본 연구는 환자의 근육 상태를 표면 근전도(EMG, Electrocardiogram)를 통해 정량적으로 평가한 결과를 기반으로 적응 전기치료를 수행 시, 근전도 정량평가에 영향을 주는 심전도 신호를 독립요소 해석(ICA, Independent Component Analysis)을 이용하여 획득된 신호로부터 분리함으로써, 정확한 근전도 정량평가를 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 실험 방법은 소스(source)를 근전도와 심전도 2개로 가정하고, 4 채널을 통하여 획득된 신호를 10 Hz-500 Hz의 대역통과 필터를 이용하여 필터링한 후, 1000 sample/sec로 샘플링하여 센서로 사용하였으며, JADE(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices) 알고리즘을 통하여 근전도 신호와 심전도 신호를 분리하였다. 알고리즘의 permutation ambiguity와 scaling ambiguity 특성 문제를 해결하기 위하여, 분리된 신호의 주파수 분석을 통하여 심전도와 근전도 신호로 구분하였으며, 인식된 근전도 신호의 크기를 센서 신호를 기준으로 복원하였다. 결론적으로 아날로그 및 디지털 필터와 달리 근전도의 신호의 왜곡을 극소화하면서도 심전도 신호를 분리해 냄으로써, 근전도를 통한 근육상태의 효과적인 평가가 가능하게 되었다.
본 연구의 목적은 운동제어/학습 또는 운동역학을 연구하는데 중요한 역할을 하는 근전도의 사용과 근전도와 등척성 수축력과의 관계에 나타나는 문제점과 제안점을 조사하는 것이다. 선행연구를 분석한 결과, 등척성 힘의 증가에 따른 근전도의 증가 관계가 선형적 모양으로 나타나지는 않았다. 또한, 선행연구에서 근전도와 등척성 힘 관계를 연구하는데 몇 가지 문제점들이 발견되었다. 이러한 문제점은 선행 연구실험들의 절차상에 차이가 나타났고, 근육의 생리학적인 또는 해부학적인 성질에서 문제점이 논의되었다. 결론적으로, 이러한 문제점들이 해결되지 않는 한 근전도와 등척성 수축력과의 관계는 불분명하게 남아있을 것이다.
의용생체공학의 한분야인 재활공학의 많은 발전으로 상실된 인간의 사지기관의 일부는 거의 자연스런 기능을 갖는 장치로 대치할 수 있는 가능성이 높아지고 있으며, 일한 연구의 결과는 산업용 로보트의 개발에도 기여를 하고 있다. 그중에서도 핵심이 되고 있는 것이 근전도신호를 이용한 보철제어(Prosthesis Control)에 관한 연구이다. 근전도신호가 인공팔제어에 이용된 것은 1950년대 초 소련에서 처음 시도되었고 그후 유럽, 카나다 미국등에서 계속 이에 관한 연구가 성과를 나타내고 있다. 근전도 신호를 제어신호로 사용할 경우 가장 큰 문제점은 근전도신호의 저주파 잡음인데, 실제로 비례제어신호를 얻기위하여는 이 잡음이 제거되어야 한다. 그러므로 여기에서는 근전도신호 처리방법에 대한 개략적인 것을 소개하고, 잡음의 제거방법등을 검토해 보고자 한다.
최근 삶의 수준의 향상과 의학 기술의 발전으로 노인 인구가 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 노인 인구에 비례하여 신체적 노화로 거동이 어려운 노인의 수 또한 증가하는 추세이다. 실제로 많은 노인 인구가 거동이 불편해 정상적인 생활을 하지 못하고 있기 때문에 보행 시 적절한 힘을 보조해 줄 수 있는 보행 보조 장치의 개발이 필요하다. 이 같은 보행 보조 장치를 개발함에 있어 보행자의 보행 패턴이 고려된다면 보행자의 걸음걸이에 맞춰 자연스럽게 힘을 보조해 줄 수 있기 때문에 보행자의 보행 단계 분류에 관한 연구가 선행되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 하지 근전도 신호를 이용해 보행 단계를 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 근전도 신호는 근육이 움직일 때 발생하는 아주 작은 전기적인 신호이다. 근전도 신호는 작은 잡음에도 민감하며, 전극을 부착하는 근육의 위치에 따라서도 값의 차이가 크기 때문에 근전도 신호의 획득 및 처리 방법이 중요하다. 위를 위해 피실험자 별 근육의 위치와 보행 속도를 달리하여 근전도 신호를 획득하고 획득한 신호로부터 여러 특징 값을 추출한다. 그리고 새로운 데이터에 대해 적응성이 강하고 시간에 따라 변하는 근전도 신호의 특성을 잘 반영할 수 있으며 각 집합(class)의 비선형 분리가 가능한 퍼지 최대-최소 신경망(Fuzzy Min-Max Neural Network: FMMNN)을 이용해 보행 단계를 분류해 본다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증해 보고 보행자, 보행속도, 근전도 측정을 위한 근육의 위치가 보행 패턴 분류에 미치는 영향을 알아본다.
본 연구에서는 스포츠웨어용 나일론 직물 소리가 심한 소음으로 인해 불쾌감을 주므로 이를 감소시키기 위한 방안으로, 5개의 나일론 직물소리를 녹음하여 이를 피험자에게 들려주면서 EMG와 주관적 감각을 측정함으로써, 직물소음이 근전도와 주관적 감각에 미치는 영향을 고찰하였다. 근전도는 상완이두근과 전완근에서 측정하였고, 주관적 평가는 자유식 크기평가법(Free Modulus Magnitude Estimation)을 이용하였다. 직물 소리에 대한 상완이두근의 근전도 값은 전완근의 근전도값보다 컸으며, 소리자극 유무시의 차이값도 상완이두근에서 크게 나타났다. 직물의 소리가 부드럽고 유쾌할수록 근전도값은 무자극시보다 감소하는 경향을 보였으나, 직물의 소리가 시끄럽고 날카로울수록 근전도값은 무자극시보다 증가하였다. 직물의 소리는 상완이두근의 근전도 값에 영향을 미쳐, 직물 소음의 크기, 날카로움 등과 정적인 관계를 보이는 것을 볼 수 있었다. 직물소리의 물리적 특성과 근전도로부터 나일론 직물 소리에 대한 감각ㆍ감성 예측식에서는 높은 예측력을 보였다. 맑고, 거칠고, 높은 소리감각을 제외한 예측식에서 소리특성 외에 생리신호인 근전도 가 포함되어 직물소리 감성을 예측하는 의미있는 파라미터임을 알 수 있었다.
저자는 두 개하악장애환자의 보존적 치료에 따른 압력통각역치오 휴식시 근전도의 변화를 평가하기 위하여 여성 환자 21명을 대상으로 치료전후에 각각 동통의 정도를 유추척도로 나타내었고 편이개구량을 측정하였으며 교근과 전측두근의 압력통각역치와 휴식시 근전도를 조사하였다. 두 개하악장애의 병력이나 증상이 없는 21명의 정상 여학생을 대조군으로 교근과 전측두근의 압력통각역치와 휴식시 근전도를 측정하여 환자군과 비교한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 보존적 치교이후 동통과 최대편이개구량은 개선되었다. 2. 보존적 치료이후 압력통각역치는 증가하였고 휴식시 근전도는 감소하였다. 3. 압력통각역치나 휴식시 근전도의 좌우차이는 없었다. 4. 압력통각역치와 휴식시 근전도사이에는 약한 음의 상관관계가 있었다.
후두기능의 전기생리학적 특징에 대한 관심은 1940년대부터 시작되어 1950년대와 1960년대에는 유럽 및 일본에서 Faborg-Anderson, Hirano 등이 후두근전도의 임상적 적용에 대해서 보고한바 있으며, 1970년대부터는 미국에서도 Bleir, Miller등이 후두근전도의 임상적 역할에 대해 보고하고 있다 이와 같이 후두근전도가 임상에 도입된 지 오래되었고 신경후두학 분야에서 후두근육의 전기생리상태를 알 수 있는 아주 중요한 진단도구이나 아직까지 후두근전도는 양적인 평가가 가능한 표준화된 검사는 아니고 내시경이나 방사선학적 검사처럼 경험이 있는 의사에 의해 판독되어지는 검사로 음성장애가 있는 모든 환자에서 집단검진(screening test)으로 이용될 수 있는 검사도구는 아니다. 후두근전도가 임상에서 유용하게 이용되고 있는 질환은 성대운동 장애와 연축성 음성장애이다. 최근 성대운동 장애에 대한 다양한 수술방법이 개발되면서 수술 방법 및 시기 결정, 예후측정에 후두근전도의 이용이 필수적이 되었으며 또한 연축성 음성장애 환자에서 어떤 후두 근육에 botulinum toxin을 주사할 지를 결정하는 데 이용하고 있다. 이번 강의에서는 위 두 가지 질환을 중심으로 후두근전도의 임상적 유용성을 살펴보기로 하겠다.
본 연구는 스포츠웨어용 나일론 직물의 소리가 심한 소음으로 작용하여 착용자 뿐 만 아니라 상대방에게도 불쾌함을 주므로 이를 줄이기 위한 방향 모색의 하나로, 소리 자극에 대한 생리반응 중 근전도(Electrodiagnosis)와 소리에 대한 주관적 감성을 측정하여 의복 소음이 미치는 영향을 고찰하였다. 근전도는 상완이두근과 전완근에서 측정하였고, 주관적 평가는 FMME(Free Modulus Magnitude Estimation)를 이용하여 실시하였다. 직물 소리에 대한 상완이두근의 근전도 값은 직물별로 유의한 차이를 보였으나, 전완근에서는 대부분 비슷한 값을 보였다. 직물의 소리가 부드럽고 유쾌할수록 근전도값은 무자극시보다 감소하는 경향을 보였으나, 직물의 소리가 시끄럽고 날카로울수록 근전도값은 무자극시보다 증가하였다. 이로서, 직물의 소리는 상완이두근의 근전도 값에만 영향을 미치며, 직물 소음의 크기, 날카로움 등과 정적인 관계를 보이는 것을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 근전도 신호 획득 및 분석을 위한 웨어러블 디바이스용 센서 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능은 임상용 근전도 시스템에서 획득된 근전도 신호와 근피로도 및 근활성도의 상관성 분석에 의해 평가되었으며 실측된 소비 전력이 상용 근전도 시스템들과 비교되었다. 5명의 피실험자들의 이두박근 및 삼두박근에서 수집된 근전도 신호를 통한 실험에서, 구현된 시스템이 임상용 근전도 센서 시스템과 근피로도는 1.1~1.4의 상관성을, 근활성도는 약 1.0의 강한 양의 상관 경향성을 보여주었다. 또한 소비전력의 비교에서 구현된 시스템의 소비전력이 상용 근전도 시스템보다 25%~50%의 감소하였다.
본 연구는 CNN에 기반한 한국 숫자지화 인식 시스템의 입력데이터인 표면 근전도 신호에 대한 샘플링 주파수가 CNN의 학습 성능에 미치는 영향을 검토하였다. 표면 근전도의 샘플링 주파수가 크면 수집한 많은 양의 입력데이터에 대한 학습 시간이 길어지므로 실시간 시스템의 구현이 어려움이 발생하고 고가의 표면 근전도 측정장비를 필요로 하므로 표면근전도 신호의 샘플링 주파수 선정에서 적정선이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 1,024Hz, 512Hz, 256Hz, 128Hz 그리고 64Hz의 샘플링 주파수를 선정하고 선정된 샘플링 주파수로 측정한 표면근전도 신호를 입력으로 CNN 학습 성능을 비교하였다. 비교 연구 결과는 선정된 모든 샘플링 주파수로 획득한 표면근전도 신호를 입력데이터를 활용한 CNN 학습 모두가 한국 숫자지화 일부터 다섯을 100% 인식하였으며, 그중에서도 256Hz의 샘플링 주파수로 획득한 표면근전도 신호를 입력데이터로 활용한 CNN 학습이 가장 짧은 시간 안에 이루어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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