FI20177042A1 - Selektiivinen monikanavamittauksen menetelmä ja laitteisto elektromyografiatutkimuksessa - Google Patents
Selektiivinen monikanavamittauksen menetelmä ja laitteisto elektromyografiatutkimuksessa Download PDFInfo
- Publication number
- FI20177042A1 FI20177042A1 FI20177042A FI20177042A FI20177042A1 FI 20177042 A1 FI20177042 A1 FI 20177042A1 FI 20177042 A FI20177042 A FI 20177042A FI 20177042 A FI20177042 A FI 20177042A FI 20177042 A1 FI20177042 A1 FI 20177042A1
- Authority
- FI
- Finland
- Prior art keywords
- needle
- signal
- measurement
- measuring
- muscle
- Prior art date
Links
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims abstract description 79
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 10
- 238000002567 electromyography Methods 0.000 claims abstract description 32
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 claims description 36
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 22
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 13
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 238000013016 damping Methods 0.000 claims description 3
- 238000007918 intramuscular administration Methods 0.000 claims description 3
- 230000003387 muscular Effects 0.000 claims description 3
- 241001272996 Polyphylla fullo Species 0.000 claims description 2
- 230000004220 muscle function Effects 0.000 claims 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims 1
- 210000000663 muscle cell Anatomy 0.000 abstract description 22
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 abstract description 9
- 239000012528 membrane Substances 0.000 abstract description 9
- 206010061592 cardiac fibrillation Diseases 0.000 description 23
- 230000002600 fibrillogenic effect Effects 0.000 description 23
- 210000001087 myotubule Anatomy 0.000 description 15
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 15
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 9
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 8
- 206010049816 Muscle tightness Diseases 0.000 description 7
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 6
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 5
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 5
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 4
- 208000018360 neuromuscular disease Diseases 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000036982 action potential Effects 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 230000002269 spontaneous effect Effects 0.000 description 3
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 2
- 210000000170 cell membrane Anatomy 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 2
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 210000004126 nerve fiber Anatomy 0.000 description 2
- 230000000926 neurological effect Effects 0.000 description 2
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 2
- 230000037361 pathway Effects 0.000 description 2
- BASFCYQUMIYNBI-UHFFFAOYSA-N platinum Chemical compound [Pt] BASFCYQUMIYNBI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 description 2
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 2
- 208000029549 Muscle injury Diseases 0.000 description 1
- 208000023178 Musculoskeletal disease Diseases 0.000 description 1
- 229910021607 Silver chloride Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000002051 biphasic effect Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 210000003169 central nervous system Anatomy 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 230000004064 dysfunction Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 230000003834 intracellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000008035 nerve activity Effects 0.000 description 1
- 210000000653 nervous system Anatomy 0.000 description 1
- 230000002232 neuromuscular Effects 0.000 description 1
- 210000000715 neuromuscular junction Anatomy 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 210000000578 peripheral nerve Anatomy 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 230000035790 physiological processes and functions Effects 0.000 description 1
- 239000004033 plastic Substances 0.000 description 1
- 229910052697 platinum Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 230000008929 regeneration Effects 0.000 description 1
- 238000011069 regeneration method Methods 0.000 description 1
- 230000007832 reinnervation Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 210000003019 respiratory muscle Anatomy 0.000 description 1
- 230000001020 rhythmical effect Effects 0.000 description 1
- 238000013214 routine measurement Methods 0.000 description 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 229910052709 silver Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000004332 silver Substances 0.000 description 1
- HKZLPVFGJNLROG-UHFFFAOYSA-M silver monochloride Chemical compound [Cl-].[Ag+] HKZLPVFGJNLROG-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 210000002460 smooth muscle Anatomy 0.000 description 1
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
- 230000008925 spontaneous activity Effects 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 1
- 230000000451 tissue damage Effects 0.000 description 1
- 231100000827 tissue damage Toxicity 0.000 description 1
- 238000009827 uniform distribution Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/30—Input circuits therefor
- A61B5/307—Input circuits therefor specially adapted for particular uses
- A61B5/313—Input circuits therefor specially adapted for particular uses for electromyography [EMG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/25—Bioelectric electrodes therefor
- A61B5/279—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses
- A61B5/296—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses for electromyography [EMG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/30—Input circuits therefor
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/389—Electromyography [EMG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6846—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be brought in contact with an internal body part, i.e. invasive
- A61B5/6847—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be brought in contact with an internal body part, i.e. invasive mounted on an invasive device
- A61B5/6848—Needles
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Surgery (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physiology (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
Keksintö liittyy lääketieteelliseen diagnostiikkaan ja erityisesti lihas-hermo —sairauksien elektromyografiseen mittaukseen. Elektromyografisessa mittauksessa lihassolukalvot tuottavat samanaikaisesti sekä diagnostiikkaa edistäviä että häiritseviä signaaleja (21, 30, 130). Mittauksessa käytetään rutiinimaisesti mittausneulan (10) kärjen (11) ja varsiosan (12) välisen jännite-eron analyysia. Keksinnön mukaisessa menetelmässä erotellaan kärkiosan (11), varsiosan (12) ja ihon pinnan (40) väliset jännite-erot kaksikanavaisesti (13, 41). Näitä käsittelemällä ja analysoimalla voidaan parantaa mittauksen selektiivisyyttä ja vähentää häiritsevien transienttien (130) osuutta analyysituloksissa.
Description
Selektiivisen monikanavamittauksen menetelmä ja laitteisto elektromyografiatutkimuksessa
KEKSINNÖN ALA
Keksintö liittyy lääketieteelliseen diagnostiseen mittaukseen, erityisesti lihas-hermo -sairauksissa diagnostiikkaan tarvittavien lihaskalvon sähköisten ominaisuuksien mittauksiin.
KEKSINNÖN TAUSTA
Lihassolujen sähköisiä ominaisuuksia tutkitaan lääketieteellisessä diagnostiikassa elektromyografia (EMG, myös elektroneuromyografia ENMG, englanniksi electromyography) -tutkimuksessa. Solukalvojen sähköiset jännitevaihtelut ovat lihaksen sisäisessä solun ulkoisessa neulaelektrodimittauksessa muutamia kymmeniä mikrovoltteja tai korkeintaan muutamia millivoltteja jännitteeltään. Jänniteheilahtelujen mielenkiintoinen taajuusalue on esim. 5 - 3000 Hz ja jännitetransienttien kesto 10 mikrosekuntia - 20 millisekuntia. Toimintaa seurataan erityisvalmisteisella lääkintälaitteella, nimeltään elektromyografialaite tai EMG -laite. EMG laite koostuu ns. differentiaalivahvistimesta, joita voi olla yksi tai useampi yhtä tai useampaa samanaikaista mittauskanavaa varten. Signaalia suodatetaan, jotta voidaan tarkastella mielenkiintoista taajuusaluetta, kaistanpäästösuodin, esim. 5-10.000 Hz. Laitteessa on näyttöyksikkö, jonka avulla signaalia seurataan visuaalisesti. Näyttö voi olla jatkuvaa tai koostua valituista jaksoista. Usein signaali muutetaan myös audiosignaaliksi, jolloin signaalin taajuusominaisuuksia voidaan seurata audiokanavalta kovaäänisen kautta. Kun laitetta käytetään kliiniseen ENMG- tutkimukseen, on mukana myös sähköinen stimulaattori, jonka avulla stimuloidaan ääreishermoja. Stimulaation tuottamien hermo-ja lihasvasteiden avulla voidaan määrittää viiveitä ja toimintanopeuksia.
Tyypillisesti EMG tutkimuksessa seurataan lihassolujen sähköistä toimintaa käyttäen ohutta neulaelektrodia. Elektrodi on tällöin viety ihon läpi lihassolujen lähelle, lihaksen sisään. Lihaksen vasteita voidaan mitata myös ihon pinnalle kiinnitettyjen mittauselektrodien avulla. Neulamittauksella voidaan mitata yksittäisen tai muutaman lihassäikeen toimintaa. Levymittauksella mitataan suurempia soluryhmien toimintaa ja etenkin sähköstimulaatiovasteita.
Mittausta suoritetaan sekä lihaksen ollessa rentona että eriasteisen lihasjännityksen aikana. Rento lihas ei terveenä tuota sähköistä aktiviteettia. Lihasjänteyden kasvaessa lihassähkötoiminnan määrä lisääntyy. Hermo-lihas -sairauksissa esiintyy näissä toiminnoissa laadullisia ja määrällisiä poikkeavuuksia.
Eräs EMG -tutkimuksen keskeisiä kohtia on arvioida sitä, onko lihassolukalvoissa todettavissa spontaania sähköistä jännitevaihtelua, ns. spontaanitoimintaa, lihaksen ollessa rentona. Tämä esiintyy lyhyinä esim 20-100 msek kestoisina transientteina, joita nimitetään esim. fibrillaatio ja positiivinen terävä aalto. Nämä ilmiöt syntyvät hermo- tai lihaskudoksen vaurion jälkeen yksittäisen lihassolun solukalvon muuttuessa sähköisesti epästabiiliksi. Nämä ovat objektiivinen osoitus siitä, että hermo-lihas järjestelmässä on vaurio, sairaus tai toiminnan häiriö. Näiden toiminnan häiriöiden selvittely on keskeistä neurologisten hermo-lihas -sairauksien eli neuromuskulaarisairauksien selvittelyssä, diagnostiikassa. Näiden transienttien esiintymisen jakauma osoittaa myös ao. sairauksien jakaumaa ja luonnetta.
Rutiinimaisessa EMG potilastutkimuksessa mittaus tapahtuu usein ns. konsentrisella neulaelektrodilla (concentric needle electrode) asettamalla mittausneula lihassolujen väliin lihaksen sisään. Neulan sisällä on eristetty lanka, jonka kärki on eristämätön ja toimii ns. aktiivina mittauspisteenä. Mittauksessa noin 0.3 - 0.5 mm paksun ja esim. 20-50 mm pitkän neulan eristetty varsiosa toimii ns. vertailuelektrodina, referenssinä. Neulan avulla mitataan siis jännite-eroa aktiivin ja vertailukontaktipinnan välillä. Neulan materiaali (teräs, platina, muovi) ja muoto (paksuus, terävyys) on soveltuva kudosten sähköisten ilmiöiden havainnointiin. Neulat ovat kertakäyttöisiä ja halpoja. Neulan kautta mitattu jännitevaihtelu johdetaan ylläkuvattuun EMG-vahvistimeen, vahvistetaan ja siitä kaistanpäästösuodatetaan mielenkiintoinen esim. 5-10.000 Hz taajuusalue, jota seurataan digitaalisella tai analogisella näytöllä. Signaalia kuunnellaan samanaikaisesti audiovahvistimen avulla. Differentiaalivahvistimeen tarvitaan myös maadotus (ground) signaali esim. ihon pintaan liimatusta pintaelektrodista, jossa on soveltuva mittauspinta (hopea, hopeakloridi). Tällainen differentiaalinen mittausjärjestelmä on siis rutiinimaisesti käytössä kaikissa kliinisissä EMG laitteistoissa ja ENMG-tutkimuksissa.
Lihassolukko toimii EMG mittauksessa jännitevaihtelua vaimentavana väliaineena. Lisäksi mittauselektrodien mittausalueiden muoto (neulan kärkiosa ja neulan varsi) on aiheuttamassa sen, että mitattava jännitevaihtelu vaimentuu nopeasti, kun neulan kärjen etäisyys kohteena olevasta aktiivisesta jännitelähteestä (lihassolukalvo) yllämainittuun mittauselektrodin kärkiosaan (aktiivi elektrodi) kasvaa. Alan kirjallisuudessa kuvataan ja arvioidaan tyypilliseksi EMG neulaelektrodin mittausalueeksi ja etäisyydeksi lihassolukalvoista ja jännitelähteestä 0-5 mm. Aktiivi elektrodin (neulan kärki) mittaama jännitearvo vaimentuu eksponentiaalisesti etäisyyden lihassolukalvoon kasvaessa. Erityisesti lääketieteellisesti mielenkiintoiset vaimeat, lyhyet ja nopeat jänniteheilahdukset ja -transientit on mitattavissa vain aivan läheltä jännitelähdettä ja vaativat siis neulaelektrodin asettamisen lihaksen sisälle mielenkiintoisen vaurioalueen lähelle.
Yllämainittu epästabiiliutta kuvaava transientti, fibrillaatio, on lyhyt 1-5 ms kestoinen transientti, jänniteheilahdus, potentiaali, jonka jänniteamplitudi on useimmiten suuruusluokkaa 40-150 uV. Fibrillaation muoto on tunnusomainen ja joko kaksi- tai yksivaiheinen (ns positiivinen terävä aalto). Fibrillaatio esiintyy jossain määrin rytmisenä, esim. 2-10 Hz taajuudella ja sen esiintyminen usein lakkaa asteittain muutaman sekunnin kuluessa ja esiintyminen vilkastuu mittausneulaelektrodin liikkeen, insertion seurauksena. Fibrillaatio määrä korreloi vaurioituneiden lihassolujen määrään ja osuuteen kaikista lihassoluista. Vaurio voi olla lihassolun sairauteen liittyvä tai lihasta hermottavan hermon vaurioon liittyvä. Fibrillaatio kuvastaa siis yhden vaurioituneen lihassolun tai lihassolun osan lihassolukalvon sähköistä toimintaa ja syntyy ao. lihassolun alueella paikallisesti ja on mitattavissa vain aivan solun viereen asetetusta mittauselektodista.
Jos lihas on täysin rentoutuneena, ei siihen tule keskushermostosta liikehermojen tuomia hermoaktiopotentiaaleja. Jos tahdonalaista lihasjännitystä esiintyy, aiheuttavat liikehermojen aktiopotentiaalit lihaksen ns. motorisen yksikön (motor unit, MU) aktivaation. Liikehermo jakautuu lukuisiin haaroihin lihaksen sisällä useiden millimetrien suuruisella alueella. Haarat aktivoivat kukin yhden lihassäikeen. Tällöin aktivoituu synkronisesti kymmeniä - satoja lihassäikeitä yhden MU:n aktivoituessa. Aktivoituminen tapahtuu esim. 5-30 Hz taajuudella. Aktivoituneet lukuisat säikeet muodostavat EMG mittauksessa summapotentiaalina ns. motorisen yksikköpotentiaalin (MUP), joka on kymmeniä kertoja korkeampi (ad 1-2- mV), pidempikestoisempi (ad 20 ms) ja laajemmalla alueella lihaksessa (1-20 mm) kuin fibrillaatio, joka koostuu siis yksittäisen lihassolun tai sen osan epästabiilin lihassolukalvon spontaanista ja paikallisesti esiintyvästä toiminnasta.
Rutiinimaisessa neula-EMG mittaksessa vahvistetaan, suodatetaan ja tuodaan mittauslaitteen näyttöön ja kovaääniselle siis signaaleja, jotka kuvastavat jännite-eroa konsentrisen neulaelektrodin aktiivin mittauspisteen, kärjen ja siitä eristetyn varsiosan, referenssin, välillä. Tämä mahdollistaa sekä paikallisten että laajemmin lihaksessa esiintyvien transienttisignaalien havainnoinnin. Tyypillisesti spontaanien pienten fibrillaatiotransienttien tarkkailu tapahtuu suurella vahvistuksella ja suuriamplitudisten MUP transienttien havainnointi pienemmällä vahvistuksella niin, että transienttien muoto voidaan havaita näyttölaitteella kokonaisuudessaan. MUP transientit esiintyvät siis tahdonalaisen ja reflektorisen lihasjännityksen aikana. Jos fibrillaation tarkkailun yhteydessä EMG laitteen suurella vahvistusasteella lihas ei ole täysin rentoutunut, voi esiintyä toistuvia suuria laaja-alaisesti lihaksessa esiintyviä MUP-transientteja, jotka EMG mittauksessa summautuvat vaimeampaan signaaliin ja siten huomattavasti häiritsevät sekä visuaalista että auditiivista pienikokoisten mielenkiintoisten transienttien, fibrillaation havaitsemista. Useimmiten tutkittava lihas saadaan toki riittävästi rentoutettua ja MUPit lakkaavat tai harvenevat ja mittaus onnistuu riittävän hyvin. Joskus tämä ei onnistu esim. koetun kivuliaisuuden tms aiheuttaessa lihasjännitystä tai mitattaessa lihaksia, joissa esiintyy automaattista lihasjänteyteen tms liittvää toimintaa (hengityslihakset, suun alueen lihakset, selän asentoa ylläpitävät lihakset jne). Mittauksen tarkkuus huononee tällöin epäedullisesti ja neurologinen diagnostiikka vaikeutuu. Mittauksen tällöin pitkittyessä se tulee kivuliaammaksi myös tutkittavalle. EMG mittauksessa pyritään arvioimaan myös MUP muodostavien lihassäikeiden jakaumaa ja toiminnan toistuessa esiintyvää samankaltaista toistuvuutta, siis luotettavuutta. Erityisen tärkeää tämä lihassäikeiden jakauman arviointi on sellaisissa hermo-lihassairauksissa, jotka ovat sairauden jatkuessa ja mahdollisesti edetessä ta korjautuessa aiheuttaneet tyypillisiä muutoksia hermosäikeiden ja lihassolujen jakaumassa. Tällaisia muutoksia tapahtuu erityisesti korjautumiseen (regeneraatio, reinnervaatio, hermoversominen) liittyen, jolloin MUP transientin muodostavien lihassäikeiden jakauma muuttuu tasaisesta jakautumasta läiskittäiseksi tai lihassäikeet surkastuessaan sijaisevät toisiaan lähempinä toisiaan. Myös hermo-ja lihassignaalien muut omininaisuudet voivat muuttua tällaisissa tilanteissa hyvin paikallisesti. Lihassolu voi tuottaa toistuvia transientti sarjoja (sarjoja, purkauksia) tai signaalit voivat olla toistuessaan muodoltaan vaihtelevia kuvastaen signaalin epäluotettavaa sähköistä välittymistä hermojen ja lihassolujen kalvoilla tai hermolihasliitoksen alueella (syyvärinä, jitter). Näidenkin poikkeavaa lihas- hermotoimintaa kuvaavien ilmiöiden mittaaminen on edullista käyttäen erilaisia mittausjärjestelmien modifikaatioita, joilla tyypillisesti pyritään lisäämään mittauksen selektiivisyyttä tai sensitiivisyyttä. Tällaisia ovat mm. signaalin voimakas suodattaminen ( esim. alarajataajuuden nosto) ja pienikokoisten mittauselektrodien käyttö (ns Single Fibre EMG, SFEMG tekniikka), mittauselektrodin pinta-alan suurentaminen (ns MacroEMG) tai mittauselektrodin asteittainen siirtäminen (ns Scanning EMG). Näillä mittausmodifikaatioilla pyritään lisäämään esim. mittauksen kohdistumista spesifisti haluttuihin soluihin tai soluryhmiin.
Mitattavien signaalien ominaisuuksia voidaan kuvata tavanomaisilla signaalin tilastollisilla kuvaajilla, esim. taajuus, amplitudi, kesto, pinta-ala, nousunopeus jne. Signaalin kompleksista muotoa kuvataan esim. siihen kuuluvien erillisten tai osittain erillisten transienttien lukumäärällä, esim. käyttäen signaalin faasien (erillinen perustason ylittävä tai alittava osa) tai kompleksisten signaalien erillisten osasten ja signaalin käännöspisteiden (engl. turn) määrä. Näiden tilastollinen analyysi vaatii huolellisen mittauksen vakioinnin ja mittauksen kohdistamisen mielenkiintoisen lihas-ja hermosolualueen kohdalle. Kun signaaleja kuitenkin syntyyy laajalti lihaksen sisällä terveessä lihaksessa ja erityisen laajalta alueelta sairauksiin liittyvissä tilanteissa, ei aina ole helppoa arvioida, mikä osa mittaustransienteistä on peräisin paikallisista signaalilähteistä ja mikä osa tulee kaukaisemmista lähteistä. Samoin kun mielenkiinto kohdistuu paikallisen toiminnan luotettavuuden, syyvärinän arviointiin tulisi mittauksen myös kohdistaa paikalliseen jännitelähteeseen.
Kliinisessä potilasmittauksessa ENMG mittausta suorittava ammattihenkilö, esim. lääkäri, joutuu siis valitsemaan mittauselektrodin, mittauksen vahvistuksen, suodatuksen ja signaalin tilastollisen mahdollisen jatkoanalyysin sellaiseksi, että mittaus olisi herkkä osoittamaan ylläkuvattuja normaaleja (fysiologisia) ja sairauksiin mahdollisesti liittyviä poikkeavia (patologisia) muutoksia lihassolukalvojen sähköisissä ominaisuuksissa. Etenkin tilanteissa, joissa mittaustilanne ei ole optimaalinen, seuraa ongelmina erilaisten signaaleja tuottavien soluryhmien saman aikainen ja signaalissa päällekkäin summautuva toiminta. Tämä sähköinen toiminta saattaa olla luonteitaan sellaista, ettei tilastoanalyysilla ole helppoa erotella, määrittää ja kvantitoida signaalien luonteita luotettavasti.
Edellä on kuvattu reaaliaikainen potilasmittaus. On huomattavaa, että kuvatut signaalit voidaan tallentaa digitaalisessa tai analogisessa muodossa ja vastaava analyysi voidaan tehdä myös tallennettujen signaalien ominaisuuksista.
KEKSINNÖN YHTEENVETO
Keksinnön antama edullinen ratkaisu näihin ylläkuvattuihin ongelmiin neula-EMG mittauksen jännitelähteiden erottelussa perustuu siihen, että mielenkiintoisen signaalitransientin (esim. fibrillaatio, MUP) ja summautuvan tosien signaalitransientin (ΜΕΤΡ) generaattori on edellä kuvatulla tavalla koostunut erilaisesta biologisesta solukalvotoiminnasta ja se on jakautunut eri lailla lihaksen sisällä. Nämä transientit voidaan siksi havaita ja erotella selektiivisesti ja edullisesti käyttäen tässä keksinnössä kuvattua usemman samanaikaisen mittauskanavan mittaus-ja analyysijäijestelmää käyttäen kuitenkin samantapaista neula-ja mittauselektrodijäijestelmää kuin rutiinimaisessa mittauksessa j a kohdistamalla tilastoanalyysia samanaikaisesti molempiin mittauskanaviin.
Fibrillaatio -transientti syntyy ylläkuvatusti EMG mittauksessa yksittäisen lihassäikeen kalvon hetkellisestä toiminnasta ja näkyy vain aivan paikallisesti neulan kärjen mittaamana. MUP-transientti syntyy useiden (ad satojen) syiden summapotentiaalina halkaisijaltaan useiden millimetrien suuruisen lihasalueen alueella. Se on mitattavissa sekä EMG-neulan kärjen että neulan varsiosan kautta. Tässä keksinnössä tätä ilmiötä hyödynnetään poistamalla, käsittelemällä tai vaimentamalla mielenkiintoisesta signaalista (neulan kärjestä mitattava signaali) häiriöitä sisältävinä niitä kohtia, joissa neulan varren kautta mitatussa signaalissa on todettavissa muita usein laaja-alaisesti esiintyviä eie-toivottuja ja tilastollista arviota haittaavia transientteja ja aktiopotentiaaleja. Käyttäen neulan varren kautta tulevan signaalin tilastollista analyysia ja prosessointia pyritään diagnostisesti mielenkiintoisen neulan kärkisignaalia prosessoimaan, suodattamaan ja vaimentamaan silloin, kun esiintyy neulan kärkiosan signaalia häiritseviä transientteja, jolloin jäljelle näytössä ja audiovahvistimelle jajatkoanalyysiin jää ensi sijassa sellaiset mielenkiintoiset transientit, jotka syntyvät selektiivisesti neulan käijen mittaamina eivätkä ole levinneet niinkään neulan varsiosan alueelle ja ovat siis diagnostisesti tärkeitä, esim. fibrillaatio transientteja tai MUP transientteja. Jos häiritseviä transientteja (esim. MUP) neulan kanyylimittauksessa ei esiinny, ei myöskään neulan kärjen signaalia tarvitse prosessoida ja vaimentaa ja mittaus sujuu kuten tavanomainen yksikanavamittaus. Keksinnön avulla pyritään siis lisäämään tutkimuksen diagnostista tarkkuutta, sensitiivisyyttä, spesifisyyttä ja selektiivisyyttä ja parantamaan teknistä suorittamista. Keksinnön avulla mielenkiintoisen signaalin analyysi voidaan myös suunnata selektiivisesti lähellä neulan kärkeä syntyviin transientteihin. Keksintö toteutetaan niin, että mittaaja voi kytkimen, esim. painonapin avulla tai automaattisesti ohjelmallisesti valita, millaista signaalia tai millaisia signaaleja hän haluaa analyysiin.
Keksinnön avulla voidaan signaalien jatkoanalyysiin valita tilastollisen analyysin jälkeen esimerkiksi sellaisia transientteja, joiden sähköinen generaattori sijaitsee lähellä neulan kärkeä. Tämä on tärkeää, kun pyritään parantamaan mittausten toistettavuutta ja kvantitatiivisia analyysiominaisuuksia. Keksintö mahdollistaa jakaumaltaan epäedullisten transienttien automaattisen vaimentamisen ja edullisten transienttien valitsemisen jatkoanalyysiin.
Keksinnön mukaiselle mittaus- ja analyysijäijestelmälle on tunnusomaista se mitä on määritetty patenttivaatimusten tunnusmerkkiosissa.
KUVIOIDEN ESITTELY
Seuraavassa keksintöä kuvataan yksityiskohtaisemmin viittaamalla oheisiin kuvioihin Kuviot 1-3 esittävät nykyistä EMG mittauksen tekniikan tasoa kuvaamalla potilasmittauksia, joissa seurataan normaalia tai poikkeavaa lihassähkötoimintaa.
Kuvio 4 esittää keksinnön erästä suoritusmuotoa, jossa suoritetaan mittausta lihas- tai hermosairauksissa esiintyvien fibrillaatiotransienttien havaitsemiseksi.
Kuvio 5 esittää keksinnön toista suoritusmuotoa, jossa keksinnön mukaisella mittauksella kohdistetaan mittaus edullisesti selektiivisesti mitattavien lihassäikeiden läheisyyteen ja vaimennetaan kauempaa syntyvät transientit.
Kuviossa 6 on esitetty eräs keksinnön suoritusmuoto, jossa mittaaja voi mittauskaapelin kytkimellä valita selektiivisen tai nykyistä mittaustekniikkaa käyttävän mittaustavan. Kuviossa 7 ja 8 esitetään vuokaavio analyysin kohdistamisesta mielenkiintoiseen signaaliin.
KEKSINNÖN SUORITUSMUOTOJEN YKSITYISKOHTAINEN KUVAUS
Kuvioissa 1 - 3 on tämänhetkistä tekniikan tasoa kuvaava EMG mittaus. Kuvioissa 4-6 esitetään eräitä keksinnön suoritusmuotoja.
KEKSINNÖN SUORITUSMUOTOJEN JA KUVIOIDEN YKSITYISKOHTAINEN KUVAUS
Kuvassa 1 nykyistä tekniikan tasoa kuvaava EMG mittaus, jossa konsentrinen lihassähkötoimintaa mittaava neulaelektrodi (10) on työnnetty lihassyiden väliin, lihaskudos on esitetty poikkileikkausena. Neulan kärjestä (11) ja neulan varresta eli kanyylista (12) johdetaan jännite differentiaaliesivahvistimeen (13), jännite-ero vahvistetaan ja suodatetaan (14) ja signaali johdetaan näyttölaitteeseen (esim. oskilloskooppinäyttö 15) ja audiovahvistimeen (16). Kuvassa 1 on lihaksen sisällä vaurioitunut lihassäie (20), johon hermoyhteys (30) on mennyt poikki. Neulan kärki (11) sijaitsee aivan säikeen vieressä ja laitteistolla voidaan todeta lihassolukalvon epästabiilia toimintaa kuvaava fibrillaatio (21), joka toistuu rytmisesti. Fibrillaation jänniteheilahdus on tässä kuvassa noin 0,1 mV ja kesto 5 msek.
Kuvassa 2 on edelleen nykyistä tekniikan tasoa kuvaava EMG mittaus. Siinä aktivoituu lihaksen sisällä motorinen yksikkö (MEi), johon kuuluvat lihassäikeet on kuvattu osittain. Aktiopotentiaali kulkee lihaksensisäisten hermosäikeiden (30) kautta lihassäikeisiin, jotka aktivoituvat synkronisesti muodostaen motorisen yksikköpotentiaalin (MUP) (22). Lihassäikeiden välissä olevat mittausneulan kärki (11) ja neulan varsi (12) mittaavat synkronisen aktiopotentiaaliryöpyn (MUP) ja jännite-ero vahvistetaan ja suodatetaan (14) ja signaali johdetaan näyttölaitteeseen (15) ja audiovahvistimeen. MUP (22)Vamplitudi on huomattavasti suurempi kuin Kuvan 1 fibrillaatiotransientti (21) ja tässä kuvassa 1,0 mV ja kesto 10 msek.
Kuvassa 3 on edelleen nykyistä tekniikan tasos kuvaava EMG mittaus, jossa yhdistyvät Kuvan 1 ja Kuvan 2 tapahtumat ja jossa aktivoituu lihaksen sisällä sekä fibrillaatio (21) että MUP (22). Molemmat rekisteröidään kuten Kuvassa 1 ja 2 ja johdetaan näyttölaitteeseen ja audiovahvistimeen. MUP huomattavan paljon suurempana ja pidempikestoisempana häiritsee fibrillaation visuaalista tai automaattista detektointia.
Kuvassa 4 on eräs keksinnön sovellusmuoto. Konsentrinen neulaelektrodi (10), sen kärki (11) ja varsi (12) sijaitsevat lihaksen sisällä ja differentiaalivahvistin (13) vahvistaa niiden välisen jännite-eron kuten kuvassa 1-3. Sen lisäksi ihon pinnalle on asetettu erillinen pintaelektrodi (40) ja käyttöön on otettu toinen vastaava differentiaalivahvistin (41), joka vahvistaa mittausneulan varsiosan (12) ja pintaelektrodin välistä jännite-eroa. Kun esiintyy fibirillaatio (21), se näkyy vain differentiaalivahvistimen 13 signaalissa, joka mittaa neulan kärjen jännite-eroa. Kun esiintyy MUP (22), se näkyy sekä vahvistimen 13 että vahvistimen 41 signaalissa. Jos tilanne on mittauksen kannalta edullinen, ottaa käyttäjä käyttöön signaalin analyysi-j a prosessointimodulin (50) kytkimellä (42).
Prosessointimoduli koostuu suodattimista ja havaintopiiristä (52), joilla signaalin 41 ominaisuuksia seurataan. Jos signaali nousee vertailutason (51) yläpuolelle tai signaalin tilastolliset ominaisuudet ovat muutoin vertailusignaalista poikkeavat, se indikoi MUP esiintymisen. Viivepiirin (53) avulla vahvistimen 13 signaalia viivästetään. Kun MUP on havaittu vahvistimen (41) signaalissa prossesointiyksikössä (50), vaimennetaan vahvistimen (13) signaali mahdollisimman voimakkaasti. Vaimennusta jatketaan niin kauan kuin MUP esiintyy. Vaimennuksen aikana signaaliin 13 ei pääse häiritsevää MUP signaalia. Fibrillaatiotransientti syntyy paikallisesti ja se ei näy vahvistimen 41 signaalissa eikä niitä siksi havaita prosessointimodulilla. Fibirllaation esiityessä vaimennusta ei tapahtu ja fibrillaatiota voidaan seurata vahvistimen näyttölaitteesta ja audiovahvistimesta ilman vääristymistä tai vaimentumista. Kun häiritseviä MUP signaaleja ei esiinny vapauttaa käyttäjä kytkimen (42). Tällöin prossesointipiiri inaktivoituu ja vahvistimen 13 tuottamaa signaalia seurataan kuten kuvassa 1-3 nykyisen tekniikan tason mukaisena mittauksena.
Kiinteän havaintotason lisäksi voidaan käyttää adaptiivista havaintotasoa korvaamaan kytkimen 42. Vahvistimen 41 signaalia suodatetaan ja esikäsitellään digitaalisesti mittauslaitteen tietokoneohjelmiston avulla (50-52). Signaalin amplitudivaihtelun tilastollisen käsittelyn avulla prosessoidaan signaalin keskimääräistä kohinaa kuvaavia suureita. Suureiden avulla arvioidaan, milloin signaali sisältää MUP potentiaaleja.
Suureina voidaan käyttää paitsi jännitteen amplitudia, esim. kynnysarvoja myös jännitteen pinta-alaintegraalia ajan suhteen, jännitteen vaihtelun nousunopeutta, signaalin muotoa jne. MUP havaitseminen voi siis tapahtua adaptiivisesti vaihtelevilla kynnysarvoilla eikä kiinteällä jännitetasolla (51) kuten kuvassa 4. Kun käyttäjä haluaa tutkia fibrillaation esiintymistä, hän valitsee laitteiston mittausohjelman, joka sisältää keksinnön sovelluksen. Ohjelmisto seuraa vahvistimen 13 signaalia ja näyttää sitä näytössä. Signaalin prosessointiin on sisälletty viivelinja, jonka kautta signaali siirtyy myös mittauslaitteen näytölle visuaaliseen analyysiin ja kaiuttimelle audiologiseen arviointiin. Samanaikaisesti ohjelmisto prosessoi vahvistimen 41 signaalia tilastollisesti. Jos signaali 41 sisältää piirteitä, joiden perusteella voidaan todeta MUP (22), vahvistimen 13 signaalia vaimennetaan MUP esiintymisen ajaksi ja mittauksessa edullinen fibrillaatio (21) voidaana todeta. Jos ao. piirteitä ei ole, signaalia monitoroidaan kuten nykyisen tekniikan tason mittauksissa 1-3. Signaali
Kuvassa 5 on esitetty keksinnön käyttöä kun halutaan mitata useita MUP transientteja (30 ja 130) ja samalla varmistua siitä, että neulaelektrodin mittauskärki on mahdollisimman edullisesti mitattavien lihassäikeiden lähellä motorisen yksikön alueella ja halutaan vaimentaa neulan kärjestä kaukana syntyvien potentiaalien vaikutusta analyysiin. Mittaus tapahtuu kuten kuvassa 4 kaksikanavaisesti. Konsentrinen neulaelektrodi (10), sen kärki (11) ja varsi (12) sijaitsevat lihaksen sisällä ja differentiaalivahvistin (13) vahvistaa niiden välisen jännite-eron kuten kuvassa 1-3. Sen lisäksi ihon pinnalle on asetettu erillinen pintaelektrodi (40) ja käyttöön on otettu toinen vastaava differentiaalivahvistin (41), joka vahvistaa mittausneulan varsiosan (12) ja pintaelektrodin välistä jännite-eroa. Kun esiintyy transientteja paikallisesti neula mittauskäijen lähellä, ne on mitattavissa ensisijaisesti differentiaalivahvistimen 13 signaalissa. Kun esiintyy kauempana esiintyvää toimintaa ja transientteja, ne on mitattavissa sekä vahvistimen 13 että vahvistimen 41 signaalissa. Signaalien analyysi-ja prosessointimodulin (50-53) määrittää tilastoanalyysin avulla, signaalisen jakaumaa neulan kärkeen korreloiden. Kun signaali (30A) vahvistimesta (13) on tilastollisesti erilaista (amplitudi, nousunopeus, taajuussisältö jne) käijen kautta mitattuna verrattuna varsiosan kautta tulevaa signaaliin (41), on mittaus edullisesti suunnattu neulan käijen lähellä oleviin säikeisiin ja voidaan suorittaa esim. toiminnan luotettavuutta (transientin sisäinen muodon vaihtelu, syy värinä, jitter) säikeiden jakaumaa kuvastavien parametrien (transientin amplitudi, muoto, kompleksisuus, kesto, pinta-ala) luotettavasti ja saadut tilastolliset muuttujat kuvaavat täsmällisesti mitattavien säikeiden fysiologista toimintaa. Kun signaali (130A) on tilastollisesti samankaltaista (amplitudi, nousunopeus, taajuussisältö jne) käijen kautta mitattuna verrattuna varsiosan kautta tulevaa signaaliin (130B), on signaalin generaattorit kaukana neulan käijestä ja niitä ei ole edullista ottaa mukaan lääketieteelliseen analyysiin.
Kuvassa 6 on esitetty eräs mittausjärjestely, jossa voidaan käyttää edullisesti sekä selektiivistä keksinnön mukaista neulan kärjen mittausta että nykytekniikan tasoa kuvaavaa neulamittausta. Mittaus tapahtuu kuten kuvassa 4 ja 5 kaksikanavaisesti. Konsentrinen neulaelektrodi (10), sen kärki (11) ja varsi (12) sijaitsevat lihaksen sisällä ja differentiaalivahvistin (13) vahvistaa niiden välisen jännite-eron kuten kuvassa 1-3. Sen lisäksi ihon pinnalle on asetettu erillinen pintaelektrodi (40) ja käyttöön on otettu toinen vastaava differentiaalivahvistin (41), joka vahvistaa mittausneulan varsiosan (12) ja pintaelektrodin (40) välistä jännite-eroa. Kun esiintyy transienteja paikallisesti neula mittauskärjen lähellä, ne on mitattavissa ensisijaisesti differentiaalivahvistimen 13 signaalissa. Kun esiintyy kauempana esiintyvää toimintaa ja transientteja, ne on mitattavissa sekä vahvistimen 13 että vahvistimen 41 signaalissa. Kytkimen 61 avulla mittaaja voi valita, ottaako hän mittauksen kohteeksi selektiivisen keksinnön mukaisen neulan kärjen mittauksen vai nykytekniikan mukaisen mittauksen. Kytkin sijaitsee neulakaapelin liittimessä niin, että käyttäjä voi painalluksella vaihtaa mittauksen kohdistumisen. Vaihtoehtoisest kytkin voi olla myös jalkakytkin tai mittauslaitteen muu osa, jota käyttäjä voi kontrolloida (ääni, puhe tms kontrolli). Käytössä voi olla myös analysoiva tietokoneohjelma, joka indisoi häiritsevien transienttien esiintymisen ja ehdottaa käyttäjälle visuaalisesti, auditiivisesti tai muulla merkillä keksinnön mukaista jäijestelmää. Tällöin mittaaja voi halutessaan valita kytkimellä 61 millaista analyysia hän haluaa suorittaa. Tietokoneohjelma voi myös seurata häiritsevien transienttien olemassaoloa ja käyttäjän niin salliessa ja valitessa se voi automaattisesti ottaa käyttöön keksinnön mukaisen signaalien tilastollisen käsittelyn, vaimentamisen ja suodattamisen.
Vuokaaviossa 7 esitetään tietokoneanalyysi, jota käytetään keksinnömukaisessa sovellutuksessa. Siinä käyttäjä toteaa mielenkiintoisen pienen transientin konsentrisessa neulamittauksessa. 1. Mielenkiitoinen signaali todettu konsentrisessa mittauksessa 2. Verrataan signaalin tilastollisia ominaisuuksia neulan varsi -mittaukseen 3. Neulan varsimittaus toteaa tilastollisen korrelaation - hylätään ja siirrytään kohtaan 1 4. Neulan varsimittaus ei totea tilastollisesti korreloivaa transienttia 5. Analysoidaan halutut tilastolliset ominaisuudet konsentrisessa mittauksessa 6. siirrytään uuteen mittaukseen ja kohtaan 1.
Vuokaaviossa 8 esitetään valintakytkennän ominaisuuksia keksinnönmukaisessa sovelluksessa 1. Mielenkiintoinen signaali todetaan konsentrisessa mittauksessa. 2. Käyttäjä valitsee valintakytkimen asennon, jolla konsentrisen signaalin näyttö vaimennetaan, kun varsimittauksessa todetaan samanaikainen varsimittauksessa todettu signaali
Kuvioissa ja vuokaavioissa 1-8 on esitetty vain eräitä keksinnön mukaisia edullisia suoritusmuotoja. Keksintö ei rajoitu juuri kuvattuihin ratkaisuihin esim. mittausantureiden koon, muodon tai fyysisten ominaisuuksien tai tietokoneanalyysin tilastollisen käsittelyn mukaan, vaan keksinnöllistä ajatusta voidaan soveltaa lukuisilla tavoilla myös mittaamalla vastaavia mittaussignaaleja ja vertaamalla paikallisesti lihaksen sisällä syntyvää lihassolujen sähköistä signaalia muuhun etäiseen mittauspisteeseen ja muuttamalla mittauksen muita piirteitä kuten mittausneulan kokoa, muotoa, signaalin suodatusta, tilastoanalyysia ja sen yksityiskohtaisia piirteitä patenttivaatimusten asettamissa rajoissa. Edellä on kuvattu digitaalisella signaalinkäsittelyllä toteutettuja keksinnön muotoja, mutta keksintö voidaan toteuttaa käsittelemällä signaalia analogisella teknologialla suodattamalla, vahvistamalla, viivästämällä ja analysoimalla käyttäen analogisia elektronisia komponentteja saavuttaen keksinnön mukaissia edullisia suoritusmuotoja.
Erityisesti on huomattava, että edellä kuvatut toiminnot tapahtuvat kuvioissa reaaliaikaisesti, mutta vastaava analyysi voidaan keksinnön mukaiselle menetelmällä analysoida ja tulostaa myös digitaalisesti tai analogisesti tallennetuista signaaleista. Tällöin mittausjärjestelmään on liitetty soveltuva tallennuslaitteisto. Tallennuslaitteistosta signaalit voidaan siirtää analyysijärjestelmään, joka suorittaa keksinnön mukaisen analyysin ja tulosten esityksen.
Claims (8)
1. Keksinnön mukainen sähköinen lihassähkötoiminnan (elektromyografia, EMG) mittausjärjestelmä ja -menetelmä, tunnettu siitä, että lihassähkötoiminnan lihaksensisäisiä samanaikaisia mittaussignaaleja on kaksi tai useampia, joista ainakin yksi tuotetaan differentiaalivahvistimella neulamaisen EMG elektrodin käijen ja mittausneulan varren tai muun vertailusignaalin jännite-erosta ja joista ainakin yksi tuotetaan neulamaisen EMG elektrodin varren ja erillisen mittauselektrodin tuottaman vertailusignaalin jännite-erosta.
2. Patenttivaatimuksen 1 mukainen mittausjärjestelmä, tunnettu siitä, että neulan käijen tuottamaa mittaussignaalia prosessoidaan, vaimennetaan, suodatetaan ja analysoidaan käyttäen prosessoinnin aloituksen, lopetuksen ja luokittelun kriteerinä saman lihastoiminnan jännitevaihtelua, joka on mitattu samanaikaisesti mittausneulan varren j a ainakin yhden erillisen mittauskohdan elektrodin välisen signaalin tilastollisista ominaisuuksista.
3. Patenttivaatimuksen 1 mukainen mittausjärjestelmä, tunnettu siitä, että neulan tuottamaa mittaussignaalia prosessoidaan, vaimennetaan , suodatetaan ja analysoidaan käyttäen prosessoinnin aloituksen, lopetuksen ja luokittelun eroavaisuuksia, jotka havaitaan mittaamalla lihastoiminnan jännitevaihtelua, joka on mitattu samanaikaisesti mittausneulan erillisten mittauskohtien välisten signaalien tilastollisista ominaisuuksista.
4. Patenttivaatimuksen 1- 3 mukainen mittausjäijestelmä, tunnettu siitä, että neulan käijen mittaussignaalin prosessointi on jatkuvaa tai se aloitetaan ja lopetetaan laitteistoon liittyvän kytkimen, painonapin, jalkapolkimen tms mekaanisen tai sähköisen valitseminen avulla tai automaatisen tietokoneanalyysiohjelman käynnistämänä tai indi soimana.
5. Patenttivaatimuksen 1-3 mukainen mittausjärjestelmä, tunnettu siitä, että neulan käijen mittaussignaalin prosessointi suoritetaan valitsemalla mittauslaitteessa analyysia suorittava analoginen tai digitaalinen prosessointi tai tietokoneohjelma, joka prosessoi vaimentaen neulan käijen kautta mitattua signaalia neulan varren kautta mitattujen samanaikaisten signaalien tilastollisten muuttujien kuten amplitudi, taajuus, pinta-ala, taajuussisältö, nousunopeus, muoto, muodon kompleksisuus, muodon vaihtelu prosessoinnin perusteella.
6. Patenttivaatimuksen 1-3 mukainen mittausjäijestelmä, tunnettu siitä, että neulan käijen mittaussignaalin prosessointi suoritetaan valitsemalla mittauslaitteessa analyysia suorittava analoginen tai digitaalinen prosessointi tai tietokoneohjelma, joka prosessoi valiten tilastolliseen ja diagnostiseen analyysiin neulan käijen kautta mitattua signaalia neulan varren kautta mitattujen samanaikaisten signaalien tilastollisten muuttujien kuten amplitudi, taajuus, pinta-ala, taajuussisältö, nousunopeus, muoto, muodon kompleksisuus, muodon vaihtelu prosessoinnin perusteella.
7. Patenttivaatimuksen 1-3 mukainen mittausjärjetelmä, tunnettu siitä, että mittaussignaalin prosessointi ja visuaalinen ja auditiivinen esitys tapahtuu käyttäen apuna mittaussignaalien viivästämistä ja signaalien prosessointia analogisesti tai digitaalisesti tietokoneohjelmistolla.
8. Patenttivaatimusten 1-7 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että analyysi ja tulosten tuottaminen tapahtuu reaaliaikaisesti tai digitaalisesti tai analogisesti tallennetuista ja analysoiduista keksinnön mukaisesti tuotetuista signaaleista myöhempänä ajankohtana.
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FI20177042A FI130570B (fi) | 2017-04-05 | 2017-04-05 | Selektiivinen monikanavamittauksen menetelmä ja laitteisto elektromyografiatutkimuksessa |
PCT/FI2018/000009 WO2018185362A1 (en) | 2017-04-05 | 2018-04-02 | Method and device for selective multichannel measurement in electromyography |
GB1914323.9A GB2574358B (en) | 2017-04-05 | 2018-04-02 | Method and device for selective multichannel measurement in electromyography |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FI20177042A FI130570B (fi) | 2017-04-05 | 2017-04-05 | Selektiivinen monikanavamittauksen menetelmä ja laitteisto elektromyografiatutkimuksessa |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
FI20177042A1 true FI20177042A1 (fi) | 2018-10-06 |
FI130570B FI130570B (fi) | 2023-11-21 |
Family
ID=63713300
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
FI20177042A FI130570B (fi) | 2017-04-05 | 2017-04-05 | Selektiivinen monikanavamittauksen menetelmä ja laitteisto elektromyografiatutkimuksessa |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
FI (1) | FI130570B (fi) |
GB (1) | GB2574358B (fi) |
WO (1) | WO2018185362A1 (fi) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109124628A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-01-04 | 安徽银点电子科技有限公司 | 一种基于柔性有源电极的肌电采集装置 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3313293A (en) * | 1964-01-13 | 1967-04-11 | Hewlett Packard Co | Multi-electrode needle |
US7283866B2 (en) * | 2004-05-18 | 2007-10-16 | Hatch Ltd | Needle having multiple electrodes |
US20090036792A1 (en) * | 2005-09-12 | 2009-02-05 | Deluca Carlo J | Sensor system for detecting and processing EMG signals |
US20130237795A1 (en) * | 2012-03-09 | 2013-09-12 | Carefusion 2200, Inc. | Performance concentric electromyography needle |
TW201427646A (zh) * | 2013-01-02 | 2014-07-16 | Ind Tech Res Inst | 電極貼片模組及酸痛偵測方法及裝置 |
-
2017
- 2017-04-05 FI FI20177042A patent/FI130570B/fi active
-
2018
- 2018-04-02 GB GB1914323.9A patent/GB2574358B/en active Active
- 2018-04-02 WO PCT/FI2018/000009 patent/WO2018185362A1/en active Application Filing
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109124628A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-01-04 | 安徽银点电子科技有限公司 | 一种基于柔性有源电极的肌电采集装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
FI130570B (fi) | 2023-11-21 |
GB2574358A (en) | 2019-12-04 |
GB201914323D0 (en) | 2019-11-20 |
WO2018185362A1 (en) | 2018-10-11 |
GB2574358B (en) | 2022-05-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Salvi et al. | Evoked potentials: computer-automated threshold-tracking procedure using an objective detection criterion | |
Van Dun et al. | Estimating hearing thresholds in hearing-impaired adults through objective detection of cortical auditory evoked potentials | |
RU2481789C2 (ru) | Способ и устройство для объективного обнаружения нарушений слуха | |
US4374526A (en) | Hearing faculty testing and apparatus therefor | |
Oatman et al. | Effects of visual attention on tone burst evoked auditory potentials | |
Smurzynski et al. | Distortion product otoacoustic emissions in normal and impaired adult ears | |
AU2014340147B2 (en) | Detecting seizures including loose electrode monitoring | |
WO2013134776A1 (en) | Performance concentric electromyography needle | |
Juel | Single fiber electromyography | |
US7789838B2 (en) | Audible range oculocometry for assessment of vestibular function | |
FI20177042A1 (fi) | Selektiivinen monikanavamittauksen menetelmä ja laitteisto elektromyografiatutkimuksessa | |
Lasky et al. | Otoacoustic emission, evoked potential, and behavioral auditory thresholds in the rhesus monkey (Macaca mulatta) | |
US20230157609A1 (en) | Systems and Methods for Processing and Displaying Electromyographic Signals | |
Glenn et al. | Effects of visual attention on the latency of auditory evoked potentials | |
Abel et al. | Sensitive response to low-frequency cochlear distortion products in the auditory midbrain | |
US9662035B2 (en) | Steady state measurement and analysis approach to profiling auditory evoked potentials from short-latency to long latency | |
Puel et al. | Effect of visual selective attention on otoacoustic emissions | |
Najem et al. | The effect of contralateral pure tones on the compound action potential in humans: efferent tuning curves | |
WO2002047547A1 (en) | A method of measuring the activity of a biological system | |
de Lyra-Silva et al. | Middle ear muscle reflex measurement in neonates: Comparison between 1000 Hz and 226 Hz probe tones | |
CN104244815B (zh) | 用于大脑反应状态的改进检测的系统和方法 | |
US20160256083A1 (en) | Method and Apparatus for Automated Detection of Suppression of TEOAE by Contralateral Acoustic Stimulation | |
US20150342505A1 (en) | Method and Apparatus for Automated Detection of Suppression of TEOAE by Contralateral Acoustic Stimulation | |
Zhang | Effects of stimulus intensity on low-frequency toneburst cochlear microphonic waveforms | |
Mouney et al. | Changes in human eighth nerve action potential as a function of stimulation rate |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PC | Transfer of assignment of patent |
Owner name: KNF LABORATORIOT OY |