筋電信号解析におけるWavelet変換の適用に関する研究 キンデン　シンゴウ　カイセキ　ニオケル WAVELET　ヘンカン　ノ　テキヨウ　ニ　カンスル　ケンキュウ

博士論文

Thesis

本論文は表面筋電信号(SEMG)の解析に対するwavelet変換の適応について論述するため，漸増負荷テストおよび筋疲労によるSEMGを離散wavelet変換（DWT)による独自パラメータと連続wavelet変換（CWT）を用いて検討した．最初に，漸増負荷による等尺性収縮時のSEMG変化を検討した．筋活動の状態を見るためにDWTを用いたパラメータを提案した．パラメータは，1)分解レベルj毎の信号のパワー：PD(j)，2)全ての分解レベルでのパワーの総和：TPw，3)分解レベルj毎のPD(j)とTPwの比率：RPD(j)とした．実験1では．健康な成人女性14名の上腕二頭筋からSEMGを導出した．対象に肘関節屈曲90゜の位置で最大限度の肘屈曲を行わせ，これを最大随意筋力(MVC)とした．続いて各対象に肘関節を同じ位置に保つように支持し，負荷を漸増させた．その結果，TPwは25%から35%MVCの間で有意な増加を示し，RPD(3)とRPD(4)のグラフはそれぞれ凸状，凹状に変化した．実験2では，健康な成人女性ボランティア13名から負荷の増加度を1.03Nm/s(低レベル: LL)と1.37Nm/s(高レベル: HL)に変化させた際のSEMGを導出した．その結果，HLでは50%MVCのTPwがMVCのTPwより高かった．次に，筋疲労評価に対してwavelet変換を適用した．実験1では，CWTによるSEMGの解析を行い，瞬時平均周波数（IMNF）と高周波成分の特徴をデータから抽出した．対象は健康な男性ボランティア11名で，5kgのダンベルで疲労困憊までアームカール課題を実行し，課題遂行中のSEMGを上腕二頭筋から記録した．結果，IMNFが低周波数方向へ有意にシフトし，高周波成分は有意に減少した．実験2では，等尺性収縮時の筋疲労をDWTによるパラメータで解析した．対象は健康な男性ボランティア5名で，背臥位で70%MVCの等尺性肘関節屈曲を行わせ，上腕二頭筋からSEMG信号を記録した．SEMG信号からIMNFとDWTによるパラメータを算出した．疲労の過程で，IMNFは低周波数方向にシフトし，PD(1)とPD(2)は減少，PD(4)とPD(5)は増加していた．以上の結果より，筋収縮活動におけるMU動員パターンの相違が示唆され，SEMG解析へのwavelet変換の適応は，有力で臨床的に役立つことが示された．