筋内筋電図記録に基づく機能的顔面電気刺激のための内在的誘因の探索

Exploring intrinsic triggers for functional facial electrostimulation based on intramuscular electromyography recordings.

• Lutz Leistritz
• Christiane Poschl
• Gerd Fabian Volk

抄録

慢性特発性顔面麻痺患者の顔面筋の単変量筋内筋電図（EMG）記録に基づいて、異なる模倣動作を識別するためのデータ駆動型特徴選択プロセスを提案する。本研究では、運動単位の活動電位によって定義されたテンプレートに基づいた自動筋電図分解の基本的な考え方を踏襲し、複数のテンプレートマッチングに基づいたアプローチを提案する。しかし、この新しい方法論は、豊富な短い信号区間（モチーフ）を特定することで、監督者の相互作用や事前情報なしに筋肉内筋電図信号から得られるテンプレートを利用しています。筋電図記録の個々の特徴的なグラフ要素としてのモチーフに焦点を当てることは、高いレベルの柔軟性を示唆している。顔面麻痺との関連では、筋肉内記録の空間的変動が大きいことと、異常再神経のランダムなパターンが組み合わされていることから、ユニークな個別の、また病理学的なEMGパターンが予想されるため、このような柔軟性が必要である。提案された方法論は、患者や筋肉固有の適応なしに、前頭筋、頬骨筋、眼輪筋の筋電図データに適用される。

Based on univariate intramuscular electromyography (EMG) recordings of facial muscles of patients suffering from chronic idiopathic facial palsy we propose a data-driven feature selection process for the discrimination of different mimic maneuvers. Following fundamental ideas of automatic EMG decompositions based on templates defined by motor unit action potentials, the proposed approach relies on a multiple template matching. Yet, the novel methodology utilizes templates derived from the intramuscular EMG signal itself without any supervisor interaction or a priori information by identifying abundant short signal sections (motifs). Focusing on motifs as individual, characteristical graphoelements of an EMG recording implies a high level of flexibility. In connection with facial palsy such a flexibility is necessary, since unique individual, also pathological, EMG patterns can be expected due to the high spatial variability of intramuscular recordings combined with random patterns of aberrant reinnervation. The proposed methodology is applied to EMG data of frontalis, zygomaticus, and orbicularis oculi muscle without patient- or muscle-specific adaptations.