Nova aplicação de eletromiografia intramuscular pode facilitar a detecção de distúrbios neuromusculares
Este gráfico ilustra o potencial de coleta e processamento de sinais iEMG para fins de diagnóstico usando o algoritmo proposto. Os sinais intramusculares do braço direito de uma pessoa são registrados (mostrado como o ponto rosa). O círculo adjacente mostra os detalhes do eletrodo de agulha e a configuração de gravação de sinal. As formas de onda do sinal (na tela do laptop) são então processadas para extrair o recurso (1-D CSLBP) que captura efetivamente as diferenças subjacentes a diferentes distúrbios neuromusculares. A saída desta etapa de processamento é fornecida à rede neural artificial – abordagem de aprendizado de máquina – que executa a classificação (binária). A etapa de classificação é representada pelo gráfico com uma linha inclinada que divide as duas classes, correspondendo aos sinais de miopatia (pontos verdes) e neuropatia (pontos laranja), respectivamente. As respectivas setas coloridas indicam o corte transversal da fibra muscular correspondente à miopatia (verde) e à neuropatia (laranja). Para apelo estético, o fundo escuro tem uma sobreposição transparente de neurônios (marrom claro) para transmitir o contexto da causa subjacente dos distúrbios neuromusculares. Crédito: Criado usando biorender.com por V. Shenoy Handiru.
Uma equipe de pesquisadores desenvolveu uma nova abordagem promissora para detectar distúrbios neuromusculares usando eletromiografia intramuscular (iEMG). Em um estudo piloto, o sistema de diagnóstico automático apresentou alta precisão em três tipos musculares e baixo tempo computacional. Seu artigo, “Intramuscular EMG classifier for detecting myopathy and neuropathy”, foi publicado no Jornal Internacional de Tecnologia de Sistemas de Imagem.
Os autores são Shobha Jose, Thomas George Selveraj, Jobin T. Philip, Sairamya Nanjappan Jothiraj e Subathra Muthu Swamy Pandian do Karunya Institute of Technology and Sciences em Tamil Nadu, Índia, Kenneth Samuel da Eastern University em St. Vikram Shenoy Handiru e Easter S. Suviseshamuthu, do Centro de Pesquisa de Engenharia de Mobilidade e Reabilitação da Fundação Kessler em West Orange, Nova Jersey.
A EMG intramuscular invasiva tem se mostrado uma ferramenta eficaz para identificar anormalidades neuromusculares, como miopatia e neuropatia. Miopatia, um distúrbio das fibras musculares, e neuropatia, que reflete dano ao nervos periféricosexibem diferentes padrões de potenciais de ação da unidade motora.
Para facilitar a interpretação desses sinais, a equipe desenvolveu uma estrutura de classificação iEMG baseada em um novo recurso chamado Padrão Binário Local Simétrico de Centro 1-Dimensional (ID, CSLBP), que melhorou o desempenho de uma tarefa de classificação binária (miopatia e neuropatia).
Os sinais eletromiográficos dos músculos bíceps braquial, deltóide e vasto medial. 25 indivíduos foram estudados: 10 controles saudáveis, 7 com miopatia, e 8 com neuropatia. A precisão da classificação para os três tipos de músculos ultrapassou 92% e o tempo computacional foi baixo.
“Este alto nível de precisão combinado com um curto período de tempo para testes indica o potencial para implementação em tempo real”, afirmou o Dr. Suviseshamuthu. “Pesquisas futuras são necessárias para testar a viabilidade de um sistema EMG em tempo real que ajude os médicos a fazer diagnósticos rápidos, objetivos e precisos desses distúrbios neuromusculares,” ele adicionou.
Shobha Jose et al, classificador de EMG intramuscular para detectar miopatia e neuropatia, Jornal Internacional de Sistemas e Tecnologia de Imagem (2022). DOI: 10.1002/ima.22811
Fornecido pela Fundação Kessler
Citação: Nova aplicação de eletromiografia intramuscular pode facilitar a detecção de distúrbios neuromusculares (2022, 22 de dezembro) recuperado em 23 de dezembro de 2022 em https://medicalxpress.com/news/2022-12-application-intramuscular-electromyography-neuromuscular-disorders.html
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