Caracterizações de sinais mioelétricos visando modelagem matemática do eletromiograma humano.

• Autor(a) principal: Freitas, Roberto Martins de
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3154/tde-02082023-091426/
• topic: Bioengenharia; Computer simulations; Dorsiflexion; Electromyography; Eletromiografia; Músculos; Myoelectric signals; Plantar flexion; sEMG; Simulação; Sinal

A Unidade Motora (UM), nome dado a um motoneurônio e o conjunto de fibras musculares invernadas por ele, é a componente mais elementar da qual o sistema nervoso se utiliza para controlar contrações musculares. Cada ativação de uma UM se inicia pela formação de potenciais de ação no motoneurônio, que então é propagado para as junções neuromusculares onde potenciais de ação são gerados e então propagados bilateralmente ao longo do sarcolema das fibras até os tendões, acompanhada também de uma contração quase simultânea de todas suas respectivas fibras musculares. À soma espaço-temporal dos potenciais de ação que percorrem as fibras musculares de uma UM é dado o nome de potencial de ação de unidade motora (MUAP, da sigla em inglês de Motor Unit Action Potential), e aos sinais mioelétricos formados pela soma de MUAPs de diferentes UMs captados com eletrodos posicionados apropriadamente de eletromiograma. A técnica de captação desses sinais com eletrodos de superfície, a eletromiografia de superfície (sEMG), é uma ferramenta amplamente utilizada em diversos estudos, principalmente relacionados à cinesiologia e fadiga muscular. Em face de sua importância em estudos de fisiologia, o sinal de sEMG também tem sido sintetizado por meio de simuladores computacionais de maior ou menor semelhança com a biologia. Um desses simuladores foi desenvolvido no Laboratório de Engenharia Biomédica da Escola Politécnica da USP e é denominado ReMoto. Ele é baseado em modelos do funcionamento de motoneurônios da medula espinhal gerando trens de potenciais de ação que acionam um algoritmo de geração de MUAPs. Esse estudo apresenta uma nova abordagem para se caracterizar quantitativamente e qualitativamente os sinais de EMG superficiais de quatro músculos da perna (Sóleo, Gastrocnêmio Medial, Gastrocnêmio Lateral e Tibial Anterior), e assim prover uma base de dados biológicos para desenvolvimento e validação de modelos computacionais de geração de sinais de sEMG. Analisaram-se tanto características e parâmetros de formatos de MUAPs individualmente, quanto as densidades espectrais de potência (PSD) e funções de densidade de probabilidade (PDF) das amplitudes dos sinais de sEMG captados em contrações isométricas de força controlada de 5%, 10% e 20% da contração voluntária máxima de cada sujeito. Com base nessas análises, propôs-se uma nova versão para o modelo de geração de MUAPs atualmente implementado no ReMoto que fosse capaz de gerar sinais de sEMG mais semelhantes aos sinais biológicos mensurados em humanos. Os MUAPs obtidos dos sinais de sEMG coletados experimentalmente foram expandidos em funções de Hermite-Rodriguez, permitindo com que suas respectivas durações e amplitudes fossem ajustadas para diferentes condições de simulação. Então, um método heurístico foi utilizado para compatibilizar os PSDs e PDFs calculados a partir de sinais sintéticos gerados pelo simulador proposto com os de sinais reais coletados experimentalmente sob as mesmas condições de captação. E desse modo, além de gerar sinais mioelétricos mais compatíveis com sinais reais do que a versão atual do ReMoto, a calibração do modelo proposto em referência aos PDFs e PSDs de sinais reais foi um método sugerido para se extrapolar as amplitudes e durações de MUAPs superficiais associados a UMs tardiamente recrutadas, que são de difícil captação e discriminação em músculos humanos.