A Study on the Quantitative Rehabilitation Extent Evaluation Method Using High-Order Function Waveform Analysis of EMG Signal

근전도 신호의 고차함수분석법을 이용한 정량적 재활정도 평가에 관한 연구

In this study, in order to quantitatively confirm walking rehabilitation degree, we analyzed EMG pattern simulated abnormal gait and normal gait by applying a curve fitting. We calculated the suitable high-order function for EMG signal, and classified them into 5 groups by using cluster analysis. Depending on the distance from normal pattern group, we listed the pattern group and then the distribution of each variables were confirmed. The amplitude-decreased pattern was the most similar to the normal pattern, but the reversed pattern showed the lowest similarity. Due to the smaller overlapping range, the distribution of the groups were possible to classify using the value of variable. The standard deviation of each term coefficient was compared to indicate the quantitative rehabilitation extent, and the higher value was confirmed as the pattern is close to the normal pattern. Consequently, the representation of quantitative rehabilitation extent is expected to contribute to the more effective rehabilitation method study.

본 연구에서는 재활정도를 정량적으로 표현하기 위하여 정상 보행과 모의 비정상 보행 시 보행주기에 따른 근전도 패턴에 고차 곡선 맞춤을 적용하여 분석하였다. 보행 근전도 패턴에 적합한 다항식을 생성하였으며, 그 변수를 군집분석 하여 5개의 그룹으로 분류하였다. 정상패턴을 포함한 그룹을 기준으로 거리가 가까운 그룹을 나열하여 각 변수의 분포를 확인하였다. 진폭감소 패턴, 불규칙 패턴, 역상 패턴 순으로 정상 패턴에 유사하였으며, 분류된 그룹의 분포는 중첩되는 범위가 작아 변수 값을 이용한 그룹 분류가 가능하였다. 분류된 재활정도를 정량적으로 나타내기 위하여 각 계수항의 표준편차를 패턴별로 비교하였고, 정상에 가까울수록 큰 값을 가지는 것을 확인하였다. 역상 패턴의 경우는 편차 값은 크지만 부호가 음의 값을 가지므로 가장 작았다. 본 연구의 결과인 정량적인 재활정도의 표현은 보다 효율적인 재활방법 연구에 기여할 것으로 예상된다.