报告主题：基于表面肌电信号的神经肌肉振动刺激的机理及功效研究

报 告 人：徐林

报告时间：2023年4月7日 3:30-5:00

报告地点：计算机大楼A411

报告摘要： 

近年来，神经肌肉振动训练被越来越多地用于大众的健身训练及专业运动员的力量训练，并在增加肌肉力量、骨质密度、平衡能力及新陈代谢等方面取得了很好的效果。但是，振动训练中的生理机理不是很清楚，其优化的训练参数也不明确。这就制约了它的进一步推广，尤其是在神经肌肉康复训练中的应用。本报告通过采集和分析振动训练中的肌电信号（EMG），探索神经肌肉系统对振动刺激的生理响应。报告首先介绍振动训练、运动控制及肌电信号的基本概念，然后分析振动训练下EMG信号的特征及信号处理算法，包括EMG宏观参数如均方根、平均频率和传导速度的估算，以及基于盲源信号分离的高密度矩阵肌电分解算法。在此基础上，探索优化的振动训练参数，介绍振动刺激对人体运动单元（motor unit）募集模式的影响，以及振动刺激对肌肉疲劳、肌肉力量和赫夫曼反射的影响。

报告人简介：

徐林，上海科技大学助理教授，研究员，博士生导师。2010年6月获得电子科技大学测试计量技术及仪器硕士学位，2016年1月获得荷兰埃因霍温理工大学电气工程博士学位。2016年1月到2019年8月在埃因霍温理工大学从事博士后研究工作。2019年9月加入上海科技大学，组建生物医学信号处理及智能仪器实验室并担任PI。

研究方向为生理信号采集处理及其在神经肌肉康复、智能健康监控、及脑机接口等领域的应用，在IEEE Trans Biomed Eng, IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng，J Neural Eng，IEEE Trans Instrum Meas，IEEE EMBC等国际权威期刊和会议发表论文三十多篇，两次荣获最佳论文奖。

主持国家自然科学基金面上项目一项，担任测量与仪表领域旗舰期刊IEEE Trans Instrum Meas的副主编（Associate Editor），任IEEE高级会员，任多个国际权威期刊的审稿人。入选国家科技部和上海市科委专家库成员，担任国家自然科学基金面上项目函评专家，上海市科委项目会评专家。