Проблемы и решения в многоканальной покупке Emg Signal

Основные вызовы в многоканальном ЭМГ

1.Загрязнение шумом от нескольких источников

Сигналы ЭМГ по своей природе малы — обычно в диапазоне микровольт — что делает их очень восприимчивыми к загрязнению. В многоканальных установках проблемные соединения, потому что каждый канал может испытывать различные профили шума. Наиболее распространенные источники шума включают:

• Помехи в линии электропередач: Шум 50/60 Гц от электросети может емкостно или индуктивно соединяться в провода и электроды, часто доминируя над сигналом без надлежащего отторжения.
• Артефакты движения: Кабельные движения, растяжение кожи и ускорение конечностей вводят низкочастотные базовые сдвиги, которые могут заслонять физиологические сигналы, особенно во время динамических сокращений.
• Электроде-кожный интерфейс шум: Изменения импеданса кожи из-за пота, волос или недостаточной подготовки вызывают неустойчивые исходные линии сигнала и повышенный тепловой шум.
• Электромагнитные помехи (EMI): Близлежащее оборудование (например, машины МРТ, диатермические устройства или даже умные часы) может вводить широкополосный шум.

Каждый источник шума имеет четкую спектральную сигнатуру. Гум силовой линии узкополосный, артефакты движения ниже 20 Гц, а EMI часто охватывает высокие частоты. Один метод фильтрации редко обращается ко всем одновременно, особенно когда каналы имеют разные шумовые связи.

2.Перекресток: потеря пространственной специфики

Перекрестный перекрёсток возникает, когда электрод подбирает сигналы от мышц, отличных от тех, что находятся непосредственно под ним. Это особенно проблематично в многоканальных массивах, расположенных над соседними или перекрывающимися мышцами (например, сгибателями предплечья, параспинальными мышцами). Перекрёстный перекрёсток возникает из-за проводимости объёма через ткани тела — электрическое поле активной мышцы распространяется изотропно, и близко расположенные электроды не могут идеально изолировать отдельные источники. Результатом является потеря селективности, которая путает интерпретацию, особенно в кинезиологических исследованиях, где каждый канал предназначен для представления отдельной мышцы или подобъема. Перекрёстный перекрёсток хуже всего, когда электроды малы, расстояние плотно, а подкожный жировой слой тонкий.

3.Размещение электродов и воспроизводимость

Качество многоканальных данных ЭМГ критически зависит от последовательного позиционирования электродов. Небольшие смещения относительно зоны иннервации мышцы или сухожилия могут резко изменять амплитуду сигнала, морфологию и спектральное содержание. На протяжении сеансов или между субъектами отсутствие стандартизации вносит как систематические ошибки, так и повышенную изменчивость. Даже при тщательной маркировке такие факторы, как отек кожи, изменения осанки и отслоение электродов ухудшают воспроизводимость. Сетки электродов высокой плотности, предлагая богатую пространственную информацию, требуют еще более точного выравнивания для корреляции результатов с течением времени.

4. Импеданс кожи и изменчивость подготовки

Высокое и переменное импедансное сопротивление кожи является хорошо известным барьером для качественной записи ЭМГ. В многоканальных установках каждый участок электрода должен быть подготовлен последовательно — бритье, абразирование и очистка с помощью алкоголя — для достижения импеданса ниже 10 кОм. Тем не менее практические ограничения (время, комфорт субъекта) часто приводят к несоответствиям между каналами. Неравномерное импедансное сопротивление создает неравномерные соотношения сигнал-шум (SNR) по каналам, усложняя сравнительный анализ. Кроме того, импеданс дрейфует с течением времени, когда накапливается пот или гель высыхает, добавляя нестационарность к данным.

5. Нестационарность и эффекты усталости

Сигналы ЭМГ по своей сути нестационарны — их статистические свойства изменяются с силой сокращения, длиной мышц, усталостью и нервным приводом. Многоканальные записи усиливают эту проблему, потому что разные каналы могут утомляться с разной скоростью, а пространственное распределение усталости само по себе является объектом исследования. Анализ нестационарных данных с помощью традиционных методов на основе Фурье (которые предполагают стационарность) может создавать вводящие в заблуждение особенности. Исследователи должны выбирать временные-частотные или адаптивные подходы, которые могут отслеживать быстрые изменения по каналам одновременно.

Решения и лучшие практики

1.Смягчение шума на основе аппаратного обеспечения

Первая линия защиты от шума - это надежная аппаратная конструкция. Дифференциальные усилители с высокими коэффициентами отторжения в общем режиме (CMRR > 100 дБ при 60 Гц) отменяют сигналы, которые одинаково отображаются на обоих входах - такие как шум линии электропередач. Схема с приводом вправо-ногу (DRL) может дополнительно уменьшить помехи в общем режиме. Для многоканальных систем активные электроды со встроенными предусилителями на участке кожи уменьшают артефакты движения кабеля, повышая сигнал до того, как он проходит по длинным проводам. Современные системы также используют экранированные кабели и оптическую изоляцию для разрыва заземляющих петель.

Полосатая фильтрация (обычно 10-500 Гц для поверхностной ЭМГ, 20-450 Гц для внутримышечной) стандартна, но тщательный выбор отсечек имеет значение. Низкочастотные фильтры должны сохранять верхнее содержание частоты потенциалов действия моторной установки (MUAP), в то время как фильтры высокого прохода удаляют артефакты движения без ослабления низкочастотных компонентов устойчивых сокращений. Часто применяются фильтры выемки (например, при 50/60 Гц), но они могут искажать сигнал, если помехи не являются чисто синусоидальными. Адаптивный выемочный фильтр может быть предпочтительнее, когда частота линии дрейфует.

2. Оптимизированные протоколы проектирования и размещения электродов

Для минимизации перекрестных стыков Международное общество электрофизиологической кинезиологии (ISEK) и аналогичные органы рекомендуют использовать для поверхностного ЭМГ биполярные конфигурации электродов с межэлектродным расстоянием 20 мм. Для массивов высокой плотности следует выбирать размер и высоту электродов исходя из размера и глубины мышц. Используя электродные сетки диаметром 2-5 мм и расстоянием между центром 8-10 мм балансирует пространственное разрешение с подавлением перекрестных стыков.

Последовательное размещение требует стандартизированных анатомических ссылок — например, руководящие принципы Seniam для размещения электродов на поверхности EMG. Эти руководящие принципы определяют точные ориентиры для более чем 30 мышц. В многоканальных исследованиях использование шаблона или 3D-печатной сетки гарантирует, что положения электродов воспроизводятся во время сеансов. Для продольных исследований может помочь татуировка небольших отметин или использование прозрачных наложений. Кроме того, использование сухих или электродов микроигл, которые не полагаются на гель, может сократить время подготовки кожи, но может ввести более высокий импеданс; каждая технология имеет компромиссы.

3.Продвинутая обработка сигналов и разложение

Когда только аппаратное обеспечение не может устранить помехи, программное обеспечение становится второй опорой. Несколько зрелых и новых методов решают многоканальные проблемы ЭМГ:

• Независимый анализ компонентов (ICA): ICA слепо отделяет сигналы от смешанных источников, эффективно изолируя активность моторных агрегатов от перекрестных помех и шума.Применительно к EMG высокой плотности ICA может разлагать композиционные сигналы на вклады отдельных моторных агрегатов, значительно улучшая пространственную селективность.
• Вейвлет-трансформация:] Вейвлет-разложение хорошо подходит для нестационарного ЭМГ. Анализируя сигнал одновременно во времени и частоте, вейвлеты могут отделять двигательные блоки, стреляющие переходными от разрывов артефактов. Общий подход использует дискретное вейвлет-преобразование (DWT) с помощью дюбечи или симлет-матери-волновки для обезвреживания каждого канала независимо или совместно.
• Сепарация слепых источников (BSS): Методы BSS, такие как SOBI (Second-Order Blind Identification) используют временную структуру многоканальных данных для восстановления основных источников без использования модели смешивания.
• Адаптивная фильтрация:] Для приложений реального времени, таких как миоэлектрический протезный контроль, адаптивные фильтры (например, LMS или RLS) могут непрерывно обновлять веса для отмены шума или перекрестного помех на основе опорного сигнала от датчика движения или вспомогательного электрода.
• Модели глубокого обучения, особенно сверточные автокодеры и рекуррентные нейронные сети, были обучены синтетическому и реальному ЭМГ для удаления различных типов артефактов при сохранении формы сигнала моторного блока. Эти модели хорошо обобщаются по предметам при обучении с достаточным разнообразием.