在日常工作中，你是否会因久坐而感到腰酸背痛？在闲暇运动中，你是否会因重复性动作而感到肌肉酸痛？这些不适往往是肌肉疲劳导致的，通常由长时间练习引起。对钢琴家而言，肌肉疲劳是演奏中不可避免的问题，甚至会导致肌肉相关疾病。尽管许多专业钢琴家在演奏年限、每日练习量、握力、惯用手和年龄等方面相当，他们的疲劳的产生速率却不尽相同。先前研究表明，疲劳产生可能受不同神经肌肉控制策略的影响。因此，比对不同耐力特征钢琴家的神经肌肉控制策略，有助于找到延缓疲劳的关键因素。

加拿大蒙特利尔大学运动机能学与体育活动科学学院运动模拟与建模实验室的研究团队进行了一系列研究。通过研究在钢琴疲劳演奏任务中，不同钢琴家的肌电（EMG）激活水平变异性与运动学变异性的差异，揭示了钢琴家采用的神经肌肉控制策略差异，可能解释了肌肉疲劳发展的原因。

图1 文章封面

参与者均佩戴了49个单极肌电电极，电极之间间隔2厘米，按照7×7矩阵排列，置于右侧手腕屈肌和伸肌上（见图2）。并且，参与者还在右侧肱二头肌、肱三头肌、前三角肌、外侧三角肌以及斜方肌上各佩戴了两个单极电极，电极间距为2厘米。

此外，参与者还佩戴了17个惯性测量单元（IMUs），分别安装在双足、小腿、大腿、骨盆、躯干、头部、双肩、上臂、前臂和手部，以获得运动学数据。同时，在钢琴凳后左侧1.5米处放置了一台数字声级计，用于监测演奏过程中的声强水平。

演奏任务结束后，依据两项演奏任务的耐力表现，也即任务终止时间，采用K均值聚类算法和轮廓系数方法注1将参与者分为短耐力组和长耐力组，两组轮廓系数（silhouette coefficient）分别为0.90和0.88。

单极肌电信号通过与邻近单极肌电信号相减后得到双极肌电信号。随后经过陷波滤波、带通、零对齐得到初步肌电信号。之后，进行全波整流获得EMG激活水平，并根据任务中的幅值的平均值进行归一化，从而进行组内变异性计算。关节角度数据通过XSENS MVN软件提取，并进行时间归一化处理。

注1：轮廓系数作用：轮廓系数是一种评估聚类质量的指标，能衡量数据点在同一簇内的紧密度以及与其他簇的分离度，其值介于 -1 和 1 之间，越接近 1 表示聚类效果越好。

图3 (A)数字任务中EMG变异性变化。 使用颜色映射表示ANOVA结果的p值，包括组与时间的交互作用（左侧）、组的主效应（中间）和时间的主效应（右侧）。BI为肱二头肌；TR为肱三头肌；AD为前三角肌；LD为外侧三角肌；ST为上斜方肌。

注2：EMG 变异性即肌电图信号的变异性，用于反映肌肉活动时电信号的变化情况。在肌肉收缩过程中，运动单员的募集和放电模式会有所不同，从而导致 EMG 信号产生波动，这种波动就是 EMG 变异性的体现。

另一个有趣的发现来自加速度分析，在数字任务中，大多数关节段的加速度变异性随着时间增加而增加（见图4），而在和弦任务中，前臂和手部的加速度变异性随着时间增加而减少（见图5）。此外，躯干加速度变异性在和弦任务中的加速度变异性比数字任务高出四倍（见图4和图5 Thorax），表明钢琴家在和弦任务中更多地使用了躯干运动来产生按键速度。这可能是由于和弦任务由快节奏和需较大幅度的运动的段落组成。因此，为了保持较高的演奏水平，钢琴家的加速度变异性空间非常小。若加速度变异性在某些关节段有所增加，可理解为因疲劳引起的部分“控制失调”，这种控制失调可能直接影响了加速度变异性。总而言之，加速度变异性在疲劳的影响下在两项演奏任务中朝不同的方向发展，这可能是疲劳引起的结果，而非为了阻止疲劳继续发展的神经肌肉控制策略。

图4 数字任务中，启动阶段（Initiation）和任务结束/中期阶段（Term./Mid.）加速度幅度的四分位数间距。

图5 和弦任务中，启动阶段（Initiation）和任务结束/中期阶段（Term./Mid.）加速度幅度的四分位数间距。

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