本期关键词
#神经肌肉控制策略 无线表面肌电（sEMG）；主动肌-拮抗肌协调；神经肌肉策略；共收缩模式；肌肉激活时序
#短跑损伤预防 短跑；腘绳肌损伤；损伤风险因子；离心力量评估；疲劳监控指标
#运动表现与生物力学 运动表现分析；运动生物力学；冲刺速度；步态周期参数；力学效率评价
无线表面肌电（sEMG）是一种可现场部署的运动分析工具，能够捕捉摄像头或测力台无法提供的神经肌肉数据。
跑运动机制已有充分研究。数十年来，地面反作用力、步频、触地时间、推进冲量等指标被持续测量、建模，并与运动表现建立关联。然而，在大多数短跑评估中，神经肌肉层面的信息系统性缺失：运动员个体如何募集并协调肌肉，以产生这些模型所描述的运动学（kinematics）特征。发表于《Sensors》期刊的同行评审研究（日本鹿屋体育大学，横田勘太与玉木浩之，2025）直接填补了这一空白。该研究使用无线表面肌电，绘制了十名训练有素的运动员在完整50米短跑过程中主动肌与拮抗肌的协调模式。
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该研究使用的仪器为 Cometa Pico EMG 无线表面肌电测试系统。其数据揭示出仅凭运动学分析无法获得的信息：以相近速度完成相同任务、表现水平相当的运动员，其神经肌肉策略可能存在根本性差异。这一区别对短跑运动员的表现优化与损伤风险管理具有直接意义。
一、为何EMG运动分析能覆盖视频分析留下的盲区
既往研究表明，跑鞋中底的材料与几何结构共同决相同的运动结果，可能对应完全不同的主动肌-拮抗肌协调策略。
视频分析与测力台数据描述的是运动结果，而非结果背后的神经策略。两名运动员可以产生相同的步态参数，但其中一人依赖主动肌与拮抗肌之间的交互抑制（reciprocal inhibition），另一人则通过协同激活（coactivation）满足相同的力学需求。从外部观察，两者的动作并无二致，但两种策略的神经肌肉代价与表现提升空间差异显著。
这正是无线表面肌电在短跑分析中解决的问题：肌肉激活时序及拮抗肌对的相对贡献，无法通过其他任何可现场部署的测量手段获取。该研究为在应用型短跑环境中常规采集此类数据奠定了方法论基础。
二、研究设备：Cometa无线表面肌电系统
表面肌电数据由 Cometa PicoEMG 无线表面肌电测试系统采集。传感器单元重约7 g，具备集成信号处理功能，并以无线方式将数据传输至 Wave Plus 接收器。皮肤准备后，按标准流程粘贴双极 Ag/AgCl 电极（直径8 mm，电极间距20 mm），使电极阻抗保持在5 kΩ（5000 Ω）以下。信号经10–500 Hz带通滤波，以2000 Hz采样，满足爆发性收缩中高频表面肌电成分的奈奎斯特采样要求。
数据采集使用 EMG and Motion Tools 软件（版本8.6.2.0），通过起步枪发出的 TTL 触发信号，实现与地面反作用力系统的时间同步。重复试验中，最大自主收缩（MVC）肌电幅值的测试者内信度良好（ICC(3,1) = 0.964）。
三、实验设计：同步采集肌电和力学数据的50米场地短跑
十名训练有素的短跑运动员（九名男性，一名女性；平均年龄21.8岁；平均最大跑速9.52米/秒），专项涵盖100米、200米、110米栏和400米栏，在室内塑胶跑道上从起跑器出发，进行了四次最大努力的50米短跑。该设施沿整个短跑长度配备了54块嵌入式测力板，能够以2000赫兹的频率同步采集地面反作用力，并通过TTL触发器与肌电信号实现时间同步。这种肌电与动作捕捉的整合方式在应用运动环境中正变得越来越可行。
图1 在50米冲刺过程中记录sEMG和GRF的一系列方法
表面肌电信号记录自右下肢四块肌肉：股二头肌（biceps femoris, BF）、股直肌（rectus femoris, RF）、比目鱼肌（soleus, Sol）和胫骨前肌（tibialis anterior, TA）。这些肌对分别代表短跑中大腿（髋/膝）与踝关节层面最主要的主动肌-拮抗肌耦合。电极放置遵循 SENIAM 指南；信号经10–500 Hz带通滤波并以2000 Hz采样；所有数据在 MATLAB 中按步幅周期（stride cycle）处理，计算整个短跑距离内每个步幅周期的积分肌电（iEMG，单位：%MVC·s）。
图2 受试者#3的代表性肌电信号(sEMG，包括BF、RF、Sol和TA)以及地面反作用力(Fy:前后方向;Fz:垂直方向)的记录。灰色虚线表示各运动阶段之间的界限，而蓝色阴影区域则标明了本研究中分析的步幅周期
四、摆动后期股二头肌：表现贡献与损伤风险
最具操作相关性的发现，是摆动后期（late swing phase）股二头肌 iEMG 与短跑速度之间的关系。在所有步幅周期中，该阶段股二头肌激活与跑速呈显著正线性相关（r = 0.98, p < 0.05）。摆动后期指触地前下肢向后摆动的阶段，即通常所说的“扒地”动作。该阶段更高的股二头肌募集，与全部十名运动员更高的跑速相关。
值得注意的是，摆动后期股二头肌激活与平均前后方向地面反作用力无显著相关。因此，股二头肌在该阶段的贡献主要通过摆动期力学实现：更快的下肢向后摆动与复位，为随后的触地做好准备，而非在触地时直接产生推进力。这与既有认识一致，即短跑中腘绳肌的功能主要体现于摆动后期的离心收缩与肢体复位作用。
这一发现同时具有损伤风险含义。摆动后期是最大速度短跑中腘绳肌肌肉-肌腱复合体（muscle-tendon unit）出现峰值应变的阶段，也是大多数短跑相关腘绳肌损伤的始发点。通过更高股二头肌激活来支撑更优短跑力学的运动员，同时也会让腘绳肌承受更大的离心负荷。量化此类负荷暴露必须依赖肌电数据，无法从运动学或动力学数据中恢复。
图3 跑步速度与BF、RF、Sol和TA的即时肌电活动(iEMG，%MVC-s)之间的关系，数据按参与者的平均值进行汇总并逐次周期绘制。线性模型最适用于描述BF和RF的变化情况，而Sol的iEMG则在8-9米/秒以上呈现指数式增长，TA的iEMG则在此阈值之外表现出二次下降的趋势。
图4 晚期摆动阶段mAAP与iEMG值之间的相关系数:BF、RF、Sol和TA。各条竖条表示右腿各步周期的相关系数(r值)。
图5 摆动后期阶段RS与iEMG值之间的相关系数:BF、RF、Sol和TA。各条竖条表示右腿各步周期的相关系数(r值)。
五、主动肌-拮抗肌协调：踝关节表现一致，大腿高度可变
对所有步幅周期中的 BF/RF 与 Sol/TA 两对肌肉进行互相关（cross-correlation）分析，发现两个关节层面的协调结构存在差异，这对短跑的神经力学评估与训练指导具有直接影响。
在小腿层面，Sol/TA 的协同激活在全部十名参与者中高度一致：零滞后处的平均互相关 r = 0.826（SD = 0.095），范围0.395–0.980；两肌平均滞后时间接近零（-0.019 ± 0.037 s），表明二者几乎同步激活。该模式反映了摆动后期为准备触地而采取的踝关节刚性化（ankle stiffening）共享策略。这一模式不因专项或个体短跑力学不同而改变，提示其代表一种基础力学需求，而非个体优化策略。
在大腿层面，模式则呈结构性差异：BF/RF 在零滞后处的平均互相关 r = 0.645（SD = 0.124），范围0.262–0.928；平均滞后0.098 s（SD = 0.008），股直肌激活跟随股二头肌。个体 BF/RF iEMG 相平面图（phase-plane plot）呈现完整谱系：部分运动员表现出清晰的交互激活（reciprocal activation）模式，与髋、膝关节力矩的有效交替一致；另一些运动员则表现出明显更高的协同激活，与最大速度短跑极端角速度条件下以稳定性为导向的神经策略相符。
这些差异并非同一潜在模式下的轻微个体变异。参加相同项目、跑速相当的运动员，其 BF/RF 协调模式几乎覆盖了整个理论范围。仅凭跑道边的运动学观察，教练无法区分这些运动员的神经肌肉策略。
图6 所有受试者在步态周期内RF-BF和TA-Sol肌肉对之间的CCF值。图(A)、(C)和(E)中显示的是RF-BF对的CCF值，图(B)、(D)和(F)中显示的是TA-Sol对的CCF值。灰色线条表示各受试者的具体数值，而黑色线条则代表所有受试者的平均值。
图7 各参与者的右腿在所有步态周期中RF-BF和TA-Sol肌肉对的平均CCF值。图(A)、(C)和(E)显示的是RF-BF对的值，图(B)、(D)和(F)展示的是TA-Sol对的值。同时呈现了具体参与者和平均值的数值。灰色线条表示个体参与者的数值，黑色线条代表所有参与者的平均值。
六、从EMG运动数据到训练决策
从外部看，短跑动作似乎相同。但适当的干预需要依赖肌电数据来区分这两种情况。
该数据的实际价值，在于为表现优化与损伤管理决策提供特异性依据。摆动后期 BF iEMG 高且呈现强交互 BF/RF 模式的运动员，与股二头肌激活水平相当但大腿协同激活度高的运动员，属于不同的训练案例：前者在交互协调已建立的情况下，神经系统能够在高腘绳肌负荷下高效运作；后者在协同激活占主导的情况下，不必要的拮抗肌活动可能在增加腘绳肌负荷的同时限制推进力输出。
作者同时指出，十名运动员的样本量将统计检验力限制在仅能检出 |r| ≥ 0.76 的强相关；这些协调模式究竟属于稳定的个体特征，还是可通过训练调整，仍需纵向研究回答。上述问题目前仍属开放问题。但研究的方法论贡献已经确立：在完整短跑跑道上部署无线表面肌电，并与嵌入式测力板数据同步，能够在现场条件下逐周期刻画这些差异，且具备所需的时间与信号分辨率。
七、运动学无法提供的信息
跑表现分析已积累了决定跑速的力学与运动学参数的严谨模型，但产生这些参数的神经肌肉层面，在现场条件下仍很大程度上难以触及。横田勘太与玉木浩之（2025）的研究表明，这一层面现已可在应用环境中测量，并具备足够的时间与信号分辨率，足以刻画完整竞技短跑距离上的个体协调策略。
本研究记录的 BF/RF 协调个体间变异并非测量伪迹，而是具有生理学意义的神经策略与个体适应信息，运动学分析无法获取。两名运动员可以经由截然不同的神经肌肉策略获得相当的短跑速度。识别每位运动员正在使用哪种策略，并判断对该个体而言，这是否是最有效、最具可持续性的策略，如今已成为一个可量化的问题。
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