升使用體驗。
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在日常工作中，你是否會因久坐而感到腰酸背痛？在閑暇運動中，你是否會因重復性動作而感到肌肉酸痛？這些不適往往是肌肉疲勞導致的，通常由長時間練習引起。對鋼琴家而言，肌肉疲勞是演奏中不可避免的問題，甚至會導致肌肉相關疾病。盡管許多專業鋼琴家在演奏年限、每日練習量、最大握力、慣用手和年齡等方面相當，他們的疲勞的產生速率卻不盡相同。先前研究表明，疲勞產生可能受不同神經肌肉控制策略的影響。因此，比對不同耐力特征鋼琴家的神經肌肉控制策略，有助于找到延緩疲勞的關鍵因素。
加拿大蒙特利爾大學運動機能學與體育活動科學學院運動模擬與建模實驗室的研究團隊進行了一系列研究。通過研究在鋼琴疲勞演奏任務中，不同鋼琴家的肌電（EMG）激活水平變異性與運動學變異性的差異，揭示了鋼琴家采用的神經肌肉控制策略差異，可能解釋了肌肉疲勞發展的原因。
圖1 文章封面
研究方法
該研究招募了49名鋼琴演奏家， 并要求其完成兩項鋼琴演奏任務（“數字任務”與“和弦任務”）。在過程中采集上肢肌電、關節角度數據、疲勞誘發時間等數據。
實驗前至少五天，研究人員將兩項任務所需樂譜發送給參與者，分別為夏爾-路易·哈農的《The Virtuoso PIanist》第7練習前兩小節，以及李斯特降B小調第二敘事曲S.171第119小節的三音和弦序列。并要求他們在實驗當天能夠準確且自如地演奏這兩段曲目。
參與者被要求在不中斷的情況下以隨機順序完成“數字任務”和“和弦任務”，兩項任務之間給予了15分鐘的休息時間。數字任務要求快速重復彈奏 16 音序列，和弦任務要求彈奏復雜和弦序列，這兩種任務都需要較高的肌肉激活水平和準確性，能加速肌肉疲勞的發展，便于研究人員觀察不同耐力鋼琴家在疲勞狀態下的神經運動策略差異。為增加EMG激活水平并誘發肌肉疲勞，要求參與者以快速且響亮的方式演奏。節奏由節拍器控制，并通過放置在參與者左耳的耳機傳達。為了實時監控音量，鋼琴前方放置了一個顯示屏，便于參與者及時調整演奏力度。在演奏過程中，每30秒通過Borg主觀疲勞感知評估量表監測一次參與者的主觀用力感受評分（RPE）。如果參與者連續兩次評分達到或超過7分，或者連續演奏達到12分鐘，則終止任務。
圖2 前臂表面的電極特寫（A）和前臂上7×7電極陣列及其下方肌肉分布示意圖（B）
參與者均佩戴了49個單極肌電電極，電極之間間隔2厘米，按照7×7矩陣排列，置于右側手腕屈肌和伸肌上（見圖2）。并且，參與者還在右側肱二頭肌、肱三頭肌、前三角肌、外側三角肌以及斜方肌上各佩戴了兩個單極電極，電極間距為2厘米。
此外，參與者還佩戴了17個慣性測量單元（IMUs），分別安裝在雙足、小腿、大腿、骨盆、軀干、頭部、雙肩、上臂、前臂和手部，以獲得運動學數據。同時，在鋼琴凳后左側1.5米處放置了一臺數字聲級計，用于監測演奏過程中的聲強水平。
演奏任務結束后，依據兩項演奏任務的耐力表現，也即任務終止時間，采用K均值聚類算法和輪廓系數方法注1將參與者分為短耐力組和長耐力組，兩組輪廓系數（silhouette coefficient）分別為0.90和0.88。
單極肌電信號通過與鄰近單極肌電信號相減后得到雙極肌電信號。隨后經過陷波濾波、帶通、零對齊得到初步肌電信號。之后，進行全波整流獲得EMG激活水平，并根據任務中的最大幅值的平均值進行歸一化，從而進行組內變異性計算。關節角度數據通過XSENS MVN軟件提取，并進行時間歸一化處理。
注1：輪廓系數作用：輪廓系數是一種評估聚類質量的指標，能衡量數據點在同一簇內的緊密度以及與其他簇的分離度，其值介于 -1 和 1 之間，越接近 1 表示聚類效果越好。
研究結果
該研究將鋼琴演奏與肌電、運動學監測設備相結合，高科技與經典藝術碰撞，探究了神經肌肉控制策略與肌肉疲勞的關系，為克服肌肉疲勞、預測肌肉疲勞相關疾病發生提供了高質量證據。
該研究發現，短耐力組在兩項演奏任務中，EMG變異性注2增加較多，而長耐力組則沒有變化或明顯下降。此外，相較長耐力組，短耐力組在數字任務中肱二頭肌、前側三角肌與外側三角肌的EMG變異性增加得更多（圖3左圖）。值得注意的是，這一結果與先前研究中EMG變異性對抗疲勞發展的保護作用(Farina et al., 2008)或疲勞導致EMG變異性減少(BAIley et al., 2021)的結果部分相悖。然而，在高精確度的任務如鋼琴演奏中，EMG變異性的增加可能會影響運動精度。研究團隊認為，長耐力組的非疲勞鋼琴家保持較低水平的EMG激活變異性可能是為了減緩進一步的疲勞發展。
圖3 (A)數字任務中EMG變異性變化。 使用顏色映射表示ANOVA結果的p值，包括組與時間的交互作用（左側）、組的主效應（中間）和時間的主效應（右側）。BI為肱二頭肌；TR為肱三頭肌；AD為前三角肌；LD為外側三角肌；ST為上斜方肌。注2：EMG 變異性即肌電圖信號的變異性，用于反映肌肉活動時電信號的變化情況。在肌肉收縮過程中，運動單員的募集和放電模式會有所不同，從而導致 EMG 信號產生波動，這種波動就是 EMG 變異性的體現。
另一個有趣的發現來自加速度分析，在數字任務中，大多數關節段的加速度變異性隨著時間增加而增加（見圖4），而在和弦任務中，前臂和手部的加速度變異性隨著時間增加而減少（見圖5）。此外，軀干加速度變異性在和弦任務中的加速度變異性比數字任務高出四倍（見圖4和圖5 Thorax），表明鋼琴家在和弦任務中更多地使用了軀干運動來產生按鍵速度。這可能是由于和弦任務由快節奏和需較大幅度的運動的段落組成。因此，為了保持較高的演奏水平，鋼琴家的加速度變異性空間非常小。若加速度變異性在某些關節段有所增加，可理解為因疲勞引起的部分“控制失調”，這種控制失調可能直接影響了加速度變異性。總而言之，加速度變異性在疲勞的影響下在兩項演奏任務中朝不同的方向發展，這可能是疲勞引起的結果，而非為了阻止疲勞繼續發展的神經肌肉控制策略。
圖4 數字任務中，啟動階段（Initiation）和任務結束/中期階段（Term./Mid.）加速度幅度的四分位數間距。
圖5 和弦任務中，啟動階段（Initiation）和任務結束/中期階段（Term./Mid.）加速度幅度的四分位數間距。結論與展望
總之，該研究驗證了結束任務所需時間對鋼琴家EMG激活和加速度變異性的直接影響，突出了不同耐力特征的鋼琴家之間的神經肌肉控制策略差異，這些差異可能與肌肉疲勞相關疾病相關。而關節角度變異性可能對疲勞發展有保護作用。后續研究可探究鋼琴家耐力訓練對EMG激活和運動學變異性的影響，以優化肌肉疲勞相關疾病的直接干預方案。
原文鏈接
Goubault, E., Turner, C., Mailly, R. et al. Neuromotor variability partially explains different endurance capacities of expert pianists. Sci Rep 13, 15163 (2023).
https://doi.org/10.1038/s41598-023-42408-3.
作者及研究團隊介紹
該項工作的第一作者為Etienne Goubault，現就職于加拿大舍布魯克大學。該研究由加拿大蒙特利爾大學運動機能學與體育活動科學學院運動模擬與建模實驗室、加拿大蒙特利爾圣賈斯汀醫院研究中心、跨學科大腦與學習研究中心（加拿大蒙特利爾）和蒙特利爾大學音樂學院合作完成。
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