论肌肉放松在短跑运动中作用

短跑运动员的成绩取决于步频和步幅,但更重要的是决于奔跑的肌肉放松能力。因为提高肌肉的放松能力对短跑运动掌握手动用合理的运动技术,提高运动成绩起着重要的作用,从生理学角度对肌肉放松能力进行了探讨。     

一种改进的对齐算法及其在面部特征定位中的应用

在主动形状模型基础上,借助于核的技巧,对其前期所需的广义对齐算法进行了研究改进,使之能够在后续的主分量分析中更迅速有效地捕捉不同的面部形状变化,进而达到快速定位面部关键特征点的目的.实验结果表明,改进的算法在主分量分析之后能够更好地表达不同脸形变化的模式,而且在定位面部关键特征点上精度更高,收敛速度也有明显改善.     

黄缘盒龟四种组织器官的超微结构

利用透射电子显微镜对黄缘盒龟的横纹肌、心肌、脾脏和肺等组织器官的超微结构进行了观察．结果显示,横纹肌具有明显的明带和暗带结构;心肌的特点是暗带较窄,肌原纤维排列较疏松,其间有大量的线粒体;肺呈海绵状,上皮组织有两类细胞,即Ⅰ型上皮细胞和Ⅱ型上皮细胞;脾脏由白髓和红髓构成,脾窦由单甚扁平细胞覆盖,细胞长杆状,脾内可见浆细胞、淋巴细胞和巨噬细胞．提示黄缘盒龟的横纹肌、心肌、脾脏和肺等4种组织器官的超微结构与哺乳动物相似．     

“魔瓶”的故事

鲁托是美国的一个年轻制瓶工人。有一天,他的女朋友穿着一套膝盖上面部分较窄,腰部显得很有吸引力的裙子来看望他。他觉得自己的女朋友突然具有一种令人耳目一新的感觉,充满活力和魅力。鲁托的视线一直盯着这套线条优美的裙子,反复地感受、回味。他想,做一个这样形态的瓶子也很有意思。之后,他便开始按照女朋友裙子的样式制作一款瓶子,并且在瓶子上加上了与女朋友的裙子布料一样的花纹。半个月之后,新款式的瓶子终于做出来了,鲁托自己十分满意。     

心理干预对维持性血液透析患者影响的随机对照研究

将77例维持性血液透析患者随机分为干预组或对照组。对照组接受常规的血液透析并按医嘱服用重组人促红细胞生成素（rhEPO）;干预组在此基础上,还接受渐进性肌肉放松训练和脑波同步治疗。采用SCL-90量表和SF-36问卷,在干预前、后3天内分别对两组进行测量,同时检测血常规、肾功能及透析间期体重增加量与干体重的比值(IWGR%)。70例患者（干预组36例,对照组34例）完成了实验。结果发现,经过心理干预,干预组的心理健康状况、总体生活质量、血红蛋白（HB）、红细胞计数（RBC）、红细胞压积（HCT）以及透析前血清钙(Ca²⁺)显著高于对照组;透析前血清尿素氮（BUN）、磷 (PO^3-₄)、钾（K⁺）水平以及透析间期体重增加量与干体重的比值（IWGR%）显著低于对照组;两组透析前的血清肌酐（Scr）差异无显著性意义。     

基于Kinect 2的三维人脸个性化建模

提出一种基于五官形状特征点以及人脸肌肉函数的优化Kinect 2 个性人脸网格的算法,然后通过自适应uv贴图,使结果更符合个性人脸特征.首先,通过提取彩色图的特征点位置获取个性人脸的x,y 空间的特征信息,基本的五官形状特征点为83 个,通过相似三角关系在鼻梁和鼻翼处添加了6 个特征点以丰富五官形状特征信息.肌肉形状特征约束方面,综合肌肉形状约束量有43 个.其次,通过Kinect 2 人脸个性化建模得到中间模型,同时也获得了五官形状和肌肉形状特征的深度先验信息.接着使用基于拉普拉斯算子的微分网格变形算法对Kinect2 的中间模型进行五官优化及肌肉形状约束,通过对比ASM、正则化均值漂移和face + + 算法检测的人脸特征点来选择更精确的五官位置.最后,为了让人脸更具有真实感,还通过平面微分网格形变实现了uv 自动贴图,提升了maya中手动调整uv 坐标的准确性和效率.同时,使用次表面散射光照模型来使人脸皮肤的真实感加强.实验表明,本文所采用的三维人脸模型的个性化变形方法能使Kinect2 模型更好地符合个性人脸特征,这将为后期的表情生成和动画制作奠定良好的基础.     

大脑皮层-肌肉交互作用与注意力关系的实验研究

为探索注意力因素对大脑皮层与肌肉交互作用的影响,5名健康受试者被要求完成两种任务。在任务1时,受试者通过右手食指、拇指对捏维持2N的恒定力;在任务2时,为了分散受试者右手运动控制的注意力,除需完成任务1中右手动作外,还要通过左手食指外展保持一个大小随机的恒定力。实验过程中同步采集受试者脑电和肌电信号,并将皮层-肌肉耦合,即将脑电与肌电信号的频域相干作为表征大脑皮层与肌肉交互作用强弱的指标。结果显示,任务2与任务1相比,所有受试者其右手肌电信号与左侧大脑脑电信号的皮层-肌肉耦合强度显著降低。此结果表明,注意力可影响大脑皮层与肌肉的交互作用,且注意力越集中,大脑皮层与肌肉交互作用越强。这一结论对于是否将注意力因素引入到神经损伤患者的运动功能康复中具有一定指导作用。     

从生理解剖学角度看女大学生形体训练中的肌肉练习

女大学生的形态发育指标增长趋于缓慢,但身体内部组成成分却仍在发生变化.在为满足女大学生美体的需要而开设的形体训练中,应根据女性形体发育的年龄特征,根据人体运动系统的特点,以科学的态度和方法,因材施教;应针对人体不同部位的肌肉的解剖学形态结构基础,进行力量和柔韧性的系统练习以塑造女大学生优美的体型;应让女大学生掌握简便易行的肌肉锻炼方法,使其受益终身.     

EMG oscillator model-based energy kernel method for characterizing muscle intrinsic property under isometric contraction

This paper presents a new method for estimating the isometric contraction force and the characterization of muscle’s intrinsic property.The method,called the energy kernel method,starts with converting the electromyography(EMG)signal into planar phase portraits,on which the elliptic distribution of the state points is named as the energy kernel,while that formed by the noise signal is called the noise kernel.Based on such stochastic features of the phase portraits,we approximate the EMG signal within a rectangular window as a harmonic oscillator(EMG oscillator).The study establishes the relationship between the energy of control signal(EMG)and that of output signal(force/power),and a characteristic energy is proposed to estimate the muscle force.On the other hand,the natural frequencies of the noise and the EMG signal can be attained with the energy kernel and noise kernel.In this way,the direct signal–noise recognition and separation can be accomplished.The results show that the representativeness of the characteristic energy toward the force is satisfactory,and the method is very robust since it combines the advantages of both RMS and MPF.Moreover,the natural frequency of the EMG oscillator is not governed by the MU firing rate of a specific muscle,indicating that this frequency correlates with the intrinsic property of muscle.The physical meanings of the model provide new insights into the understanding of EMG.     

基于气动人工肌肉的混合位置跟踪控制

针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一个带有自适应模糊小脑模型（Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC）在线逼近的离散趋近律滑模混合控制器.该混合控制器中离散趋近律滑模策略产生控制器的输出;自适应模糊CMAC用以逼近气动人工肌肉系统中的不确定项.CMAC网络权值的在线学习调整保证了自适应模糊CMAC的逼近性能.对离散抗饱和PID控制器（DASPID）与自适应模糊CMAC离散滑模混合控制器（HybridC）的位置跟踪控制性能进行了对比实验.实验结果表明,HybridC较之DASPID有更好的位置跟踪控制性能.当期望参考输入为正弦信号时,DASPID的最大位置跟踪误差为±15 mm;而HybridC的最大位置跟踪误差仅为±07 mm,平均位置跟踪误差大约仅为±02 mm.并且,离散滑模所固有的抖振现象得到了有效的抑制.