호흡기 근육 표면 근전도의 수집 및 반자동 분석

저는 호흡 근육의 운동 제어에 관심이 있는데, 이 방법론은 호흡 근육 활성화의 시기와 정도를 모두 조사하여 호흡 근육의 조정을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 최근의 가장 중요한 발견은 호흡곤란과 함께 낮은 수준의 부하 호흡에 대한 인지적 요구가 어떻게 인지 과제의 더 많은 오류를 초래하고 신체 과제의 속도를 감소시킬 수 있는지에 대한 것입니다. 또한 호흡 패턴도 더 다양해집니다.

당사의 프로토콜은 진폭이나 타이밍을 손상시키지 않고 EMG 신호에서 ECG 아티팩트를 제거하는 방법에 대한 요구를 해결하여 호흡 중 호흡 근육 조정을 정확하게 분석하는 데 필수적인 근육 활성화 세부 정보를 보존합니다. 당사의 프로토콜은 기본적으로 결합된 ECG, EMG 신호에서 ECG 주파수 성분만 제거합니다. 그것은 ECG 아티팩트일 뿐입니다.

EMG 신호와 시간적 정확도의 다른 모든 필수 세부 사항을 유지하면서 다양한 심장 너비를 정밀하게 수용합니다. 번잡한 거리를 건너는 COPD 환자의 인지적 요구를 생각해 보십시오. 이를 위해서는 교통 체증, 걷기 위한 조정, 호흡 곤란을 처리하고, 인공 호흡 근육의 동원 증가를 처리해야 합니다.

제 연구는 인공호흡 근육과 사지 근육의 인지 부하와 운동 제어가 신체 활동을 어떻게 방해할 수 있는지에 초점을 맞추고 있습니다. 시작하려면 참가자를 앉은 자세로 배치합니다. 알코올 물티슈로 피부를 문지르고 완전히 말리면 피부 임피던스가 줄어듭니다.

랜드마크 형성(landmarking)과 촉진(palpation)을 통해 관심 있는 근육을 확인하고 흉부 오른쪽에 표면 전극을 배치합니다. 늑골 횡격막과 늑간 근육의 경우 전방 겨드랑이 라인과 중간 쇄골 라인을 확인합니다. 쌍을 이루는 근전도 전극을 이 두 선 사이에 7번째 또는 8번째 늑간 공간 수준에서 수직으로 배치합니다.

그런 다음 비늘 근육을 찾기 위해 목의 후방 삼각형을 식별합니다. 이 근육은 참가자가 크게 숨을 쉬게 하거나 오른쪽 등척성 저항 측면 굴곡을 통해 더 명확하게 시각화할 수 있습니다. 이제 흉골 주위 늑간 근육에 대한 크리코이드 프로세스 수준에서 근육의 세로축을 따라 쌍을 이루는 전극을 배치하고 흉골 오른쪽 측면에서 1-2cm 떨어진 곳에 두 번째 늑간 공간을 찾습니다.

이 갈비뼈의 위치는 쇄골, 마누브리움 및 마누브리움과 흉골 사이의 접합부에서 Louis의 흉골 각도를 촉진함으로써 촉진됩니다. 두 번째 흉골 주위 늑간 근육은 바로 오른쪽에 있으며 Louis의 흉골 각도보다 낮습니다. 근육의 세로축을 따라 쌍을 이루는 전극을 배치합니다.

다음 랜드마크는 흉쇄쇄돌기 근육(sternocleidomastoid muscle)을 발견한 후 유양돌기(suprasternal notch)와 유양돌기(mastoid process)를 발견했다. 참가자의 턱 왼쪽에 손을 놓고 참가자에게 오른쪽 흉쇄유돌근 배를 강조하기 위해 손에 대해 등척성 왼쪽 회전을 부드럽게 수행하도록 요청합니다. 그런 다음 한 쌍의 전극을 세로 축을 따라 근육 배의 중간 지점에 배치합니다.

필요한 경우 접지 센서를 C7 또는 T1 가시 과정에 부착하고 수동 위에 음극 ECG 전극을 놓습니다. 그런 다음 양극 ECG 전극을 왼쪽 전방 겨드랑이 라인의 다섯 번째 늑간 간공간 위에 놓습니다. 이제 근전도 센서 클립을 근전도 전극에 부착합니다.

각 근전도 센서 아래에 양면 테이프를 붙여 피부에 단단히 고정합니다. 서로 다른 근전도 센서의 와이어가 겹치거나 근육 사이에 누화를 생성하지 않는지 확인하십시오. 전극과 센서 위에 의료용 저자극성 테이프를 붙여 과도한 압력을 가하지 않고 피부에 더 단단히 고정합니다.

신호 수집의 경우, 데이터 수집 소프트웨어에서 사전 설정 템플릿을 선택하고 Open을 누릅니다. 사전 설정된 매개변수에는 EMG 신호에 0.5-20헤르츠 고역 통과 필터가 있어 저주파 아티팩트를 줄이고 실시간 시각화를 용이하게 합니다. 샘플링 속도가 1킬로헤르츠로 설정되고 EMG 신호의 이득이 1, 000인지 확인합니다.

템플릿을 선택한 후 ECG 및 호흡 흐름의 동기화된 기록을 획득합니다. 건강한 지원자 참가자의 흡기 임계값 부하 중과 같은 프로토콜에 따라 표면 EMG 및 ECG 데이터를 수집합니다. 사전 처리를 위해 소프트웨어를 열고 5Hz의 양방향 고역 통과 필터, ECG 오염을 제거하기 위한 최소 평균 제곱 적응형 필터, 0.02초의 이동 창으로 제곱 변환을 의미하는 제곱 변환의 파라미터를 확인한 다음 Continue를 누릅니다.

그런 다음 분석할 파일을 선택하고 확인을 누릅니다. 전체 지속 시간을 분석하는 경우 0초에서 최대 시간까지의 범위를 설정합니다. Select the range(범위 선택), Continue(계속), Conditioning(컨디셔닝)을 차례로 누릅니다. 분석 버튼을 눌러 사전 설정된 매개변수를 적용하고 분석된 EMG 신호를 시각화합니다.

재조정된 on 1 버튼을 누르면 녹음 중에 EMG 신호가 최대값으로 정규화됩니다. 계속을 눌러 켜기 끄기를 계산합니다. 이 소프트웨어는 EMG 신호의 미분 함수를 기반으로 EMG 활동 시작 타이밍을 감지합니다.

이제 켜기 및 끄기 버튼을 누릅니다. 시각화를 위해 원하는 근육에서 EMG 신호를 선택합니다. 기록된 모든 신호를 검사하기 위해 근육을 번갈아 가며 검사합니다.

stop looking을 누르고 save로 이동하여 Saving을 클릭합니다. 신호 주파수를 줄이는 옵션과 함께 저장할 데이터를 선택합니다. 처리된 데이터 저장을 누릅니다.

저장할 폴더를 선택합니다. 파일 이름을 지정하고 저장을 누릅니다. 후처리를 위해 후처리를 위해 계산 소프트웨어를 사용하여 저장된 파일을 엽니다.

흐름 신호의 켜짐 및 꺼짐 시간으로 각 호흡을 식별합니다. 각 호흡에 대한 EMG 피크 RMS와 평균 RMS를 계산합니다. EMG 시작의 경우 EMG 시작과 흡기 흐름 시작 사이의 절대 차이를 밀리초 단위로 계산합니다.

그런 다음 EMG 오프셋의 경우 EMG 오프셋과 흡기 흐름 끝 사이의 절대 차이를 계산합니다. 흡기 시간 지속 시간과 관련된 EMG 시작의 경우, EMG 시작과 흡기 흐름 시작 사이의 상대적 차이를 계산합니다. 마지막으로, 흡기 시간 지속 시간에 대한 상대적인 EMG 오프셋의 경우 EMG 오프셋과 흡기 흐름 오프셋 간의 상대적 차이를 계산합니다.

ECG 아티팩트는 원시 근전도 검사와 비교하여 다이어프램 여과 된 근전도 검사에서 감소했습니다. 흡기 역치 부하가 낮을 경우, 흡기 흐름이 시작되기 전에 비늘 근육과 흉골 주위 늑간 근육의 시작 활동이 발생한 반면, 횡격막과 흉쇄유돌근은 흡기 흐름이 시작된 후에 활성화되었습니다. 높은 흡기 역치 부하에서 흡기 흐름에 비해 4개 근육 모두의 조기 활성화가 관찰되었습니다.

횡격막근, 흉골주위근, 늑간근 및 비늘근에 대한 근전도 활동의 지속 시간은 낮은 부하와 높은 부하 사이에서 비슷하게 유지되었습니다. 흉쇄유돌근 활동의 지속 시간은 낮은 부하에 비해 높은 부하에서 더 길었습니다. 모든 근육에 대한 근전도 검사의 제곱근 평균 제곱근은 낮은 부하보다 높은 부하에서 더 높았으며, 이는 근육 활동이 증가했음을 나타냅니다.