位相的および強壮症の筋肉の相乗効果は、数、構造、スパース性が異なります

過去20年間で、筋肉の相乗分析は一般に、ヒト運動制御の根底にある神経生理学的メカニズムを評価するために使用されてきました。いくつかの相乗モデルとアルゴリズムが筋電図（EMG）シグナルを処理するために採用されており、モーター制御の調整は、位相的（運動関連）と強壮剤の存在（抗肉体性とCOに関連すること）によって特徴付けられることが示されています。-CONTRACTION）EMGコンポーネント。神経基質は、位相性および強壮剤成分には非均一な起源があることを示しています。ただし、これらのコンポーネントが同じ相乗効果セットによって生成されるのか、それとも明確な相乗効果によって生成されるのかはまだ不明です。この研究の目的は、位相性および強壮剤成分が明確な相乗および強壮剤の相乗効果によって生成されるのか、相乗的および強壮剤活性化係数を備えた同じ相乗したセットによって生成されるかどうかをテストすることを目的としています。この研究の目的は、位相相乗効果と強壮剤の相乗効果の違いを特徴付けることも目的としています。上肢のポイントツーポイントの動きの包括的なマッピングを使用して、相乗効果を個別および強壮剤EMG信号から個別に抽出し、直線ランプモデルで強壮剤成分を推定しました。相乗効果の数の関数としての再建（R2）の良さを比較し、さらに分析するために3つのR2しきい値レベル（0.80、0.85、0.90）で各データセットから抽出された相乗効果のセットを保持しました。次に、共有された、位相特異的、および強壮剤固有の相乗効果が、連結された2つのデータセットから抽出されました。位相データセットと強壮剤データセットの間で共有された相乗効果の次元は、ノイズによる位相と強壮剤の相乗効果によって範囲されたサブスペース間の主要な角度の分布の評価に基づいて、ブートストラップ手順で推定されました。共有された相乗効果はわずかしか見つかりませんでしたが、位相と強壮剤の相乗効果が一般的に異なる構造があることを示しています。相乗組成の一貫した違いを比較するために、共有、相性特異的、および強壮剤固有の相乗効果を個別にクラスター化しました。位相特異的なクラスターは、強壮剤固有のクラスターよりも多く、被験者間でより分化していることを示唆しています。位相クラスターの構造とより高いスパース性は、位相的相乗効果が動きに関連する特定の筋肉活性化パターンを捕捉する一方で、強壮剤の相乗効果は、関節安定化と姿勢を保持するための複数の筋肉の共同協調を示していることを示しています。これらの結果は、多くのシナリオで、特に異常な強壮剤活動を伴う患者で筋肉相乗分析を行う場合、および重力サポートを備えたデバイスを調整するために、位相と強壮剤の相乗効果を個別に抽出する必要があることを示唆しています。

In the last two decades, muscle synergies analysis has been commonly used to assess the neurophysiological mechanisms underlying human motor control. Several synergy models and algorithms have been employed for processing the electromyographic (EMG) signal, and it has been shown that the coordination of motor control is characterized by the presence of phasic (movement-related) and tonic (anti-gravity and related to co-contraction) EMG components. Neural substrates indicate that phasic and tonic components have non-homogeneous origin; however, it is still unclear if these components are generated by the same set of synergies or by distinct synergies. This study aims at testing whether phasic and tonic components are generated by distinct phasic and tonic synergies or by the same set of synergies with phasic and tonic activation coefficients. The study also aims at characterizing the differences between the phasic and the tonic synergies. Using a comprehensive mapping of upper-limb point-to-point movements, synergies were extracted from phasic and tonic EMG signal separately, estimating the tonic components with a linear ramp model. The goodness of reconstruction (R2) as a function of the number of synergies was compared, and sets of synergies extracted from each dataset at three R2 threshold levels (0.80, 0.85, 0.90) were retained for further analysis. Then, shared, phasic-specific, and tonic-specific synergies were extracted from the two datasets concatenated. The dimensionality of the synergies shared between the phasic and the tonic datasets was estimated with a bootstrap procedure based on the evaluation of the distribution of principal angles between the subspaces spanned by phasic and tonic synergies due to noise. We found only few shared synergies, indicating that phasic and tonic synergies have in general different structures. To compare consistent differences in synergy composition, shared, phasic-specific, and tonic-specific synergies were clustered separately. Phasic-specific clusters were more numerous than tonic-specific ones, suggesting that they were more differentiated among subjects. The structure of phasic clusters and the higher sparseness indicated that phasic synergies capture specific muscle activation patterns related to the movement while tonic synergies show co-contraction of multiple muscles for joint stabilization and holding postures. These results suggest that in many scenarios phasic and tonic synergies should be extracted separately, especially when performing muscle synergy analysis in patients with abnormal tonic activity and for tuning devices with gravity support.