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J-GLOBAL ID：202102288682870240   整理番号：21A0294181

神経筋変化の高密度表面筋電図検査強化のための空間フィルタリングと脊髄損傷への応用【JST・京大機械翻訳】

Spatial filtering for enhanced high-density surface electromyographic examination of neuromuscular changes and its application to spinal cord injury

著者 (6件)： Zhang Xu (School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Li Xinhui (School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Tang Xiao (School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Chen Xun (School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Chen Xiang (School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Zhou Ping (Institute of Rehabilitation Engineering, University of Rehabilitation, Qingdao, China)
資料名： Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation (Web)  (Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： 1-14  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7328A  ISSN： 1743-0003  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチチャネル信号の空間フィルタリングは,信号対雑音比を改善するための効果的な前処理アプローチであると考えられている。前処理高密度(HD)表面筋電図(sEMG)に対する空間フィルタリングの使用は,重要な空間情報を抽出するのを助けるが,神経筋変化の非侵襲的検査への応用は,あまり検討されていない。空間フィルタリングが筋麻痺の検査を容易にすることができるかどうかを評価する目的で,3つの異なる空間フィルタリング方法を,主成分分析(PCA)アルゴリズム,非負行列因数分解(NMF)アルゴリズム,および両方の組合せを用いてそれぞれ提示した。それらの性能を,脊髄損傷(SCI)後の麻痺筋における神経筋変化のHD-sEMGクラスタリング指数(CI)分析を通して,診断力に関して評価した。実験結果は以下を示した。(1)従来の単一チャンネルsEMGのCI分析はSCI後の麻痺筋における複雑な神経筋変化を明らかにし,その診断力はZスコアの分散により特性化されることを確認した;(2)診断力はsEMG記録チャンネルの位置に大きく依存した。チャネル上のCI診断指標の直接平均化は,診断力の中程度のレベルに達した。(3)PCAベースまたはNMFベースのフィルタリング法の使用は,より大きな診断力をもたらし,それらの組合せは診断力を有意に強化することができた。本研究は,HD-sEMGの診断力を改善するための必須の前処理アプローチを提示するだけでなく,標準sEMG前処理パイプラインの開発を助け,従ってその広範な応用を促進する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  アルゴリズム ,  *空間フィルタリング ,  前処理 ,  *フィルタリング ,  クラスタ化 ,  *筋電図 ,  麻痺性疾患 ,  キャラクタリゼーション ,  チャネル ,  主成分分析 ,  *脊髄損傷
準シソーラス用語： 空間情報 ,  *表面筋電図 ,  非負行列因子分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 筋電図 ,  非侵襲的診断 ,  神経筋変化 ,  空間フィルタリング ,  脊髄損傷

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

引用文献 (54件)：

• J Spinal Cord Med; International standards for neurological classification of spinal cord injury; RJ Marino, T Barros, F Biering-Sorensen, SP Burns, WH Donovan, DE Graves; 26; Suppl 1; 2003; 50-56; 10.1080/10790268.2003.11754575; citation_id=CR1
• J Neurophysiol; Motor unit firing during and after voluntary contractions of human thenar muscles weakened by spinal cord injury; I Zijdewind, CK Thomas; 89; 2003; 2065-2071; 10.1152/jn.00492.2002; citation_id=CR2
• Ann Neurol; Motor unit numbers and contractile properties after spinal cord injury; JF Yang, RB Stein, J Jhamandas, T Gordon; 28; 1990; 496-502; 10.1002/ana.410280405; citation_id=CR3
• Muscle Nerve; New attempts to quantify concentric needle electromyography; M Sonoo; 25; Suppl 11; 2002; 98-102; 10.1002/mus.10154; citation_id=CR4
• Clin Neurophysiol; Clinical applications of surface electromyography in neuromuscular disorders; JY Hogrel; 35; 2005; 59-71; 10.1016/j.neucli.2005.03.001; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (7件)： 神経筋 ,  高密度 ,  表面筋電図検査 ,  強化 ,  空間フィルタリング ,  脊髄損傷 ,  応用