Artykuł metodologiczny

CMAP Scan MUNE (MScan) - Nowatorska metoda szacowania liczby jednostek motorycznych (MUNE)

DOI:

10.3791/56805

⸱

7 czerwca 2018

 ,  , 
1Department of Clinical Neurophysiology, Aarhus University Hospital, 2Institute of Neurology, Queen Square House

W tym artykule

Podsumowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ten protokół opisuje nową metodę szacowania liczby funkcjonujących jednostek motorycznych w mięśniu, poprzez dopasowanie modelu do szczegółowej krzywej bodziec-odpowiedź złożonego potencjału czynnościowego mięśni. Jest szybki i łatwy do wykonania i analizy oraz ma doskonałą powtarzalność.

Streszczenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Podobnie jak inne metody szacowania liczby jednostek motorycznych (MUNE), skanowanie złożonego potencjału czynnościowego mięśni (CMAP) MUNE (MScan) jest nieinwazyjną metodą elektrofizjologiczną do szacowania liczby funkcjonujących jednostek motorycznych w mięśniu. MUNE jest ważnym narzędziem do oceny neuropatii i neuronopatii. W przeciwieństwie do większości stosowanych metod MUNE, MScan ocenia wszystkie jednostki motoryczne w mięśniu, dopasowując model do szczegółowej krzywej bodziec-odpowiedź lub skanu CMAP. W ten sposób unika się stronniczości nieodłącznie związanej ze wszystkimi metodami MUNE opartymi na ekstrapolacji z małej próby jednostek. Podobnie jak "Bayesowski MUNE", analiza MScan polega na dopasowaniu modelu, składającego się z jednostek motorycznych o różnych amplitudach, progach i zmiennościach progowych, ale metoda dopasowania jest zupełnie inna i kończy się w ciągu pięciu minut, a nie kilku godzin. Analiza off-line MScan przebiega w dwóch etapach: po pierwsze, generowany jest wstępny model na podstawie nachylenia i wariancji punktów na skanie, a po drugie, model ten jest następnie udoskonalany poprzez dostosowanie wszystkich parametrów w celu poprawy dopasowania między oryginalnym skanem a skanami wygenerowanymi przez model.

Ta nowa metoda została przetestowana pod kątem powtarzalności i czasu rejestracji na 22 pacjentach ze stwardnieniem zanikowym bocznym (ALS) i 20 zdrowych kontrolnych, przy czym każdy test został powtórzony dwa razy przez dwóch zaślepionych lekarzy. MScan wykazał się doskonałą odtwarzalnością wewnątrz i między oceniającymi z wartościami ICC wynoszącymi >0,98 i współczynnikiem zmienności wynoszącym średnio 12,3 ± 1,6%. Nie stwierdzono różnicy w odtwarzalności wewnątrz oceny między dwoma obserwatorami. Średni czas nagrania wynosił 6,27 ± 0,27 min.

Ten protokół opisuje, jak rejestrować skan CMAP i jak korzystać z oprogramowania MScan do oszacowania liczby i rozmiarów działających jednostek motorycznych. MScan to szybka, wygodna i powtarzalna metoda, która może być pomocna w diagnozowaniu i monitorowaniu postępu choroby w zaburzeniach nerwowo-mięśniowych.

Wprowadzenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ruch układu motorycznego jest zależny od jednostki motorycznej, która odnosi się do pojedynczego włókna nerwowego motorycznego wraz z włóknami mięśniowymi, które aktywuje, a numer jednostki motorycznej to liczba komórek lub aksonów rogu przedniego unerwiających pojedynczy mięsień1. Podczas procesów denerwacji i reinerwacji zdrowe aksony przejmują rolę aksonów, które są tracone przez kiełkowanie boczne. W związku z tym amplituda złożonego potencjału czynnościowego mięśni (CMAP) nie daje niezbędnych informacji o stopniu utraty jednostek motorycznych. Amplituda CMAP może zacząć spadać dopiero wtedy, gdy utracimy ponad 50% jednostek silnikowych. Podobnie, wielkość nieprawidłowej spontanicznej aktywności lub zmian potencjału jednostek motorycznych (MUP) nie koreluje ze stopniem odnerwienia.

Ogólnie rzecz biorąc, nie ma techniki elektrofizjologicznej, która pozwalałaby na proste, bezpośrednie pomiary liczby jednostek motorycznych. Zamiast tego do oceny utraty dolnych neuronów ruchowych2 stosuje się oszacowanie liczby jednostek motorycznych (MUNE). Od czasu wdrożenia pierwszej metody, przyrostowej stymulacji MUNE, która została wprowadzona w 1971 roku przez McComas3, opracowano kilka metod MUNE. Większość metod opiera się na pomiarze kilku potencjałów jednostek motorycznych rejestrowanych powierzchniowo (sMUP) i dzieleniu maksymalnego CMAP przez średnią amplitudę sMUP. Do takich metod należą: stymulacja przyrostowa4, stymulacja wielopunktowa (MPS)5 oraz uśrednianie wyzwalane przez skoki6. Inne metody MUNE wykorzystywały techniki statystyczne oparte na probabilistycznym charakterze odpalenia jednostki motorycznej w odpowiedzi na bodziec7,8,9,10. Ta zmienność oznacza, że odpalanie różnych kombinacji jednostek motorycznych prowadzi do zmienności wielkości odpowiedzi CMAP. Indeks liczby jednostek motorycznych (Munix) to niedawno wprowadzona metoda, która wykorzystuje wzorce interferencji powierzchniowych zarejestrowane podczas dobrowolnych skurczów do oszacowania średniej wielkości sMUP11,12.

Wszystkie te metody MUNE mają jedno lub więcej ograniczeń, takich jak obecność subiektywności, zależność od bezwzględnej amplitudy CMAP, stronniczość w doborze jednostek, długi czas potrzebny na pobranie wystarczającej liczby jednostek, lub długi czas potrzebny na analizę wyników. Niedawno opracowano nową metodę MUNE, 'CMAP scan MUNE' (MScan), aby przezwyciężyć te ograniczenia13. Metoda ta pozwala uniknąć problemów związanych z doborem jednostek, biorąc pod uwagę udział wszystkich jednostek w CMAP, mierzony za pomocą szczegółowej krzywej bodziec-odpowiedź, czyli CMAP scan14,15. Pozwala to również uniknąć wydłużonego czasu analizy podobnej metody dopasowania modelu9,10, dzięki zastosowaniu nowych algorytmów16. W niedawnym badaniu powtarzalność MScan w szacowaniu liczby jednostek motorycznych była lepsza niż w przypadku dwóch bardziej tradycyjnych metod, MPS MUNE i Munix13. Dodatkowo, MScan może wykazywać utratę jednostek motorycznych we wcześniejszych stadiach stwardnienia zanikowego bocznego (ALS) niż MPS MUNE i Munix. MScan był szybszy niż MPS MUNE i tak szybki jak Munix13.

Ten artykuł szczegółowo opisuje metodologię MScan. Podsumowuje również wcześniej zgłaszaną odtwarzalność MScan wewnątrz i między oceniającymi u pacjentów z ALS i zdrowych osób z grupy kontrolnej13, co może umożliwić czytelnikowi ocenę, czy metoda byłaby odpowiednia dla planowanego badania.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wszyscy badani muszą wyrazić pisemną zgodę przed badaniem, a protokół nagrania musi zostać zatwierdzony przez odpowiednią lokalną komisję etyczną (komisje). Wszystkie opisane tutaj metody zostały zatwierdzone przez Regionalny Komitet Etyki Naukowej i Duńską Agencję Ochrony Danych.

Uwaga: Nagrania są wykonywane za pomocą protokołu nagrywania "TRONDNF", który jest częścią oprogramowania (patrz Tabela materiałów). Inne używane urządzenia to stymulator bipolarny, eliminator szumów 50 Hz, wzmacniacz oraz płytka analogowo-cyfrowa (A/D) (zalecany jest również wzmacniacz audio do sprzężenia zwrotnego aktywności elektromiogramu (EMG) oraz muting box do odcinania dźwięku podczas stymulacji elektrycznej). Szacowanie liczby jednostek motorycznych metodą MScan składa się z trzech etapów: 1) przygotowania badanego (jak w przypadku badań pobudliwości nerwów), 2) nagrania skanu CMAP oraz 3) analizy wyników za pomocą oprogramowania MScan. Opisana poniżej procedura nagrywania jest specyficzna dla używanego przez nas oprogramowania i instrumentów (patrz Spis materiałów); Będą one musiały zostać dostosowane do innego oprogramowania i sprzętu.

1. Przygotowanie tematu

  1. Przebadaj badanych, aby upewnić się, że nie mają żadnej historii zaburzeń układu nerwowego (szczególnie neuropatii i zespołu cieśni nadgarstka), innych niż grupa chorób, która będzie badana.
  2. Poinstruuj osobę badaną szczegółowo o egzaminach i poproś o pisemną zgodę.
    1. Poinformuj badanego, że po rozpoczęciu nagrywania moc będzie stopniowo zwiększana do maksimum, a następnie stopniowo zmniejszana, a badania potrwają około 5 - 6 minut.
    2. Wyjaśnij, że osoba badana odczuwa łaskotanie w dłoni i palcach.
    3. Poinformuj badanego, że zasilanie można natychmiast wyłączyć w dowolnym momencie podczas nagrywania, jeśli tester odczuwa zbyt duży dyskomfort.
  3. Oczyść dłoń i przedramię badanego żelem do przygotowania skóry i alkoholem.
  4. Umieść aktywną elektrodę rejestrującą na mięśniu odwodziciela pollicis brevis, a elektrodę odniesienia na stawie śródręczno-paliczkowym kciuka (Rysunek 1).
  5. Umieść elektrodę uziemiającą na grzbiecie dłoni.
  6. Podłącz te elektrody do przedwzmacniacza (Rysunek 1).
  7. Sklej palce taśmą, aby wyeliminować szumy i artefakty spowodowane dobrowolnym ruchem (Rysunek 1).
  8. Utrzymuj temperaturę skóry w zakresie od 32 °C do 36 °C za pomocą lampy grzewczej.

2. Nagrywanie skanu CMAP

Uwaga: Wszystkie opisane poniżej działania związane z oprogramowaniem i instrumentami są specyficzne dla używanego przez nas oprogramowania i instrumentów (patrz Tabela Materiałów); będą one musiały zostać dostosowane do innego oprogramowania i sprzętu.

  1. Uruchom półautomatyczny system komputerowy.
  2. Wybierz protokół nagrywania "MScan-R" z formularza "Wybierz protokół nagrywania".
  3. Zaakceptuj ustawienia domyślne dla przedwzmacniacza i stymulatora.
  4. W formularzu "Wybierz parametry nagrywania" wpisz w polu "Plik wyjściowy" 2- lub 3-literowy prefiks operatora, a następnie kliknij przycisk "O.K.".
  5. Gdy program wyświetli wejście Raw EMG, wybierz ręcznie "Parametry MScan" (krok skanowania, interwał między bodźcami i szerokość bodźca) lub zaakceptuj domyślne parametry: szerokość bodźca 0,2 ms, krok skanowania 0,2% i interwał międzybodźcowy 0,5 s. Kliknij "OK" lub naciśnij "Escape", aby kontynuować.
    Uwaga: W tym badaniu zaakceptowano parametry domyślne. Ustawienia filtra to 3 Hz -3 kHz.
  6. Umieść dwubiegunową elektrodę stymulującą o zmiennym położeniu na nerwie pośrodkowym w nadgarstku, aby znaleźć miejsce o najniższym progu. Kliknij "OK", aby rozpocząć stymulację.
  7. Następny wyświetlacz pokazuje bodziec (początkowo 15% maksymalnej mocy) i odpowiedź EMG; dostosuj pozycję elektrody, aby znaleźć miejsce o najniższym progu (tj. największej odpowiedzi). W razie potrzeby należy dostosować położenie elektrod rejestrujących, aby upewnić się, że kształt CMAP jest difatyczny z pojedynczym pikiem, jeśli to możliwe. W razie potrzeby dostosuj siłę bodźca za pomocą "Wstaw" i "Usuń". Następnie kliknij "OK", aby kontynuować.
  8. Pojawi się odpowiedź "Zmodyfikowana" z "oknem", w którym mierzona jest odpowiedź, oznaczona poziomą linią w kolorze magenta. Upewnij się, że krótka zielona linia przed oknem (wskazuje linię bazową) jest płaską linią między artefaktem bodźca a reakcją. W razie potrzeby ustaw początek okna, naciskając prawy przycisk myszy, przeciągnij kursor w prawo, a następnie zwolnij przycisk końca okna.
    Uwaga: Wysokość piku CMAP jest mierzona od linii bazowej do piku skierowanego w górę w oknie i jest oznaczona pionową niebieską linią.
    Kliknij "OK", aby kontynuować.
  9. Zastąp elektrodę o zmiennym położeniu niepolaryzacyjną elektrodą katodową stymulującą klejenie i umieść anodę 2 cm proksymalnie wzdłuż nerwu pośrodkowego; dolny ślad pokazuje teraz EMG o wysokim wzmocnieniu. Zachęcaj osobę badaną do znalezienia najbardziej zrelaksowanej pozycji dla swojej ręki, aby zminimalizować spontaniczną aktywność. Kliknij "OK", aby kontynuować.
  10. Zwiększ intensywność bodźca ręcznie, naciskając "Insert", aż prąd bodźca znajdzie się powyżej poziomu maksymalnej amplitudy CMAP; najpierw zwiększ intensywność bodźca o 3%, a następnie w przypadku precyzyjnych regulacji użyj kroków co 1%.
  11. Sprawdź okno i pomiar piku przed kliknięciem przycisku "OK", aby rozpocząć skanowanie CMAP.
  12. Należy zauważyć, że po zarejestrowaniu reakcji na 20 bodźców supramaksymalnych (skany wstępne), intensywność bodźca jest automatycznie zmniejszana małymi krokami, od stymulacji supramaksymalnej, aż do momentu, gdy nie ma już zauważalnej reakcji motorycznej, a następnie rejestrowany jest kolejny zestaw 20 CMAP (skanów końcowych).
    Uwaga: Dane są wykreślane jako "skan CMAP" lub szczegółowa krzywa odpowiedzi na bodziec z amplitudą odpowiedzi motorycznej na osi y i intensywnością bodźca na osi x. U zdrowych osób tworzy to krzywą w kształcie litery S, podczas gdy u pacjentów ze zmniejszoną liczbą jednostek motorycznych, jak w ALS, krzywa rozwija się w postaci schodkowej (Ryc. 2).
  13. Zauważ, że oprócz informacji zwrotnej uzyskanej z pola wyciszenia, możliwe jest sprawdzenie w środkowym panelu po lewej stronie, czy obiekt jest zrelaksowany. Spójrz na CMAP (zmodyfikowany) na lewym górnym panelu, a na lewym dolnym panelu spadek intensywności bodźca (próg). Postępuj zgodnie ze skanowaniem CMAP po prawej stronie.
  14. Zakończ nagrywanie, klikając przycisk "OK" w prawym dolnym rogu, chyba że wymagane jest powtórne skanowanie i zapisz dane.
    Uwaga: Podczas wypełniania formularza "Legendy i skalowanie" należy zastąpić wszystkie znaki zapytania.

3. Analizy MScan

Uwaga: Wszystkie opisane poniżej działania związane z oprogramowaniem i instrumentami są specyficzne dla używanego przez nas oprogramowania i instrumentów (patrz Tabela Materiałów); będą one musiały zostać dostosowane do innego oprogramowania i sprzętu.

  1. Dopasowywanie modelu do skanu CMAP
    1. Aby przeanalizować nagranie w trybie offline, uruchom program do analizy i kliknij "O.K.", aby wybrać ostatnie nagranie do analizy.
    2. Kliknij "wybierz 'Dopasuj plik MScan QZD'" z menu "MScanFit".
      Uwaga: Zamiast tego można wybrać opcję "Dopasuj MScan do pliku MEM". Możliwe jest również wybranie opcji "Dopasuj MScan do pliku dat (mA mV)" w przypadku, gdy skanowanie CMAP zostało nagrane przy użyciu sprzętu innego niż używany tutaj. Zobacz poniżej, jak utworzyć plik DAT.
    3. Zwróć uwagę, że program najpierw generuje wstępny model, a następnie przechodzi do optymalizacji dopasowania. Interwencja użytkownika nie jest wymagana, dopóki wielokolorowy pasek postępu w polu "Optymalizacja" nie zostanie ukończony, a przycisk "Zatrzymaj" nie będzie wyszarzony.
    4. Model wstępny zapewnia pierwsze przypuszczenie modelu, wyprowadzone na podstawie nachylenia i wariancji w kolejnych częściach skanowania. Należy pamiętać, że oryginalny skan (w kolorze czarnym) i skan wygenerowany na podstawie modelu (w kolorze karmazynowym) mogą być kreślone obok siebie. Postępuj zgodnie z modelem i ulepszeniami modelu na wyświetlaczu tekstowym i alternatywnych wyświetlaczach.
      Uwaga: Alternatywne sposoby wyświetlania można wybrać w dowolnym momencie zgodnie z opcjami w polach "Dane do wydruku", "Wykres amplitudy jako" i "Typ wykresu".
    5. Wykonaj optymalizację, aby poprawić dopasowanie do zarejestrowanego CMAP, dokonując korekt szeregowych w celu zminimalizowania różnicy między symulowanymi a zarejestrowanymi skanami CMAP 16.
      Uwaga: Spowoduje to uruchomienie kilku optymalizacji po kolei, zaczynając od modelu wstępnego, jak opisano wcześniej szczegółowo15. Jeśli optymalizacja zwiększa liczbę jednostek, to kolejna próba dopasowania skanu rozpoczyna się od wygenerowania modelu z większą liczbą jednostek, natomiast jeśli pierwsza optymalizacja zmniejszyła liczbę jednostek, druga próba rozpoczyna się od modelu z mniejszą liczbą jednostek. Jeśli wszystko działa prawidłowo, procedura optymalizacji skupia się na najlepszej liczbie jednostek, aby zmieścić się w skanowaniu.
    6. Zwróć uwagę, że podczas uruchamiania procedury optymalizacji w panelu optymalizacji jest również wyświetlany wielokolorowy pasek postępu.
    7. Użyj różnych opcji kreślenia w polu "typ wykresu", tj. wykresy konturowe, jednostki błędu v N, jednostki modelu, amplituda skumulowana, aby postępować zgodnie z procesem optymalizacji.
      Uwaga: Zmiany w modelu podczas procedury optymalizacji są stale aktualizowane zgodnie z najnowszym modelem, a po ulepszeniach modelu mogą następować różne opcje kreślenia i wyświetlania tekstu.
      1. Mapy warstwowe
        1. Wykorzystaj mapy konturowe, aby ocenić dokładność modelu, rozmywając punkty i generując wynik błędu na podstawie różnicy w rozkładach x-y15. Wybierz ekrany "Diff" i "Contour map", aby zobaczyć różnice między zarejestrowanymi skanami CMAP a skanami modelu jako mapą konturową. To właśnie te różnice proces optymalizacji stara się minimalizować.
          Uwaga: "Mapy konturowe" umożliwiają określenie gęstości prawdopodobieństwa uzyskania danej odpowiedzi na dany bodziec. Wynik błędu zależy od różnicy między oryginalną a modelowaną mapą warstwicową i można ją zobrazować, wybierając opcję "Porównaj" w górnym panelu i "Wykres konturu" w panelu Typ wydruku. Czerwone linie wskazują, że w oryginalnym skanie było większe zagęszczenie punktów, a zielone linie wskazują więcej punktów w modelowanym skanie. Wykres różnicowy u góry wskazuje intensywności bodźców, przy których występują największe błędy.
      2. Błąd v N jednostek
        1. Postępuj zgodnie z procedurą optymalizacji, wybierając wykres log-log 'Błąd v N jednostek'. Każdy etap procedury optymalizacji jest narysowany innym kolorem, odpowiadającym paskom w panelu "Optymalizacja".
      3. Jednostki modelowe
        1. Użyj tego, aby zobaczyć, jak średnia amplituda CMAP jest tworzona przez rekrutację różnych aksonów w modelu; górna część pokazuje amplitudy pików i rozkłady progowe poszczególnych jednostek motorycznych.
      4. Amplituda skumulowana
        1. Należy zauważyć, że jednostki są kreślone w kolejności rosnącego rozmiaru, a nie od progu. krzywa przedstawia skumulowaną liczbę jednostek, podczas gdy czerwona krzywa pokazuje skumulowaną amplitudę.
  2. Po zakończeniu procesu optymalizacji wyświetl wyniki analizy na ekranie tekstowym "MScanFit". Dostępne parametry MScan, tj. liczba jednostek, mediana amplitudy, największy rozmiar jednostki są pokazane na wyświetlaczu tekstowym.
  3. Kliknij przycisk "OK" w polu 'Zapisz dopasowanie do pliku MEM', aby zapisać model w pliku MEM do dalszych analiz.

4. CMAP Skanuj MUNE za pomocą . DAT Plików

Uwaga: Alternatywna i darmowa wersja oprogramowania umożliwia analizę skanów CMAP zarejestrowanych przez inne urządzenia.

  1. Wygeneruj plik a.DAT zawierający skan CMAP do analizy.
    Uwaga: Musi to być plik tekstowy w standardowym formacie 2-kolumnowym, z intensywnością bodźca w mA w jednej kolumnie i amplitudą CMAP w mV w drugiej kolumnie.
  2. Wygeneruj odpowiedni. DAT, kopiując dwie kolumny z pliku arkusza kalkulacyjnego do oprogramowania do edycji tekstu, a następnie oznaczając rozszerzenie jako. DAT raczej than.TXT.
    1. Wykonaj wszystkie pozostałe kroki analizy MScan zgodnie z wcześniejszym opisem, po uruchomieniu programu autonomicznego i wybraniu. Plik DAT.
  3. Znajdź darmowy program, instrukcję i próbki danych na stronie FTP University College London (Host: 144.82.46.62, Nazwa użytkownika: QtracW, Hasło: Hg32wK5e).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Następujące wyniki uzyskano w niedawnym badaniu, w którym metoda MScan została porównana z dwiema sprawdzonymi technikami: wielopunktową stymulacją MUNE (MPS) i indeksem liczby jednostek motorycznych (Munix)13. Wyniki pokazują, że dzięki technice opisanej w tym protokole można osiągnąć spójne wyniki o doskonałej odtwarzalności. Metoda ta pozwala odróżnić pacjentów z ALS od zdrowych osób z grupy kontrolnej we wcześniejszym stadium choroby niż CMAP i jest szybka i ła...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Kluczowe kroki w protokole: MScan jest procedurą wysoce zautomatyzowaną, ale podobnie jak w przypadku wszystkich metod EMG, należy zachować ostrożność, aby uzyskać spójne wyniki. Na etapie przygotowań ważne jest, aby osiągnąć relaksację, ponieważ spontaniczna aktywność lub artefakty ruchu podczas skanowania CMAP wprowadzają fałszywą wariancję w CMAP i zakłócają generowanie modelu wstępnego.

Modyfikacje i rozwiązywanie problemów: Odkryliśmy, że taśmowanie palcó...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Konflikt interesów: HB otrzymuje tantiemy od UCL za sprzedaż swojego oprogramowania Qtrac wykorzystanego w tym badaniu. Pozostali autorzy nie mają potencjalnych konfliktów interesów. Wszyscy autorzy zatwierdzili ostateczną wersję artykułu.

Podziękowania

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

To badanie było wspierane finansowo głównie przez Fundację Lundbeck.

Dodatkowo, Knud og Edith Eriksens Mindefond, Søster og Verner Lipperts Fond, Fonden til Lægevidenskabens Fremme, oraz Aage og Johanne Louis Hansens Fond poparły to badanie.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Oprogramowanie QtracWDigitimer Ltd (prawa autorskie Instytut Neurologii, University College, Londyn)QtracW
MScanFitDigitimer Ltd (prawa autorskie Instytut Neurologii, University College, Londyn)QtracW
DS5Digitimer LtdDS5
D440 wzmacniaczDigitimer LtdD440-2 (2 kanały) lub D440-4 (4 kanały)
HumBug Noise EliminatorDigitimer LtdHumbug
Płytka analogowo-cyfrowa (A/D)National InstrumentsNI-6221
Stymulator bipolarny

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Sherrington, C. REMARKS ON THE FOREGOING LETTER. Can. Med. Assoc. J. 20, 66-67 (1929).
  2. Gooch, C. L., et al. Motor unit number estimation: a technology and literature review. Muscle Nerve. 50, 884-893 (2014).
  3. McComas, A. J., Fawcett, P. R., Campbell, M. J., Sica, R. E. Electrophysiological estimation of the number of motor units within a human muscle. J Neurol Neurosur Ps. 34, 121-131 (1971).
  4. Oge, A. E., et al. Motor unit number estimation in transected peripheral nerves. Neurol Res. 32, 1072-1076 (2010).
  5. Doherty, T. J., Brown, W. F. The estimated numbers and relative sizes of thenar motor units as selected by multiple point stimulation in young and older adults. Muscle Nerve. 16, 355-366 (1993).
  6. Bromberg, M. B. Motor unit estimation: reproducibility of the spike-triggered averaging technique in normal and ALS subjects. Muscle Nerve. 16, 466-471 (1993).
  7. Lomen-Hoerth, C., Slawnych, M. P. Statistical motor unit number estimation: from theory to practice. Muscle Nerve. 28, 263-272 (2003).
  8. Unlusoy Acar, Z., et al. Decline of compound muscle action potentials and statistical MUNEs during Wallerian degeneration. Neurophysiol. Clin. 44, 257-265 (2014).
  9. Henderson, R. D., Ridall, P. G., Hutchinson, N. M., Pettitt, A. N., McCombe, P. A. Bayesian statistical MUNE method. Muscle Nerve. 36, 206-213 (2007).
  10. Ridall, P. G., Pettitt, A. N., Henderson, R. D., McCombe, P. A. Motor unit number estimation--a Bayesian approach. Biometrics. 62, 1235-1250 (2006).
  11. Nandedkar, S. D., Nandedkar, D. S., Barkhaus, P. E., Stalberg, E. V. Motor unit number index (MUNIX). IEEE Trans. Biomed. Eng. 51, 2209-2211 (2004).
  12. Neuwirth, C., et al. Motor Unit Number Index (MUNIX): a novel neurophysiological marker for neuromuscular disorders; test-retest reliability in healthy volunteers. Clin. Neurophysiol. 122, 1867-1872 (2011).
  13. Jacobsen, A. B., et al. Reproducibility, and sensitivity to motor unit loss in amyotrophic lateral sclerosis, of a novel MUNE method: MScanFit MUNE. Clin neurophysiol. 128, 1380-1388 (2017).
  14. Maathuis, E. M., Drenthen, J., Visser, G. H., Blok, J. H. Reproducibility of the CMAP scan. J. Electromyogr. Kinesiol. 21, 433-437 (2011).
  15. Sleutjes, B. T. H. M., et al. CMAP scan discontinuities: automated detection and relation to motor unit loss. Clin Neurophysiol. 125, 388-395 (2014).
  16. Bostock, H. Estimating motor unit numbers from a CMAP scan. Muscle Nerve. 53, 889-896 (2016).
  17. DeLong, E. R., DeLong, D. M., Clarke-Pearson, D. L. Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: a nonparametric approach. Biometrics. 44, 837-845 (1988).
  18. Hanley, J. A., McNeil, B. J. A method of comparing the areas under receiver operating characteristic curves derived from the same cases. Radiology. 148, 839-843 (1983).
  19. Farschtschi, S., et al. Muscle action potential scans and ultrasound imaging in neurofibromatosis type 2 : CMAP Scans and Nerve Imaging in NF2. Muscle Nerve. 55, 350-358 (2017).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Szacowanie jednostek motorycznychMScan MUNEmetoda elektrofizjologicznazaburzenia nerwowo mi niowediagnostyka ALSkrzywa odpowied bodziecdopasowanie modelurejestracja EMGocena powtarzalno ci

Powiązane artykuły