A New EMG-based Index Towards the Assessment of Elbow Spasticity for Post-stroke
Patients
Wang, L., Guo, X., Fang, P., Wei, Y., Samuel, O. W., Huang, P., ... & Li, G. (2017, July). A new EMG-based index towards the assessment of elbow spasticity for post-stroke patients. InEngineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2017 39th Annual International Conference of the IEEE (pp. 3640-3643). IEEE.
임상적용 분야에서 경직등급을 결정하는 것에 일반적으로 사용되는 방법은 Modified Ashworth Scale(MAS)이다.
MAS를 기반으로 하는 방법은 주간적인 평가와 임상가의 경험에 의존한다. 그것은 정확하지 못하고 일관되지 못한 평가가 될 수도 있다. 본 연구에서 우리는 팔꿈치관절의 경직을 양적으로 평가하기 위한 표면 근전도(sEMG) 신호에서 추출된 주동근과 길항근 활성의 RMS 사이에서 평균을 이용한 주동근 활성을 평가하는 새로운 지표를 제안한다. 편마비로 인해 팔꿈치 관절의 경직을 가진 39명의 뇌졸중환자가 실험에 참가하였다. 그리고 팔꿈치관절 경직은 한명의 치료사에 의해서 MAS가 측정되었다. 그런다음 환자들은 MAS 척도에 따라 4 그룹으로 나누어졌다. sEMG 신호는 환자들의 팔꿈치관절이 수동적으로 신전/굴곡 될 때 biceps 와 triceps 에서 동시에 측정되었다. MAS 와
sEMG의 RMS, 새롭게 제안된 지표 사이에서 상관관계가 계산되었다. 그 결과 팔꿈치관절 경직의 평가에서 MAS 와 sEMG를 기반으로 한 지표 사이의 상관관계가 유의하였다는 것을 증명하였다. 이것은 sEMG를 기반으로 한 지표가 경직의 평가에 많은 도움이 될 것이라 제안한다.
Introduction
대부분 뇌졸중환자들은 사지운동의 장애를 가진다. 그리고 대뇌 뇌졸중 아급성기 이후 운동 손상 때문에 뇌졸중환자들 중 대략 70~80%는 일상생활 활동을 수행하는데 있어서 심각한 영향을 받는다. 경직은 일반적으로 상위 운동신경 증후군의 한 요소로써 신장반사의 과흥분성의 결과인 과활성된 건반사를 가진 긴장성(tonic) 신장반사에서 속도에 민감하게 반응하는 특징을 가진 운동장애로 정의된다. 경직은 뇌졸중환자들의 삶의 질을 현저하게 저하시키고 건강에 심각한 손상을 주게 된다.
경축(spasm)의 평가는 경직의 임상적 관리에 있어서 기본적인 단계이다. 그것은 환자들의 건강상태를 효율적으로 향상시키는 것에 도움을 줄 수 있다. 경직을 6가지 등급으로 분류 시키는 것에 보통 Modified Ashworth Scale(MAS)이 이용된다. 그러나 MAS는 평가자에 의한 주관적 평가에 의존한다. 따라서 신뢰성에 의문을 가질 수가 있다. 결과적으로 몇몇 양적인 평가방법들은 뇌졸중환자들의 경직을 평가하는 것에 사용되어왔다. 예를 들어, Hoffmann-반사, 건반사, 신장반사가 경직의 평가에 사용되어왔다. 이와 함께, 근육수축동안 활성하는 운동단위(motor unit;MU)의 전기적인 방전으로부터 생성된 표면 근전도(sEMG)신호 또한 경직을 평가할 수 있다. McGibbon 등은 sEMG에 대한 시간, 주파수, 비선형적 영역의 특징을 경직평가에 사용한 각도감지기와 2-channel sEMG가 장착된 간단한 웨어러블 센서 시스템을 사용하였다. Zhu 등은 상지의 긴장도를 감지하는 것에 sEMG의 실효값(RMS)을 추출하였다. sEMG에 기반을 둔 방법이 경직을 평가하는 것에 사용될 수는 있지만, 전극위치의 부정확도, 피부저항, 대상자간 sEMG 차이로 인해 그 정확도가 때로는 제한적이다. 개인의 차이로 인해서 sEMG를 이용한 경직을 계량화 하는 것에 어려움이 있다.
본 연구는 뇌졸중환자에게서 팔꿈치 관절의 경직을 양적으로 측정하기 위하여 개별적인 sEMG 차이를 감소 시킬 수 있는 sEMG에 기반을 둔 새로운 지표를 제안하였다. 그 지표의 효용성은 39명의 뇌졸중환자의 biceps와 triceps로부터 기록된 데이터를 가지고 평가되었으며 가능한 임상적용에 대하여 논의 되었다.
장치와 방법
대상자
편마비로 인해 팔꿈치관절 경직을 가진 39명의 뇌졸중 환자가 본 실험에 참가하였다. 모든 지원자들은 실험참가에 서면으로 동의하였다. 대상자들 중 15세 미만이거나 65세 이상, 심각한 심혈관계 질환을 앓고 있거나, 의식수준이 명확하지 않을 경우 제외되었다.
지원자의 마비측 근육에서 MAS 척도는 0에서 2등급까지 확인되었다.
데이터 수집 및 절차
본연구에서 상업용 무선 생체신호 수집 시스템이 두 개의 센서로 sEMG 신호를 기록하기 위하여 사용되었다. 각 센서는 하나의 채널 sEMG 기록을 제공할 수 있는 하나의 양극 sEMG 전극을 통합하였다(4000Hz 샘플링). 팔꿈치관절의 신장과 굴곡이 본 연구에서 검증되었다. 각 대상자들은 편안한 자세로 실험용 의자에 앉았다. 그리고 사지 또는 체간을 움직이지 않도록 지시받았다. 어깨관절은 90도로 유지되었다. 그림 1에서 보여주는 것 처럼, 두개의 센서가 양면테이프를 이용하여 biceps 와 triceps의 mid-belly에 부착되었다. 치료사는 대상자의 마비측 팔꿈치관절을 고정하였고, 수동적인 팔꿈치관절의 신전과 굴곡을 완료할 수 있도록 손목을 잡았다. 팔꿈치관절 운동각도는 0에서 120도 그리고 그리고 매번 움직임은 약 60도 각속도로 2초간 지속되었다. 휴식시간은 적어도 8초간 지속되었다. 그리고 두 가지 운동은 각각 세 번 반복되었다. 치료사는 환자의 팔꿈치관절을 수동적으로 신전하고 굴곡하면서
MAS 척도를 평가하였다.
데이터 분석
신호 처리는 MATLAB R2010a 소프트웨어를 사용하였고 통계적인 분석은 SPSS17.0을 이용하였다. sEMG 신호처리의 시간길이는 2초로 하였다. 기록된 sEMG 신호의 데이터는 (1) full-wave rectification, (2) low-pass filtering (10Hz cutoff frequency with nine-order, Butterworth filter) and high-pass filtering (450Hz cutoff frequency with
eight-order, Butterworth filter)로 수집되었다. sEMG 신호의 time domain feature RMS가 모든 대상자들에게서 추출되었다. 세 가지 지표가 본 연구에 사용되었다.
1) RMS of biceps signals (BB-RMS)
2) RMS of triceps signals (TBRMS)
3) 주동근 신호(A-RMS)와 길항근 신호(Ant-RMS)를 이용한 새롭게 제안된 지표, 식은 다음과 같다.
데이터는 mean ± SEM(평균±평균의 표준오차)로 보고되었다. 일반선형모형은 두 요인사이의 상호작용과 MAS 그리고 새로운 지표의 영향을 검정하는 것에 사용되었다. 일반선형모형이 유의하게 나타났을 때,
Student-Newman-Keuls post hoc test 가 다중비교를 위해 사용되었고, Spearman 분석이 새로운 지표와 MAS 사이의 보정계수를 보여주었다. 유의수준은 P < 0.05로 설정하였다.
결과
논의
본 연구는 뇌졸중환자에서 sEMG에 대한 A-ApA 지표에 기반을 둔 팔꿈치 경직을 평가한 최초의 연구이다. 본 연구에서 획득된 결과들은 팔꿈치관절 경직의 평가에 있어서 새로운 sEMG 기반을 둔 지표와 MAS 사이의 유의한 상관관계를 입증하였다.
가장 먼저, 우리는 그림 3에서 나타난 것처럼 BB-RMS, TB-RMS, A_ApA 지표의 평균과 표준오차를 계산하였다. 그러나 BB-RMS와 TB-RMS는 그림 3a와 3b에서 나타난 것처럼 MAS와 유의한 상관관계를 나타내지 못하였다. 그리고 표준오차는 특히 팔꿈치관절의 1+등급에서 그리고 팔꿈치관절 신장 시 2등급에서도 높데 나타났다. Spearman 분석은 수동적 팔꿈치 굴곡에서 BB-RMS(r=-0.249, p=0.007) 그리고 TB-RMS(r=-0.391, p<0.001), 수동적 팔꿈치 신장에서 BB-RMS(r=-0.192, p=0.038)가 사용되었다. 그 결과들은 BB-RMS와 TB-RMS 지표는 개인의 차이가 존재할 수 있고, 따라서 그림 3에서 나타난 것처럼 MAS와 어떤 상관관계도 없다는 것을 제시해준다.
적절한 정규화(normalization) 과정이 수행된 이후, A_ApA 지표가 상당히 더 좋은 결과가 산출되었다. 이 지표는 평균 RMS-EMG 크기와의 사이에서 그리고 MAS 등급과의 사이에서 발생하는 부적(negative) 상관관계를 제공한다. A_ApA의 표준오차는 BB-RMS와 TB-RMS 지표와 비교하여 유의하게 낮게 나타났다. 또한, A_ApA_EF, A_ApA_ES, MAS 사이의 Spearman 분석 상관관계가 향상되었다. 이들 결과들은 A_ApA 지표가 개인적인 차이를 추정할 수 있고 뇌졸중환자의 근육 긴장도의 양적인 측정도구를 제공할 수 있을 것이라 제시해준다. 문헌에 따르면, 주동근과 길항근 활성 사이의 평균에 의한 길항근 활성의 표면근전도의 지표 또는 표면 근전도 신호형태의 triceps brachii는 그것의 정규화 지표를 만들어 준다. 그 지표는 근육의 공동활성이 최대 공동활성 과정에서 획득된 주동근과 길항근 각각의 최대 수의적 수축의 표면 근전도 신호를 통해서 더 신뢰성 있게 추정되어진다. 그리고 팔꿈치 경직의 평가에 관한 EMG에 기반을 둔 지표는 주의해서 해석되어야 하며 다른 연구와 비교 이전에 측정에 있어서 다른 방법론적으로 차이가 고려되어져야 한다.
이들 결과들은 A-ApA 지표가 뇌졸중환자의 근육 긴장도에 대한 양적인 평가를 제공하고 개인적인 차이를 제거해줄 수 있을 것이라 제안한다.
우리의 결과에 따라 sEMG 기술은 뇌졸중환자의 상지에서 경직을 평가하는 것에 있어서 유용하게 사용될 수 있다. 제안된 A-ApA 지표는 팔꿈치관절 경직의 양적인 평가의 신뢰도를 높여주고 적절히 평가할 수 있게 해줌으로써 효율적인 치료를 가능하게 할 것이다. 추후 본 연구의 결과를 더 입증하기 위하여 다양한 수준의 손상정도를 가진 뇌졸중환자가 고려되어야 할 것이다.
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