表面EMGからの神経戦略の抽出：更新

表面EMG信号は、支配的な筋肉繊維の化合物活動電位による運動ニューロン放電時間の線形変換を表し、筋肉の神経活性化に関する情報源としてしばしば使用されます。ただし、表面EMG信号から埋め込まれた神経コードを取得することは非常に困難です。ほとんどの研究では、信号の選択された特徴が神経コードの特定の特性を示すものとして解釈される間接的なアプローチを使用しています。これらの間接的な関連付けは、以前に詳細に記載された制限によって制約されています（Farina D、Merletti R、EnokaRM。JAppl Physiol 96：1486-1495、2004）。これらの問題に関する更新では、現在のレビューでは、神経接続を評価するためのEMGベースのコヒーレンス方法に議論を拡張します。まず、EMG振幅のキャンセルに焦点を当てます。これは、EMG振幅と神経活性化の強度との関連を本質的に制限し、透過の強度を評価する方法としてコヒーレンス方法（EEG-EMG、EMG-EMG）の限界を議論します。モーターユニット活動電位の列車へのシナプス入力の。EMGスペクトル分析とコヒーレンス測定に対する整流の議論の影響についても議論されています。あるいは、モーターユニット活動電位の放電時間に表面EMG信号を分解することにより、神経情報を直接識別する試みがいくつかありました。このアプローチの適用は非常に強力ですが、検証は依然として中心的な問題です。

A surface EMG signal represents the linear transformation of motor neuron discharge times by the compound action potentials of the innervated muscle fibers and is often used as a source of information about neural activation of muscle. However, retrieving the embedded neural code from a surface EMG signal is extremely challenging. Most studies use indirect approaches in which selected features of the signal are interpreted as indicating certain characteristics of the neural code. These indirect associations are constrained by limitations that have been detailed previously (Farina D, Merletti R, Enoka RM. J Appl Physiol 96: 1486-1495, 2004) and are generally difficult to overcome. In an update on these issues, the current review extends the discussion to EMG-based coherence methods for assessing neural connectivity. We focus first on EMG amplitude cancellation, which intrinsically limits the association between EMG amplitude and the intensity of the neural activation and then discuss the limitations of coherence methods (EEG-EMG, EMG-EMG) as a way to assess the strength of the transmission of synaptic inputs into trains of motor unit action potentials. The debated influence of rectification on EMG spectral analysis and coherence measures is also discussed. Alternatively, there have been a number of attempts to identify the neural information directly by decomposing surface EMG signals into the discharge times of motor unit action potentials. The application of this approach is extremely powerful, but validation remains a central issue.