呼吸筋表面筋電図の取得と半自動解析

私は呼吸筋の運動制御に興味があり、この方法論は、呼吸筋の活性化のタイミングと大きさの両方を調べることで、呼吸筋の協調を理解するのに役立ちます。最も重要な最近の発見は、呼吸困難を伴う低レベルの負荷呼吸でさえ、認知課題のエラーを増やし、身体的課題の速度を低下させる可能性があることです。さらに、呼吸のパターンもより変動します。

私たちのプロトコルは、振幅やタイミングを損なうことなくEMG信号からECGアーティファクトを除去する方法の必要性に対処し、それによって呼吸中の呼吸筋協調を正確に分析するために不可欠な筋肉活性化の詳細を保持します。私たちのプロトコルは、基本的に、組み合わされたECG、EMG信号からECG周波数コンテンツのみを削除します。それはECGアーティファクトだけです。

EMG信号の他のすべての重要な詳細と時間精度を保持しながら、可変の心臓幅に正確に対応します。交通量の多い通りを横断するCOPD患者の認知的要求を考えてみましょう。これには、交通量、歩行のための調整、息切れの処理、および換気筋の動員の増加の処理について考える必要があります。

私の研究は、人工呼吸器や手足の筋肉の認知負荷や運動制御が、どのように身体活動に支障をきたすかに焦点を当てています。まず、参加者を座った位置に置きます。アルコールワイプで肌をこすり、完全に乾かして肌のインピーダンスを減らします。

ランドマークと触診で目的の筋肉を特定し、表面電極を胸部の右側に配置します。肋骨横隔膜と肋間筋については、前腋窩線と鎖骨中部線を特定します。ペアになった筋電図電極を、これら2本の線の間に垂直に、7番目または8番目の肋間腔のレベルで配置します。

次に、斜角筋を配置するための首の後部三角形を特定します。この筋肉は、参加者に大きく息を吸わせるか、右側に等尺性抵抗した側屈によって、より明確に視覚化できます。次に、胸骨傍肋間筋の輪状突起のレベルで筋肉の縦軸に沿って対になった電極を配置し、胸骨の右側に1〜2センチメートル横に2番目の肋間スペースを見つけます。

この肋骨の位置は、鎖骨、肋骨、および肋骨と胸骨の間の接合部にあるルイの胸骨角を触診することによって促進されます。2番目の傍胸骨肋間筋はちょうど右側にあり、ルイの胸骨角より劣っています。ペアになった電極を筋肉の縦軸に沿って配置します。

次に、胸骨上ノッチと乳様突起を特定した後、胸鎖乳突筋をランドマーク化します。参加者のあごの左側に手を置き、参加者に手に対して等尺性左回転をそっと実行して、右胸鎖乳突筋の腹を強調するように依頼します。次に、ペアになった電極を筋腹の中点にその縦軸に沿って配置します。

必要に応じて、接地センサーをC7またはT1棘突起に取り付け、負のECG電極を手足の上に置きます。次に、正のECG電極を左前腋窩線の5番目の肋間隙間に配置します。次に、筋電図センサークリップを筋電図電極に取り付けます。

各筋電図センサーの下に両面テープを貼り、皮膚にしっかりと固定します。異なる筋電図センサーからのワイヤーが重なったり、筋肉間でクロストークが発生したりしないようにしてください。医療グレードの低刺激性テープを電極とセンサーに貼り、過度の圧力をかけずに電極とセンサーをさらに皮膚に固定します。

信号集録の場合は、データ集録ソフトウェアでプリセットテンプレートを選択し、Openを押します。プリセットパラメータには、EMG信号に0.5〜20ヘルツのハイパスフィルターがあり、低周波のアーチファクトを減らし、リアルタイムの視覚化を容易にします。サンプリングレートが1キロヘルツに設定され、EMG信号のゲインが1, 000であることを確認してください。

テンプレートを選択した後、ECGと呼吸流量の同期記録を取得します。健康なボランティア参加者の吸気閾値負荷中など、プロトコルに従って表面EMGおよびECGデータを取得します。前処理のために、ソフトウェアを開き、5ヘルツの双方向ハイパスフィルター、ECG汚染を除去するための最小平均二乗適応フィルター、および0.02秒の移動ウィンドウを持つ二乗平均平方根変換のパラメーターを確認してから、続行を押します。

次に、解析するファイルを選択し、[OK]を押します。全期間を分析する場合は、0 秒から最大時間までの範囲を設定します。範囲を選択し、続行を押してから、コンディショニングを押します。分析ボタンを押して、プリセットパラメータを適用し、分析されたEMG信号を視覚化します。

1のリスケールボタンを押すと、記録中にEMG信号が最大値で正規化されます。[続行]を押して、計算をオフにします。このソフトウェアは、EMG信号の微分関数に基づいてEMG活動の開始タイミングを検出します。

次に、オンボタンとオフボタンを押します。視覚化のために、目的の筋肉からEMG信号を選択します。筋肉を交互に動かして、記録されたすべての信号を検査します。

「見るのをやめて保存」に移動し、「保存」をクリックします。信号周波数を下げるオプションを使用して保存するデータを選択します。[処理済みデータを保存]を押します。

保存するフォルダを選択します。ファイルに名前を付けて、[保存]を押します。後処理は、後処理用の計算ソフトを使用して保存したファイルを開きます。

フロー信号のオン時間とオフ時間によって各呼吸を識別します。各呼吸のEMGピークRMSと平均RMSを計算します。EMG開始の場合、EMG開始と吸気フロー開始の絶対差をミリ秒単位で計算します。

次に、EMGオフセットについて、EMGオフセットと吸気フローの終了との間の絶対差を計算します。吸気時間の持続時間に対するEMG発症については、EMG発症と吸気流量発症の相対的な差を計算します。最後に、吸気時間の持続時間に対するEMGオフセットについて、EMGオフセットと吸気フローオフセットの相対的な差を計算します。

ダイヤフラムフィルター付き筋電図法では、生の筋電図法と比較して、ECGアーティファクトが減少しました。吸気閾値負荷が低い場合、斜角筋と胸骨傍の肋間筋の発症活動は吸気流の開始前に発生しましたが、横隔膜と胸鎖乳突筋は吸気流の開始後に活性化されました。吸気閾値負荷が高いと、吸気流と比較して4つの筋肉すべての活性化が早く観察されました。

横隔膜筋、胸骨傍肋間筋、および斜角筋の筋電図活動の持続時間は、低負荷と高負荷の間でほぼ同じままでした。胸鎖乳突筋の活動期間は、低負荷に比べて高負荷の方が長かった。すべての筋肉の筋電図の二乗平均平方根は、低負荷時よりも高負荷で高く、筋肉活動の増加を示しています。