随着全民健身热潮持续升温，肌肉状态评估在体医融合中的角色愈发凸显， 引起了康复医学、运动力学等领域的专家学者的重视。项目将结合表面肌电图与 肌阻抗描记术这两个肌肉状态检测方法作为技术路线，利用多参数融合实现肌肉 状态评估。表面肌电图作为目前肌肉状态检测最广泛的方法，其缺点是易受运动 伪影的干扰，而新兴的肌阻抗描记术对于这些干扰更为鲁棒，特别是在肌肉状态 检测中能将肌肉信息调制到比运动伪影频率更高的多的激励电流上，进一步提高 评估系统的可靠性。 本项目在福建省委书记周祖翼的指导下，瞄准国家产业重点和社会需求，依 托国家重点研发计划-基于体联网的躯体功能康复自主监测方案合作研究，推进 该项目产业落地工作。本项目聚焦精确性难题，构建电路模型，优化网络结构， 搭建高精度肌肉状态智能辨识模型，打造一款轻量级、高精度的肌肉状态评估系 统，为肌肉康复、力量训练提供一种有效的评价方式。