一种基于强度-相似性耦合框架的方法，用于从超快超声成像中提取运动单位的收缩区域

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《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》：An Intensity-Similarity Coupling Framework for Extracting Motor Unit Twitch Area From Ultrafast Ultrasound Imaging

【字体：大中小】 时间：2026年03月23日 来源：IEEE Transactions on Biomedical Engineering 4.5

编辑推荐：

　　运动单位成像精度提升：本研究提出P2P-R2自动化两步框架，通过整合肌束收缩的全球强度与时间相似性特征，显著优于传统单特征方法，在时空一致性（R2=0.96）、探针间肌束活动吻合度（R=0.88）及电极定位精度（10.36±6.35mm）上均有突破，可捕捉肌束扭曲、分裂等复杂运动模式。

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摘要：

目的：准确且无创地绘制运动单位（MU）的分布图对于将运动神经元活动与肌肉收缩联系起来至关重要。超快超声（UUS）能够实现运动单位的高分辨率机械成像；然而，现有方法在运动单位分布的时空一致性方面存在局限，并且缺乏足够的验证。本研究旨在开发一种基于UUS的方法，以高时空精度提取运动单位的收缩区域。

方法：我们提出了P2P-R2这一自动化两步框架，该框架结合了肌肉收缩的全球强度特征和时间相似性特征，从尖峰触发的平均（STA）UUS数据中提取并细化运动单位的收缩区域。为了生成STA数据并提供验证，同时记录了双探头UUS图像和肌肉内肌电图（EMG）信号。为了评估所提出框架的性能，实施了多种特征提取策略，包括基于强度的特征、基于相似性的特征以及之前发表的方法，并使用空间和时间评估指标进行了比较。

结果：P2P-R2的表现显著优于所有单一特征方法和现有方法，其区域内收缩一致性（

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摘要：

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