RYCHLOST VEDENÍ AKČNÍHO POTENCIÁLU SVALU JAKO IDENTIFIKÁTOR NÁSTUPU SVALOVÉ ÚNAVY V POVRCHOVÉ ELEKTROMYOGRAFII
Authors:
D. Pánek; D. Pavlů; J. Čemusová
Authors‘ workplace:
Katedra fyzioterapie FTVS UK, Praha
vedoucí katedry doc. PaedDr. D. Pavlů, CSc.
Published in:
Rehabil. fyz. Lék., 16, 2009, No. 3, pp. 96-101.
Category:
Original Papers
Overview
V tomto článku se zabýváme obecnými principy registrace elektrické aktivity svalu s pomocí povrchové elektromyografie. Hlavní důraz je kladen na využití tzv. multikanálové registrace (HD-sEMG), která nám dovoluje identifikovat parametr rychlosti vedení akčního potenciálu na svalovém vláknu (MFCV). Tento parametr patří mezi velmi citlivé ukazatele nástupu tzv. periferní svalové únavy. Poukazujeme na další možnosti rozšíření experimentálního i diagnostického využití povrchové elektromyografie.
Klíčová slova:
sEMG, HD-sEMG, MFCV, povrchová elektromyografie, rychlost šíření akčního potenciálu
ÚVOD
Povrchová elektromyografie (Surface Electromyography – sEMG) je v současnosti velmi rozšířenou neurofyziologickou metodou. Odráží elektrofyziologickou aktivitu excitovaných svalových vláken, které představují zdroje elektrických potenciálů generující potenciálové pole. Toto pole se šíří prostorovým vodičem, kde je modifikováno, a následně je zachytitelné na povrchu kůže (66, 79). Z hlediska nejen historického, ale také praktického, můžeme povrchové EMG rozlišit na tzv. tradiční a multielektrodové.
Tradiční povrchová elektromyografie používá monopolární či bipolární elektrody s větší interelektrodovou vzdáleností – v případě bipolárních elektrod je doporučena vzdálenost 1 cm (16). Na tyto povrchové elektrody se však propaguje mnoho různých časově posunutých napětí a získaná křivka má pak složitý a zcela nepravidelný průběh. Velikost jednotlivých parametrů signálu je ovlivněna nejen řadou fyziologických a anatomických faktorů, ale také faktory metodického postupu detekce a zpracování signálu. I při perfektním technickém zpracování je výsledný záznam ovlivněn anizotropií a nehomogenitou tkáně, která se nachází mezi sarkolemou svalového vlákna a elektrodou snímající změny elektrického napětí (53, 66).
Vztah mezi povrchovou elektromyografií a výstupní svalovou sílou byl velmi podrobně studován a věnovala se mu celá řada autorů (3, 10, 33, 53, 76). Byly dostatečně definovány základní vztahy mezi EMG a výstupní sílou svalu a do jisté míry se tato výzkumná oblast uzavřela. Tradiční povrchová elektromyografie se z pole experimentálního a elektrodiagnostického rozšířila do řady oblastí rehabilitační medicíny, kineziologie a výzkumů v oblasti sportovní problematiky (29, 31, 53, 54, 57, 58). Problémem však zůstalo, že komplikované interferenční pochody předcházející vzniku EMG, které probíhají v prostorovém vodiči, a různé odstupy zdrojů napětí od elektrody, nedovolily u klasické povrchové elektromyografie žádnou užitečnou diferenciaci jednotlivých akčních potenciálů ve vztahu k jednotlivým motorickým jednotkám (17, 53, 66).
Řešení problematiky identifikace jednotlivých akčních potenciálu svalových vláken neinvazivní cestou se začalo rozvíjet v průběhu 80. let, kdy se otevřela nová cesta studia pomocí povrchové elektromyografie (15, 67, 68, 71, 72, 73). Ukázalo se na možnost identifikace jednotlivých akčních potenciálů motorických jednotek při použití multi-elektrodového snímání, které respektuje šíření potenciálového pole na kůži, tedy při aplikaci elektrod v průběhu svalových vláken (66). Značný rozvoj a zdokonalování této metodiky je patrný do současnosti. Jedním z významných společných témat publikovaných studií je sledování tzv. rychlosti vedení akčního potenciálu na svalovém vláknu, neboli MFCV (muscle fibre conduction velocity) v nejrůznějších režimech svalové činnosti (21, 23, 24, 25, 27, 37, 48, 52, 55, 79).
Ve spojitosti s multikanálových sEMG se v současnosti spíše v literatuře setkáme s termínem „high density - surface EMG“ (HD-sEMG), které je definováno jako neinvazivní technika určená k měření elektrické svalové aktivity za použití více než 2 povrchových elektrod na jednom svalu (17), ve většině případů však řádově desítek, které jsou umístěny 2-dimenzionálně. Klíčovými parametry ovlivňující výsledný elektromyografický signál se staly způsob registrace biosignálu, včetně uložení elektrodového baru na svalovém vláknu, interlektrodová vzdálenost a aplikované matematické metody.
RYCHLOST VEDENÍ AKČNÍHO POTENCIÁLU
Rychlost vedení akčního potenciálu na svalovém vláknu, neboli MFCV (muscle fibre conduction velocity), je parametr popisující rychlost šíření akčního potenciálu po membráně svalového vlákna. MFCV se pohybuje u zdravého jedince v průměru mezi 3-5 m.s-1. Jeho detekce probíhá prostřednictvím 2 nebo více elektromyografických signálu snímaných z elektrod umístěných v průběhu svalového vlákna mezi inervační zónou (IZ) a šlachou, které umožní výpočet rychlosti propagace akčního potenciálu z časového zpoždění mezi registrovanými signály (2, 4, 12, 14, 47, 77).
V průběhu depolarizačně-repolarizačních dějů provázených změnou membránového gradientu se generuje intracelulární akční potenciál, který se šíří po svalovém vláknu oběma směry od místa vzniku. Protože se akční potenciál propaguje, není pouze funkcí času, ale také místa, kde se v daném okamžiku nachází. Vztah mezi intracelulárním akčním potenciálem (IAP) jako funkcí času t a funkcí místa z při konstatní rychlosti šíření U, můžeme popsat jednoduchou rovnicí:
IAP(z)=IAP(U.t).
Obrázek 1 znázorňuje tzv. životní cyklus akčního potenciálu, který se šíří z místa motorické jednotky (inervační zóny) po svalovém vláknu až k tendinóznímu konci myofibrily. Zde je patrno, že identický IAP lze zachytit na jakémkoliv místě mezi inervační zónou a tendinózním koncem svalového vlákna v závislosti na jeho rychlosti šíření. Lokalizace bipolárních elektrod v blízkosti inervační zóny způsobí snížení amplitudy EMG signálu (26, 62, 65), posun frekvenčního spektra EMG signálu k vyšším frekvencím (26, 38, 62, 69) a způsobí kolísavou hodnotu MFCV (51, 69). Byly také publikovány studie, které popisují pohyb inervační zóny při změnách polohy kloubu zapojeného do pohybu u sledovaného svalu. Obecně je doporučováno znovu lokalizovat IZ při každé úhlové kloubní změně (14, 41, 65).
V případě, že registrujeme šíření akčního potenciálu pomocí multikanálového EMG (HD-sEMG), můžeme zachytit šíření AP v průběhu celého svalového vlákna od IZ po šlachový konec (obr. 2). V tomto případě, kromě prosté hodnoty MFCV, můžeme získat také hlubší informace o distribuci elektrického potenciálu, který je generován svalovými vlákny, a tím lépe pochopit hlavní rysy signálu a jeho vztah k funkci neuromuskulárního systému (44).
CENTRÁLNÍ A PERIFERNÍ NÁSTUP SVALOVÉ ÚNAVY
Studujeme-li svalovou kontrakci v dynamických režimech „in vivo“, je velmi pravděpodobné, že se setkáme s problematikou tzv. svalové únavy. Existuje však mnoho významů slova „svalová únava“, které nejsou z hlediska biomechanického ani neurofyziologického jednoznačně definovány.
Volní svalová kontrakce zahrnuje řetězec řady dílčích kroků od úrovně cerebrální po vlastní svalovou kontraktilní tkáň. Každá úroveň může vést ve svém konečném důsledku ke snížení výstupní svalové síly, a tím i nástupu „svalové únavy“. Touto problematikou se zabývala celá řada autorů a byl definován tzv. centrální a periferní nástup svalové únavy. V roce 1982 proběhlo na toto téma v Londýně Ciba foundation sympozium, v průběhu kterého byl termín „svalové únavy“ definován následovně: 1. porucha rozumového provedení; 2. porucha motorického provedení; 3. vzestup EMG aktivity při prováděném pohybu; 4. posun EMG výkonového spektra směrem k nižším frekvencím; 5. porucha výstupní svalové síly. Parametry doprovázející nástup svalové únavy: 1. vzestup úsilí při udržování výstupní svalové síly; 2. pocit diskomfortu či bolesti související se svalovou aktivitou 3. vnímání poruchy generované výstupní svalové síly (19).
Z neurofyziologického pohledu byl centrální nástup únavy definován jako časoprostorové snížení aktivace alfa motoneuronů ovlivněné vyššími úrovněmi CNS. V této souvislosti je zmiňována důležitost motivace, která tento typ nástupu svalové únavy oddaluje (7). Periferní nástup únavy byl studován na různých svalech metodou supramaximální stimulace příslušného periferního nervu a byla definována nízkofrekvenční a vysokofrekvenční únava. Tzv. vysokofrekvenční svalová únava byla studována při počáteční supramaximální stimulaci periferního nervu o frekvenci 100 Hz a při docílení MVC daného svalu snížena na frekvenci 20 Hz a méně. Nástup této únavy je charakterizován poruchou neuromuskulárního přenosu, jak je tomu u myastenie gravis, ochlazení svalu či myotonia congenita. Současně, při vysokofrekvenční stimulaci, dochází k poškození excitace svalové membrány spojené s akumulací draslíkových (a současně depleci sodíkových) iontů v extracelulární tekutině transverzálního T-tubulárního systému. Tzv. nízkofrekvenční svalová únava při supramaximální stimulaci o frekvenci 10-30 Hz je charakterizována postupným narušením mechanismu spřažení excitace-kontrakce v důsledku snížení zpětného vychytávání kalciových iontů do T-tubulárního systému. Tato únava nastupuje výrazně později než při vysokofrekvenční stimulaci, odpovídá kapacitě anaerobního metabolismu svalu a není přímo závislá na vyčerpání ATP či fosfokreatininu (7, 19, 32, 46).
Souhrnně však můžeme říci, že otázka nástupu svalové únavy není doposud vyřešena. Pozornost je především zaměřena na problematiku periferního nástupu únavy. Obecně se autoři shodují, že nástup svalové únavy je asociován s narušením Na+-K+ rovnováhy, změnami intracelulárních hodnot pH, akumulací anorganického fosfátu, snížením energetických rezerv nutných pro restituci ATP, akumulací volných radikálů, snížením intracelulární koncentrace Ca2+. Diskutabilní je v současnosti vliv akumulace intracelulárních vodíkových iontů H+ (6, 11, 28, 39).
ZÁVĚR
Identifikace parametru rychlosti vedení akčního potenciálu na svalovém vláknu představuje jeden z významných přístupů při studiu nástupu tzv. periferní svalové únavy. V praxi častěji používaný index nástupu svalové únavy (16), definovaný jako posun střední frekvence výkonového spektra směrem k nižším frekvencím, je méně specifický, protože se v něm odráží jak časoprostorová aktivace motorických jednotek, tak vlastní změny dráždivosti svalové membrány.
Nejčastější metodou výpočtu časového zpoždění mezi 2 signály je použití tzv. vzájemné korelační funkce v nejrůznějších modifikacích (17, 49, 52). Přesto se v současnosti objevuje i řada dalších matematických metod, jako je např. fázová charakteristika (1), kontinuální vlnková transformace (37) či fraktálová analýza (74).
Rychlosti šíření AP na svalovém vláknu představuje velmi kritický fyziologický parametr, jehož správný odhad může být narušen celou řadou faktorů, které ovlivňují aplitudové a frekvenční kompenenty EMG signálu. Některé tyto změny jsou atributem procentuálního zastoupení pomalých a rychlých svalových vláken ve sledovaném svalu (30, 36, 50, 61, 77), množstvím tuku v kůži (9, 13, 70), teplotou (16, 31, 35, 43, 59, 60, 78), věkem (45, 77) a nástupem svalové únavy (21, 40, 42, 63).
Rychlost vedení akčního potenciálu na svalovém vláknu (MFCV) patří mezi důležité parametry kontrakční strategie svalu, které nám mohou pomoci identifikovat děje probíhající na úrovni svalové membrány, a tím přispět k diagnostice a pochopení dalšího úrovně řízení činnosti pohybového ústrojí jako celku.
Příspěvek vznikl s podporou VZ MŠMT ČR MSM 0021620864.
MUDr. David Pánek, Ph.D.
Katedra fyzioterapie FTVS UK
J. Martího 31
162 52 Praha 6
e-mail: panek@ftvs.cuni.cz
Sources
1. ARABANDZIEV, T. I., DIMITROV, G. V., DIMITROVA, N. A.: The cross-correlation and phase-difference methods are not equivalent under noninvasive estimation of motor unit propagation velocity. J. Elektromyogr. Kinesiol., 14, 2004, s. 295-305.
2. ARENT-NIELSEN, L., ZWARTS, M. J.: Measurements of muslce fiber conduction velocity in human - techniques and applications. J. Clin. Neurophysiol., 1989, 6, s. 173-190.
3. BASMAJIAN, J. V., DE LUCA, C. J.: Muscle alive; their functions revealed by electromyography (15th Edn). Baltimor, William & Wilkins, 1985.
4. BECK, R. B. J., MALLEY, M. O., VAN DIJK, J. P., NOLAN, P., STEGEMAN, D. F.: The effects of bipolar electrode montage on conduction velocity estimation from surface elekctromyogram. J. Electromyogr. Kinesiol., 14, 2004, s. 505-514.
5. BEDNAŘÍK a kol.: Nemoci kosterního svalstva. Praha, Triton, 2001, ISBN 80-7254-187-0.
6. BICKHAM, D. C.: Extracellular K+ accumulation: a physiological framework for fatigue during intensive exercise. J. Physiol., 2003, 3, s. 593.
7. BIGLAND-RITCHIE, B, JONES, D. A., HOSKING, G. P., EDWARDS, R. H. T.: Central and peripheral fatigue in sustained maximum voluntary contraction of human quadriceps muscle. Clin. Sci Mol. Med., 54, 1978, s. 609-614.
8. BIGLAND-RITCHIE, B.: EMG and fatigue of human voluntary and stimulated contractions. Human muscle fatigue: physiological mechanism. London (Ciba Foundation symposium 82), Pitman Medical, 1982.
9. BILODEAU, M., ARSENAULT, A. B., GRAVEL, D., BOURBONNAIS. D.: The influence of an increase in the level of force on the EMG power spectrum of elbow extensors. Eur J. Appl. Physiol. Occup. Physiol., 61, 1990, 5-6, s. 461-466.
10. BROHEN, H., BILOTTO, G., DE LUCA, C. J.: Myoelectric signal conduction velocity and spectral parameters: influence of force and time. J. Apll. Physiol., 58, 1985, s. 428-1437.
11. CARSTEN, J.: Muscle fatigue and reactive oxygen species. J. Physiol., 2006.
12. CESCON, C., REBECCHI, P., MERLETI, R.: Effect of electrode array position and subcutaneous tissue thickness on conduction velocity estimation in upper trapezius muscle. J Electromyogr Kinesiol., 18, 2008, s. 628-636.
13. DE LA BARRERA, E. J., MILNER, T. E.: The effects of skinfold thickness on the selectivity of surface EMG. Electroencepha Clin. Neurophysiol., 93, 1994, s. 91-99.
14. DEFREITAS, J. M., COSTA, P. B., RYAN, E. D., HERDA, T. J., CRAMER, J. T., BECK, T. W.: Innervation zone location of the biceps brachii, a comparison between genders and correlation with antromometric measurements. J. Electromyogr. Kinesiol., 2008, articl in press.
15. DELUCA, C. J., MERLETI, R.: Surface myoelectric signal crosstalk among muscle of the leg. Electroencephalography Clin. Neurophysiol., 69, 1987, s. 586-575.
16. DELUCA, C. J.: The use of surface electromyography in biomechanics. 1993. www.delsys.com. [Online] 1993. [Citace: 2. 3 2006.] http://www.delsys.com/KnowledgeCenter/Tutorials.html.
17. DROST, G., STEGEMAN, D. F., VAN ENGELEN, B. G. M., ZWARTS, M. J.: Clinical applications of high-density surface EMG: A systematic review. J. Electromyogr. Kinesiol., 16, 2006, s. 586-602.
18. DUMITRU, D., KING, J. C.: Far-field potentials in muscle: a quantitative investigation. Arch. Phys. Med. Rehabil., 73, 1992, s. 270-274.
19. EDWARDS, H. T.: Human muscle function and fatigue. London (Ciba Foundation symposium 82) : Pitman Medical, 1982, ISBN 0 277-79618-2.
20. FARINA, D., ARENDT-NIELSEN, L., MERLETTI, R., GRAVEN-NIELSEN, T.: Assesment of single motor unit conduction velocity during sustained contraction of the tibialis anterior muscle with advanced spike triggered averaging. J. Neur. Sci., 115, 2002, s. 1-12.
21. FARINA, D., FATTORINI, L., FELICI, F., FILLIGOI, G.: Nonlinear surface EMG analysis to detect changes of motor unit conduction velocity and synchronization. J. Appl. Physiol., 93, 2002, s. 1753-1763.
22. FARINA, D., FORTUNATO, E., MERLETTI, R.: Nonivasive estimation of motor unit conduction velocity distribution using linear electrode arrays. IEEE Trans. Biomed. Eng., 47, 2000, s. 380-388.
23. FARINA, D., GAZZONI, M., CAMELIA, F.: Low-threshold motor unit membrane properties vary with contraction intensity during sustained activation with surface EMG visual feedback. J. Appl. Physiol., 96, 2004, s. 1505-1515.
24. FARINA, D., GAZZONI, M., MERLETI, R.: Assesment of low back muscle fatigue by surface EMG signal analysis: methodological aspects. J. Electromyogr. Kinesiol., 13, 2003, s. 319-322.
25. FARINA, D., MERLETTI, R.: A novel approach for estimating muscle fibre conduction velocy by spatial and temporal filtering of surface EMG signals. IEEE Transaction. Biomed. Eng., 50, 2003, s. 1340-1351.
26. FARINA, D., MERLETTI, R., NAZZARO,M., CARUS, L.: Effect of joint angle on EMG variables in leg nad thigh muscles. IEEE Eng. Med. Biol. Imag., 20, 2001, s. 62-71.
27. FARINA, D., MESIN, L., MARTINA, S., MERLETTI, R.: Comparison of spatial filter selectivity in surface myoelectric signal detection: influence of the volume conductor model. Med. Biol. Eng. Comput.,42, 2004, s. 114-120.
28. FITS, R. H.: Cellular mechanism of muscle fatigue. Physiol. Rev., 1994, 545, s. 229-240.
29. FRANCLOVÁ, J., PAVLŮ, D., PÁNEK, D.: Měření elektrické aktivity vybraných stabilizátorů lopatky v polohách horní končetiny charakteristických pro sportovní lezení. Rehabil. fyz. Lék., 13, 2006, s. 29-37.
30. GENDLE, B., KARLSSON, S., CRENSHAW, A. G. et al.: The influences of muscle fibreproportions and areas upon EMG during maximal isometric knee extension. Eur. J. Appl. Physiol., 81, 2000, s. 2-10.
31. HOGREL, J. Y.: Clinical application of surface electromyography in neuromuscular disoders. Neurophysiol. Clin., 35, 2005, s. 59-71.
32. JONES, D. A.: Muscle fatigue due to changes beyond the neuromuscular junction. Human muscle fatigue: physiological mechanisms. London (Ciba Foundation symposium 82), Pitman Medical, 1982.
33. KARAS, V., OTÁHAL, S., SUŠANKA, P.: Biomechanika tělesných cvičení. Praha, SNP, 1990.
34. KIERNAN, M. C., CIKUREL, K., BOSTOCK, H.: Effects of temperature on the excitability properties of human motor axons. Brain., 124, 2001, s. 816-25.
35. KRAUSE, K. H., MAGYAROSY, J., GALL, H. et al.: Effects of heat and cold application on turns and amplitude in surface EMG. Electromyogr. Clin. Neurophysiol., 41, 2001, s. 67-70.
36. KUPA, E. J., ROY, S. H., KANDARIAN, S. C., DELUCA, C. J.: Effects of muscle fiber type and size on EMG median frequency and conduction velocity. J. Appl. Physiol., 79, 1995, s. 23-32.
37. LEAO, R. N., BURNE, J. A.: Continuous wavelet transform in evaluation of strech reflex responses from surface EMG. J. Neuroscience Methods, 133, 2004, s. 115-125.
38. LI, W., SAMAMOTO, K.: The influence of location of electrode on muscle fiber conduction velocity and EMG power spectrum during voluntary isometric contraction measured with surface array electrodes. Appl. Hum. Sci., 15, 1996, s. 25-32.
39. LINDINGER, M. I.: Combating muscle fatigue: extracellular lactic acidosis and catecholamines. J. Physiol., 2007, 581, s. 419.
40. LOWERY, M., NOLAN, P., MALLEY, M. O.: Electromyogram median frequency, spectral compression and muscle fibre conduction velocity during sustained submaximal contraction of the brachioradialis muscle. J. Electromyogr. Kinesiol., 2001, 12, s. 111-118.
41. MARTIN, S., MACISAAC, D.: Innervation zone shift with changes in joing angle in the brachial biceps. J. Electromyogr. Kinesiol., 2006, 16, s. 144-8.
42. MASUDA, K., MASUDA, T., SANDOMYAMA, T., INAKI, M., KATSUTA, S.: Chenages in surface EMG parameters during static and dynamic fatiguing contractions. J. Electromyogr. Kinesiol., 1999, 9, s. 39-46.
43. MASUDA, T., SADOYAMA, T.: Topographical map of innervation zones within single motor units measured with a grid surface eletrode. IEEE Trans. Biomed. Eng., 1988, 35, s. 623-8.
44. MERLETTI, R., FARINA, D., GAZZONI, M.: The linear electrode array: a useful tool with many applications. J. Electromyogr. Kinesiol., 13, 2003, s. 37-47.
45. MERLETTI, R., LO CONTE, L. R., CISARI, C., ACTIS, M.V.: Age related changes in surface myoelectric signals. Scand. J. Rehabil. Med., 24, 1992, s. 25-36.
46. MERTON, P. A., HILL, D. K., MORTON, H.B.: Indirect and direct stimulation of fatigued human muscle. Human muscle fatigue: physiological mechanism. London (Ciba Foundation symposium 82), Pitman Medical, 1982.
47. MESIN, L., MERLETTI, R., RAINOLDI, A.: Surface EMG: The issue of electrode location. J. Electromyogr. Kinesiol., 2008, article in press.
48. MITO, K., KANEKO, K., MAKABE, H., TAKANOKURA, M., SAKAMOTO. K.: Comparison of experimental and numerical muscle fibre conduction velocity (MFCV) distribution around the end-plate zone and fiber endings. Med. Sci. Monit., 12, 2006, s. 115-123.
49. MITO, K., SAKAMOTO, K.: Distribution of muscle fiber conduction velocity of m.masseter during voluntary isometric contraction. J. Electromyogr. Kinesiol., 2000, 40, s. 275-285.
50. NANDEDKAR, S. D., STALBERG, E., SANDERS, D. B: Simulation techniques in electromyography. IEEE Trans. Biomed. Eng., 32, 1985, s. 775-785.
51. NIELSEN, M., GRAVEN-NIELSON, T., FARINA, D.: Effect of innervation zone distribution on estimates of average muscle fiber conduction velocity. Muscle Nerve, 37, 2008, s. 68-78.
52. NISHIHARA, K., HOSODA, K., FUTAMI, T.: Muscle fiber conduction velocity estimation by using normalized pead-averaging technique. J. Electromyogr. Kinesiol., 2003, 13, s. 499-507.
53. OTÁHAL, S., TLAPÁKKOVÁ, E., ŠORFOVÁ, M.: Kompendium biomechanika.
http://www.biomech.ftvs.cuni.cz/pbpk/kompendium/index.php. [Online] 2003. [Citace: 10. 12 2007.]
54. PÁNEK, D., HORÁČKOVÁ, Š., BENDOVÁ, P., MERKER, N., MEZSÁROŠOVÁ, M, PAVLŮ, D.: Cílená elektrostimulace a její vliv na vzdálené svalové skupiny. Rehabil. fyz. Lék. 2005, 1, s. 41-44.
55. PÁNEK, D., ŠPRINGROVÁ, I., ŠENK,M., JELÍNEK, M.: Changes in muscle fibre conduction velocity, median frequency and mean amplitude in surface electromyography during static and dynamic contraction: summary report. Sborník z konference: Biomechanics of man 2002, Čejkovice, 2002, s. 38-41.
56. PAVLŮ, D., PÁNEK, D.: EMG - analýza vybraných svalů horní končetiny při pohybu ve vodním prostředí a pohybu proti elastickému tahu. Rehabil. fyz. Lék., 2008, 4, s. 167-173.
57. PAVLU, D., PANEK, D.: EMG analysis of muscle fatigue by senzorimotor training - a contribution to evidence based physiotherapy. International Journal of Rehabilitaition Research, 30, 2007, 30, s. 105.
58. PAVLU, D., PANEK, D.: Muscle fatigue as limitation by senzorimotor training: EMG study. Fizioterapi Rehabilitasyon, 2007, 18, s. 243.
59. PETROFSKY, J., LAYMON, M.: Muscle temperature and EMG amplitude and frequency during isometric exercise. Aviat Space Environ. Med., 75, 2005, s. 1024-1030.
60. PETROFSKY, J. S., LIND, A. R.: The influence of temperature on the amplitude and frequency components of the EMG during brief and sustained isometric contractiion. Eur. J. Appl. Physiol., 44, 1980, s. 189-200.
61. PETROFSKY, J. S.: The use of biofeedback to reduce trendelenburg gait. Eur. J. Appl. Physiol., 85, 2001, s. 491-495.
62. PIITULAINEN, F., RANTALAINEN, T., LINNAMO, V., KOMI, P., AVELA, J.: Innervation zone shift at different levels of isometric contraction in the biceps brachii muscle. J. Electromyogr. Kinesiol., 2008, article in press.
63. RAINOLDI, A., GALARDI, G., MADERNA, L., COMI, G., LOCONTE, L., MERTLETTI, R.: Repeatability of surface EMG variables during voluntary isometric contrations of the biceps brachii muscle. J. Electromyogr. Kinesiol., 1999, 9, s. 105-119.
64. RAINOLDI, A., MELCHIORRI, G., CARUSO, L.: A method for positioning electrodes during surface EMG recording in lower limb muscles. J. Neurosci. Meth., 134, 2004, s. 37-43.
65. RAINOLDI, A., NAZZARO, M., MERLETTI, R. et al.: Geometrical factors in surface EMG of the vastus medialis and lateralis muscles. J. Electromyogr. Kinesiol., 2000, 10, s. 327-336.
66. RAU, G., DISSELHORST KLUG, C., SILNY, J.: Noninvasive approach to motor unit characterization: muscle structure, membrane dynamics and neuronal control. J. Biomechanics., 30, 1997, s. 441-446.
67. REUCHER, H., RAU, G., SILNY, J.: Spatial filtering of noninvasive multielektrod EMG: Part I - introduction to measuring technique and applications. IEEE Trans. Biomed. Enging., 34, 1987, s. 98-105.
68. REUCHER, H., SILNY, J., RAU, G.: Spatial filtering of noninvasive multielektrod EMG: Part II - filter performance in theory and modeling. IEEE Trans. Biomed. Enging., 34, 1987, s. 106-113.
69. ROY, S. H., DELUCA, C. J., SCHNEIDER, J.: Effects of electrode location on myoelectric conduction velocity and median frequency estimates. J. Appl. Physiol., 61, 1986, s. 1510-1517.
70. SCHNEIDER, J., RAU, G.: Influence of tissue inhomogeneities on noninvasive muscle fiber conduction velocity measurement of the conduction velocity of muscle fibers with surface EMG. Electromyogr. Clin. Neurophysiol., 25, 1985, s. 45-56.
71. SCHNEIDER, J., RAU, G., SILNY, J.: A nonivasive EMG technique for investigation the excitation propagation in single motor units. Electromyogr. Clin. Neurophysiol., 29, 1989, s. 273-280.
72. SCHNEIDER J., SILNY, J., RAU, G.: Influence on tissue inhomogeneities on nonivasive muslce fibre conduction velocity measurements - investigated by physical and numerical modeling. IEEE Trans. Biomed. Enging., 38, 1991, s. 851-860.
73. SOLIE, G., HERMENS, H. J., BOON, K. L.: The measurement fo the conducton veloity of muscle fibre with surface EMG accoridng to the cross-correlation method. Electromyogr. Clin. Neurophysiol., 25, 1985, s. 193-204.
74. TALEBINEJAD, M., CHAN, A. D. C., MIRI, A., DANSEREAU, R. M.: Fractal analysis of surface electromyography signals: A novel power spectrum-based method. J. Electromyogr. Kinesiol., 2008, article in press.
75. TROJAN, S., LANGMAJER, M.: Lékařská fyziologie. Praha, Grada Publishing, 2003, ISBN 80-247-0512-5.
76. VALENTA, F. a kol.: Biomechanika. Praha, Academia, 1985.
77. Van Hoeven, J. H.: Conduction velocity in human muscle: An EMG study in fatigue and neuromuscular disoders. Den Haag: CIP - Gegevens Koninklijke Bibliotheek, 1995, ISBN 90-367-0551-7.
78. WEBB, P.: Temperatures of skin, subcutaneous tissue, muscle and core in resting men in cold, comfortable and hot conditions. Eur. J. Appl. Occup. Physiol., 64, 1992, s. 471-476.
79. ZWARTS, M. J., Stegeman, D. F.: Multichannel surface EMG: Basic aspects and clinical utility. Muscle Nerve, 28, 2003, s. 1-17.
Labels
Physiotherapist, university degree Rehabilitation Sports medicineArticle was published in
Rehabilitation and Physical Medicine
2009 Issue 3
Most read in this issue
- POSTURÁLNÍ STRATEGIE V PRŮBĚHU MOTORICKÉHO VÝVOJE
- PROBLEMATIKA POOPERAČNÍHO PAHÝLU U PACIENTŮ S TRANSTIBIÁLNÍ AMPUTACÍ POHLEDEM FYZIOTERAPEUTA, BIOMECHANIKA A PROTETIKA
- MOŽNOSTI KOMPENZACE KONSTITUČNÍ HYPERMOBILITY CVIČENÍM VE FITNES CENTRU
- MOŽNOSTI TERAPEUTICKÉHO ŘEŠENÍ LATERÁLNÍCH INSTABILIT LIGAMENT HLEZNA