動的収縮中の逆筋疲労のウェーブレットベースの筋電図指数の比較：有効性と信頼性の結果

この研究の目的は、基準の有効性とテスト再テストの信頼性を分析することにより、短時間のフーリエ変換（STFT）およびウェーブレット変換（WAV）から計算された筋電図（EMG）疲労指数を比較することでした。EMG疲労指数に対する繰り返し収縮（サイクル）内および間の平均化スペクトル推定値の影響も実証されました。31人の健康な被験者は、Biodexダイナモメーターの疲労まで、トランク屈曲伸長サイクルを実行しました。負荷は、トランク質量によって生成されるL5-S1モーメントの2倍として理論的に決定されました。信頼性を評価するために、10人の被験者が2週間の間隔の後に同じ実験プロトコルを実行しました。EMGシグナルは、12ペアの電極を背中の筋肉（L4、L3、L1、およびT10レベル）に配置し、大腿骨および上腕二頭筋を左右に記録しました。持久力時間と知覚された筋肉疲労（Borg CR-10スケール）は、疲労基準として使用されました。EMG信号は、STFTとWAVを使用して、グローバル（それぞれ中央値、および瞬時中央値周波数）またはパワースペクトルからローカル（8周波数帯域に含まれる強度）情報を抽出しました。回帰分析から得られた時間の経過に伴うこれらの変数の勾配値は、EMG疲労指数として保持されました。EMG疲労指数（STFT対WAV）は、各筋肉内で有意な差はなく、疲労基準と可変関連性（ピアソンのR範囲：0.06〜0.68）があり、同等の信頼性（クラス内相関範囲：0.00〜0.88を示しました。）、筋肉の間で変化しましたが。STFTとWAVから計算されたEMG疲労指数間の強い関連性に貢献したのは、平均化、内部、およびサイクル間の影響。筋肉疲労のEMGスペクトル指標に関しては、両方の変換が本質的に同じ情報を運ぶという結論です。

The purpose of this study was to compare the electromyographic (EMG) fatigue indices computed from short-time Fourier transform (STFT) and wavelet transform (WAV), by analyzing their criterion validity and test-retest reliability. The effect of averaging spectral estimates within and between repeated contractions (cycles) on EMG fatigue indices was also demonstrated. Thirty-one healthy subjects performed trunk flexion-extension cycles until exhaustion on a Biodex dynamometer. The load was determined theoretically as twice the L5-S1 moment produced by the trunk mass. To assess reliability, 10 subjects performed the same experimental protocol after a two-week interval. EMG signals were recorded bilaterally with 12 pairs of electrodes placed on the back muscles (at L4, L3, L1 and T10 levels), as well as on the gluteus maximus and biceps femoris. The endurance time and perceived muscle fatigue (Borg CR-10 scale) were used as fatigue criteria. EMG signals were processed using STFT and WAV to extract global (e.g, median frequency and instantaneous median frequency, respectively) or local (e.g., intensity contained in 8 frequency bands) information from the power spectrum. The slope values of these variables over time, obtained from regression analyses, were retained as EMG fatigue indices. EMG fatigue indices (STFT vs. WAV) were not significantly different within each muscle, had a variable association (Pearson's r range.: 0.06 to 0.68) with our fatigue criteria, and showed comparable reliability (Intra-class correlation range: 0.00 to 0.88), although they varied between muscles. The effect of averaging, within and between cycles, contributed to the strong association between EMG fatigue indices computed from STFT and WAV. As for EMG spectral indices of muscle fatigue, the conclusion is that both transforms carry essentially the same information.