肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望.docx
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肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望
文章编号!
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中国体育科技
第*第$期$##*年)&卷+
-./01234562-/70-710867-.0494:
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肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望
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王
健"@刘加海$
"
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摘要!
肌肉疲劳通常是指肌肉运动系统最大作功能力或者最大收缩能力的暂时下降@a7b:
信号可以在一定程度上反映肌肉收缩功能的变化@其检测具有非损伤性c实际性c多靶点测量等优点d多年来@应用a频分析两7b:
信号分析评价肌肉疲劳的应用性研究主要集中在线性的时c
主要的研究包括肌肉活动和肌肉疲劳的a复杂度c熵变化规律和特点个领域@7b:
信号维数c
等@认为肌肉疲劳至少存在两类作用机制@即外周机制和中枢机制d关键词!
肌肉e运动性疲劳e肌电信号e展望!
fgENGFHNbhaih>]jk]l\mhnjnknjal=lnop=j]jqrni>\^n=ko]s\o]>p=tnj]u\>\lq=ji=^lj]il\vn]u\>\lqk=johai>no=vnon^laqalno?
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中图分类号!
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文献标识码!
1
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之间;运动单位活动d信号的振幅和频率特征取决于肌力c
:
前言
肌肉活动是一种复杂的运动@它是由多环节的肌肉运动系统在-02的控制下协调活动实现的d肌肉疲劳通常是指
"<
该系统最大作功能力或者最大收缩能力的暂时下降;而肌@肉疲劳的测量则是以系统对抗和克服阻力的能力下降为客观依据d研究发现!
定量检测肌肉系统最大作功能力的变化虽然可以对该系统的功能状态作出客观和准确的测量@但它不能同时给出相关环节功能状态变化的信息@因而无助于整
$<个系统功能状态的系统分析和评价;d这就需要人们在系统
的同步化程度等生理性因素和探测电极位置c方向c大小测量性因素的共同作用d在控制良好的条件下@a7b:
信号可以在一定的程度上反映肌肉收缩功能的变化@因而在医学c
3<
人机工程学和体育科学等研究领域有良好的应用价值;d此
外@由于a7b:
信号是神经肌肉系统活动时生物电活动的总和@因此@探讨信号的变化也有助于从理论上了解该系统的为揭示肌肉活动的神经控制机制提供科学依基本活动规律@据d
多年来@应用a7b:
信号分析评价肌肉疲劳的应用性研
频分析两个领域d时域分析用以刻究主要集中在线性的时c
收稿日期!
$##$%#2%"’e修订日期!
$##$%#&%$3
基金项目!
国家自然科学基金资助项目)*#"2#,,2+d
作者简介!
王健)男@吉林蛟河人@教授@工学博士@毕业于山"&("%+@
西大学体育系c杭州大学生物系和杭州大学工程心理系现任体育科学与技术研究所副所长@主要国家实验室@
从事运动生理学和人类工效学研究@!
)#32"+6n>’’$2*"&3)4+@4!
)#32"+’’$2*#&(@7%!
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刘加海)男@浙江"&("6q?
e"&(#%+@5\]^]‘==i=o?
i^t]^m副教授@工学博士@毕业于杭州大学物理系和杭义乌人@
州大学工程心理系国家实验室@主要从事运动生理学和计算机科学研究@!
)#32"+’’$2*"&3d6n>
作者单位!
西溪校区+教育学院体育学系@浙江杭州"7浙江大学)
西溪校区+计算中心@浙江杭州*"##$’e$7浙江大学)*"##$’
7@@"3‘qa\i]>7rhi]l\=^8np]jlon^l8‘n5\]^m_^\vnja\lq"##$’@e$7@.]^m9‘=h*-‘\^]-=ophlnj-n^lnj8‘n5\]^m@"##$’@?
_^\vnja\lq.]^m9‘=h*-‘\^]
最大作功能力测量以外的其它方面@探索肌肉功能评价的新可靠方法da7b:
及其信号分析技术因具有良好的特异性c性和局部性@成为近几十年来研究人员设想解决这一问题的方案之一d
=EOPQ信号及其分析方法
是将神经肌肉系统活动时的生物电变化在a7b:
信号@皮肤表面加以引导c放大c显示和记录所获得的一维时间序列信号@其检测具有非损伤性c实时性c多靶点测量等优点d而a7b:
信号分析则是应用信号分析的理论和方法描述和
发现a7b:
信号变化规律和特点的手段和方法d通常从肌电图机上获得的a7b:
信号是一种原始的一维时间序列信号@表现为一种类似噪声的准随机信号@它是由神经肌肉系统活动的生物电信号和各种噪声信号组成@其中噪声信号主要来自检测仪器c环境电磁干扰c界面运动干扰以及信号的不稳定性@干扰范围介于#低频部分d>(#.9
;*<信号峰?
峰值a7b:
信号具有正的最大9q]p=^=vn指数@约为#信号频率#主频介于3>(###>3##.9@#>"3#.9@<@万方数据
王健
刘加海f肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望
画时间序列信号的振幅特征!
主要包括积分肌电值"#$%&’和均方根值"主要的分析方法是对’*在频域分析方面!
(%)获得+!
+$%&信号进行快速傅里叶转换",,-’$%&信号的频谱或功率谱!
它们可反映+$%&信号在不同频率分量的变化!
故能较好地在频率维度上反映+$%&的信号变化特征*为定量刻画+研究人员常采$%&频谱或功率谱的变化特征!
用以下.项指标!
即平均功率频率"!
%/01234/5,5/67/189
和中位频率"’!
’*%2,%/:
#01,5/67/189%,
然而!
各种肌肉活动条件下的肌电信号往往随着肌肉活动!
特别是肌肉收缩力和肌肉疲劳的发展而呈现非稳定信号的变化特征!
从而使传统的肌电信号时频分析受到一定的限议*除了%L-H名受试者的)M%N-N!
:
/J(c$)等通过对.
与无氧阈"研究也发现!
YGH_Z^Y][’YF?
_Y^$%&,-"间无明显统计差异且存在明显相关"从YZ_G[’bH_GH\’!
a
而支持%L-)M%N-N等的发现*但$%&,-却明显大于
尽管其间也存在明显的统计临界功率值"Y=G_Z^Y._F[’!
关系"然而!
最近有人对$bH_F=G’*a%&,-方法的准确性
提出另外的看法*2LJ‘L-等在探讨$%&,-是否能成为预测非疲劳运动强度的方法时发现!
虽然$%&,-有较好的
但被试者分别以F重复性!
ZI;YHHI;YYZI;Y\HI和Y]ZI的$%&,-强度运动至疲劳的功率X疲劳时间曲线却显示!
被试者的非疲劳运动强度"维时\HS#HS#1和=1运动的强制*近年来!
随着非线性科学在信号分析领域的应用!
人们发现+$%&信号具有混沌信号的某些特征!
并确认其可能是混沌信号!
从而尝试应用非线性信号分析的方法对此进行研究*目前!
此领域的工作在国内;外尚处起步阶段!
主要的研究包括肌肉活动和肌肉疲劳的+$%&信号分维数;
复杂度;熵变化规律和特点等<=>
>
!
这些研究将为进一步探讨和阐明疲劳过程中肌肉活动的基本规律提供重要的科学依据*@肌肉活动诱发肌肉疲劳过程中的ABCD信号变化
静态和动态运动负荷条件下!
肌肉疲劳过程中的肌电信号变化规律有所不同*静态运动负荷条件下!
绝大部分的研究发现!
腰部和四肢肌肉的频域分析指标变化规律性良好!
主要表现为%2,或%,随肌肉活动持续时间的延长或肌肉
活动次数的增加呈线性规律下降且下降速度主要与负荷的大小或肌肉疲劳程度明显相关!
而肌电信号功率谱的总功率
或低频E高频比值则相应增加
*但是!
运动强度水平过低"一般情况小于.HI%JK’!
理论上将不会产生%2,和%,
的任何变化*相反!
时域分析指标的研究结果则变化较大!
有些受试者呈现线性递增型变化!
有些呈现递减型变化!
甚至也有人不产生任何明显变化*
动态等速运动负荷条件下!
多数研究发现!
随着肌肉活动次数的增加或活动时间的延长!
肌电信号功率谱的总功率增加!
但是频域指标变化规律差异较大!
持续递增;持续递减和先增后减或者先降后不变等类型的变化在不同肌肉!
甚至相同肌肉中均有所报道*在动态信号的时域分析方面!
曾有报道认为!
随着肌肉疲劳的发生和发展!
#$%&和(%)线性
增加*%L-)M%N-N等由此建立了所谓的O肌电疲劳阈P"$Q/8R53S93T50UV#8W0R#T7/RV5/+V3Q:
!
$%&,-’
并以此来评价肌肉的工作性能!
这是迄今该领域研究的一个热点问题*%L-)M%N-N等设想!
如果以#$%&与运动负荷持续时间关系曲线的斜率增大作为肌肉开始出现疲劳的标志!
那么!
负荷强度X斜率关系曲线的截距大小就可以反映肌肉的抗疲劳能力*%L-)M%N-N等通过对.
Y名女大学生受试者的研究发现!
受试者在分别完成YZH[;.HH[;.ZH[和\HH[强度维时=
H+的踏车运动时!
股外肌的积分肌电图值与运动时间呈直线相关!
各级运动时#$%&曲线的斜率与负荷强度间呈直线相关!
由此可确定$%&,-的负荷功率数为
Y=]^]?
[!
氧当量为Y_\\^H_Z?
‘ES#1!
该结果与受试者的通气无氧阈值"Y_\G^H_]]‘ES#1’无明显统计差异!
且存在明显统计相关"abH_F.\’!
因此!
作者认为应用+$%&可
以对肌体运动的疲劳阈值作出准确的检测*目前!
围绕$%&,-能否准确检测疲劳阈以及$%&,-与无氧阈值和
其它一些检测疲万方数据
劳阈方法之间的关系的研究存在较大的争
度’分别为YZY[和Y.Z[!
其数值明显低于$%&,-"
.=H^YY[和.=.^\.[’!
证明$%&,-不能准确预测非疲劳
运动强度
d为进一步探讨应用+$%&预测疲劳阈的可靠性!
eNM)e等对股四头肌不同成份在$
%&,-实验中的变化进行了深入研究!
eNM)e等设想!
由于肌纤维类型的差异!
不同部分的股四头肌在相同运动负荷时的#$%&将有所不同!
而最大的非疲劳运动强度将由最低的$%&,-的肌肉来决定!
为此!
eNM)e等在实验中同步对股外肌"J‘’;股直肌"(,’和股内肌"J%’的$%&,-进行测量!
结果发现其间存在明显差异"J‘f.]F^\Y[!
J%f..\^]\[!
(,f..H^\H[’!
证明以#$%&预测疲劳阈尚需对被检肌肉亦或电极
放置部位进行研究
*显然!
上述有关$%&,-的研究结果仍存在较大争议!
原因尚待进一步探讨*
以非线性动力学方法探讨疲劳过程中的肌肉力g电关系变化是近年来国内;外+$%&基础和应用研究的最新趋势!
这些研究在初步认定+$%&信号具有混沌信号特征的基础上!
通过对信号复杂度;分维数和熵等参数的计算!
初步获得了运动肌在不同活动水平时的肌电非线性变化规律!
从而为肌肉功能评价和假肢控制等基础和应用研究提供了新的信息*例如杨志家等采用相空间分析技术对前臂肱桡肌等长收缩时的肌电信号分析表明f重构相空间维数U取.和\时!
肌电信号在重构相空间的轨迹看不出有吸引子的形状d而当计算其关联维数时!
在U等于=条件下!
关联维数h.基本达到稳定"约为._]]’!
说明肌电信号有可能存在吸引子!
其分维数约为._]]*进一步计算信号的‘90U313i指数!
发现肌电信号确实有正的‘90U313i指数!
并且随着迭代次数的增加趋于稳定值!
这进一步表明!
肌电信号可能是一混沌信号*蔡立羽等对疲劳过程中+$%&信号分维数的研究发现!
前臂腕屈肌在持重负荷的疲劳过程中!
肌电信号具有分维数且其数值随着肌肉负荷时间的延长呈逐渐增加的趋
势d此外!
他们还以j0+U05k)8V7+R/5
算法计算肌电时间序列信号的复杂度!
发现其对]种前臂运动的肌电信号有较好的区分度!
这一结果对于前臂动作精细分类识别以及进一步
实现假肢控制具有重要的现实意义*
杨健群等用非线性动力学的复杂度;关联时间;关联维数;‘90U313/指数和熵Z个物理量!
对一对收缩肌和舒张肌进行分析!
发现肌肉舒张时+$%&信号更具随机性!
肌肉收缩时更具规律性d另外表明!
以上非线性物理量可以用来对肌肉活动进行定量测
量*,$‘cKc等和[$ll$(等采用非线性(mL"5/875k
5/18/6701R#W#80R#31!
010Q9+#+
’方法研究疲劳过程中的Ih$-"Ih/R/5S#1#+S’变化!
发现Ih$-增加可以作为反映
肌肉等长负荷疲劳程度的有效指标!
并且其有效性优于频域
Z
中国体育科技\第]第\期UU]ES卷I
$%&’
指标的!
"我们最近的一系列研究还发现)无论是动态#(
中枢机制的作用途径和方式目前尚不完全清楚)可能与有研究运动神经原的兴奋发放频率及其同步化程度等有关(表明)不同肌肉在进行最大随意运动时常伴有运动单位放电频率E的下降(另外)直接测定)I!
7H79M=4HN494=89L#Z人体肌肉自运动初期至极度疲劳过程中的!
L#Z也发现)
其数值由%降至约\水平)初步表明兴奋发放频UU‘aU‘a他率可能是中枢机制的一种(但也有研究不同意这种观点)们认为b而后%I!
"#的下降常伴有+!
谱功率值的增加)者可能与已活动的运动单位放电频率增加或额外运动单位的募集有关c不同强度运动所引起的+\I!
频率成份变化
也有人发现)低负荷收缩时)与肌力变化无明显相关(此外)
而在完成\TV!
RQ以上负荷!
"#随负荷增大而略有增加)
与非疲劳状态相比)疲劳状态下的还是静态运动条件下)
2*+!
信号-./0.1345复杂度和671/78975熵值均明显下
说明此时神经肌肉系统的生物电活动更趋有序(降)
以上有关肌电信号非线性的研究结果表明)肌电信号可肌电信号非线性分析的某些特征指能具有混沌信号的特征)
标能够反映肌肉活动的生理学行为及其变化(然而)显而易见的是非线性混沌动力学原理在肌电信号分析中的应用尚就目前报道的研究来看)仅为其中个别分处初期探索阶段)
支的应用)如相空间重构:
指数和关联维数等(另-;<07=75.外)对于目前研究所发现的信号分维数和计算复杂度变化的在线性指标变化的生理学机制及其意义还缺乏系统的研究(
可靠性方面)目前的研究未能达成共识(一些研究认为)无论是时域还是频域分析指标均具有较好的再测重复性)证明它们是反映肌肉疲劳信度良好的指标(但是)也有一些研究认为)
肌电信号时频分析的可靠性并不高)除肌肉疲劳外)信号的变化还进一步受电极类型:
电极放置位置:
电极面积:
电极方向:
运动点位置:
运动单位募集模式:
肌肉收缩类型:
肌肉长度:
肌肉和皮肤温度:
肌肉收缩力:
肌纤维百分构成:
皮下脂肪厚度以及肌肉血液灌流等众多因素的影响(显然)应用肌电信号分析来研究肌肉疲劳问题)应全面考虑和系统控制上述因素的作用(
>肌肉活动诱发肌肉疲劳过程中?
@AB信号变化的生理学机制
肌肉运动诱发肌肉疲劳发生过程中所观察到的*+!
频谱左移现象)目前)认为与中枢和外周两方面因素的共同作用有关)分别被称为中枢和外周机制(CD%中枢机制
中枢机制主要是指大脑皮层运动中枢的激活水平EFGH425I以及运动神经原的兴奋发放频率及其同步化程度等对肌电信号变化的作用途径和方式(!
F2KLJF等采用矩阵电极测量肌纤维传导速度E
!
M*G1.N4O.9G7=PMGH47=5.17G4H;)!
#QRI)分别对%S名男性受试者进行TUV!
RQ动态和静态膝关节运动负荷时!
#QR和肌电信
号!
J#变化的关系进行了研究)发现!
J#在两种运动负荷条件下均明显下降)但是!
#QR仅在静态运动负荷条件下明显下降)而在动态运动负荷条件下无明显变化)说明!
#QR变化并不能完全解释!
J#的下降)后者可能进一步与中枢机制的作用有关(6+WX2YZFLW等分别使用*+!
和电刺激对静态运动负荷诱发肌肉疲劳过程中中枢和外周因素的作用进行了定量研究)研究中用以判断神经肌肉接头和肌细胞膜兴奋性的指标是复合肌肉动作电位EQ7/07M=P/M*G1.F"I)判断中枢激活水平的指标有中枢激活比值EQ.=H9<1!
RQ[强直肌力比值E!
RQ[H4H<=4GN79G.9[Q!
F"比值(研究发现)当受试者完成维时C/4=的最大静态运动负荷后)!
RQ下降到运动初期的\\V)最大电刺激肌力下降到运动初期的]^D]V)与此同时)QFZ由运动初期的UDSC下降到UD^_)!
RQ[强直肌力比值由\D]C下降到%D\T)4+!
[
Q!
F"比值由]
D\S下降到UD^C)这些结果证明了中枢作用机制的存在(此外)
他们还通过计算得出中枢机制在整个肌肉疲劳中的作用占到\UV)
该结果是目前针对中枢机制进行定量评价的惟一一项报道万方数据
$%^’
(
&
时)!
"#变化也不完全依赖于负荷的大小(CD\外周机制
\U世纪^U年代末期)-dWJKXZe!
等建立了肌肉疲劳的+!
功率谱数学模型
fEgIhij\
kEg[lI
其中)N为频率)R是动作电位的平均传导速度)KEN
I代表*+!
功率谱函数)
函数,反映引导电极与活动的运动单位之间的关系(由此模型可见)肌细胞膜动作电位传导速度下降是导致肌电功率谱变化的重要因素$%_’(
CD\D%代谢性酸中毒
肌肉运动时产生的代谢性酸中毒就可能是引起动作电位传导速度下降的重要因素(有关肌肉疲劳时!
"#下降与
肌乳酸累积呈明显统计负相关的研究)是支持这一观点的主要实验证据(但也有人不同意这种观点)一方面)就生理学:
生物化学关于物质跨膜运动研究所获得的理论而言)肌乳酸盐跨膜外流的速率低于‘m)故肌乳酸累积本身难以成为肌细胞代谢性酸中毒的证据c另一方面)有关!
"#下降与细胞内0‘变化相关性的研究也不支持上述观点(如YeLdKKeL等采用口服W<‘Qe]造成的碱化与非碱化状态下对_名男性受试者大强度运动负荷时股外肌!
"#和肌细胞0‘的变化关系研究发现)运动前碱化组受试者血液0‘值较对照组高UDU_单位c运动时)碱化组肌乳酸累积E]\nT//71[o8湿重I明显大于对照组E%^nC//71[o8湿重I)但两种状态下肌细胞内0‘间却无明显差异)
对照组在运动至疲劳时!
"#下降约%UD%VnUDSV)而碱化组则下降约%SVn\Vc!
"#下降与肌乳酸累积呈直线相关EphUD&_)qrU
DU%I)但与细胞内0‘值变化无明显关系$%S’
(显然)该实验结果与-dWJKXZe!
的观点相矛盾(此外)
还有一些研究发现)肌电变化与细胞内酸化失耦联)从而不支持-dWJKXZe!
的观点(如sd-+K等发现)
磷酸化酶缺乏)不能产生乳酸的肌病患者)运动至疲劳时同样产生+!
频谱左移现象$\U’
c!
+X3,+Z等通过电刺激离体大鼠膈肌研究发现)动作电位峰值的恢复需要约%/4=)而0‘恢复至静息水平则需%Ut%T/4=(CD\D\钾离子
钾离子是肌细胞内的一种重要的阳离子)
在维持细胞膜电位的稳定和动作电位大小方面发挥重要作用(大量研究发现并证实b运动性肌肉疲劳过程中)肌肉细胞内钾离子含量减少)而细胞外液钾离子含量增加(体外实验研究表明b当细胞内6m从%_\//71降到%]C//71
)肌细胞膜电位就从j^T/R降至jT^/R)
说明细胞外高6m可降低动作电位幅
王健
刘加海/肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望
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蔡立羽!
王志中!
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肌肉疲劳过程中的表面肌电信号特征研01X2
究0康复医学工程!
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蔡立羽!
王志中!
张海虹:
表面肌电信号的复杂度特征研究001Q22:
K
航天医学与医学工程!
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杨健群!
姚素英!
李洁:
肌电在手控操纵作业工作负荷评价中的01’2
应用0航天医学与医学工程!
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