Solunum Kası Yüzey Elektromiyografisinin Elde Edilmesi ve Yarı Otomatik Analizi

Burada, solunum elektromiyografisi (EMG) sinyallerini kaydetmek ve analiz etmek için bir protokol açıklıyoruz. EMG elektrotlarının birkaç solunum kası üzerine yerleştirilmesi, EMG sinyallerinden elektrokardiyografik gürültünün giderilmesi ve EMG kök ortalama karesinin (RMS) ve aktivitenin başlangıç zamanının elde edilmesi için anatomik referansları içerir.

Solunum tahrikinin değerlendirilmesi, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) gibi mevcut yöntemlerin rahatsız ediciliği ve pratik olmaması nedeniyle zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Elektromiyografi (EMG), kas aktivasyonunun hem büyüklüğünün hem de zamanlamasının belirlenmesine izin vererek, kaslara giden solunum dürtüsünün vekil bir ölçüsünü sunar. Büyüklük, kas aktivasyon seviyesini yansıtırken, zamanlama, inspiratuar akış ve diğer kasların aktivasyonu gibi belirli olaylara göre kas aktivitesinin başlangıcını ve ofsetini gösterir. Bu metrikler, özellikle değişen yükler altında veya solunum patofizyolojisi varlığında solunum koordinasyonunu ve kontrolünü anlamak için kritik öneme sahiptir. Bu çalışma, sağlıklı yetişkinlerde ve solunum sağlığı sorunları olan hastalarda solunum kası EMG sinyallerini elde etmek ve analiz etmek için bir protokolün ana hatlarını çizmektedir. Katılımcı hazırlama, elektrot yerleştirme, sinyal toplama, ön işleme ve son işlemeyi içeren çalışmalar için etik onay alındı. Anahtar adımlar, cildin temizlenmesini, palpasyon ve ultrason yoluyla kasların yerleştirilmesini ve elektrokardiyografi (EKG) kontaminasyonunu en aza indirmek için elektrotların uygulanmasını içerir. Veriler, senkronize EKG ve solunum akışı kayıtları ile yüksek bir örnekleme hızı ve kazancıyla elde edilir. Ön işleme, EMG sinyalinin filtrelenmesini ve dönüştürülmesini içerirken, son işlem, inspiratuar akışa göre başlangıç ve ofset farklılıklarının hesaplanmasını içerir. Artımlı inspiratuar eşik yüklemesi (ITL) gerçekleştiren sağlıklı bir erkek katılımcıdan elde edilen temsili veriler, protokolün uygulamasını göstermektedir. Sonuçlar, artmış EMG büyüklüğü ile ilişkili olarak, daha yüksek yükler altında ekstradiyafragmatik kasların daha erken aktivasyonunu ve uzun süresini gösterdi. Bu protokol, solunum kası aktivasyonunun ayrıntılı bir değerlendirmesini kolaylaştırarak hem normal hem de patofizyolojik motor kontrol stratejileri hakkında bilgi sağlar.

Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) gibi değerlendirme yöntemlerinin rahatsız edici, genellikle pratik olmayan doğası nedeniyle solunum dürtüsünün (yani solunum merkezlerinin solunum kaslarına çıkışı) değerlendirilmesi zordur. Ayrıca, beyin sapında bulunan solunum merkezlerinin küçük boyutunun lokalize edilmesi zordur ve fizyolojik gürültünün neden olduğu değişikliklere karşı hassastır ^1,2. Solunum dürtüsü ölçümleri, solunum sıkıntısının bir göstergesi olan nefes darlığı gibi önemli klinik sonuçlarla ilişkileri nedeniyle önemlidir. Elektromiyografi (EMG), solunum kaslarına giden solunum dürtüsünün bir vekilidir³. Solunum kası EMG'si, EMG sinyalinin kök ortalama karesi (RMS) yoluyla kas aktivitesinin ve yoğunluğunun belirlenmesini sağlar. Ek olarak, kas aktivasyonunun zamanlaması, aktivitelerinin başlangıcı ve ofseti (sırasıyla EMG, başlangıç ve EMG, ofset) belirlenerek değerlendirilebilir1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11.

EMG sinyalinin büyüklüğü, kas hücreleri kasıldığında ürettikleri elektrik potansiyelini ifade eder ve bu da kas aktivasyon seviyelerini^{gösterir 12}. EMG sinyalinin büyüklüğü, kas kasılmasının yoğunluğu, işe alınan motor ünite sayısı, elektrot yerleşimi, kas ve deri altı dokuların hareketi ve ölçülen kasın spesifik özellikleri gibi faktörlere bağlı olarak değişebilir¹².

EMG sinyalinin zamanlaması, elektriksel aktivitenin belirli bir olaya veya eyleme göre (örneğin, solunum için inspiratuar akışa göre) ne zaman meydana geldiğini ifade ^eder13. Başlangıç zamanlaması, kas aktivasyonunun ne zaman başladığını gösterirken, ofset zamanlaması, kas aktivitesinin ne zaman azaldığını, durduğunu veya gevşeme fazında^{olduğunu gösterir 13}. Birkaç solunum kasının aktivasyonu arasındaki zamanlama, solunum sırasında koordinasyon ve kontrol mekanizmalarının anlaşılmasını kolaylaştıracaktır. Zaman içinde veya bireylerde zamanlama paternlerinin tutarlılığının veya değişkenliğinin değerlendirilmesi, akut veya kronik ventilasyon yetmezliği ile ilişkili fizyolojik ve patofizyolojik motor kontrol stratejilerinin belirlenmesine yardımcı olabilir.

Solunum kası EMG'sinin hem büyüklüğü hem de zamanlaması önemli klinik sonuçlarla ilişkilendirilmiştir 12,13,14. Diyafram, dinlenme^15'te ventilasyonun çoğunu oluşturur. Solunum talebi arttığında, örneğin egzersiz sırasında veya akciğer hastalıklarıyla ilişkili artan inspiratuar yükleme sırasında (ör., kronik obstrüktif akciğer hastalığı, interstisyel akciğer hastalığı veya akut solunum sıkıntısı sendromu), ekstradiyafragmatik solunum kasları ventilasyonu artırır, bu da diyafram kasılma gereksinimlerini artırabilir veya dengeleyebilir¹⁵. Böylece, diyafram EMG'sinin artan büyüklüğüne ek olarak, ekstradiyafragma kas EMG'sinin büyüklüğü de artacaktır.

Ekstradiyafragmatik solunum kaslarının aktivasyonu, diyaframı yorgunluk gelişmesinden koruyabilir¹⁶. Bununla birlikte, erken aktivasyon (başlangıç) ve uzun süreli aktivasyon, akut ve kronik ventilasyon yetmezliği ile ilişkilendirilmiştir 14,17,18. Buradaki amaç, hem sağlıklı yetişkinlerde hem de solunum patofizyolojisinden şüphelenilen veya doğrulanmış hastalarda solunum kası EMG sinyallerinin hem zamanlamasını hem de büyüklüğünü elde etmek ve analiz etmek için bir protokol tanımlamaktır. Bu protokol, EMG aktivitesinin^{zamanlamasını} ve büyüklüğünü ölçmek için veri toplamadan daha önce doğrulanmış adımları içerir ^13,19.

Bu tekniği kullanan çalışmalar, Toronto, Kanada'da bulunan Toronto Üniversitesi ve St. Michael's Hastanesi'nden ve Leuven, Belçika'daki Gasthuisberg Üniversite Hastanesi'nden etik onay almıştır. Burada belirli bir protokol açıklanmıştır. Solunum kasları için çeşitli alternatif yüzey EMG (sEMG) yaklaşımları hakkında genel tartışma önerilmiştir ve başka yerlerde bildirilmiştir¹².

1. Katılımcı hazırlığı ve sEMG elektrotlarının yerleştirilmesi

1. Yeterli görselleştirmeyi sağlamak için erkeklerden gömlek giymemelerini ve kadınlardan spor sütyeni veya atlet giymelerini isteyin. Yeterli erişim sağlamak ve alçakgönüllülüğü korumak için önden açıklığı olan bir hastane önlüğü kullanın.
2. Katılımcının uzun saçları varsa, skalen ve sternokleidomastoidin değerlendirilebilmesi için geriye doğru bağlayın ve yerine sabitleyin.
3. Katılımcıyı oturur veya yarı yatar pozisyonda konumlandırın.
4. Fazla göğüs veya boyun kılı bulunursa, sEMG için elektrot yerleştirme alanını tıraş edin.
5. Cilt empedansını azaltmak için, cildi yağ ve ölü deriden temizleyin.
   1. Bunu, elektrot uygulanmadan önce alkollü bir mendille ovalayarak ve alkolün buharlaşmasına (yani havayla kurumasına) izin vererek yapın.
   2. Cilt daha açıksa, hafif kırmızı görünebilir, ancak daha da önemlisi, elektrotların yerleştirileceği yerde belirgin bir kir, yağ veya kuru cilt olmadığından emin olun. Bununla birlikte, cilt hasarını önlemek için aşırı ovalamaktan kaçının. Elektrotların kırık cilt bölgelerine veya diğer cilt lezyonlarına uygulanmasından kaçının.
6. Yer işaretleme, palpasyon ve / veya ultrason ile ilgilenilen kasları bulun.
   NOT: Ultrason, kostal diyaframın²⁰ işaretlenmesinde yararlı olabilir. Şekil 1 , solunum kaslarının sEMG'si için elektrotların yerleştirilebileceği yerlerin örneklerini göstermektedir.
7. EKG sinyalinin genliğini azaltmak ve kontaminasyonunu en aza indirmek için sEMG elektrotlarını göğüs kafesinin sağ tarafına, kalpten daha uzağa yerleştirin.
8. Kas liflerinin uzunlamasına hizalanması boyunca kas göbeğinin merkezinde 2 cm elektrotlar arası mesafe ile eşleştirilmiş EMG elektrotlarını uygulayın.
   1. Kostal diyafram / interkostaller için, anterior aksiller çizgiyi ve orta klaviküler çizgiyi işaretleyin ve eşleştirilmiş elektrotları bu iki çizgi arasına yedinci veya sekizinci interkostal boşluk seviyesinde dikey olarak yerleştirin.
   2. Skalen için, boynun arka üçgenini işaretleyin ve eşleştirilmiş elektrotları kasın uzunlamasına ekseni boyunca krikoid süreç seviyesine yerleştirin.
   3. Parasternal interkostaller için, sternumun sağ tarafına 1-2 cm lateral ikinci interkostal boşluğu işaretleyin ve eşleştirilmiş elektrotları kasın uzunlamasına ekseni boyunca yerleştirin.
   4. Sternokleidomastoid için, suprasternal çentik ve mastoid süreci işaret eder. Operatörün elini katılımcının çenesinin sol tarafına yerleştirerek ve katılımcıdan eline karşı nazikçe izometrik sola dönüş yapmasını isteyerek sağ sternokleidomastoid kas göbeğini vurgulayın. Eşleştirilmiş elektrotları uzunlamasına ekseni boyunca kas göbeğinin orta noktasına yerleştirin.
9. Bazı EMG sistemleri bir toprak sensörü gerektirebilir. Gerekirse, yer sensörünü solunum kaslarına yakın kemikli bir yapı üzerine yerleştirin (örn. klavikula, C7 servikal spinöz süreç).
10. EMG sensör klipslerini EMG elektrotlarına takın. İki farklı kastan gelen EMG sensörlerinden gelen tellerin (kablosuz olsa bile) üst üste gelmediğinden ve iki kas arasında kontamine olmadığından veya karışma sağlamadığından emin olun.
    NOT: Aynı sensörden gelen kablolar üst üste gelebilir, ancak iki farklı sensörden gelen kablolar üst üste gelmemelidir.
11. Sensörün alt tarafını cilde sabitleyen çift taraflı bantlar kullanarak EMG elektrotlarının ve sensörlerinin daha fazla sabitlenmesini uygulayın.
12. Her sensörü cilde daha fazla sabitlemek için sensörlerin üstüne tıbbi sınıf hipoalerjenik bant uygulayın. Aşırı basınç uygulamaktan kaçının ve yukarıda belirtildiği gibi, farklı sensörlerden gelen tellerin üst üste gelmediğinden emin olun.

2. Sinyal alımı

1. Veri toplama yazılımında önceden ayarlanmış şablonu seçin ve Aç'a basın. Şablon aşağıdaki önceden ayarlanmış parametrelere sahip olacaktır: Gerçek zamanlı görselleştirmeyi kolaylaştırmak için düşük frekanslı artefaktları azaltmak için EMG sinyalinde bir yüksek geçiş filtresi (0,5-20 Hz).
2. EMG sinyalinin örnekleme hızını en az 1 kHz olarak ayarlayın.
3. EMG sinyalinin kazancını 1000 olarak ayarlayın.
4. EKG ve solunum akışının senkronize bir kaydını almak için şablonu ayarlayın.
5. Protokole göre sEMG ve EKG verilerini elde edin, örneğin mekanik ventilasyonlu bir hastada spontan solunum denemesi sırasında.
6. Protokol tamamlandıktan sonra kaydı durdurun ve veri dosyasını kaydedin.
   NOT: Şekil 2 , uygulanan filtrelemeyi gösteren yazılımın ekran görüntülerini göstermektedir.

3. Veri alımından sonra ön işleme

1. Yazılımı açın ve EMG sinyalinin analizi için kullanılacak parametreleri onaylayın (5 Hz'lik çift yönlü yüksek geçiren filtre, EKG kontaminasyonunu gidermek için En Küçük Ortalama Kare (LMS) Uyarlanabilir Filtre, 0,02 sn boyunca hareketli bir pencere ile kök ortalama kare dönüşümü) ve Devam'a basın.
2. Analiz edilecek dosyayı seçin ve Tamam'a basın.
3. Analiz edilecek zaman aralığını tanımlayın (dosyanın toplam süresi analiz edilecekse, 0 sn ile maksimum süre arasında olacaktır), Aralığı Seç ve Devam Et'e basın ve ardından Koşullandırma'ya basın.
4. Önceden seçilmiş parametreleri uygulamak için Analiz düğmesine basın (bkz. adım 3.1). Analiz edilen EMG sinyalini görselleştirin. Kaydedilen süre boyunca maksimum değeriyle normalleştirilmiş EMG sinyalini göstermek için 1 düğmesinde Yeniden Ölçeklendirilmiş'e basın.
5. Hesaplamaya Devam Et Açık Kapalı düğmesine basın. EMG sinyalinin türev fonksiyonuna dayanarak, EMG aktivitesinin başlangıç zamanını tespit edecektir. Açma ve Kapama düğmesine basın.
6. Görselleştirilmesi gereken kastan EMG sinyalini seçin. Görselleştirme, kaydedilen tüm EMG sinyallerinin görsel olarak incelenmesine izin vermek için kaslar arasında değiştirilebilir. Beklemeyi Durdur ve Kaydetmeye Git düğmesine basın. Kaydet'e basın.
7. Kaydedilecek verileri seçin. Kaydetmeden önce sinyalleri azaltmak mümkündür (örneğin, 1000Hz'den 100Hz'e). İşlenmiş Verileri Kaydet'e basın, dosyanın kaydedileceği bilgisayar klasörünü seçin ve ona bir ad verin. Onaylamak için tekrar Kaydet'e basın.

4. İşlem sonrası

1. Kaydedilen dosyayı, hesaplamaları hesaplama yeteneği sağlayan bir yazılım kullanarak açın (örneğin, Excel, R, Phyton, Matlab). Her nefesi akış sinyalinin açılma ve kapanma zamanına göre belirleyin ve her nefes için EMG tepe RMS'sini ve EMG ortalama RMS'yi hesaplayın.
2. EMG başlangıcı için, EMG başlangıcı ile inspiratuar akış başlangıcı (INSP, başlangıç) arasındaki Mutlak farkı (milisaniye cinsinden) hesaplayın:
   
3. EMG ofseti için, EMG ofseti ile inspiratuar akışın sonu (INSP, ofset) arasındaki Mutlak farkı (milisaniye cinsinden) hesaplayın
   
4. İnspiratuar sürenin süresine göre EMG başlangıcı için, EMG başlangıcı ile INSP başlangıcı arasındaki nispi farkı (Ti süresine) hesaplayın:
   
5. İnspiratuar süre süresine göre EMG ofseti için, EMG ofseti ile INSP, ofset arasındaki nispi farkı (Ti süresine kadar) hesaplayın:
   
   burada dP, EMG, başlangıç ve inspiratuar akış başlangıcı (INSP, başlangıç) veya EMG, ofset ve inspiratuar akış ofseti (INSP, ofset) arasındaki zaman farkıdır.)

Veriler bir erkek katılımcı (22 yaşında; ağırlık: 100 kg; boy: 185 cm; VKİ: 29 kg / m²) normal spirometri ve inspiratuar kas kuvveti ile (FEV₁: 4.89 L / s [tahmin edilenin% 97'si]; maksimum inspiratuar basınç: 151 cmH₂O [tahmin edilenin% 136'sı]). Daha önce ^21,22,23 olarak tanımlanan bir protokolü kullanarak görev başarısızlığına kadar artımlı inspiratuar eşik yüklemesi (ITL) gerçekleştirdi. Veri toplama sistemine genel bir bakış Şekil 1'de gösterilmektedir. Katılımcı, burun klipsleri takılı, ön kolları ayarlanabilir bir masanın üzerinde ve başı baş-çene desteği üzerinde nötr bir şekilde desteklenmiş bir sandalyeye rahatça oturdu. Katılımcı, ısıtılmış bir pnömotak ve bir ITL cihazına bağlı iki yönlü yeniden solumayan bir valfe bağlı bir ağızlıktan nefes aldı. Bu ITL cihazı, inhalasyon sırasında bir yük uyguladı, ancak ekshalasyon sırasında hiçbir yük uygulamadı. ITL testi, bir ısınma yükü (-12 cmH₂O) ile başladı ve ardından görev arızasına kadar pistonun her 2 dakikada bir 50 g yüklenmesi ile devam etti. Görev başarısızlığı, katılımcının ağzını ağızlıktan çıkardığı veya art arda üç nefeste pistonu kaldırmak için yeterli inspiratuar basınç üretemediği nokta olarak tanımlandı. Bu katılımcı için -120 cmH₂O'da görev hatasına ulaşıldı.

Şekil 3 , ITL sırasında EKG ve inspiratuar akış sinyallerine ek olarak ham ve filtrelenmiş diyafram EMG sinyallerini göstermektedir. Özellikle, diyafram ham EMG'de (en üstteki izleme) gösterilen EKG artefaktları, diyafram filtreli EMG'de (en alttaki izleme) mevcut değildir (veya daha az mevcuttur). Ayrıca, diyafram ham EMG'sinde not edilebilen gezici taban çizgisi, filtreleme uygulandıktan sonra ortaya çıkmaz.

Şekil 4'te düşük ve yüksek yüklerde solunum kası EMG'sinin başlama zamanı gösterilmiştir. Düşük yükte, inspiratuar akışın başlamasından önce sadece skalen ve parasternal interkostal başlangıç aktivitesi tespit edilirken, inspiratuar akışın başlamasından sonra diyafram ve sternokleidomastoid başlangıç aktivitesi tespit edildi. Bununla birlikte, ITL sırasında daha yüksek yüklerin üstesinden gelmek için nefes alırken, diyafram, parasternal interkostal, skalen ve sternokleidomastoidin daha erken aktivasyonu (akışa göre) gözlenir.

Şekil 5'te düşük ve yüksek yüklerde solunum kası EMG aktivitesinin süresi gösterilmektedir. Diyafram, parasternal, interkostal ve skalen EMG aktivitesinin süresi düşük ve yüksek yüklerde benzerdir. Bununla birlikte, sternokleidomastoid aktivitenin süresi, düşük yüke kıyasla yüksek yükte daha uzundu.

Şekil 6 , diyafram, parasternal interkostal, skalen ve sternokleidomastoidin EMG RMS'sini göstermektedir. Yüksek yüklerde, tüm bu kasların EMG RMS'si, düşük yüklere kıyasla daha yüksekti ve bu da artan yüklerin üstesinden gelmek için gereken daha büyük kas aktivitesini temsil ediyordu.

Şekil 1: Veri toplamaya genel bir bakışı gösteren katılımcı kurulumunun şeması. Solunum kaslarının yüzey elektromiyografisi (EMG; mavi noktalar) ve elektrokardiyogram (EKG; sarı noktalar) için elektrot yerleştirme örnekleri gösterilmiştir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 2: Uygulanan filtrelemeyi gösteren yazılımın çalışma ekranlarına örnek. (A) Kaydedilen sinyalleri ve filtreleme parametrelerini gösteren ilk ekran. (B) Filtre uygulamalarından sonra EMG'nin RMS'sini gösteren ekran (yeşil izleme). Akış beyaz renkle gösterilir. Yatay çizgiler, EMG aktivitesinin başlangıcını (sarı), inspiratuar akışın başlangıcını (yeşil çizgi), EMG aktivitesinin ofsetini (kesikli sarı çizgi) ve inspiratuar akışın sonunu (kırmızı çizgi) gösterdi. Kısaltmalar: SCM: sternokleidomastoid. RMS: kök ortalama kare. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 3: Ham ve filtrelenmiş diyafram yüzeyi EMG'si. Paneller yukarıdan aşağıya doğru diyaframın ham EMG sinyalini, elektrokardiyogram (EKG) sinyalini, inspiratuar akış sinyalini ve diyaframın filtrelenmiş EMG sinyalini gösterir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 4: Görev başarısızlığına artımlı inspiratuar eşik yüklemesi sırasında düşük (-12 cmH₂O) ve yüksek yükler (-120 cmH₂O) sırasında solunum kası EMG sinyalinin başlama zamanı. Veriler bir erkek katılımcıya aittir. Y eksenleri, yüzey EMG'sinin başlangıç zamanı ile inspiratuar akış arasındaki zaman farkını saniye cinsinden gösterir, burada sıfır, inspiratuar akışın başlangıcıdır. Negatif değerler EMG başlangıcının inspiratuar akışın başlamasından önce gerçekleştiğini gösterirken, pozitif değerler EMG başlangıcının inspiratuar akımın başlamasından sonra meydana geldiğini gösterir. Paneller, (A) diyaframın, (B) parasternal interkostal, (C) skalenlerin ve (D) sternokleidomastoidin solunum kası EMG aktivitesinin başlama zamanını gösterir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 5: Görev başarısızlığına kadar artımlı inspiratuar eşik yüklemesi sırasında düşük (-12 cmH₂O) ve yüksek yükler (-120 cmH₂O) sırasında solunum kası EMG sinyalinin süresi süresi. Veriler bir erkek katılımcıya aittir. Y eksenleri, EMG aktivitesinin süresini (EMG başlangıcından ofsete kadar) saniye cinsinden gösterir. Paneller, (A) diyaframın, (B) parasternal interkostal, (C) skalenlerin ve (D) sternokleidomastoidin solunum kası EMG aktivitesinin süresini gösterir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 6: Görev başarısızlığına kadar artımlı inspiratuar eşik yüklemesi sırasında düşük (-12 cmH₂O) ve yüksek yükler (-120 cmH₂O) sırasında solunum kası EMG sinyalinin RMS'si. Veriler bir erkek katılımcıya aittir. Y eksenleri EMG RMS'yi mikrovolt cinsinden gösterir. Paneller (A) diyaframın, (B) parasternal interkostal, (C) skalenlerin ve (D) sternokleidomastoidin EMG RMS'sini gösterir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

EMG sinyalinden kardiyak aktivite artefaktlarının çıkarılması, örtüşen bant genişliği spektrumları nedeniyle karmaşıktır. EMG frekans spektrumunun çoğunluğu 20 ile 250 Hz arasındayken, EKG frekans spektrumu 0 Hz ile 100 Hz arasındadır. Bazı analizler için (yani zamanlama), EMG büyüklüğünün ve zamanlamasının doğruluğunu ve yorumlanabilirliğini elde etmek için EMG sinyalini EKG kontaminasyonu olmadan elde etmek esastır. Frekansları kullanarak en küçük ortalama kare (LMS) uyarlanabilir filtre, bir deseni tanıyan bir algoritmadır. Bu durumda, algoritma EKG frekans içeriğini birleşik EKG-EMG sinyalinden çıkarır. Filtre uzunluğunun 70 ve adım boyutunun 0.01 olmasının, en az hata ve en iyi genel sonuçları sağlayan optimal katsayılar olduğu belirlenmiştir²⁴. EMG ile senkron olarak kaydedilen EKG, Sonlu İmpuls Tepkisi (FIR) filtresinin katsayılarını sürekli olarak ayarlamak için kullanılır. Bu nedenle, çıkarma işlemi çok hassastır ve test boyunca ortaya çıkabilecek değişken bir kalp ritmini barındırabilir. EKG filtreleme algoritması önceden ayarlanmıştır ve EKG kanalı otomatik olarak tanınır. Çift yönlü filtreleme, EMG sinyalinin başlangıç zamanının algılanmasında zaman kaymasını en aza indirir. Standart (tek yönlü) filtreleme yöntemlerinde yaygın olabilen faz bozulmasını ortadan kaldırmak için kullanılır.

Her kasın ilk türev fonksiyonu olan EMG RMS hesaplanır. Pozitif veya negatif bir türev, sırasıyla artan veya azalan bir EMG RMS'yi gösterir. EMG RMS'nin artan ve azalan fazlarını belirlemek için türev fonksiyonunun uygulanması, algoritmanın sıfıra dönmeyen "taban çizgileri" varyasyonlarına rağmen doğru bir şekilde çalışmasını sağlar. Aktivasyon patlamaları arasındaki taban çizgisinin değişkenliği nedeniyle, EMG RMS mutlak değerlerini kullanan bir algoritma, EMG başlangıçlarını ve ofsetlerini tutarlı bir şekilde tanımlayamadı.

EMG başlangıcını tespit etmek için, her nefesin inspiratuar fazının başlangıcı, akış sinyalinden (INSP, başlangıç) ±1 milisaniye hassasiyetle belirlenir. İlk olarak, EMG RMS'nin nefes bazında maksimum artışı, EMG aktivitesinin başlangıç zamanını (EMG, başlangıç) tespit etmek için bir referans olarak belirlenir. Değişken EMG taban çizgisini hesaba katmak için, EMG, başlangıç, maksimum (±1 ms) genliğinin% 5'ine ulaştığı zaman noktası olarak tanımlanır. Bu %5'lik eşiğin dikkate alınması, yanlışlıkla temel EMG RMS değişkenliğini aktivasyon olarak tanımlamayı önler. Eş zamanlı EMG süzgeleme ve EMG, başlangıç tespiti birkaç kasa uygulanır. Şekil 2B , temsili bir nefeste sternokleidomastoid için EMG, başlangıç tespitini göstermektedir.

Yazılım, önceden ayarlanmış parametrelerin değiştirilmesine izin verir. Farklı seviyelerde yüksek veya alçak geçiren filtreler kullanılabilir ve gerekirse düzleştirme uygulanabilir. EMG'yi tespit etmek için EMG sinyalindeki artış, başlangıç% 5 olarak önceden ayarlanmıştır, ancak bu eşik değeri de değiştirilebilir. Ventilasyon yüklemesini değerlendirirken, ağız basıncı ek olarak bir yük indeksi olarak ölçülebilir. Benzer şekilde, gelgit sonu CO₂ izlenebilir, bu sayede katılımcıya ventilasyon seviyelerini ayarlaması için koçluk yaparak veya ilham alan CO_2'yi değiştirerek normal aralığa yakın tutmak için çaba sarf edilir.

Açıklanan protokol, sinyal toplama ve işleme için uluslararası tavsiyeleri takip eder ve filtreleme için geliştirilen algoritma doğrulanmıştır²⁵. Bununla birlikte, yalnızca iyi kaliteli sinyallerin analiz edildiğinden emin olmak için her adımda EMG sinyalinin dikkatli bir şekilde görsel olarak incelenmesi gerekir. Literatürde, EMG sinyallerinden EKG artefaktlarını filtrelemek için, yüksek kesme frekanslarına sahip yüksek geçişli filtreler (örneğin, 200 Hz'e kadar), geçit ve dalgacık gürültü giderme dahil olmak üzere başka yaklaşımlar kullanılmıştır. Yüksek kesme frekanslarına sahip yüksek geçiren filtreler, EMG sinyalinin çoğunu silerek frekans spektrumunu ve genliğini²⁶ değiştirir. Geçitleme, güçlü EKG artefaktlarını tespit eder ve kontamine EMG sinyalini ve etrafındaki EMG sinyallerini siler, bu da zamansal bilgi kaybına neden olur ve EMG zamanlamasının algılanmasını etkiler (örneğin, başlangıç ve ofset)^27,28. Dalgacık gürültü giderme, karmaşıklık ve performans arasında iyi dengelenmiştir; bununla birlikte, büyük EMG aktivitelerini²⁹ patlamasıyla kesebilir. Burada, yalnızca hastanın kendi EKG'si^13,19 ile ilişkili sinyalin frekanslarını ortadan kaldıran, frekans alanındaki en küçük ortalama kare adaptif filtre kullanıldı. EMG süresi ve genliğinin güvenilir ölçümlerine izin verirken, sürekli ve eş zamanlı EKG kayıtları gerektirir.

Bugüne kadar, bu yaklaşım yalnızca çevrimdışı veri analizinde uygulanabilir. Yazılımın daha da geliştirilmesi ve mevcut EMG sistemlerinin yazılım ile gerçek zamanlı iletişiminin kurulması, solunum kası EMG'sinin gerçek zamanlı görselleştirilmesini ve analizini sağlayacaktır. Bu, gerçek zamanlı klinik karar vermeyi desteklemek için solunum kası EMG'sini kullanma potansiyeli sunacaktır.

Solunum kası EMG'si, kas aktivitesi ve solunum dürtüsü hakkında bilgi sağlayabilir. İyi sinyal kalitesini sağlamak için birkaç adımı kapsayan nispeten karmaşık bir tekniktir. Bu protokol, iyi bir cilt hazırlığı, sinyal alımı ve işlemeyi sağlamak için adımları açıklar ve her ikisi de klinik sonuçlarla ilişkili olan solunum kaslarının aktivitesinin hem büyüklüğü hem de zamanlaması ile ilgili bilgi sağlar. Bu protokol uluslararası alanda birçok kurumdan Araştırma Etiği Yetkisi almıştır.

Yazarlar, ifşa edecek herhangi bir çıkar çatışması olmadığını beyan ederler.

AR, Kanada Sağlık Araştırmaları Enstitüleri (CIHR) Bursu (#187900) tarafından desteklenmektedir ve UM, Mitacs (IT178-9 -FR101644) tarafından finanse edilmiştir.