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J-GLOBAL ID：201802253159414614   整理番号：18A0203819

けいれんの同定のための多重筋からの筋電図信号の同時処理のための方法【Powered by NICT】

Method for concurrent processing of EMG signals from multiple muscles for identification of spasms

著者 (4件)： Sikder F. (Research & Development, 3Z Telecom Inc., Miramar, FL - 33025) ,  Sarkar D. (Department of Computer Science, University of Miami, Coral Gables, FL - 33146) ,  Schwartz O. (Department of Computer Science, University of Miami, Coral Gables, FL - 33146) ,  Thomas C. K. (The Miami Project to Cure Paralysis, University of Miami, Miami, FL - 33136)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SPMB  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不随意収縮は,脊髄損傷(SCI)による麻痺筋肉において一般的である。これらの収縮は関節運動とアプセット日常作業に影響する可能性がある。筋電図(EMG)信号から筋収縮の数を計数するための既存ルールベースアルゴリズムは一時に一チャネルの機能する。しかし,不随意収縮時の筋肉の活性化を理解するために,複数の筋肉から同時に信号を処理できるアルゴリズムを開発することが重要である。これら収縮を特性化するために,麻ひした筋肉から記録されたEMG信号を解析した。まず,既存singlechannel信号処理技術は,各筋電図記録に適用した。全筋肉からの信号のブロックに固有値分解法は信号ブロックの特徴を抽出するために用いた。KL距離測度(二確率質量分布間の距離を計算する方法)の拡張版を固有値の二つの隣接集合間の距離を求めた。有意な距離を持つ領域は筋収縮の同定のための可能性のある地域として算出した。筋の同時活性化と最初の活性化された筋肉を同定するためのアルゴリズムを開発し,この筋肉は,これら収縮を抑制することを目的とした介入の標的である。これらのアルゴリズムは,SCI者の五麻ひ(随意制御)脚筋から記録したEMGデータ(午前2:00am7~00)の五時間で試験しなかった。クローヌス様EMGを含む収縮を含むミオクローヌス痙攣の大部分は正確に同定された。ひらめ筋はしばしば共活性が,時間の平均74.31%で,それは,事例のわずか60.91%の収縮を開始した。対照的に,前脛骨筋は時間の37.92%を共活性化,平均であったが,最初の筋肉時間の85.48%に対応した。提案されたアプローチは,マルチ筋肉EMG記録の同時分析のための大きな可能性を示しているが,著者らは大きなデータセットと他の痙攣タイプの試験を継続した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信号処理 ,  キャラクタリゼーション ,  *痙攣 ,  アルゴリズム ,  ひらめ筋 ,  固有値 ,  脊髄損傷 ,  *筋電図 ,  筋収縮 ,  麻痺性疾患 ,  ミオクローヌス
準シソーラス用語： 前脛骨筋 ,  固有値分解 ,  関節運動 ,  不随意収縮 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： けいれん ,  同定 ,  多重 ,  筋電図 ,  同時処理