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{"id":36,"date":"2016-05-01T23:23:22","date_gmt":"2016-05-01T21:23:22","guid":{"rendered":"http:\/\/www.spazioautogestito.it\/NFI\/?p=36"},"modified":"2022-03-09T15:26:52","modified_gmt":"2022-03-09T14:26:52","slug":"semg-surface","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.spazioautogestito.it\/NFI\/semg-surface\/","title":{"rendered":"sEMG"},"content":{"rendered":"

La metodica di registrazione definita come “elettromiografia di superficie” (sEMG)<\/strong> fornisce applicazioni in ambito clinico con procedure diagnostiche e indicazioni riabilitative. Di seguito si illustrano la metodologia e le sue applicazioni.<\/p>\n

Nomenclatura<\/strong><\/p>\n

EMG<\/strong> : indica la categoria generale della metodica definita come “elettromiografia”<\/strong> e che attiene a tutto quanto \u00e8 in relazione all’attivit\u00e0 elettrica generata dal sistema neuromuscolare. Tale attivit\u00e0 elettrica pu\u00f2 essere indagata in maniera non invasiva<\/em> con sistemi di registrazione di superficie (sEMG<\/strong>) o con metodiche invasive (elettrodi ad ago concentrico, elettrodi ad ago mono polari, elettrodi a filo) per l’analisi dettagliata delle caratteristiche delle unit\u00e0 motorie e delle caratteristiche di conduzione a livello della interfaccia nervo \/ muscolo : placca neuromuscolare.<\/p>\n

\"sEmg05F7.large\"<\/p>\n

La sEMG<\/strong> presenta sostanziali differenze rispetto alla EMG invasiva, in termini di valutazione quantitativa del sistema neuromuscolare. Consente la misura della forza equivalente prodotta dal muscolo, la valutazione del tempo di attivazione di un muscolo, o di un gruppo di muscoli, e la stima dell’affaticamento muscolare.<\/p>\n

La disponibilit\u00e0 di sistemi di misura multicanale, consente inoltre di quantificare le sinergie muscolari in specifiche condizioni di test: coordinamento degli arti inferiori nel cammino, attivit\u00e0 muscolare nel controllo della postura, sinergie muscolari dell’arto superiore nei movimenti di afferramento (power grip) e nei movimenti di precisione delle dita della mano (precision grip).<\/p>\n

Sinergie muscolari<\/strong><\/p>\n

In letteratura attualmente vi sono tre definizioni di sinergia muscolare che permettono, almeno in parte, di non fare eccessiva confusione nell’utilizzo del termine sinergia muscolare:<\/p>\n

    \n
  1. sinergie – A<\/em> : pattern di attivazione muscolare stereotipati non pattern specifici.<\/li>\n
  2. sinergie – B<\/em> : pattern di attivazione muscolare che cambiano nel corso della esecuzione o in relazione alle condizioni di esecuzione.<\/li>\n
  3. sinergie – C<\/em> : stabilit\u00e0 dei movimenti specifici per una determinata prestazione \/ compito. L’idea di stabilit\u00e0 delle azioni task-specifica fu introdotta da Schoner (1995); se N variabili elementari contribuiscono a una variabile performance di M dimensioni (N > M), esiste una spazio dimensionale (N-M) in cui la variabile performance non si modifica in grandezza. Questo spazio \u00e8 definito UNCONTROLLED-MANIFOLD (UCM, Scholz e Schoner, 1999). In conseguenza pure avendo una elevata variabilit\u00e0 inter-trial dello spazio di configurazione delle articolazioni, si ottiene una piccola variazione nel risultato e cio\u00e8 nella variabile che misura la performance.<\/li>\n<\/ol>\n

    \"UCM_01\"<\/p>\n

    Analisi delle sinergie di tipo – C<\/strong><\/p>\n

    Si tratta essenzialmente di un analisi della varianza e delle covarianze inter trial e intra trial.<\/p>\n

    Metodologie di “machine learning” nell’analisi dei segnali<\/strong><\/p>\n

    In presenza di assemblaggi multicanale di segnali sEMG correlati a funzioni naturali ma complesse come le sinergie muscolari, \u00e8 probabile che sia necessario utilizzare metodologie di estrazione o classificazione dell’informazione come quelle consentite dai metodi di machine learning o di approccio ai modelli classificativi con reti neurali. Si pensa ad esempio ad un approccio di “anomaly detection” che permette di individuare un pattern anomalo o patologico sulla scorta di una conoscenza sulla regolarit\u00e0 dello stesso fenomeno fino a quel momento osservata.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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