Diagnozowanie stanu mięśni na podstawie analizy widmowej PJR

• Autorzy: Dobrowolski A. , Komur P. , Tomczykiewicz K.

Warianty tytułu

EN

Diagnose of muscle condition on the basis of mup spectral analysis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Statystyczne opracowanie wyników badania elektromiograficznego zapewnia w większości przypadków prawidłową klasyfikację patologii bez określenia stopnia ciężkości choroby. Celem rozpoczętych badań jest stworzenie aplikacji, która wykorzystując specjalnie opracowane algorytmy cyfrowego przetwarzania sygnałów, w sposób automatyczny i jednoznaczny wyznaczy rodzaj patologii oraz - być może - stopień uszkodzenia badanego mięśnia. Drugim celem publikacji jest uporządkowanie medycznych pojęć związanych z badaniami elektromiograficznymi w kontekście inżynierskim, co pozwoli ukonstytuować niezbędną płaszczyznę łączącą środowiska medyczne i techniczne.

EN

The statistical study of the electromyography examination results, secure in most cases the correct classification of pathology without a grade of disease qualification. The aim of beginning works is to create an application, which applies dedicated digital signal processing algorithms, automatically and unambiguously determine the kind of pathology and perhaps the grade of disease. Another aim of this paper is to clarify medical concepts connected with electromyography examination in an engineering context. This allows us to form essential common ground linked to medical and technical environments.

Słowa kluczowe

PL

elektromiografia ilościowa; potencjał czynnościowy; jednostka ruchowa; analiza widmowa

EN

quantitative electromyography; motor unit action potential; spectral analysis

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej
• Czasopismo: Diagnostyka
• Rocznik: 2006
• Tom: nr 3(39)
• Strony: 95--100
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys.

Twórcy

autor

Dobrowolski A.

autor

Komur P.

autor

Tomczykiewicz K.

• Instytut Systemów Elektronicznych WEL, Wojskowa Akademia Techniczna, ul. S. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa,

Bibliografia

• [1] E. Zalewska, I. Hausmanowa-Petrusewicz, „Effectiveness of motor unit potentials classification using various parameters and indexes”, J. Clinical Neurophysiology, vol. 111(8), 2000, s. 1380 – 1387.
• [2] E. Stalberg, S. D. Nandedkar, D. B. Sanders, B. Falck, „Quantitative motor unit potential analysis”, J. Clinical Neurophysiology, vol. 13(5), 1996, s. 401 – 422.
• [3] S. Shahid, J. Walker, G. M. Lyons, C. A. Byrne, A.V. Nene, „Application of higher order statistics techniques to EMG signals to characterize the motor unit action potential”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 52, 2005, s. 1195 – 1209.
• [4] C. I. Christodoulou, C. S. Pattichis, „Unsupervised pattern recognition for the classification of EMG signals”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 46, 1999, s. 169 – 178.
• [5] C. S. Pattichis, A. G. Elia, „Autoregressive and cepstral analyses of motor unit action potentials”, Medical Engineering & Physics, vol. 21, 1999, s. 405 – 419.
• [6] C. S. Pattichis, M. S. Pattichis, „Time-scale analysis of motor unit action potentials”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 46, 1999, s. 1320 – 1329.
• [7] I. Rodriguez-Carreno, A. Malanda-Trigueros, L. Gila-Useros, J. Navallas-Irujo, J. Rodriguez-Falces, „Filter design for cancellation of baseline-fluctuation in needle EMG recordings”, Computer methods and programs in biomedicine, vol. 81, 2006, s. 79 – 93.
• [8] E. Zalewska, I. Hausmanowa-Petrusewicz, E. Stalberg „Modeling studies on irregular motor unit potentials”, J. Clinical Neurophysiology, vol. 115(3), 2004, s. 543 – 556.
• [9] Ch. Bischoff, E. Stalberg, B. Falck, K. Edebol Eeg-Olofsson, „Reference values of motor unit action potentials obtained with multi-MUAP analysis”, Muscle & Nerve, vol. 17, 1994, s. 842 – 851.