Оцінка ефективності розвантажувального ортеза колінного суглоба за непрямими показниками та даними поверхневої електроміографії
DOI:
https://doi.org/10.15276/opu.1.67.2023.14Ключові слова:
наколінник, втома периферичних м’язів, поверхнева електроміографія, лінійна регресія, оцінка ефективностіАнотація
Одним із актуальних завдань у процесі створення біомеханічних пристроїв, а саме розвантажувальних ортезів, є визначення їх ефективності. У роботі наведено результати дослідження втоми м’язів синергістів кульшового суглоба при ізотонічних скороченнях при виконанні присідань як з використанням розвантажувального ортеза для колінного суглоба, так і без нього. Крім визначення непрямих показників, що визначають периферичну втому м’язів, а саме кількості виконаних присідань та швидкості їх виконання, в роботі використовувався ще один ефективний метод дослідження прогресування м’язової втоми – метод поверхневої електроміографії. Отримані в польових умовах дані як за непрямими показниками, так і за записами поверхневої електроміографії обробляли шляхом розрахунку середньоквадратичного значення, що дало змогу оцінити ефективність розвантажувального ортеза колінного суглоба за допомогою регресійно-статистичної моделі. Критерієм оцінки ефективності обрано коефіцієнт абсолютного нахилу лінійної регресії, побудованої на основі експериментальних даних. Дані поверхневої електроміографії записували за допомогою електроміографічного модуля зчитування iiitech та оброблені за допомогою пакета програмного забезпечення Spike Recorder, що постачається разом із модулем. Статистичну обробку результатів дослідження та розрахунки коефіцієнтів лінійної регресії проводили за допомогою пакета MS Excel. Аналіз отриманих результатів свідчить про ефективність використання залученого в експерименти ортеза, використання якого дає змогу відстрочити зниження продуктивності активних м’язових волокон і призводить до уповільнення настання периферичної м’язової втоми.
Завантаження
Посилання
Seguna C., Von Brockdorff A., Scerri J. and Scicluna K. Classification of Five Finger Movement, based on a Low-cost, Real-time EMG System. In Proceedings of the 13th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies – BIODEVICES, 2020. pp. 149–159. DOI: 10.5220/0008978901490159.
EMG Signal Processing for the Study of Localized Muscle Fatigue – Pilot Study to Explore the Applicability of a Novel Method / Rodrigues Sandra, Faria Luís, MonteiroAntónio, Lima José, Barbosa Tiago, Duarte José. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022. 19. 13270. DOI: 10.3390/ijerph192013270.
Скиданов А.Г., Дуплий Д.Р., Колесниченко В.А., Радченко В.А. Спектральный анализ электромиограмм мышц спины при дегенеративных заболеваниях позвоночника (обзор литературы). Ортопедия, травматология и протезирование. 2015. № 1. С. 106–113. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/OpTlP_2015_1_21.
De Luca CJ. Myoelectrical manifestations of localized muscular fatigue in humans. Crit Rev Biomed Eng. 1984. 11(4). 251–79. PMID: 6391814.
Changes in surface EMG parameters during static and dynamic fatiguing contractions / Masuda K, Masuda T, Sadoyama T, Inaki M, Katsuta S. J Electromyogr Kinesiol. 1999. 9(1). 39–46. DOI: 10.1016/s1050-6411(98)00021-2. PMID: 10022560.
Bhattachargee C.K., Sikder N., Hasan M.T., Nahid A.-A. Finger Movement Classification Based on Statistical and Frequency Features Extracted from Surface EMG Signals. 2019 International Conference on Computer, Communication, Chemical, Materials and Electronic Engineering (IC4ME2). 2019, pp. 1–4, DOI: 10.1109/IC4ME247184.2019.9036671.
Kim G., Ahad M. A., Ferdjallah M. and Harris G. F. Correlation of muscle fatigue indices between intramuscular and surface EMG signals. Proceedings 2007 IEEE SoutheastCon. 2007. pp. 378–382, DOI: 10.1109/SECON.2007.342928.
Maïsetti O., Guével A., Legros P., Hogrel J.-Y. Prediction of endurance capacity of quadriceps muscles in humans using surface electromyogram spectrum analysis during submaximal voluntary isometric contractions. European Journal of Applied Physiology. 2002. 87(6). 509–519. DOI: 10.1007/s00421-002-0645-x.
Katsis Christos, Ntouvas N., Bafas C., Fotiadis Dimitrios. Assessment of Muscle Fatigue During Driving Using Surface EMG. Biomedical Engineering. 2004. DOI: 10.2316/Journal.216.2004.2.417-112
Bala Smriti, Joshi, Deepak. An Attention-based Deep CNN-BiLSTM Model for Forecasting of Fatigue-induced Surface Electromyography Signals During Isotonic Contractions. TechRxiv. 2022. Preprint. DOI: 10.36227/techrxiv.21287487.v1.
Electromyographic fatigue thresholds of the superficial muscles of the quadriceps femoris / Housh T.J., deVries H.A., Johnson G.O., Housh D.J., Evans S.A., Stout J.R., Evetovich T.K., Bradway R.M. Eur J Appl Physiol Occup Physiol. 1995. 71(2-3). 131–6. DOI: 10.1007/BF00854969. PMID: 7588679.
Assessment of Muscles Fatigue during 400-Meters Running Strategies Based on the Surface EMG Signals / Yousif, H. A., Norasmadi, A. R., Bin Salleh, A. F., Ammar, Z., Alfarhan, K. A. Journal of Biomimetics, Biomaterials and Biomedical Engineering. 2019. 42. 1–13. DOI: 10.4028/www. scientific.net/jbbbe.42.1
