Informações sobre as características funcionais e estruturais da unidade motora (UM) são altamente relevantes em investigações fisiológicas e nos estudos clínicos das disfunções neuromusculares. A eletromiografia (EMG) é um método adequado para obtenção dessas informações. Entretanto, devido à dificuldade na separação da atividade individual de uma unidade motora das outras que estão simultaneamente ativas, seu uso em clínica prática se dá comumente através de métodos invasivos, empregando eletrodos de agulha ou fios implantados. Apesar da EMG de superfície ser não-invasiva e, portanto mais apropriada para aplicações clínicas, não é usada em clínica porque não há até o presente um método satisfatório para decomposição do sinal EMG de superfície. Um EMG de superfície é muito mais difícil de decompor devido a significante superposição dos Potenciais de Ação das UMs (MUAPs) e a relação sinal-ruído relativamente baixa, se comparada aos métodos invasivos. Defendemos que a separação da atividade individual das UMs pode ser feita de modo não-invasivo aliando-se técnicas de aquisição altamente especializadas com técnicas usadas em reconhecimento de padrões. Desenvolvemos um método para decomposição de EMGs de superfície, a partir do qual foi possível extrair características relevantes das UMs, que permitem seu uso em avaliação e diagnóstico de desordens neuromusculares. Em nossa abordagem, o sinal EMG é inicialmente captado sob contração isométrica fraca usando eletrodos desuperfície. O sinal EMG bruto passa em seguida por um filtro Diferencial Passa-Baixas Ponderado (DPBP) em série com um detector de picos, que detecta os picos de MUAPs e extrai suas formas de onda. Na sequência, o conjunto de MUAPs extraído é classificado por uma rede neural SOM, e os MUAPs agrupados pela similaridade de suas formas de onda. No próximo passo a informação temporal dos disparos é checada, eliminando possíveis erros de classificação, e finalmente os Trens de MUAPs (MUAPTs) das UMs individuais são reconstituídos do EMG original. As estatísticas de disparos (IPI) bem como as formas de ondas dos MUAPs das respectivas UMs são então extraídas e armazenadas para estudos posteriores. Resultados preliminares obtidos com EMGs normais e patológicos, extraídos de membros superiores sob contração fraca, indicam que, o método mostrou-se apto a decompor EMGs de superfícies, além de potencial para aplicações em estudos clínicos não-invasivos de disfunções neuromusculares.Informações sobre as características funcionais e estruturais da unidade motora (UM) são altamente relevantes em investigações fisiológicas e nos estudos clínicos das disfunções neuromusculares. A eletromiografia (EMG) é um método adequado para obtenção dessas informações. Entretanto, devido à dificuldade na separação da atividade individual de uma unidade motora das outras que estão simultaneamente ativas, seu uso em clínica prática se dá comumente através de métodos invasivos, empregando eletrodos de agulha ou fios implantados. Apesar da EMG de superfície ser não-invasiva e, portanto mais apropriada para aplicações clínicas, não é usada em clínica porque não há até o presente um método satisfatório para decomposição do sinal EMG de superfície. Um EMG de superfície é muito mais difícil de decompor devido a significante superposição dos Potenciais de Ação das UMs (MUAPs) e a relação sinal-ruído relativamente baixa, se comparada aos métodos invasivos. Defendemos que a separação da atividade individual das UMs pode ser feita de modo não-invasivo aliando-se técnicas de aquisição altamente especializadas com técnicas usadas em reconhecimento de padrões. Desenvolvemos um método para decomposição de EMGs de superfície, a partir do qual foi possível extrair características relevantes das UMs, que permitem seu uso em avaliação e diagnóstico de desordens neuromusculares. Em nossa abordagem, o sinal EMG é inicialmente captado sob contração isométrica fraca usando eletrodos desuperfície. O sinal EMG bruto passa em seguida por um filtro Diferencial Passa-Baixas Ponderado (DPBP) em série com um detector de picos, que detecta os picos de MUAPs e extrai suas formas de onda. Na sequência, o conjunto de MUAPs extraído é classificado por uma rede neural SOM, e os MUAPs agrupados pela similaridade de suas formas de onda. No próximo passo a informação temporal dos disparos é checada, eliminando possíveis erros de classificação, e finalmente os Trens de MUAPs (MUAPTs) das UMs individuais são reconstituídos do EMG original. As estatísticas de disparos (IPI) bem como as formas de ondas dos MUAPs das respectivas UMs são então extraídas e armazenadas para estudos posteriores. Resultados preliminares obtidos com EMGs normais e patológicos, extraídos de membros superiores sob contração fraca, indicam que, o método mostrou-se apto a decompor EMGs de superfícies, além de potencial para aplicações em estudos clínicos não-invasivos de disfunções neuromusculares. / Information on the functional and structural characteristics of the motor unit (MU) they are highly important in physiologic investigations and in the clinical studies of the neuromuscular dysfunctions. The electromyography (EMG) it is an appropriate method for obtaining of that information. However, due to the difficulty in the separation of the individual activity of a motor unit of the another that are simultaneously active, your use in practical clinic happen commonly through methods invasive, employing needle electrodes or implanted threads. In spite of surface EMG to be non-invasive and, therefore more appropriate for clinical applications, it is not used at clinic because there is not until the present a satisfactory method for decomposition of the surface EMG sign. A surface EMG is much more difficult of decomposing due to significant overlap of the Motor Unit Action Potentials (MUAPs) and the relationship sign-noise relatively low, if compared to the invasive methods. We defended that the separation of the individual activity of MUs can be made in way non-invasive allying highly specialized acquisition techniques with techniques used in recognition of patterns. We developed a method for decomposition of surface EMGs, starting from which was possible to extract important characteristics of MUs, which allow your use in evaluation and diagnosis of neuromuscular disorders. In our approach, the sign EMG is captured initially under weak isometriccontraction using surface electrodes. The sign EMG raw raisin soon after for a Biased Low-Pass Differential filter (BLPD) in series with a detector of peaks, that detects the peaks of MUAPs and it extracts your wave forms. In the sequence, a SOM neural network classifies the set of extracted MUAPs, and MUAPs are clustered by the similarity in your wave shape. In the next step the temporal information of the discharges is checked, eliminating possible classification mistakes, and finally the MUAPs Trains (MUAPTs) of individual MUs they are reconstituted of original EMG. The statistics of discharges (IPI) as well as the forms of waves of MUAPs of respective MUs are then extracted and stored for subsequent studies. Results preliminaries obtained with normal and pathological EMGs, extracted of superior members under weak contraction, they indicate that, the method was shown capable to decompose surfaces EMGs, besides potential for applications in clinical studies non-invasive of neuromuscular dysfunctions.

No description available.

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Informações sobre as características funcionais e estruturais da unidade motora (UM) são altamente relevantes em investigações fisiológicas e nos estudos clínicos das disfunções neuromusculares. A eletromiografia (EMG) é um método adequado para obtenção dessas informações. Entretanto, devido à dificuldade na separação da atividade individual de uma unidade motora das outras que estão simultaneamente ativas, seu uso em clínica prática se dá comumente através de métodos invasivos, empregando eletrodos de agulha ou fios implantados. Apesar da EMG de superfície ser não-invasiva e, portanto mais apropriada para aplicações clínicas, não é usada em clínica porque não há até o presente um método satisfatório para decomposição do sinal EMG de superfície. Um EMG de superfície é muito mais difícil de decompor devido a significante superposição dos Potenciais de Ação das UMs (MUAPs) e a relação sinal-ruído relativamente baixa, se comparada aos métodos invasivos. Defendemos que a separação da atividade individual das UMs pode ser feita de modo não-invasivo aliando-se técnicas de aquisição altamente especializadas com técnicas usadas em reconhecimento de padrões. Desenvolvemos um método para decomposição de EMGs de superfície, a partir do qual foi possível extrair características relevantes das UMs, que permitem seu uso em avaliação e diagnóstico de desordens neuromusculares. Em nossa abordagem, o sinal EMG é inicialmente captado sob contração isométrica fraca usando eletrodos desuperfície. O sinal EMG bruto passa em seguida por um filtro Diferencial Passa-Baixas Ponderado (DPBP) em série com um detector de picos, que detecta os picos de MUAPs e extrai suas formas de onda. Na sequência, o conjunto de MUAPs extraído é classificado por uma rede neural SOM, e os MUAPs agrupados pela similaridade de suas formas de onda. No próximo passo a informação temporal dos disparos é checada, eliminando possíveis erros de classificação, e finalmente os Trens de MUAPs (MUAPTs) das UMs individuais são reconstituídos do EMG original. As estatísticas de disparos (IPI) bem como as formas de ondas dos MUAPs das respectivas UMs são então extraídas e armazenadas para estudos posteriores. Resultados preliminares obtidos com EMGs normais e patológicos, extraídos de membros superiores sob contração fraca, indicam que, o método mostrou-se apto a decompor EMGs de superfícies, além de potencial para aplicações em estudos clínicos não-invasivos de disfunções neuromusculares.Informações sobre as características funcionais e estruturais da unidade motora (UM) são altamente relevantes em investigações fisiológicas e nos estudos clínicos das disfunções neuromusculares. A eletromiografia (EMG) é um método adequado para obtenção dessas informações. Entretanto, devido à dificuldade na separação da atividade individual de uma unidade motora das outras que estão simultaneamente ativas, seu uso em clínica prática se dá comumente através de métodos invasivos, empregando eletrodos de agulha ou fios implantados. Apesar da EMG de superfície ser não-invasiva e, portanto mais apropriada para aplicações clínicas, não é usada em clínica porque não há até o presente um método satisfatório para decomposição do sinal EMG de superfície. Um EMG de superfície é muito mais difícil de decompor devido a significante superposição dos Potenciais de Ação das UMs (MUAPs) e a relação sinal-ruído relativamente baixa, se comparada aos métodos invasivos. Defendemos que a separação da atividade individual das UMs pode ser feita de modo não-invasivo aliando-se técnicas de aquisição altamente especializadas com técnicas usadas em reconhecimento de padrões. Desenvolvemos um método para decomposição de EMGs de superfície, a partir do qual foi possível extrair características relevantes das UMs, que permitem seu uso em avaliação e diagnóstico de desordens neuromusculares. Em nossa abordagem, o sinal EMG é inicialmente captado sob contração isométrica fraca usando eletrodos desuperfície. O sinal EMG bruto passa em seguida por um filtro Diferencial Passa-Baixas Ponderado (DPBP) em série com um detector de picos, que detecta os picos de MUAPs e extrai suas formas de onda. Na sequência, o conjunto de MUAPs extraído é classificado por uma rede neural SOM, e os MUAPs agrupados pela similaridade de suas formas de onda. No próximo passo a informação temporal dos disparos é checada, eliminando possíveis erros de classificação, e finalmente os Trens de MUAPs (MUAPTs) das UMs individuais são reconstituídos do EMG original. As estatísticas de disparos (IPI) bem como as formas de ondas dos MUAPs das respectivas UMs são então extraídas e armazenadas para estudos posteriores. Resultados preliminares obtidos com EMGs normais e patológicos, extraídos de membros superiores sob contração fraca, indicam que, o método mostrou-se apto a decompor EMGs de superfícies, além de potencial para aplicações em estudos clínicos não-invasivos de disfunções neuromusculares. / Information on the functional and structural characteristics of the motor unit (MU) they are highly important in physiologic investigations and in the clinical studies of the neuromuscular dysfunctions. The electromyography (EMG) it is an appropriate method for obtaining of that information. However, due to the difficulty in the separation of the individual activity of a motor unit of the another that are simultaneously active, your use in practical clinic happen commonly through methods invasive, employing needle electrodes or implanted threads. In spite of surface EMG to be non-invasive and, therefore more appropriate for clinical applications, it is not used at clinic because there is not until the present a satisfactory method for decomposition of the surface EMG sign. A surface EMG is much more difficult of decomposing due to significant overlap of the Motor Unit Action Potentials (MUAPs) and the relationship sign-noise relatively low, if compared to the invasive methods. We defended that the separation of the individual activity of MUs can be made in way non-invasive allying highly specialized acquisition techniques with techniques used in recognition of patterns. We developed a method for decomposition of surface EMGs, starting from which was possible to extract important characteristics of MUs, which allow your use in evaluation and diagnosis of neuromuscular disorders. In our approach, the sign EMG is captured initially under weak isometriccontraction using surface electrodes. The sign EMG raw raisin soon after for a Biased Low-Pass Differential filter (BLPD) in series with a detector of peaks, that detects the peaks of MUAPs and it extracts your wave forms. In the sequence, a SOM neural network classifies the set of extracted MUAPs, and MUAPs are clustered by the similarity in your wave shape. In the next step the temporal information of the discharges is checked, eliminating possible classification mistakes, and finally the MUAPs Trains (MUAPTs) of individual MUs they are reconstituted of original EMG. The statistics of discharges (IPI) as well as the forms of waves of MUAPs of respective MUs are then extracted and stored for subsequent studies. Results preliminaries obtained with normal and pathological EMGs, extracted of superior members under weak contraction, they indicate that, the method was shown capable to decompose surfaces EMGs, besides potential for applications in clinical studies non-invasive of neuromuscular dysfunctions.

L'ectrostimulation dite conventionnelle (CONV) est délivrée par des impulsions électriques de basse fréquence (≤ 50 Hz), de courte durée (< 400 μs) et de haute intensité. Ce type d'ESNM permet ainsi d'évoquer une contraction musculaire grâce à l'activation directe des axones moteurs et est associé à une fatigue musculaire exagérée par rapport aux contractions volontaires (VOL). Au contraire, lors de l'utilisation d'impulsions de longues durées (1 ms), de hautes fréquences (≥ 80 Hz) et de faibles intensités (i.e. protocole « Wide-Pulse, High-Frequency » (WPHF)), une partie de la force musculaire évoquée aurait pour origine des mécanismes centraux. En effet, une augmentation de la force produite en réponse à WPHF a été rapportée alors que l'intensité de stimulation était constante. Cette « extra force » (EF) refléterait le recrutement par voie réflexe des motoneurones spinaux. L'objectif de ce travail de thèse était de mieux appréhender les mécanismes neurophysiologiques à l'origine de l'EF et d'évaluer les conséquences métaboliques et corticales du protocole WPHF (1 ms - 100 Hz) par rapport à des protocoles d'exercices VOL et de type CONV (50 μs - 25 Hz). Les réponses musculaires des fléchisseurs plantaires et les réponses cérébrales ont été évalué par résonance magnétique nucléaire (la spectroscopie par résonance magnétique du phosphore 31 du muscle et l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle du cerveau) et électrophysiologie (EMG). Ces résultats constituent une première étape importante vers une meilleure prise en charge des pathologies liées à des atteintes du neuromusculaire. / Conventional neuromuscular electrical stimulation (CONV) is delivered via surface electrodes at short pulse duration (< 400 μs), low frequencies (≤ 50 Hz) and high current intensities. The motor unit recruitment pattern of CONV, however, is different from the pattern of voluntary contractions (VOL) and leads to a hastened onset of muscle fatigue. The use of wide-pulses (1ms), high frequencies (100 Hz) (WPHF) and low current intensities might approach the natural activation pattern of VOL by enhancing the neural contribution to force production. Previous studies investigating WPHF reported progressive and unexpected force increments ("Extra Forces") despite a constant stimulation intensity which might reflect the more pronounced activation of sensory pathways within the central nervous system. The objective of this thesis was to investigate this "Extra Force" (EF) phenomenon and to evaluate the efficiency of WPHF (1 ms pulse duration at 100 Hz) in terms of metabolic demand and neural contribution to force production in comparison to CONV NMES (0.05 ms pulse duration at 25 Hz) and VOL. Our experiments comprised electrophysiological (EMG) and nuclear magnetic resonance techniques (31P spectroscopy of the muscle, functional imaging of the brain). The findings should be considered in future studies investigating the potential of NMES in a clinical context as a treatment for neuromuscular pathologies.