České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Diplomová práce Kloubní vzorce v EMG obraze Bc. Iva Novotná Vedoucí práce: Ing. Václav Křemen, Ph.D Studijní program: Biomedicínské inženýrství a informatika Obor: Biomedicínské inženýrství
i
Poděkování Na tomto místě bych ráda poděkovala zejména svému vedoucímu diplomové práce, panu Ing. Václavu Křemenovi, Ph.D, za jeho rady a pomoc při zpracování této práce. Také bych chtěla poděkovat zaměstnancům Fakulty zdravotnických studií UJEP v Ústí nad Labem, za jejich trpělivost a ochotu při měření. V neposlední řadě bych také ráda poděkovala své rodině, za pevné nervy a psychickou podporu. ii
iii
iv
Anotace: Práce se věnuje hodnocení vlivu flexních a extenčních podpatěnek za využití snímání povrchového EMG ze svalů vastus medialis a vastus lateralis. Pro měření byly využity elektrody Ambu Blue Sensor P, Biomonitor ME6000 MegaWin a software MegaWin 700046 verze 0. Měření se zúčastnilo 19 probandů, z toho 15 žen (23,5±4,0 let) a 4 muži (32,8±11,8 let). Bylo navrženo 19 parametrů pro hodnocení, které byly vypočteny ze signálu pomocí prostředí MATLAB a statisticky vyhodnoceny tabulkovým procesorem Microsoft Excel 2007. Pro statistickou analýzu byla vybrána metoda ANOVA s následnou post hoc analýzou (Tukeyho metoda). Výsledkem bylo nalezení statisticky významných (p < 0,05) změn vlivu podpatěnek u parametru median (p = 0,022866 u svalu vastus medialis) a spektrálního momentu (p = 0,047254 u svalu vastus lateralis). Dále byly identifikovány dvojice (bez použití podpatěnky vs. použití supinační podpatěnky vs. použití pronační podpatěnky), u kterých existují statisticky významné rozdíly. U parametru median byla identifikována dvojice bez použití podpatěnky vs. použití supinační podpatěnky (absolutní hodnota rozdílu průměrné hodnoty obou souborů: 1,07 µv). U parametru spektrální moment byla tato dvojice bez použití podpatěnky vs. použití pronační podpatěnky (absolutní hodnota rozdílu průměrné hodnoty obou souborů: 1,15 Hz). Klíčová slova: kloubní vzorce, svalové řetězce, EMG, zpracování signálu, izometrická svalová Summary: The thesis assesed an impact to flexion and extension heel pad surface EMG of the muscles (vastus medialis and vastus lateralis). For signal processing were used Ambu Blue Sensor P, Biomonitor ME6000 MegaWin and software MegaWin 700046 version 0. Nineteen healthy subjects of both genders (15 womans - 23,5±4,0 years, 4 man - 32,8±11,8 years) volunteered to participate in the study. 19 paremeters for evaluation were suggested and calculated in MATLAB and statisticall evaluation was performed Microsoft Excel 2007. The ANOVA method followed by post hoc analysis v
(Tukey method) was chosen for statistical analysis. The result was statistically significant (p <0.05) effect of changes in heel pad median parameter (p = 0,022866, the vastus medialis muscle) and first spectral moment parameter (p = 0,047254, the vastus lateralis muscle). Other pairs, that are statistically significant different, were also identified (without heel pad vs. supine heel pad vs. pronation heel pad). There were identified pairs without heel pad vs. supine heel pad in median parameter (absolute value of the difference between the average values of both files: 1,07 µv) and without heel pad vs. pronation heel pad in 1st spectral moment (absolute value of the difference between the average values of both files: 1,15 Hz). Index terms: joint patterns, muscular chains, EMG, signal processing, isometric muscle contraction vi
Obsah 1 Úvod... 3 2 Cíle výzkumu... 4 3 Vymezení teoretických východisek... 5 1 Funkční anatomie kosterního svalu... 5 2 Stavba periferního nervu... 5 3 Receptory a senzorické systémy... 6 4 Stavba kosterního svalu... 8 5 Svalový řetězec... 9 6 Funkční kloubní blokády... 9 7 Elektromyografie... 9 8 Analýza a zpracování signálu... 16 8.1 Analýza signálu v časové oblasti... 16 8.2 Spektrální analýza... 18 8.3 Další použité parametry... 20 4 Empirická část... 22 4.1 Měřící zařízení... 22 4.2 Měřené osoby... 23 4.3 Postup měření... 24 4.4 Umístění elektrod... 25 4.5 Zpracování signálu... 27 4.6 Výsledky... 30 4.7 Statistická analýza... 32 4.7.1 Metodika... 32 4.7.2 Výsledky... 33 1
5 Diskuse... 38 6 Závěr... 39 Citovaná literatura... 40 Přílohy... 44 2
1 Úvod Měření EMG signálu a jeho vyhodnocení je jednou z velmi důležitých metod, používajících se v lékařské diagnostice. Využívá se například pro kondukční studii periferních nervů, k vyšetření funkčnosti svalů nebo v terapii jako intencí řízený myofeedback. [1] Tato práce se zabývá využitím povrchového EMG pro hodnocení vedení flekčních a extenčních řetězců vyvolaných pronační a supinační reflexní podpatěnkou. Pro pochopení celé problematiky se nejdříve zabýváme funkční anatomii kosterního svalu, stavbou periferního nervu a reflexy. Dále je v kapitole 5 probírána problematika reflexních svalových řetězců a funkčních kloubních blokád (kapitola 6). Navazuje rozbor nejčastěji používaných elektrod v elektromyografii a možnosti jejich umístění na sval, aby bylo měření optimální a vypovídající (kapitola 7). Na základě provedených analýz a rešerše jsme navrhli metodiku experimentu a parametry pro hodnocení EMG signálu. Další část diplomové práce pojednává o metodice samotného experimentu, měření signálů a jejich zpracování (kapitola 4.1, 4.3 a 4.5). V neposlední řadě jsou uvedeny výsledky experimentu a jejich statistická analýza (kapitola 4.6 a 4.7). 3
2 Cíle výzkumu Cílem této práce je seznámení se základy měření a vyhodnocování svalové aktivity pomocí povrchového EMG a problematikou kloubních vzorců a svalových extenčních reflexů. Dalším cílem je návrh metodologie měření a kvantifikace svalových reflexů kloubních vzorů vhodnou parametrizací EMG, zpracování signálů a implementace na datech získaných během experimentu. Tyto výsledky statisticky vyhodnotit a ověřit námi navrženou metodologii a použité parametry. Hlavním cílem je ověřit, zda použití reflexních podpatěnek má vliv na parametry povrchového EMG a případně určit statisticky významné změny těchto parametrů při použití flexních a extenčních podpatěnek. 4
3 Vymezení teoretických východisek 1 FUNKČNÍ ANATOMIE KOSTERNÍHO SVALU Kosterní svaly tvoří hybnou, motorickou složku pohybového systému. Jsou inervovány mozkovými a míšními nervy. Bez nervového impulzu nedochází ke svalové kontrakci. Anatomickými jednotkami kosterních svalů jsou příčně pruhovaná svalová vlákna. Funkčními a biomechanickými jednotkami svalů jsou motorické jednotky, tj. skupiny svalových vláken inervovaných jedním motoneuronem. [2] Svalová je navozována impulzem, který přivádí ke svalu nerv, respektive jeho motorická vlákna. Každý míšní a většina hlavových nervů se skládá nejméně ze dvou typů vláken: motorických a senzitivních. Oba typy vláken jsou výběžky nervových buněk (neuronů). [2] 2 STAVBA PERIFERNÍHO NERVU Periferní (obvodové) nervy jsou svazky nervových vláken výběžků nervových buněk míchy, mozkového kmene a buněk spinálních ganglií. Jednotlivá svalová vlákna tvoří v nervu svazky. Ty si v průběhu nervu vyměňují nervová vlákna. Nervová vlákna dělíme do dvou skupin: Aferentní vlákna- dostředivá o Senzitivní- zajišťují vedení citlivosti o Senzorická přivádějí vzruchy z čidel jako je zrakové, čichové a podobně Eferentní vlákna odstředivá o Motorická vedou impulzy k příčně pruhovaným svalům o Autonomní vedou impulzy například k hladké svalovině nebo svalovině myokardu [3] 5
Motorická informace z centrální nervové soustavy ke kosterním svalům tedy přenášejí motoneurony. Jejich těla se nacházejí v předních rozích míšních a v jádrech některých hlavových nervů. Jsou popsány dva typy motoneuronů: Alfa motoneurony jsou velké buňky, jejichž axony inervují pracovní (extrafuzální) vlákna kosterních svalů. Gama motoneurony jsou menší a jejich axony inervují intrafuzální vlákna svalových vřetének. [4] 3 RECEPTORY A SENZORICKÉ SYSTÉMY Receptory jsou specializovaná zařízení pro vnímání mechanických, chemických, elektromagnetických a tepelných podnětů z vnějšího i vnitřního prostředí organismu. Receptory se podle Kittnera a spol. (2011) dělí podle modality podnětu na: Mechanické podněty - mechanoreceptory (dotek, tlak, protažení, pohyb), Elektromagnetické podněty - fotoreceptory (světlo), termoreceptory (chlad, sluch, čich), Chemické podněty - Chemoreceptory (chuť, čich, chemoreceptory vnitřního prostředí). MECHANORECEPTORY Dyhre Poulson a Krogsgaard (2000) rozdělili mechanoreceptory podle své práce, kdy prováděli elektrostimulaci předních zkřížených svalů kolene dle dráždivosti na: mechanoreceptory s nízkým prahem dráždivosti, mechanoreceptory s vysokým prahem dráždivosti. Z jejich studie vyplývá, že každá skupina ovlivňuje reflexně činnost kosterních svalů jinou cestou. Receptory s nízkým prahem ovlivňují svalovou aktivitu cestou gama systému, kterého se účastní svalová vřeténka a receptory s vysokým prahem ovlivňují přímo alfa motoneurony. 6
REFLEXY Reflex je základní funkční jednotkou nervového systému, která se skládá z dostředivé a odstředivé dráhy. Například píchnutí do pokožky ruky podráždí receptory a to vyvolá flekční reakci příslušných svalů flexorů a celá končetina se odtáhne. Pro tuto reakci se také používá název reflexní oblouk. [5] Nejjednodušší reflexní oblouk je tvořen dvěma neurony. V čidle (receptoru) se změnou prostředí vybaví vzruch, který se šíří dostředivým (centripetálním, aferentním) vláknem do CNS (centrum reflexu). V CNS na synapsi se vzruch z dostředivého vlákna jednoho neuronu převede na druhý neuron a tedy na jeho dostředivé (centrifugální, eferentní) vlákno. Po eferentním vláknu se vzruch šíří k výkonnému orgánu (efektoru). Celý reflexní oblouk se tedy skládá z pěti základních částí: receptor, aferentní dráha, centrum, eferentní dráha, efektor. [6] Reflexy je možné dělit z nejrůznějších hledisek. Za základní můžeme považovat dělení dle podmínek a pevnosti spojení na reflexy nepodmíněné a podmíněné. Nepodmíněné reflexy (vrozené) získáváme během vývoje a po porodu jsou plně funkční. Tyto reflexy jsou předávány z generace na generaci pomocí genetického kódu. Jde o reflexy, které řeší základní životní funkce organismu jako je sací, polykací, vylučování trávicích šťáv a mnoho dalších. Neumožňují však dostatečné přizpůsobení měnícímu se prostředí. Jejich dráhy jsou pořád stejné a neměnné a čekají na spouštěcí podnět. [4] Reflexy podmíněné jsou reakce získané během individuálního života. Představují jednoduchou formu učení. Vznikají na základě již existujících vrozených nepodmíněných reflexů. Podmíněný reflex může vyvolat jakákoli změna prostředí, pokud je v dostatečné koincidenci s podnětem nepodmíněným a je-li toto spojení dostatečně opakováno. [4] Dále je možné reflexy dělit podle počtu synapsí v reflexním oblouku na reflexy monosynaptické a polysynaptické. Monosynaptické reflexy zajišťují a řídí svalový tonus. Do této skupiny jsou zařazeny reflexy, které obsahují ve svém oblouku jednu nebo omezené množství synapsí. Považujeme je za základní prvek spinální motoriky. Do této skupiny patří například napínací reflex, který obsahuje pouze jednu synapsi. Jeho funkcí je prosté stažení svalu po předchozím (pasivním) natažení. Jeho 7
receptorem je svalové vřeténko. V předním rohu míšním je zakončena aferentní část reflexního oblouku excitační synapsí a na motorické ploténce extrafuzálního vlákna téhož svalu končí eferentní dráha. Stah svalu je zesílen aktivací motoneuronů agonistických svalů. Vztah svalových skupin agonistů a antagonistů popisuje Langmeier [7] jako reciproční inervaci. Vzniká tak obrácený napínací reflex, který koordinuje vzájemné vztahy agonistických a antagonistických svalových skupin a chrání sval před přetížením. Mezi polysynaptické reflexy patří například: Extenzorový reflex způsoben taktilními nebolestivými podněty, které vedou k relaxaci flexorů a kontrakci extenzorů. Flexorový reflex způsoben podnětem bolestivým, který způsobí flexi podrážděné končetiny. Flexe je doprovázena dalšími pohyby (abdukce, addukce) podle lokalizace podnětu. [7] 4 STAVBA KOSTERNÍHO SVALU Kosterní svaly tvoří hybnou a motorickou složku pohybového systému. Jsou inervovány mozkovými a míšními nervy a bez nervového impulzu nedojde ke svalové kontrakci. Za anatomickou jednotku kosterního svalstva je považováno příčně pruhované svalové vlákno, což je 40-100 µm silný a až 40 mm dlouhý útvar válcovitého tvaru s kónickými konci. Na povrchu takového svalového vlákna se nachází cytoplazmatická membrána (sarkolema). V cytoplazmě jsou kromě jader uloženy myofibrily, což jsou podélně orientovaná vlákna. Myofibrily se dále dělí na sarkomery, které slouží jako kontraktilní jednotky svalu. Kontrakci sarkomery mají na starosti dvě bílkoviny a to aktin a myozin. Funkční a biomechanickou jednotkou svalu je motorická jednotka, což je soubor svalových vláken inervovaných jedním motoneuronem a je také považována za nejmenší komponentu periferního motorického systému. Axon motoneuronu se po vstupu do svalu větví a jeho terminální vlákno inervuje vždy jedno vlákno svalové. Ke kontrakci tedy dochází na základě vzruchů přicházejících motorickými nervovými vlákny nebo elektrickým podrážděním. Konce motorických vláken jsou zapojeny v motorických ploténkách, kde se uvolňuje acetylcholin, který mění propustnost sarkolemy svalového vlákna pro vápník, což vyvolá aktivaci myofilament. Tato aktivace způsobí změnu tvaru molekuly 8
aktinu. Uvolní se prostor, kam se zasouvají hlavy myozinu a vytvoří se tak na několik setin sekundy dočasná vazba. [2], [8] 5 SVALOVÝ ŘETĚZEC Dle Velého vzniká svalový řetězec vzájemnou fyzikální i funkční vazbou několika svalů nebo smyček (skupina dvou svalů upínající se na dvě vzdálená pevná místa) propojených mezi sebou fasciálními, šlachovými i kostními strukturami do řetězce tvořícího samostatný složitý útvar, jehož funkce je programově řízena z CNS. [9] Fyziologických řetězců může být v činnosti hned několik najednou. K dosažení přesného a úsporného pohybu dochází díky jejich synchronizaci. [10] 6 FUNKČNÍ KLOUBNÍ BLOKÁDY Funkční kloubní blokáda kloubu je snížená pohyblivost kloubu, při které bývá změněn aktivní i pasivní pohyb kloubu. Při odstranění blokády dochází k obnovení pohybu. Jedná se tedy o omezení pohybu bez patomorfologických změn. Podle Tichého a spol. [11] se celkový rozsah pohybu u funkční blokády kloubu nemění. Dochází však k relativní změně velikostí dílčích pohybů, ze kterých se celkový pohyb kolem jedné osy kloubu skládá. Lewit [12] rozděluje příznaky kloubní blokády na omezení rozsahu pohybu v kloubu, ztrátu kloubní vůle a reaktivní změny napětí kosterních svalů, které zablokovaný kloub překračují a vykonávají v něm aktivní pohyb. Kloubní blokády mají velkou tendenci k řetězení. V končetinách tak vznikají tímto způsobem flekční nebo extenční řetězce kloubních dysfunkcí. Na dolní končetině jsou tyto řetězce vyvolány mnoho příčinami, jako je například vadné postavení pánve nebo poúrazové stavy kyčle, kolene a kotníku. Při flekčním řetězci převažuje flexe nad extenzí a flexory jsou silnější než extenzory. Naopak je to u řetězců extenčních. [10] 7 ELEKTROMYOGRAFIE Elektromyografické (EMG) signály jsou záznamem elektrické aktivity svalu. Ta vzniká během přechodného iontového potenciálu při aktivaci motorické jednotky. EMG může být měřeno přímo ze svalu jehlovými elektrodami, nebo z pokožky za 9
pomoci elektrod povrchových. Tyto signály se využívají pro pozorování muskuloskeletárních systémových funkcí prostřednictvím odhadu rychlosti zapojení svalových vláken, monitorizaci lokálních změn v EMG během svalové únavy, a pro analýzu svalových intervalů například během analýzy chůze nebo studie trajektorie pohybu. Amplituda EMG z bipolárního zapojení je využíváno pro monitorování svalové aktivační úrovně a průběhu síly produkované svaly. [13] Obrázek 1 Ukázka bipolárně snímaného EMG signálu ELEKTRODY PRO ELEKTROMYOGRAFII Pro snímání elektromyografického signálu se používají dva základní typy elektrod a to podle způsobu snímání: podpovrchové elektrody pro snímání signálu přímo ze svalu, nebo povrchové pro neinvazivní snímání z povrchu kůže. Další dělení elektrod je zobrazeno následujícím obrázkem. 10
Obrázek 2 Rozdělení EMG elektrod Povrchové elektrody mají sumační charakter. To znamená, že zaznamenávají elektrický potenciál z celé skupiny svalových vláken. Nelze oddělit signál z jednoho svalového vlákna, či jedné buňky. Jedná se převážně o malé nalepovací elektrody, které jsou umisťovány přímo na kůži. Ta musí být předem zbavena veškerých nečistot, jako jsou kousky staré kůže nebo chlupy, které by způsobily špatné přilnutí elektrody k pokožce a tím zarušily signál. Pro odstranění potu a mastnoty se musí pokožka odmastit. Jejich využití je převážně při měření rychlosti šíření vzruchů nervové soustavy a při testování reflexů. [14] Obrázek 3 Nákres plošné kovové elektrody ze strany s popisem jejích částí. Čerpáno z [14]. Plovoucí povrchové elektrody jsou nejčastěji používané elektrody. Jedná se o elektrodu v kombinaci s vodivou pastou nebo gelem, která vyrovnává nerovnosti mezi elektrodou a kůží. Nejpoužívanější je argentchloridová elektroda (Ag AgCl), která je obtížně polarizovatelná a má velmi stálé vlastnosti. Jako elektrolyt se používá 11
roztok chloridu draselného (KCl). Jejich nevýhodou je možný pohyb při měření, díky němuž vyniká pohybový artefakt, který generuje zkreslující napětí a tím nežádoucí šum. [14] Obrázek 4 Nákres plovoucí elektrody ze strany s popisem jejích částí. Čerpáno z [14]. Suché povrchové elektrody obsahují zesilovač s velmi vysokou vstupní impedancí. Izolované se dají považovat za kondenzátory. Jedna deska kondenzátoru je tvořena kovovou elektrodou pokrytou vrstvou dielektrika a druhou desku tvoří povrch kůže. Výhodou těchto elektrod je nepřítomnost vodivé pasty. Tím však na elektrodu působí pot, který může vytvořit půlčlánkový potenciál. Další nevýhodou je měnící se plocha elektrod díky měnícímu se přítlaku elektrody ke kůži, což způsobuje změnu kapacity. U neizolovaných elektrod je kapacitní složka tvořena kapacitou mezi elektrodou a epidermis. Zrohovatělá pokožka zde hraje roli dielektrika se ztrátami. U těchto elektrod musí být vstupní odpor zesilovače v elektrodě až 1 GΩ aby nedošlo ke zkreslení signálu. [14] Aplikace podpovrchových elektrod je složitější než u povrchových a může být pro pacienta nepříjemná. Vpichové elektrody jsou schopny registrovat signál jen z malého počtu motorických jednotek nebo jsou zavedeny přímo k vyšetřované motorické jednotce. Nejedná se tedy o elektrody sumační. Mohou být tvořeny z více druhů kovů (například jehla s platinovým drátkem). V tomto případě má funkci dielektrika tělní tekutina. Implantabilní elektrody jsou například kochleární. [14] 12
Obrázek 5 Nákres bipolární intramuskulární elektrody s popsanými částmi a rozměry. Čerpáno z [14]. Mikroelektrody měří rozdíl potenciálů na buněčných membránách a umisťují se přímo do buňky. Z tohoto důvodu se musí brát v potaz velikost elektrod, aby se neporušila funkce buňky. Jedná se o elektrody s kovovým filmem napařeným na tenkém skleněném vlákně nebo o mikropipety. [14] UMÍSTĚNÍ ELEKTROD Velmi důležitým parametrem je umístění elektrod pro měření povrchového EMG signálu. V posledních letech se používají nejrůznější metody, jak získat co nejlepší signál z motorických jednotek. Elektrody se umisťují na různá místa, jako například: do středu svalového bříška, mezi inervační zónu a distální konec šlachy a na motorický bod. Podle studie [15], umístíme-li dvě elektrody symetricky podle neuromuskulárního spojení, detekované signály jsou stejné a jejich rozdíl je nulový. Umístíme-li však obě elektrody na jednu stranu spojení, je detekován nenulový diferenciální signál. Umístění obou elektrod na jedné straně inervační zóny jsou odhady EMG amplitudy, spektrální proměnné a rychlost vedení méně ovlivněny pohybem elektrod. Jejich výsledky ukazují, že amplituda EMG signálu detekovaná pomocí dvou elektrod přes inervační zónu je nejmenší (Obr. 6). Mesin a spol. kromě toho také dokázali, že spolehlivé odhady průměrné spektrální frekvence a rychlosti vedení lze získat jen tam, kde je EMG amplituda stabilní a má malé výchylky podél směru vláken. Důrazně doporučují zabránit zapojení elektrod přes inervační zónu, ale spíše je umístit mezi inervační zónu a šlachu. [15] 13
Obrázek 6 Příklad bipolárně snímaného EMG signálu zaznamenaného řadou lineárních elektrod při silné kontrakci svalu vastus medialis. Minimální amplituda je pozorována přes inervační zónu (A) a distální a proximální signály (B1 a B2) jsou důsledkem pohybu depolarizační zóny směrem ke konci šlachy a v opačném směru. Převzato z [16] POZICE MOTORICKÉHO BODU M. vastus lateralis Podle studie I. Beckera a spol. [17] lze tento sval rozdělit do čtyř částí, kdy je každá inervována vlastní nervovou větví. Primární proximální a distální větve vystupují z nervu femoralis a každá z těchto větví se dále dělí na sekundární hlubokou a povrchovou větev. Objevuje se zde také třetí a to střední nervová větev, která vznikla z větve primární. [17] Botter a spol. [18] ve své studii vyšetřovali umístění motorických bodů pomocí snímání povrchu kůže a stimulační perové elektrody u 53 subjektů. Pomocí této metody našli tři odlišné motorické body svalu vastus lateralis: proximální motorický bod (modré body na Obr.7 A), střední motorický bod (bílé body na Obr.7 A) a distální motorický bod (žluté body na Obr.7 A). 14
A B Obrázek 7 (A)Pozice motorických bodů na m. vastus lateralis. Proximální motorický bod (modré body), střední motorický bod (bílé body) a distální motorický bod (žluté body).(b) Pozice motorických bodů na m. vastus lateralis. Proximální motorický bod (modré body) a distální motorický bod (žluté body). [18] M.vastus medialis Tento sval je inervován krátkou (laterální) a dlouhou (mediální) větví nervu femoralis. Botter a spol. ve své studii [18] lokalizovali proximální motorický bod (modré body na Obr.7 B) a distální motorický bod (žluté body na Obr.7 B). 15
8 ANALÝZA A ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU Při zpracování signálu z povrchového EMG byly použity dva základní přístupy. První zahrnuje analýzu charakteristik interferenčních vzorů, jako je například počet signálových změn vrcholů. Druhý je založen na výkonové spektrální analýze. Analýza interferenčních vzorů je podle D. A. Gabriela a spol. [19] výhodnější, protože signál povrchového EMG je nestacionární. Počet změn signálu může být spočten za předpokladu nestacionarity signálu. V tomto případě je nutná pouze metodická kontrola, zda pacient provedl kontrakci ve všech měřeních stejně. Měření se může provádět při udržování konstantní síly, nebo se může vyvíjet maximální intenzita izometrické. 8.1 ANALÝZA SIGNÁLU V ČASOVÉ OBLASTI Tento typ analýzy naměřených EMG signálů je charakteristický zobrazením časového průběhu signálu. 8.1 Analýza tvaru vrcholů a jejich maxim Analýza tvaru vrcholů povrchového EMG využívá dvou základních komponent signálu: vrcholů a jejich maxim (Obr. 8). Obrázek 8 Ukázka analýzy tvaru vrcholů povrchového EMG signálu. Vrchol je definován jako výchylka signálu procházející nulou (komplex bodů A, B, C ve vyznačeném obdélníku). Výchylka mezi bodem 2 a 3 je považována za submaximum vrcholu 2, protože před ním signál neprochází nulovou hodnotou. Převzato z [19] 16
Vrchol je definován jako stoupající a klesající výchylka signálu procházejí nulou (zvýrazněné na Obr. 13 obdélníkem). Základna každého vrcholu je zvýrazněna červeným čtvercem a jeho vrchol kolečkem. Výchylka mezi bodem 1 a 2 není označena jako vrchol, protože neprochází nulovou linií. Každý hrot může obsahovat více vrcholů. Za hlavní je vždy považován ten největší. Výpočet amplitudy vrcholu (SAy) byl převzat od Gabriela a spol. [19]. Za maximum (B) každého vrcholu je považován nejvyšší bod. Ay, By a Cy představují y-ové souřadnice bodů A, B a C., [1] Průměrná amplituda vrcholu MSA je vypočtena pomocí:, [2] kde signálu. je amplituda vrcholu a NS představuje počet vrcholů ve vybraném vzorku Průměrná frekvence vrcholů MFS je dána podílem počtu vrcholů (NS) a celkové doby trvání vybraného signálu (TD):. [3] Sklon jednotlivého vrcholu je definován pomocí začátku vrcholu (bod A) a jeho maxima (bod B) jednoduše z jejich x-ových a y-ových souřadnic. Jakmile vypočítáme sklon jednotlivých vrcholů (náběžná hrana), průměrný sklon (MSS) je stanoven jako sumace všech sklonů jednotlivých vrcholů vydělena jejich počtem. MSS algoritmus je dán:, [4], [5] kde SS je sklon vrcholu a NS je počet vrcholů ve vybraném povrchovém EMG signálu. 17
Průměrný počet lokálních maxim v jednotlivém vrcholu (MNPPS) je vypočten stanovením počtu lokálních maxim (P) ve vybraném záznamu ku počtu vrcholů.. [6] Průměrná délka trvání vrcholu je vypočtena stanovením doby každého vrcholu. Doba všech vrcholů je sumarizována a vydělena počtem vrcholů., [7] NS je počet vrcholů ve vybraném signálu, Ax a Cx jsou x-ové souřadnice bodů A a C. Dále se v této analýze využívá počtu průchodů signálu nulovou hladinou(zcr). 8.2 SPEKTRÁLNÍ ANALÝZA Analýza v časové oblasti nám nemusí poskytovat dostatečný popis signálu. Pro výhodnější analýzu se využívá zpracování dat ve frekvenční oblasti. Základní matematickou operací, která je využívána k transformaci většiny biologických signálů, tedy i EMG signálu, z časové do frekvenční oblasti je Fourierova transformace. Fourierova transformace nám tedy udává, jaké frekvence jsou obsaženy v daném signálu. Fourierova transformace Tato transformace řeší přechod z časové do frekvenční oblasti i pro neperiodické signály. Je založena na úvaze, že neperiodická funkce je funkcí s periodou T. Lze pak dojít k transformačnímu vztahu:, [8] který převádí časovou funkci f(t) na funkci komplexní proměnné F(jω). [20] (Obr. 9). Díky Fourierově transformaci můžeme zobrazovat frekvenční spektrum signálu 18
Obrázek 9 Ukázka EMG signálu a jeho frekvenčního spektra Výkonové spektrum či spektrální výkonová hustota (Obr. 10) nám udává rozložení výkonu signálu podél frekvenční osy. Vidíme tedy, která frekvence je nejvýkonnější. Obrázek 10 Ukázka signálu EMG a jeho spektra výkonové hustoty (PSD v db) 19
Ve výkonovém spektru nás nejčastěji zajímá nejvýkonnější složka, tedy maximum tohoto spektra a střední či mediánový výkon. Frekvence mediánu výkonové hustoty je taková frekvence, ve které kumulativní součet spektra dosáhne 50 % z celkové hodnoty. Dále se využívá první spektrální moment, který představuje těžiště rozložení energie ve spektru. Jedná se tedy o váhovaný průměr spektrálních čar. Druhý spektrální moment představuje rozprostření spektra. Je tedy analogický statistickému rozptylu a je indikátorem rozprostření spektra. Obecně spektrální moment můžeme popsat rovnicí [21]:, [9] kde N je délka výkonového spektra (S(l)), I je délka frekvenčního rozsahu od frekvence c1 do frekvence c2 a t je vzorkovací interval. 8.3 DALŠÍ POUŽITÉ PARAMETRY Jako další parametr k hodnocení EMG signálu je použita efektivní hodnota amplitudy signálu (RMS), která se vypočítá pomocí následujícího vzorce:, [10] kde xn je hodnota povrchového EMG signálu a n je počet vzorků vybraného signálu. [22] Jako další parametr je využita průměrná hodnota rektifikovaného signálu ARV. Definuje se jako střední hodnota rektifikovaného signálu přes určitý časový úsek. Pro tento parametr se využívá výpočet: [11] kde xn je hodnota povrchového EMG signálu a n je počet vzorků vybraného signálu. [22] 20
V neposlední řadě je pro hodnocení využit medián [23]: pro lichá n, [12] pro sudá n. [13] Maximum je definováno jak největší prvek množiny M (tedy našeho signálu). Lze ho popsat [24]:, jestliže platí jestliže platí M a a M. [14] Minimum je jedinováno jak nejmenší prvek množin M [24]: a = min M, jestliže platí a M a M. [15] Směrodatná odchylka náhodné veličiny X je pak odmocninou z rozptylu: kde je rozptyl náhodné veličiny X. Plocha signálu po rektifikaci [25]:, [15]. [16] 21
4 Empirická část 4.1 MĚŘÍCÍ ZAŘÍZENÍ Celé měření probíhalo v rámci čtyř týdnů na pracovišti Fakulty zdravotnických studií UJEP v Ústí nad Labem v Laboratoři pro studium pohybu. Pro snímání povrchového EMG signálu bylo využito elektrod Ambu Blue Sensor P od firmy Ambu, Biomonitoru ME6000 MegaWin a softwaru MegaWin 700046 verze 0 od firmy Mega Electronics. Elektrody Ambu Blue Sensor P jsou vyrobeny z argentchloridu (Ag AgCl) s AC impedancí 400 Ω a s DC offsetovým napětím 0,2 mv. Velikost těchto elektrod je 40,8 x 34 mm se snímající plochou 13,2 mm 2. Biomonitor ME6000 MegaWin (Obr. 11) je zařízení pro snímání povrchového EMG signálu, určené pro hodnocení funkce a stavu svalu, rehabilitaci, trénink s biofeedbackem a vědecké účely. Pomocí povrchových elektrod je možné zaznamenávat EMG signál až ze šestnácti svalů současně. Impulsy svalových vláken jsou velmi malé (kolem 1µV), proto je nutné zesílení. Tento systém využívá technologii, kdy je zesilovač přímo připojen k zemnící elektrodě, což výrazně eliminuje rušení, jako například pohybové artefakty. Naměřená data jsou on-line přenášena do počítače a dále analyzována softwarem MegaWin 700046 verze 0. Obrázek 11 Měřicí jednotka Biomonitor ME6000. 22
Software MegaWin 700046 verze 0 byl využit pouze k získání surového EMG signálu. Následné zpracování signálů probíhalo prostřednictvím navržených algoritmů v prostředí MATLAB, speciálně upravených pro tento typ měření. Síla byla detekována pomocí dvou subminiaturních nerezových vážených čidel pro tlak LC302 od firmy Jakar Electronics s třídou přesnosti 0,5 %. Výstup těchto čidel byl připojen k 8/16 kanálovému USB modulu sběru dat s termočlánkovými a napěťovými vstupy OM-DAQ-USB-240 Tento modul pro svou činnost využívá napájení z USB portu počítače nebo vnější napájecí zdroj. V našem případě byl použit externí stabilizovaný zdroj, jehož výstupní napětí po připojení obou čidel je 6,65 V. Pro odstranění rušení bylo třeba propojit stínění USB kabelu od OM-DAQ-USB-2401 s kladným polem napájecího napětí (červený vodič). Tím se omezilo kolísání výstupního signálu na cca. ± 2 N. Obrázek 12 Ukázka použitého čidla a převodníku. 4.2 MĚŘENÉ OSOBY Této studie se dobrovolně zúčastnilo 19 probandů, z toho 15 žen (23,5±4,0 let) a 4 muži (32,8±11,8 let). Nejdříve byli seznámeni s celým postupem studie. Poté byli vyšetřeni fyzioterapeutem, který provedl anamnézu pacienta. Anamnéza zahrnovala určení dominantní končetiny a funkční vyšetření, zda pacient netrpí bakteriálním zánětem a zda se u něj neprojevují neurologické změny vedení reflexní činnosti v dolní dominantní končetině. 23
4.3 POSTUP MĚŘENÍ Pro tuto studii bylo vyvinuto měřící zařízení (Obr. 13). Jedná se o speciální křeslo vybavené popruhy pro zajištění stability trupu a posuvným ramenem pro upevnění a nastavení potřebných úhlů dolní dominantní končetiny. Probandi byli umístěni na křeslo a upevněni popruhy přes ramena a boky k zamezení pohybu a dopomoci trupu k vytvoření. Úhel v kolenním kloubu byl nastaven na 70 flexe a v kyčelním kloubu na 120 mezi pánevní a stehenní kostí, což odpovídá uvolněnému sedu. Obrázek 13 Křeslo pro prováděný experiment se speciálním nastavitelným ramenem pro úhly v kyčelním a kolenním kloubu. Elektrody byly umístěny na dvě hlavy svalu quadriceps femoris - vastus medialis a vastus lateralis. Přesný popis umístění elektrod viz. kapitola 4. Pokožka pod elektrodami byla vyholena, očištěna abrazivní pastou pro odstranění částeček staré pokožky a odmaštěna alkoholem. 24
Měření se skládalo z pěti částí (v každé části byly provedeny vždy tři izometrické ). Nejdříve byla měřena maximální volní (MVC) (3x 2 sekundy stah a 30 sekund odpočinek) při extenzi v kolenním kloubu, podobně jako u studie Watanabe a spol. [26], kdy byly snímány hodnoty povrchového EMG signálu. Hodnoty síly během byly zaznamenány pomocí siloměrů a odečteny z monitoru. Z těchto hodnot byl vypočten průměr a následně hodnota submaximální 60% MVC pro další měření. Po dvouminutovém odpočinku následovalo měření 60% MVC. Před pacienta byl postaven monitor s číselnou a obrazovou hodnotou ze siloměrů. Byl instruován, aby po dobu udržoval konstantní sílu na hladině odpovídající 60 % z jeho maximální volní. Stejně jako Watanabe u své studie [26], jsme dodrželi 2 minutový odpočinek mezi mi k zabránění únavy svalu. Stejný postup jsme dodrželi i v následujících měřeních, kdy byla pacientovi umístěna do ponožky nejdříve pronační a poté supinační reflexní podpatěnka. Na závěr měření byl proveden test, skládající se ze tří MVC. Cílem bylo zjištění, zda nedošlo k únavě svalu. Monitor byl pacientovi zakryt a stejně jako na začátku prováděl 3x 2 sekundy maximální s 30 sekundovým odpočinkem. 4.4 UMÍSTĚNÍ ELEKTROD Anatomické informace o umístění elektrod na svalech vastus medialis a vastus lateralis jsme čerpali ze studie A. Reinoldiho a spol. [16]. Podle této studie byla inervační zóna svalu vastus lateralis lokalizována u 10 probandů ve vzdálenosti 94±13,2 mm na linii od laterální strany pately k přednímu hornímu trnu kyčelní kosti (Obr. 14 A). Na svalu vastus medialis byla lokalizována ve vzdálenosti 51,7±13,0 mm pod padesáti stupni od spojnice pately a horního trnu kyčelní kosti (Obr. 14 B). 25
Obrázek 14 Umístění inervační zóny na svalech vastus lateralis (A) a vastus medialis (B). Převzato z [16] Fyzioterapeutem byl tedy palpačně vyhledán sval vastus lateralis a medialis, očištěna pokožka a nalepeny elektrody. Umístění elektrod na pacientovi je zobrazeno na Obr. 15. Ze sejmutých signálů je patrné, že kvalita signálu je vysoká a nedošlo k symetrickému nalepení elektrod na inervační zónu (viz kapitola 4.7.) Obrázek 15 Umístění elektrod (vastus medialis, vastus lateralis) 26
4.5 ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU Surový signál byl ze softwaru MegaWin extrahován a dále zpracováván pomocí prostředí MATLAB. Než začneme zpracovávat naměřený nativní signál, je třeba ho nejdříve upravit do formy vhodné pro vyhodnocení. Filtrace frekvence síťového napětí byla odstraněna měřícím systémem. V našem signálu tedy bylo potřeba odstranit stejnosměrnou složku, aby signál splňoval předpoklad střídavého signálu oscilujícího stejnou vahou do kladných i záporných hodnot. V nativním signálu je patrné kolísání nulové izolinie, které je způsobeno například dýcháním pacienta nebo pohybem elektrod během svalu. Tento problém byl odstraněn pomocí interpolační metody, která spočívá v několikanásobné decimaci původního signálu, jeho filtraci (dolní propust) a zpětné interpolaci na původní vzorkovací frekvenci, čímž získáme izolini, kterou poté odečteme od původního signálu. Ze signálu 60% MVC bylo nejdříve nutno detekovat izometrické a z nich vybrat 2s. Nejdříve byla vytvořena obálka signálu. Jako práh k detekci celých kontrakcí byla stanovena hodnota tří směrodatných odchylek, vypočtených z celého záznamu. Poté byl vypočten medián hodnot a využit k nalezení konce 2s úseku. Od toho bodu byl vypočten začátek segmentu. Pacienti nebyli schopni hned na začátku udržet požadovanou hodnotu a tak se čekalo, než svojí hladinu ustálí. Poté byly odměřeny 2s. Z tohoto důvodu jsme vyvinuli výše uvedenou detekci. 27
Obrázek 16 Ukázka výběru 2s úseku z EMG signálu. obrázek představuje záznam tří izometrických kontrakcí, obrázek znázorňuje rektifikovaný signál s vyznačenou hladinou prahu (3 směrodatné odchylky signálu), na obrázku zeleně vyznačené. V posledním obrázku zeleně znázorněny vybrané 2s z. Na těchto úsecích bylo poté vypočteno 19 parametrů, které jsou popsány v kapitole 8. Jedná se jmenovitě o: počet vrcholů (NS), počet maxim (P), průměrnou amplitudu vrcholu (MSA), průměrnou frekvenci vrcholů (MSF), průměrný sklon vrcholu (MSS), průměrný počet lokálních maxim (MNPPS), průměrnou délku trvání vrcholu (MSD), průchody nulou (ZCR), průměrnou hodnotu rektifikovaného signálu (AVR), efektivní hodnotu amplitudy signálu (RMS), frekvence mediánu výkonové hustoty (med_f), spektrální moment (SpekMom1), spektrální moment (SpekMom2), maximální frekvenci výkonového spektra (MaxSpek), medián (Med), minimum (Min), maximum (Max), směrodatnou odchylku (Std) a plochu rektifikovaného signálu (RektPloch). Pro představu si zde uvedeme některé parametry a jejich obrazové znázornění. Jako první je uvedana výkonová hustota, frekvence maxima a mediánu (Obr. 17). 28
Obrázek 17 Signál z vybraného 2s segmentu 60% MVC, výkonová hustota tohoto segmentu se zeleně vyznačenou maximální frekvencí, kumulativní součet výkonového spektra a vyznačena frekvence mediánu svislou čárou. Dále je uvedena vizualizace výkonové hustoty s vyznačeným a spektrálním momentem (Obr. 18). Obrázek 18 Signál z vybraného 2s segmentu 60% MVC, spektrální moment (červená) a spektrální moment (zelená). 29
4.6 VÝSLEDKY Nejprve jsme změřili u každého pacienta maximální volní kontrakci při extenzi kolenního kloubu. Hodnoty síly byly odečítány z monitoru a zapisovány do tabulky č. Z těchto hodnot byla následně vypočtena hodnota 60 %. Tabulka 1 Maximální MVC ze tří kontrakcí a vypočtená 60% MVC pro pacienty P0 P18 MVC [N] 60% MVC [N] P0 91 98 98 57 P1 65 68 79 42 P2 195 232 277 141 P3 116 210 237 113 P4 215 253 263 146 P5 131 152 160 89 P6 269 220 263 150 P7 201 186 153 108 P8 60 64 62 37 P9 82 93 77 50 P10 56 44 27 25 P11 175 163 162 100 P12 52 52 65 34 P13 174 163 173 102 P14 176 175 148 100 P15 105 97 118 64 P16 100 89 102 58 P17 206 217 212 127 P18 54 35 38 25 Vypočtenou hodnotu 60% MVC poté probandi udržovali v dalších měřeních. Byly naměřeny vždy tři volní, vybrán 2s úsek signálu v každé kontrakci a na těchto úsecích vypočteny výše uvedené parametry (viz kapitola 4.2). Výsledky všech parametrů pro jednotlivé a jednotlivé svaly byly v prostředí MATLAB uloženy do přehledné tabulky (celý program naleznete v příloze na přiloženém CD). Ukázku výsledků pro dva pacienty můžete vidět v tabulce č. 30
Tabulka 2 Ukázka výsledků parametrů pro pacienty P0 a P1 z 60% MVC vastu medialis bez použití podpatěnky. Kde NS je počet vrcholů, P - počet lokálních maxim, MSA - průměrná amplituda vrcholů, MSF průměrná frekvence vrcholů, MSS - průměrný sklon vrcholů, MNPPS - průměrný počet lokálních maxim v jednom vrcholu, MSD - průměrná délka trvání vrcholu, ZCR - počet průchodů nulou, AVR - průměrná hodnota rektifikovaného signálu, RMS - efektivní hodnota amplitudy signálu, med_f - frekvence mediánu výkonové hustoty, SpekMom1 - spektrální moment, SpekMom2 - spektrální moment, MaxSpek - maximální frekvence výkonového spektra, Med - medián, Min - minimum, Max - maximum, Std - směrodatná odchylka signálu a RektPloch plocha rektifikovaného signálu. P0 P1 NS [-] 154,00 152,00 152,00 138,00 144,00 145,00 P [-] 203,00 198,00 221,00 175,00 197,00 181,00 MSA [µv] 252,56 223,67 127,82 77,72 64,49 68,45 MSF [Hz] 77,00 76,00 76,00 69,00 72,00 72,50 MSS [µv/ms] 42,84 36,78 23,33 13,74 11,57 12,82 MNPPS [-] 1,32 1,30 1,45 1,27 1,37 1,25 MSD [ms] 11,76 12,07 11,64 11,74 11,19 10,60 ZCR [-] 310,00 307,00 306,00 278,00 288,00 291,00 AVR [µv] 88,18 77,53 44,60 25,55 22,64 24,29 RMS [µv] 110,63 96,12 55,75 35,21 33,09 33,55 med_f [Hz] 66,00 69,00 65,50 62,50 63,00 66,50 SpekMom1 [Hz] 71,80 71,76 71,08 70,59 69,25 70,89 SpekMom2 [Hz] 38,29 36,50 42,71 43,97 43,62 46,85 MaxSpek [Hz] 54,50 72,50 73,50 51,50 87,50 31,00 Med [µv] 1,84 3,81 2,68-1,74-1,97-3,29 Min [µv] -358,22-333,18-183,24-120,75-168,96-121,38 Max [µv] 315,80 251,81 183,56 142,27 192,04 131,70 Std [µv] 110,66 96,15 55,76 35,22 33,10 33,56 RektPloch [µv.ms] 176457,85 155136,04 89239,03 51135,29 45309,43 48607,40 Výsledky ostatních probandů naleznete v příloze č. 1 pro vastus medialis a č. 2 pro vastus lateralis. 31
4.7 STATISTICKÁ ANALÝZA 4.7.1 METODIKA Pro statistické hodnocení výsledků experimentu byla vybrána metoda ANOVA a to dvoufaktorová analýza bez opakování. Tato metoda řeší vliv dvou faktorů (v tomto případě faktor použití podpatěnky a faktor pacient) na hodnoty měřené veličiny (19 navržených parametrů). Protože tři za sebou jdoucí nelze považovat za nezávislá měření, musí být nejprve vypočtena střední hodnota parametrů. Data byla exportována z prostředí MATLAB do tabulkového procesoru Microsoft Excel 2007, kde byla dále zpracována. Každý parametr se v této metodě zpracovává zvlášť. Proto nám zde vzniká 19 samostatných hypotéz. Přesný výpočet uvedeme pouze u jednoho parametru. Ostatní výpočty jsou uvedeny v příloze č. Vastus medialis Parametr Medián (Med) Tabulka 3 Průměrné hodnoty ze tří kontrakcí parametru median u svalu vastus medialis pro všechny probandy (P0-P18). (BP bez použití podpatěnky, SP požití supinační podpatěnky, PP použití pronační podpatěnky). P0 P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 BP 7-2,33 0,71-1,80-3,20 1,84-3,48 0,69 2,38 1,87 0,85-4,03-1,68 0,71-5,68-2,23-0,99-1,32-2,54 SP 4,72-1,61 0,26-1,11 4,21 4,15-3,07 3,43 2,15 2,12 0,70-3,45-1,09 1,94-6,78-1,44 0,67 0,00-2,94 PP 2,86-2,58-0,32-0,12-0,51 3,38-3,73-0,86 3,49 1,62 0,57-1,92-1,32 2,24-4,23 0,07-0,03-0,13-2,69 U ANOVA dvoufaktorové analýzy bez opakování hodnotíme 2 nulové hypotézy: 1) H0 = Vliv faktoru ( Řádky = BP, SP, PP ) je nevýznamný 2) H0 = Vliv faktoru ( Sloupce = P0,, P18 ) je nevýznamný Po zpracování v Microsoft Excel dostaneme tabulku: 32
Tabulka 4 Hodnoty metody ANOVA pro parametr Med u svalu vastus medialis ANOVA Zdroj variability Řádky Sloupce Chyba SS 11,16151 311,7258 47,79078 Celkem 370,6781 Rozdíl 2 18 36 MS 5,580753 17,3181 1,327522 F Hodnota P 4,203888 0,022866 13,04544 8,96E-11 F krit 3,259446 1,898622 56 Pro zamítnutí či potvrzení nulových hypotéz nás zajímají hodnoty p. Porovnáme-li tuto hodnotu s hodnotou α, kterou jsme si před testem zvolili jako 0,05, můžeme nulovou hypotézu zamítnout, pokud je p < α. V opačném případě nulovou hypotézu nezamítáme. 4.7.2 VÝSLEDKY V našem případě je vliv faktoru Sloupce, tedy vliv jednotlivých probandů, velmi významný, což plyne z vysoké interindividuality. Vliv faktoru Řádek, tedy vliv použité reflexní podpatěnky, je také významný (p = 0,023). Pokud zamítneme nulovou hypotézu, jako v tomto případě, musíme dále identifikovat, mezi kterými dvěma soubory existují statisticky významné rozdíly. Proto přejdeme k procesu post hoc analýzy, která spočívá v porovnání středních hodnot všech dvojic, tedy mnohonásobné porovnávání. K tomuto účelu využijeme Tukeyho metodu. Tato metoda předpokládá nulovou hypotézu, že střední hodnoty dvou parametrů jsou stejně. Tuto hypotézu zamítáme, pokud [27]:, kde, jsou průměrné hodnoty obou souborů, hodnota studentizovaného rozpětí ( ( [12] = 2,87), je tabelovaná je reziduální rozptyl ). V tomto případě dostáváme tabulku absolutních hodnot rozdílů dvou středních hodnot: 33
Tabulka 5 Absolutní hodnoty rozdílů průměrů dvou rozdělení pro parametr Med. Kde BP jsou hodnoty bez použití podpatěnky, SP s použitím supinační podpatěnky, PP s použitím pronační podpatěnky. BP SP PP průměr -0,91802 0,149603-0,22201 BP -0,91802 0 1,067622 0,69601 SP 0,149603 1,067622 0 0,371612 PP -0,22201 0,69601 0,371612 0 Absolutní hodnotu rozdílů průměrů tedy porovnáváme s hodnotou = 0,75862 Jak je vidět z tabulky č. 5 existuje zde pouze jedna kombinace BP-SP, u které můžeme nulovou hypotézu zamítnout. Můžeme tedy tvrdit, že rozdíl mediánu signálu bez použití podpatěnky a s použitou supinační podpatěnkou je statisticky významný ( = 1,07 µv). Výsledky metody ANOVA pro ostatní parametry nalezneme v příloze č. Zde uvedeme pouze zhodnocení, zda nulové hypotézy můžeme, či nemůžeme zamítnout (tab. 6). Tabulka 6 Zhodnocení hypotéz u ostatních parametrů svalu vastus medialis 1) Faktor řádky 2) Faktor sloupce H 0 H 0 NS [-] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout P [-] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout MSA [µv] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout MSF [Hz] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout MSS [µv/ms] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout MNPPS [-] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout MSD [ms] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout ZCR [-] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout AVR [µv] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout RMS [µv] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout med_f [Hz] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout SpekMom1 [Hz] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout SpekMom2 [Hz] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout MaxSpek [Hz] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout Min [µv] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout Max [µv] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout Std [µv] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout RektPloch [µv.ms] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout 34
U prvního sloupce nemůžeme nulovou hypotézu zamítnout, tedy vliv faktoru řádky je nevýznamný. V druhém sloupci u všech parametrů nulovou hypotézu můžeme zamítnout. Tento výsledek je způsoben vysokou interindividualitou probandů. Pro parametry svalu vastus lateralis provedeme analýzu stejným způsobem. Vastus lateralis Parametr spektrální moment (SpekMom1) Tabulka 7 Průměrné hodnoty parametru SpekMom1 u svalu vastus lateralis pro všechny probandy ( P0 P18 probandi, B bez použití podpatěnky, S použití supinační podpatěnky, P použití pronační podpatěnky) P0 P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 B 68,80 57,3 64,2 67,0 81,6 58,7 74,2 60,2 54,3 59,0 65,1 71,5 63,4 65,2 87,2 77,2 67,8 63,4 81,0 S 70,82 60,6 64,1 66,7 85,5 60,3 76,4 58,6 56,1 57,3 64,7 73,4 61,1 67,7 89,6 73,7 67,2 63,6 84,8 P P 68,32 60,1 63,9 67,1 86,2 59,2 76,7 59,9 54,9 59,4 68,2 72,3 61,4 64,8 91,1 75,2 70,7 63,7 85,7 Opět provedeme metodu ANOVA pomocí Microsoft Excel. Výsledky této metody pro parametr SpekMom1 pro sval vastus lateralis nalezneme v tabulce č. 8. Tabulka 8 Hodnoty metody ANOVA pro parametr SpekMom1 u svalu vastus lateralis ANOVA Zdroj variability SS Rozdíl MS F Hodnota P F krit Řádky 13,0457 2 6,52285 3,326271 0,047254 3,259446 Sloupce 4986,631 18 277,0351 141,2716 5,69E-28 1,898622 Chyba 70,59636 36 1,96101 Celkem 5070,273 56 Vliv faktoru Řádek, tedy vliv použité reflexní podpatěnky, je statisticky významný (p = 0,047). Proto i u tohoto parametru provedeme mnohonásobné porovnání pomocí Tukeyho metody [27]. Vytvoříme tedy tabulku absolutních hodnot rozdílu průměrných hodnot parametru SpekMom1 pro jednotlivá měření (bez podpatěnky - BP, se supinační podpatěnkou SP a s pronační podpatěnkou - PP). 35
Tabulka 9 Absolutní hodnoty rozdílů průměrů dvou rozdělení pro parametr SpekMom1 (BP bez použití podpatěnky, SP použití supinační podpatěnky, PP použití pronační podpatěnky) BP SP PP průměr 67,79 68,58 68,93 BP 67,79 0,00 0,79 1,15 SP 68,58 0,79 0,00 0,36 PP 68,93 1,15 0,36 0,00 Absolutní hodnotu rozdílů průměrů tedy porovnáváme s hodnotou = 0,9220 Jak je vidět z tabulky č.8, existuje zde pouze jedna kombinace BP-PP, u které můžeme nulovou hypotézu zamítnout. Můžeme tedy tvrdit, že rozdíl spektrálního momentu signálu bez použití podpatěnky a s použitou pronační podpatěnkou je statisticky významný ( = 1,15 Hz). U ostatních jsme nulovou hypotézu nezamítli. Z čehož plyne, že vliv podpatěnek u ostatních parametrů je nevýznamný. Výpočty metody ANOVA pro ostatní parametry nalezneme v příloze č. Zde opět uvedeme pouze vyhodnocení nulových hypotéz (tab. 10). Stejně jako u výsledků ze svalu vastus medialis, nemůžeme zamítnout nulovou hypotézu u ostatních parametrů u faktoru řádky. U vlivu faktoru sloupce naopak nulovou hypotézu můžeme zamítnout. I v tomto případě je tento výsledek způsoben interindividualitou probandů. 36
Tabulka 10 Zhodnocení hypotéz u ostatních parametrů svalu vastus lateralis 1) Faktor řádky 2) Faktor sloupce H 0 H 0 NS [-] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout P [-] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout MSA [µv] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout MSF [Hz] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout MSS [µv/ms] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout MNPPS [-] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout MSD [ms] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout ZCR [-] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout AVR [µv] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout RMS [µv] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout med_f [Hz] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout SpekMom2 [Hz] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout MaxSpek [Hz] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout Med [µv] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout Min [µv] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout Max [µv] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout Std [µv] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout RektPloch [µv.ms] nemůžeme zamítnout můžeme zamítnout 37
5 Diskuse Měření povrchového EMG signálu je velmi složité téma. V České republice neexistuje standart, podle kterého by se mělo měření provádět. Proto bylo nutné nejdříve prostudovat zahraniční studie a vytvořit metodologii pro náš experiment. Největší problém vidím v umísťování elektrod na sval, protože správné umístění má velký vliv na naměřené signály. Pro zachování uniformity by bylo vhodné využít metodu vyhledávání motorických bodů pomocí monopolární elektrické stimulace, stejně jako Botter a spol. ve své studii [18]. Ačkoliv pro umístění elektrod v této práci jsme vycházeli z této studie a naše motorické body byly lokalizovány palpační metodou, naměřené signály měly velmi vysokou kvalitu. Ze studie A. Rainoldiho a spol. [16] je pozorována minimální amplituda přes inervační zónu, tedy umístíme-li dvě elektrody symetricky podle neuromuskulárního spojení, detekované signály jsou stejné a jejich rozdíl je nulový. L. Mesin a spol. [15] ve své studii důrazně doporučují zabránit zapojení elektrod přes inervační zónu a spíše je umístit mezi inervační zónu a šlachu, z čehož jsme v této práci vycházeli. Pro návrh parametrizace jsme vybrali analýzu tvarů vrcholů probíranou ve studii D. A. Gabriela a spol. [19]. V našem experimentu se však statisticky nepotvrdil vliv těchto parametrů na signály s reflexními podpatěnkami a bez nich. Z parametrů spektrální analýzy byl vliv pronační podpatěnky potvrzen u spektrálního momentu (p = 0,047). Jako další parametr u kterého vyšel statisticky významný vliv použití supinační podpatěnky byl medián (p = 0,023). Z 19 námi navržených parametrů byl statisticky potvrzen vliv jen u dvou parametrů. Podle výsledků této práce nelze s určitostí říci, jestli je pro parametrizaci výhodnější analýza tvarů vrcholů nebo spektrální analýza. Tato závažná zjištění je třeba opakovat při zohlednění dalších kritérií, jako je například použití tetanické, či zkoumání velikosti amplitudy povrchového EMG signálu při maximální volní kontrakci s užitím reflexních podpatěnek. 38
6 Závěr Po konzultaci s fyzioterapeuty a lékaři Fakulty zdravotnických studií UJEP v Ústí nad Labem jsme navrhli kompletní metodologii, postup měření a vyhodnocení experimentu. Pro upevnění pacienta v požadované pozici bylo navrženo měřicí zařízení, které fakulta nechala sestrojit. Zvolili jsme měřené svaly a systémy pro snímání povrchového EMG a záznam síly. Pro navržení metodologie experimentu byla provedena podrobná rešerše a analýza současné situace v oblasti měření a vyhodnocení EMG jakož i fyziologie a neurofyziologie kosterně-svalového systému. Podle rešerše bylo pak stanoveno umístění elektrod. Pro signály naměřené při experimentu byly navrženy metody parametrizace a byla provedena jejich implementace v jazyce MATLAB. Navrženou metodologií, provedením experimentu, analýzou signálů a statistickým vyhodnocením experimentu byl významně (p < 0,05 u supinační a p < 0,05 u pronační) potvrzen vliv reflexní podpatěnky (supinační i pronační) na parametry (medián u supinační - absolutní hodnota rozdílu průměrné hodnoty obou souborů: 1,07 µv a spektrální moment u pronační - absolutní hodnota rozdílu průměrné hodnoty obou souborů: EMG signálu. 1,15 Hz) extrahované z měřeného 39