CMAP 스캔 MUNE (MScan)-소설 모터 단위 번호 추정 (MUNE) 메서드

이 절차의 전반적인 목표는 근육에서 기능하는 운동 단위의 수를 추정하는 데 사용되는 새로운 방법인 MScan을 설명하는 것입니다. MScan은 근육에서 기능하는 운동 단위의 수를 추정하는 데 사용되는 비침습적 방법입니다. MScan은 모델을 상세한 자극-반응 곡선 또는 CMAP 스캔에 맞추는 방식으로 작동합니다.

이 방법에는 몇 가지 장점이 있습니다. 빠르게 완료할 수 있고 수행 및 분석이 쉬우며 재현성이 뛰어납니다. 시작하려면 피험자에게 서면 동의를 요청하십시오.

모든 피험자는 시험 전에 서면 동의서를 제공해야 합니다. 그런 다음 피험자가 손과 손목에서 간지러운 느낌을 받을 것이며 너무 많은 불편함을 느끼면 언제든지 검사를 중단할 수 있다고 설명합니다. 먼저 스킨 프렙 젤과 알코올을 사용하여 피험자의 손과 팔뚝을 청소합니다.

활성 기록 전극을 외전근 pollicis brevis 근육 위에 위치시킨 다음 엄지손가락의 중수골 관절에 참조 전극을 놓습니다. 피험자의 손 등쪽에 접지 전극을 놓고 전극을 프리앰프에 연결합니다. 전극을 프리앰프에 배치하고 연결한 후, 피험자의 손가락을 함께 테이프로 붙여서 자발적인 움직임으로 인한 소음과 아티팩트를 줄입니다.

반자동 컴퓨터 시스템을 시작하려면 운동 신경 흥분성 테스트를 위한 표준 프로토콜을 사용하십시오. 메인 메뉴에서 MSCAN-R 녹음 프로토콜을 선택하고 사전 설정에 대한 기본 설정을 수락합니다.ampliifier 및 stimulator. Select recording parameters(기록 매개 변수 선택) 양식에서 Output file(출력 파일) 상자에 2-3자로 된 연산자 접두사를 입력합니다.

그런 다음 확인을 클릭하여 계속합니다. 화면에 원시 EMG 입력이 표시되면 기본 매개변수를 수락하고 클릭하여 손목의 정중 신경에서 가장 낮은 역치 부위를 찾고 재배치 가능한 자극 전극 OK.To 배치합니다. 가장 큰 EMG 반응이 달성될 때까지 전극의 위치를 계속 조정하십시오.

가장 낮은 임계값의 사이트를 찾았으면 확인을 클릭하여 계속합니다. 다음으로, 수정된 응답이 응답이 측정되는 창과 함께 표시됩니다. 자홍색 선은 창에서 측정된 응답을 나타내고 창 바로 앞의 짧은 녹색 선은 기준선을 나타냅니다.

재배치 가능한 전극을 비편광 접착제 자극 음극 전극으로 교체하고 양극을 정중 신경을 따라 근접하게 2cm 떨어진 곳에 배치합니다. 피험자가 자발적인 활동을 최소화하기 위해 손이 가장 편안한 위치를 찾도록 격려합니다. 클릭 확인 버튼을 클릭하여 계속합니다.

수동으로 자극 강도를 3%씩 증가시킵니다.삽입 키를 누릅니다. 클릭 확인 버튼을 클릭하여 계속합니다. 자극 전류가 CMAP의 최대 진폭 수준보다 높아질 때까지 1% 자극 조정을 미세하게 수행합니다.

20회의 초최대 사전 스캔에 대한 반응이 기록된 후, 자극 강도는 이전에 선택한 빈도 및 퍼센트 단계에 따라 자동으로 감소합니다. 피험자로부터 더 이상 응답이 없으면 확인 버튼을 클릭하여 20번의 CMAP 사후 스캔 시리즈로 녹음을 마칩니다. 마지막으로 오른쪽 하단 모서리에 있는 확인 버튼을 클릭하여 녹음을 완료하고 데이터를 저장합니다.

오프라인으로 분석을 수행하려면 분석 프로그램을 시작하고 분석할 MScan 기록을 선택합니다. 메뉴에서 QZD 파일에 MScan 맞추기를 선택합니다. 그런 다음 프로그램은 자동으로 예비 모델을 생성하고 피팅을 최적화합니다.

프로그램은 최적화 상자의 여러 가지 색상의 진행률 표시줄이 완료되고 중지 단추가 회색이 될 때까지 사용자 개입 없이 계속 실행됩니다. 검은색으로 표시된 원본 스캔은 모델에서 생성된 스캔 옆에 자홍색으로 플롯할 수 있습니다. 기록된 스캔과 시뮬레이션된 스캔 간의 차이를 최소화하고 모델을 최적화하기 위해 순차적으로 조정합니다.

플롯 유형 상자에서 다른 플로팅 옵션을 사용하여 최적화 프로세스를 추적할 수 있습니다. 여러 색상의 진행률 표시줄이 최적화 패널에도 표시됩니다. 등고선 플롯을 사용하여 Diff 및 Contour 맵 표시를 선택하여 모델의 정확도를 평가합니다.

이러한 디스플레이는 기록된 CMAP 스캔과 모델링된 CMAP 스캔 간의 차이를 등고선 플롯으로 표시합니다. 최적화 프로세스가 실행됨에 따라 이러한 차이가 최소화됩니다. 최적화 프로세스가 완료되면 MScanFit 텍스트 디스플레이에서 분석 결과를 확인합니다.

마지막으로 확인 버튼을 클릭하여 모델을 MEM 파일에 저장합니다. 본 연구에서는 MScan MUNE를 사용하여 CMAP 스캔에 모델을 피팅하여 기능적 모터 유닛의 수와 크기를 추정합니다. 이 기법은 건강한 대조군과 ALS 환자 모두에서 민감도와 특이도를 테스트합니다.

예상대로, ALS 환자의 운동 단위 중앙값은 건강한 대조군보다 현저히 낮다. ROC 곡선에서 볼 수 있듯이 MScan MUNE이 ALS 환자와 건강한 대조군을 구별하는 능력은 CMAP의 능력과 비교됩니다. 곡선 아래 면적(AUC)은 ALS 환자와 건강한 대조군을 구별하는 두 기술의 능력을 측정하는 데 사용됩니다.

MScan MUNE의 AUC는 CMAP의 AUC보다 훨씬 높습니다. 이 기술을 숙달하면 제대로 수행하면 6분 안에 완료할 수 있습니다. 분석 프로세스도 빠르며 5분 미만이 소요됩니다.

이 절차를 시도할 때 피험자가 적절하게 이완되어야 한다는 것을 기억하는 것이 중요하다. MScan은 ALS와 같은 신경근 장애의 진단 및 모니터링을 위한 임상 환경에서 구현될 수 있는 잠재력을 가질 수 있는 방법입니다. 다른 신경근 질환 및 대규모 연구 그룹에 대한 추가 연구가 필요합니다.

다른 근육 그룹에 대한 MScan의 적용에 대한 연구도 수행되어야 합니다. 이 비디오를 시청한 후에는 MScan 검사를 수행하고 분석하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.