Sodelujoče organizacije

• Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM)
• Univerzitetni rehabilitacijski inštitut Republike Slovenije – Soča

Opis problema

Centralni nadzor človeških gibov je slabo raziskan, predvsem zaradi njegove kompleksnosti in velikega števila prostostnih stopenj živčnih kodov, ki nadzirajo krčenje skeletnih mišic. Električno aktivnost slednjih lahko preučujemo na površini kože, torej z analizo površinskih elektromiogramov (EMG). Ti ponujajo številne prednosti pred klinično bolj uveljavljenimi igelnimi preiskavami, med drugim večjo ponovljivost meritev, večje pacientovo udobje, nižje stroške in manjše tveganje za okužbe.

Površinski EMG se vedno bolj uporablja v nevroznanosti, rehabilitaciji, patofizioloških preiskavah, športu in naprednejših vmesnikih človek-stroj. Glavni izziv vseh teh aplikacij je identifikacija motoričnih kod iz signalov EMG. Slednji so namreč sestavljeni iz velikega števila akcijskih potencialov (AP), ki jih prispevajo osnovne funkcionalne enote mišic, t.i. motorične enote (ME). Centralni živčni sistem nadzoruje mišično krčenje z aktiviranjem ME in njihovo hitrostjo proženja, oblika AP pa je s stališča centralnega nadzora nepomembna.

Signale EMG pogosto obravnavamo kot zelo interferenčne, mišične aktivacije pa ocenimo iz njihovih energijskih ovojnic. Ta pristop je občutljiv na obliko AP ME. Slednja je odvisna od mišične anatomije in geometrije in je eden izmed glavnih izvorov v literaturi poročane velike variabilnost in slabe ponovljivosti meritev EMG.

Negativni vpliv AP ME je bil do sedaj v študijah gibanja popolnoma prezrt. Še več, energijske ovojnice signalov EMG so bile uporabljene za vzpostavitev teorije mišičnih sinergij, ki trdi, da je sočasna aktivacija več mišic modulirana z enim ukaznim signalom centralnega živčnega sistema. To naj bi močno poenostavilo upravljanje človeških gibov, saj zmanjšuje število prostornih stopenj, ki jih nadzirajo možgani.

Opis rešitve

V projektu smo uvedli unikatno rešitev omenjenega problema obdelave signalov EMG in razvili računalniške postopke za realnočasovno ločitev informacij o obliki AP ME od informacij o njihovih prožilnih vzorcih, ki tvorijo živčni kod. Omenjeno metodologijo smo uporabili pri preučevanju kontrolnih strategij skeletnih mišic zgornjih okončin desetih zdravih in petih hemiparetičnih preiskovancev.

Analizirali smo metodološke pomanjkljivosti trenutno uveljavljene teorije mišičnih sinergij in pokazali, da so uveljavljene metodologije občutljive na geometrijske spremembe mišic, še zlasti, ko so spremembe mišičnega vzbujanja majhne. Pokazali smo, da dajejo trenutno razvite metodologije statistično značilno napačne ocene mišične koaktivacije v robotsko podprti rehabilitaciji po možganski kapi in da v projektu razviti postopki te ocene statistično značilno izboljšajo.

Razvita metodologija je tudi časovno zelo učinkovita in podpira različno število merilnih elektrod na mišico. Izdatno izboljšuje natančnost ocenjevanja mišične aktivnosti na površini kože in ima velik potencial uporabe v rehabilitaciji, urjenju športnikov, ergonomiji, protetiki, ortetiki in na splošnem področju vmesnikov mišice-stroj.