高密度表面筋電図（HDSEMG）を使用したモーターユニット追跡電極変位エラーの自動補正

はじめに：この記事は、「バイオシグナル解釈：神経シグナルと画像のための広告方法」に関する医学の情報方法の焦点テーマの一部です。 目的：この調査では、高密度電極アレイ（HDSEMG）を使用したシリアル表面EMG測定全体にわたる電極グリッド変位の影響を自動的に修正する手法について説明します。目標は、後続の測定からモーターユニットの署名を一致させ、これにより自動モーターユニットの追跡を実現することです。 方法：HDSEMGを使用した自発的な筋肉収縮のテスト記録は、3人の健康な個人に対して行われました。グリッドの正確な位置を測定しながら、繰り返し記録で電極グリッド変位を模倣しました。記録されたモーターユニット活動電位の投影を行うことにより、翻訳および回転変位の会計の概念が最初に導入されます。次に、この概念は、異なる試験で同様のモーターユニット活動電位の自動マッチングを試みる実行された測定についてテストされました。 結果：分離されたモーターユニット活動電位の自動補正（投影）を実行する能力は、最初に大きな角度変位を使用して示されました。次に、記録グリッドの偶発的な（小さな）変位のために、異なる測定試験でモーターユニットを自動的に追跡する能力が示されました。特定されたモーターユニットの10〜15％を追跡することができました。 結論：この概念実証研究は、異なる測定にわたって同じモーターユニット活動電位の数を増やすことができる自動修正を示しています。これにより、モーターユニットの追跡研究を支援するために大きな可能性が実証されており、そうでなければ電極変位を常に正確に説明できるとは限らないことを示しています。

INTRODUCTION: This article is part of the Focus Theme of Methods of Information in Medicine on "Biosignal Interpretation: Ad-vanced Methods for Neural Signals and Images". OBJECTIVES: The study discusses a technique to automatically correct for effects of electrode grid displacement across serial surface EMG measurements with high-density electrode arrays (HDsEMG). The goal is to match motor unit signatures from subsequent measurements and by this, achieve automated motor unit tracking. METHODS: Test recordings of voluntary muscle contractions using HDsEMG were performed on three healthy individuals. Electrode grid displacements were mimicked in repeated recordings while measuring the exact position of the grid. A concept of accounting for translational and rotational displacements by making the projection of the recorded motor unit action potentials is first introduced. Then, this concept was tested for the performed measurements attempting the automated matching of the similar motor unit action potentials across different trials. RESULTS: The ability to perform automated correction (projection) of the isolated motor unit action potentials was first shown using large angular displacements. Then, for accidental (small) displacements of the recording grid, the ability to automatically track motor units across different measurement trials was shown. It was possible to track 10 -15% of identified motor units. CONCLUSIONS: This proof of concept study demonstrates an automated correction allowing the identification of an increased number of same motor unit action potentials across different measurements. By this, great potential is demonstrated for assisting motor unit tracking studies, indicating that otherwise electrode displacements cannot always be precisely described.