EMGSoft - Sistema para la automatización del análisis de la señal electromiográfica de superficie multicanal

Debido a que no se dispone de un procesamiento automático de las señales electromiográficas de superficie de múltiples canales, se desarrolló un software de procesamiento de dichas señales y se aplicaron criterios de experticia automáticos para la interpretación de la electromiografía cuantitativa, que consta de algoritmos para caracterizar el estudio del temblor y trastornos del movimiento. El sistema determina, para el estado de reposo, la frecuencia y amplitud de la actividad contráctil, la sincronización del patrón del temblor y en dependencia de este la presencia del patrón alternante y se caracterizan cuantitativamente las salvas (trenes) de actividad electromiográfica. Para los estados de contracción voluntaria se estimaron parámetros de inhibición recíproca y coactivación entre pares de músculos agonistas y/o antagonistas. Se realizó un proceso de validación utilizando una muestra de registros obtenidos en sujetos sanos y enfermos (síndromes parkinsonianos, enfermedad de Parkinson, temblor y distonías).

Palabras clave: métodos electromiográficos; software médico; trastornos del movimiento.

 

Abstract

Due to the lack of automatic processing of multi-channel surface electromyographic signals, software for processing these signals was developed and automatic criteria of expertise were applied for the interpretation of quantitative electromyography, which consists of algorithms for characterize the study of tremor and movement disorders. The system determined, for the resting state, the frequency and amplitude of the contractile activity, the timing of the tremor pattern and, depending on this, the presence of the alternating pattern, and the electromyographic activity bursts (trains) were quantitatively characterized. For the states of voluntary contraction, reciprocal inhibition and coactivation parameters were estimated between pairs of agonist and / or antagonist muscles. A validation process was carried out using a sample of records obtained in healthy and sick subjects (parkinsonian syndromes, Parkinson's disease, tremor and dystonias).

Key words: electromyography methods; medical software; movement disorders.

 
Ricardo Alberto Fraga Traba, Arquímedes Montoya Pedrón, Jorge Rey Diaz Silvera, Miguel Castañeda Garay
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Año 21. Vol. 13 Número 2 Julio-Diciembre 2021
 
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