手指力量的精确控制能力是实现灵巧操作的关键。在多种中枢性(如脑卒中)和外周性(如腕管综合症)的神经肌肉疾病影响下,精确指力控制能力极易受到损伤,这会严重影响患者的独立生活能力。现有的康复技术无法针对精确指力的控制能力进行有针对性的训练、康复训练效果不佳,其主要原因在于缺乏对精确指力控制的神经肌肉系统活动进行精准定量的计算与评估。神经肌肉系统是分布式的复杂系统,具有功能性的分离和整合,而复杂网络技术能够结合神经肌肉系统局部和全局性的信息流动来研究精确指力控制的神经肌肉调控机制。作为人体精确指力控制的一种主要表现形式,精准抓握是日常生活中熟练手功能的最重要体现。本研究将复杂网络技术应用到精确指力控制的神经肌肉系统功能分析中,提出基于相位延迟指数(Phase lag index,PLI)的大尺度加权脑网络、基于水平可视图的多层肌肉网络和多层有向神经肌肉耦合网络,探究在精准抓握过程中的神经肌肉调控机制。论文主要工作包括:(1)目标力变化期构建大尺度加权脑网络。精准抓握需要复杂的神经肌肉调节控制,在日常生活中指力线性变化(线性增加或减小)的调制能力对于精准抓握的成功执行起着重要作用。本项研究探究指力线性变化(力变化速度和上升下降状态)对力输出表现和大脑动态活动的影响,以便进一步深入理解精确指力控制的神经肌肉调控机制。力输出表现采用准确性(相对误差、相对正误差、相对负误差)和变异性(均方根误差、力斜率的平均值、力斜率的变异系数)参数进行表征。结果显示,在指力上升和下降状态相对误差和均方根误差随着力变化速度的增加而显著增加。力斜率的平均值随着力变化速度的增加而增加并且在力下降状态存在更高的值。对基于PLI构建的大尺度加权脑网络进行图论分析以研究网络拓扑特征随着指力线性变化而发生的改变。结果显示,随着力变化速度增加,平均加权聚类系数会增加而特征路径长度会减小,这种变化主要在θ(4-8 Hz)和β(14-30 Hz)频段。在不同的力变化速度下,局部和全局性的信息流动会发生与运动控制区域相关的变化。(2)目标力稳定期构建多层肌肉网络。在人体运动时,中枢神经系统需要协调多块肌肉,尤其是在精准抓握过程中,多块手臂肌肉通过神经回路之间相互协调以精准的调节指力的大小和方向。尽管有许多力量抓握时肌肉协同的相关研究,然而人们对精准抓握时肌肉之间的功能交互知之甚少。本项研究从复杂网络的角度研究精确指力水平(高稳定力阶段:10%最大自主收缩力;低稳定力阶段:1%最大自主收缩力)对肌肉之间神经交互的影响,同时,本研究将力变化速度作为研究对象以探究稳定力任务之前的感觉运动处理状态对稳定力阶段肌肉活动的影响。研究结果显示,多层肌肉网络的网络结构在不同的精确指力水平下会发生明显改变,这种改变与手臂肌肉的解剖结构有关,而不同的肌肉对之间由于功能上存在协调关系在邻接矩阵上也存在较强的连接。条件互信息肌肉网络的节点度和连接边在不同精确指力水平下的统计分析结果显示不同的肌肉对精确指力控制的影响不同,其中,第一骨间背侧肌在低稳定力阶段更起作用;在力变化较慢时肌肉网络结构的变化更加复杂。精确指力水平和力变化速度对不同肌肉的显著性影响不同,同时会影响局部和全局的网络效率,而精确指力水平影响多层肌肉网络中所有层之间的相似性和一致性。(3)目标力稳定期构建多层有向神经肌肉耦合网络。当人体执行运动时,除了与感觉运动相关的脑区之间会发生协同作用外,中枢神经系统和与肌肉组织相关的外周神经系统也会发生同步现象,同步强度反映了中枢神经系统与肌肉之间的交互程度。本项研究从复杂网络的角度研究精确指力控制时神经肌肉功能性耦合状态的变化,以进一步了解神经肌肉协调控制的机制。研究结果显示,精确指力控制的神经肌肉耦合具有双向性,并且耦合状态在不同的脑肌电通道间具有差异性;在精准抓握过程中神经肌肉耦合存在有向信息流模式,这种信息流模式与频段有关。在θ(4-8Hz)频段,大脑向肌肉组织具有更占优势的信息流动,而在α(8-14 Hz),β1(14-25 Hz),β2(25-35 Hz)频段神经肌肉系统没有首选的信息流模式,在γ(35-70Hz)频段肌肉组织向大脑信息流动更占优势;精确指力水平对神经肌肉耦合的影响并不明显,主要对大脑的中央区与肌肉间的信息流动有影响。