KR102306613B1

KR102306613B1 - Apparatus for discriminating myopathy using surface electromyography signal

Info

Publication number: KR102306613B1
Application number: KR1020200010768A
Authority: KR
Inventors: 신명준; 장명훈; 안세진; 이준우
Original assignee: 부산대학교병원
Priority date: 2020-01-30
Filing date: 2020-01-30
Publication date: 2021-09-28
Also published as: KR20210097286A

Abstract

본 발명은 표면근전도 신호를 이용한 근육병증 감별장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로 피검사자의 피검사근육이 수축될 시 표면근전도 신호를 검출하고, 상기 표면근전도 신호의 최대 실효치, 다수 개의 실효치를 각각 정규화한 후 상기 다수 개의 정규화 수치를 평균한 정규화 수치 평균값, 상기 다수 개의 표면근전도 신호에 대한 중앙주파수를 각각 산출한 후 상기 다수 개의 중앙주파수를 평균한 중앙주파수 평균값을 조합한 새로운 근육병증 진단기준을 제공하는 표면근전도 신호를 이용한 근육병증 감별장치에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus for discriminating myopathy using a surface EMG signal, and more specifically, detecting a surface EMG signal when a test muscle of a subject is contracted, and normalizing the maximum effective value and a plurality of effective values of the surface EMG signal, respectively. After calculating the average value of the normalized numerical value obtained by averaging the plurality of normalized values, and the median frequency of the plurality of surface EMG signals, a new myopathy diagnostic criterion is provided by combining the average value of the average of the plurality of median frequencies. It relates to a myopathy discrimination device using surface EMG signals.

Description

표면근전도 신호를 이용한 근육병증 감별장치 {Apparatus for discriminating myopathy using surface electromyography signal}Apparatus for discriminating myopathy using surface electromyography signal

근전도 검사란 근전도기기(electromyograph)를 사용하여 근육의 전기적 활성도를 확인하는 검사 방법으로서, 신경 자극에 대한 근육의 반응을 근육 내 전기적 변화를 감지하여 검사하는 것이다. Electromyography is a test method to check the electrical activity of a muscle using an electromyograph, and it is to detect and examine a muscle's response to a nerve stimulus by detecting an electrical change in the muscle.

근육은 신경의 지배를 받고, 근육 자체에도 미세한 전류가 항상 흐르고 있기 때문에 이를 바늘이나 전극 등으로 확인하여 근전도기기로 기록하면 말초신경에서 근육 자체에 이르기까지 근육이 제대로 활동하고 있는지를 알 수 있게 된다. Muscles are governed by nerves, and since a minute current always flows through the muscles themselves, checking them with needles or electrodes and recording them with an electromyography device allows you to know whether the muscles are working properly from the peripheral nerves to the muscles themselves. .

말초신경 및 근육에 여러 문제가 생겼을 경우, 종래 근육 위축과 신경 장애와 같이 근육 약화를 초래하는 근육의 상태를 찾아내기 위해 바늘을 사용하여 근육을 찔러 근전도 검사를 시행한다. When various problems occur with peripheral nerves and muscles, electromyography is performed by using a needle to prick the muscle to find the condition of the muscle that causes muscle weakness, such as conventional muscle atrophy and nerve disorders.

그러나 상기 바늘을 이용하여 근육을 찔러 신호를 검출하는 침근전도 검사는 가장 정확한 근전도 검사 방법이나, 피검사자가 불편함을 느끼고, 활동적인 상태에서 검사할 수 없는 단점이 있다.However, the needle EMG test, which detects a signal by piercing a muscle using the needle, is the most accurate EMG test method, but has a disadvantage in that the subject feels uncomfortable and cannot perform the test in an active state.

즉, 상기 침 근전도 검사는 표면근전도 검사보다 신호 정확성 및 신뢰성이 우위에 있으므로, 상기 피검사자의 불편함을 감수하고서라도 시행해왔던 것이다. 따라서 표면근전도 검사를 이용하고, 정확성 및 신뢰성이 향상된 근육병증 감별장치의 개발이 시급한 실정이다.That is, since the needle electromyography test has superior signal accuracy and reliability than the surface electromyography test, it has been performed even with the inconvenience of the subject. Therefore, there is an urgent need to develop a myopathy discrimination device that uses surface electromyography and has improved accuracy and reliability.

관련문헌 1은 신경근병증 진단을 위한 침 근전도 검사 결과 분석 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 기계 학습 기술을 이용하여 침 근전도 검사 결과를 학습하고 분석함으로써, 침 근전도 검사 결과로부터 진단 대상자의 신경근병증을 객관적으로 진단할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.Related Document 1 relates to an apparatus and method for analyzing needle EMG results for diagnosing neuromyopathy, and more specifically, by learning and analyzing needle EMG results using machine learning technology, It relates to an apparatus and method for objectively diagnosing myopathy.

상기 관련문헌 1은 침 근전도를 이용하여 신경근병증을 진단하므로, 피검사자가 검사 시 움직임이 자유롭지 못하여 불편함을 느끼고, 바늘에 대한 공포심, 불안감을 느낄 수 있다.Since the related document 1 diagnoses neuromyopathy using needle electromyography, the examinee may feel discomfort due to inability to move freely during the examination, and may feel fear and anxiety about needles.

KR 10-1991054KR 10-1991054

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로 피검사자의 근육병증 진단 시 피검사근육 표면의 피부에 활동전극을 부착하여 표면근전도 신호를 검출함으로써 피검사자의 움직임을 자유롭게 하고, 검사 시 불편함을 느끼지 않도록 하는 표면근전도 신호를 이용한 근육병증 감별장치를 제공하고자 한다.The present invention is to solve the above problems, and when diagnosing myopathy of a subject, by attaching an active electrode to the skin on the surface of the muscle to be tested to detect a surface EMG signal, so that the movement of the subject is free and the subject does not feel discomfort during the examination An object of the present invention is to provide a myopathy discrimination device using a surface EMG signal.

또한, 본 발명은 종래 표면근전도 검사결과보다 정확도가 향상된 새로운 근육병증 진단기준을 제공함으로써 의료진이 보다 용이하게 피검사자의 근육병증 발병유무를 진단할 수 있도록 하는 표면근전도 신호를 이용한 근육병증 감별장치를 제공하고자 한다.In addition, the present invention provides a myopathy discrimination device using a surface EMG signal that allows medical staff to more easily diagnose the presence or absence of myopathy in a subject by providing a new diagnostic criteria for myopathy with improved accuracy than the conventional surface EMG test results. want to

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 표면근전도 신호를 이용한 근육병증 감별장치는 피검사근육이 한 번 수축될 때 하나의 표면근전도 신호를 검출하는 표면근전도 검출부; 실효치를 산출하는 실효치 산출부; 정규화 수치를 산출하고, 상기 다수 개의 정규화 수치를 평균하여 정규화 수치 평균값을 산출하는 정규화 수치 산출부; 중앙주파수를 각각 산출하고, 상기 다수 개의 중앙주파수를 평균하여 중앙주파수 평균값을 산출하는 중앙주파수 산출부; 최대 실효치, 상기 정규화 수치 평균값, 상기 중앙주파수 평균값을 조합하여 조합 수치를 산출하는 조합 수치 산출부; 및 근육병증에 해당하는지 혹은 정상인지에 관한 진단 정보를 생성하는 근육병증 감별부;를 제공한다.In order to achieve the above object, an apparatus for discriminating myopathy using a surface EMG signal of the present invention includes: a surface EMG detector for detecting one surface EMG signal when a muscle to be tested is contracted once; an effective value calculation unit for calculating an effective value; a normalization value calculation unit for calculating a normalized value and averaging the plurality of normalized values to calculate an average value of the normalized value; a median frequency calculator for calculating a median frequency, and averaging the plurality of median frequencies to calculate a median frequency average value; a combined numerical calculation unit for calculating a combined numerical value by combining the maximum effective value, the normalized numerical average value, and the median frequency average value; and a myopathy discrimination unit generating diagnostic information regarding whether myopathy is normal or not.

이상과 같이 본 발명에 의하면 피검사자의 근육병증 진단 시 피검사근육 표면의 피부에 활동전극을 부착하여 표면근전도 신호를 검출하도록 구성함으로써 피검사자의 움직임을 자유롭게 하고, 피검사자가 불편함을 느끼지 않은 효과가 있다.As described above, according to the present invention, when the subject's myopathy is diagnosed, an active electrode is attached to the skin of the test muscle surface to detect the surface EMG signal, so that the subject's movement is freed and the subject does not feel discomfort. .

또한, 본 발명은 종래 표면근전도 검사결과보다 정확도가 향상된 새로운 근육병증 진단기준을 제공함으로써 의료진이 보다 용이하게 피검사자의 근육병증 발병유무를 진단할 수 있도록 하는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of enabling medical staff to more easily diagnose the presence or absence of myopathy in a subject by providing a new diagnostic criteria for myopathy with improved accuracy than the conventional surface electromyography results.

도 1은 본 발명의 표면근전도 신호를 이용한 근육병증 감별장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 정상인의 표면 근전도 신호를 표시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 근육병증 환자의 표면 근전도 신호를 표시한 도면이다
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 정상인과 근육병증 환자의 수치별 박스플롯을 표시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 근육병증 감별부의 기준수치를 나타낸 도면이다.1 is a block diagram of a myopathy discrimination device using a surface EMG signal of the present invention.
2 is a view showing a surface EMG signal of a normal person according to an embodiment of the present invention.
3 is a view showing a surface EMG signal of a patient with myopathy according to an embodiment of the present invention;
4 is a view showing a box plot for each numerical value of a normal person and a patient with myopathy according to an embodiment of the present invention.
5 is a view showing a reference value of a myopathy discrimination unit according to an embodiment of the present invention.

본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.The terms used in this specification have been selected as currently widely used general terms as possible while considering the functions in the present invention, which may vary depending on the intention or precedent of a person skilled in the art, the emergence of new technology, and the like. In addition, in a specific case, there is a term arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning will be described in detail in the description of the corresponding invention. Therefore, the term used in the present invention should be defined based on the meaning of the term and the overall content of the present invention, rather than the name of a simple term.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical and scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not

이하, 본 발명에 따른 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 도 1은 본 발명의 표면근전도 신호를 이용한 근육병증 감별장치의 구성도이다.Hereinafter, an embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. 1 is a block diagram of a myopathy discrimination device using a surface EMG signal of the present invention.

도 1을 보면, 본 발명의 표면근전도 신호를 이용한 근육병증 감별장치는 피검사근육이 한 번 수축될 때 하나의 표면근전도 신호를 검출하는 표면근전도 검출부(10), 실효치를 산출하는 실효치 산출부(20), 정규화 수치를 산출하고, 상기 다수 개의 정규화 수치를 평균하여 정규화 수치 평균값을 산출하는 정규화 수치 산출부(30), 중앙주파수를 각각 산출하고, 상기 다수 개의 중앙주파수를 평균하여 중앙주파수 평균값을 산출하는 중앙주파수 산출부(40), 최대 실효치, 상기 정규화 수치 평균값, 상기 중앙주파수 평균값을 조합하여 조합 수치를 산출하는 조합 수치 산출부(50) 및 근육병증에 해당하는지 혹은 정상인지에 관한 진단 정보를 생성하는 근육병증 감별부(60)를 포함한다.1, the myopathy discrimination device using the surface EMG signal of the present invention includes a surface EMG detector 10 that detects one surface EMG signal when the muscle to be tested is contracted once, and an effective value calculator that calculates an effective value ( 20), a normalized value calculating unit 30 that calculates a normalized value, averages the plurality of normalized values to calculate a normalized numeric average value, calculates a median frequency, respectively, and averages the plurality of median frequencies to obtain a median frequency average value The median frequency calculator 40 that calculates, the maximum effective value, the normalized numerical average value, and the combined numerical value calculator 50 that calculates a combination value by combining the median frequency average value, and diagnostic information on whether myopathy corresponds to or is normal and a myopathy discrimination unit 60 that generates

보다 구체적으로 설명해보면, 상기 표면근전도 검출부(10)는 활동전극이 피검사근육 표면의 피부에 부착된 후, 피검사근육이 한 번 수축될 때 하나의 표면근전도 신호를 검출한다.More specifically, the surface EMG detector 10 detects one surface EMG signal when the muscle under test is contracted once after the active electrode is attached to the skin on the surface of the muscle to be tested.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 정상인의 표면 근전도 신호를 표시한 도면이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 근육병증 환자의 표면 근전도 신호를 표시한 도면이다2 is a view showing a surface EMG signal of a normal person according to an embodiment of the present invention. 3 is a view showing a surface EMG signal of a patient with myopathy according to an embodiment of the present invention;

도 2와 도 3을 보면, 상기 표면근전도 신호는 다수 개의 활동전위들이 혼합되어 있는 것을 알 수 있다. 2 and 3, it can be seen that the surface EMG signal is a mixture of a plurality of action potentials.

도 2의 (a)는 정상인이 최대 자발적 등척성 운동(MVIC) 시 피검사근육이 한 번 수축될 때 하나의 표면근전도 신호를 나타낸 것이다. 상기 최대 자발적 등척성 운동(MVIC)은 피검사자의 최대의 힘으로 피검사근육을 수축하는 운동이다. Figure 2 (a) shows one surface EMG signal when the muscle to be tested is contracted once during maximum voluntary isometric exercise (MVIC) in a normal person. The maximum voluntary isometric exercise (MVIC) is an exercise in which the test muscle contracts with the maximum force of the test subject.

도 2의 (b)는 정상인이 피로시험(Fatigue Test) 시 피검사근육이 반복적으로 수축될 때 다수 개의 표면 근전도 신호를 나타낸 것이다. 상기 피로시험(Fatigue Test)은 피검사자가 40bpm 신호에 마줘 손목을 들어 올렸다 내렸다 하는 것으로, 예컨대 손목을 3분간 60회 들어 올렸다 내렸다 할 수 있다.Figure 2 (b) shows a plurality of surface EMG signals when a test muscle is repeatedly contracted during a fatigue test in a normal person. In the fatigue test, the subject raises and lowers the wrist in response to a 40bpm signal, for example, the wrist may be raised and lowered 60 times for 3 minutes.

도 3의 (a)는 근육병증 환자가 최대 자발적 등척성 운동(MVIC) 시 피검사근육이 한 번 수축될 때 하나의 표면근전도 신호를 나타낸 것이다. 그리고 도 3의 (b)는 근육병증 환자가 피로시험(Fatigue Test) 시 피검사근육이 반복적으로 수축될 때 다수 개의 표면 근전도 신호를 나타낸 것이다. Figure 3 (a) shows one surface EMG signal when the muscle to be tested is contracted once during maximum voluntary isometric exercise (MVIC) in a myopathy patient. And Figure 3 (b) shows a plurality of surface EMG signals when the muscle to be tested repeatedly contracts during a fatigue test in a myopathy patient.

다음으로, 상기 실효치 산출부(20)는 상기 하나의 표면근전도 신호에 대한 하나의 실효치를 산출한다. 여기서 실효치(root means squre, RMS)는 항상 균일한 출력을 나타낸 것이다.Next, the effective value calculation unit 20 calculates one effective value for the one surface EMG signal. Here, the root means square (RMS) always represents a uniform output.

또한, 상기 실효치 산출부(20)는 상기 표면근전도 검출부(10)로부터 피검사자가 상기 최대 자발적 등척성 운동(MVIC) 시 피검사근육의 최대 수축에 따른 최대 표면근전도 신호가 검출되면, 상기 최대 표면근전도 신호에 대한 MVIC 최대 실효치를 산출한다.In addition, the effective value calculation unit 20 detects the maximum surface EMG signal according to the maximum contraction of the muscle to be tested during the maximum voluntary isometric exercise (MVIC) of the subject from the surface EMG detection unit 10, the maximum surface EMG signal Calculate the maximum rms MVIC value for .

이때, 피검사자는 상기 최대 자발적 등척성 운동(MVIC)을 2~3회 반복할 수 있고, 최대 수축에 따른 MVIC 최대 실효치를 산출한다.At this time, the subject may repeat the maximum voluntary isometric movement (MVIC) 2-3 times, and calculate the maximum effective value of MVIC according to the maximum contraction.

또한, 상기 실효치 산출부(20)는 상기 표면근전도 검출부(10)로부터 피검사자가 상기 최대 자발적 등척성 운동(MVIC) 시 피검사근육의 반복 수축에 따른 다수 개의 표면근전도 신호가 검출되면, 상기 다수 개의 표면근전도 신호에 대한 다수 개의 MVIC 실효치를 산출한다.In addition, the effective value calculator 20 detects a plurality of surface EMG signals according to repeated contractions of the muscle to be tested during the maximum voluntary isometric exercise (MVIC) by the test subject from the surface EMG detector 10, the plurality of surfaces A plurality of MVIC RMS values for the EMG signal are calculated.

다음으로, 상기 정규화 수치 산출부(30)는 피검사근육의 반복 수축 시 다수 개의 실효치를 이용하여 정규화 수치를 각각 산출하고, 상기 다수 개의 정규화 수치를 평균하여 정규화 수치 평균값을 산출한다.Next, the normalized value calculator 30 calculates a normalized value by using a plurality of effective values during repeated contraction of the muscle to be tested, and calculates a normalized numerical average value by averaging the plurality of normalized values.

상기 정규화 수치 산출부(30)를 두어 실효치를 정규화하는 이유는 표면근전도 시험의 경우 피시험자마다 또는 피시험자의 피부상태에 따라 표면근전도 신호의 진폭의 변동성이 크기 때문이다. 이러한 표면근전도 신호의 단점을 극복하기 우해서 정규화 과정을 진행한다.The reason for normalizing the effective value by placing the normalized numerical calculation unit 30 is that the amplitude of the surface EMG signal varies greatly for each test subject or according to the skin condition of the test subject in the case of the surface EMG test. To overcome these shortcomings of the surface EMG signal, the normalization process is performed.

즉, 상기 정규화 수치 산출부(30)는 피검사자가 상기 최대 자발적 등척성 운동(MVIC) 시 상기 실효치 산출부(20)로부터 산출된 다수 개의 MVIC 실효치를 이용하여 정규화 수치인 %MVIC을 각각 산출하고, 상기 다수 개의 %MVIC를 평균하여 정규화 수치 평균값을 산출한다. That is, the normalized value calculator 30 calculates %MVIC, which is a normalized value, by using a plurality of MVIC rms values calculated from the rms value calculator 20 when the subject undergoes the maximum voluntary isometric exercise (MVIC). A number of %MVICs are averaged to calculate a normalized numerical average value.

또한, 상기 정규화 수치 산출부(20)는 최대 자발적 등척성 운동(MVIC)을 반복적으로 시행한 후, 하기 [수학식 1]로 정규화 하여 다수 개의 %MVIC를 산출하는 것을 특징으로 한다.In addition, the normalized numerical calculation unit 20 repeatedly performs the maximum voluntary isometric exercise (MVIC), and then normalizes it with the following [Equation 1] to calculate a plurality of %MVIC.

[수학식 1][Equation 1]

이때, 상기 MVIC 실효치는 하나의 표면근전도 신호에 대한 실효치이고, 상기 MVIC 최대 실효치는 최대 표면근전도 신호에 대한 실효치다. In this case, the MVIC RMS value is an RMS value for one surface EMG signal, and the maximum MVIC RMS value is an RMS value for the maximum surface EMG signal.

즉, 상기 정규화 수치 산출부(30)는 상기 [수학식 1]로 다수 개의 %MVIC이 산출한 후 이를 평균하여 %MVIC 평균값을 산출한다.That is, the normalized numerical value calculator 30 calculates a plurality of %MVICs using Equation 1, and then averages them to calculate an average %MVIC value.

다음으로, 상기 중앙주파수 산출부(40)는 피검사근육의 반복 수축 시 다수 개의 표면근전도 신호에 대한 중앙주파수를 각각 산출하고, 상기 다수 개의 중앙주파수를 평균하여 중앙주파수 평균값을 산출한다. Next, the median frequency calculator 40 calculates a median frequency for a plurality of surface EMG signals during repeated contraction of the muscle to be tested, and calculates a median frequency average value by averaging the plurality of median frequencies.

즉, 피시험자의 피로시험(Fatigue Test) 시 피검사근육이 반복적으로 수축될 때 상기 표면근전도 검출부(10)에 의하여 다수 개의 표면근전도 신호가 검출되면, 상기 중앙주파수 산출부(40)는 다수 개의 표면근전도 신호에 대한 중앙주파수를 하기 [수학식 2]로 각각 산출한다.That is, when a plurality of surface EMG signals are detected by the surface EMG detection unit 10 when the muscle to be tested is repeatedly contracted during a fatigue test of a test subject, the central frequency calculation unit 40 generates a plurality of The median frequency for the surface EMG signal is calculated by the following [Equation 2], respectively.

[수학식 2][Equation 2]

이때, 상기 MDF는 중앙주파수이고, 하나의 표면근전도 신호 그래프를 동일한 면적을 갖도록 나누는 주파수로 정의된다.In this case, the MDF is a median frequency and is defined as a frequency dividing one surface EMG signal graph to have the same area.

또한, 상기 중앙주파수 산출부(40)는 상기 [수학식 2]로 다수 개의 표면근전도 신호에 대한 중앙주파수를 산출한 후, 상기 다수 개의 중앙주파수를 평균하여 중앙주파수 평균값을 산출한다. In addition, the median frequency calculator 40 calculates the median frequencies for a plurality of surface EMG signals using Equation 2, and then calculates a median frequency average value by averaging the median frequencies.

다음으로, 상기 조합 수치 산출부(50)는 최대 실효치, 상기 정규화 수치 평균값, 상기 중앙주파수 평균값을 조합하여 조합 수치를 산출한다.Next, the combined numerical value calculation unit 50 calculates a combined numerical value by combining the maximum effective value, the normalized numerical average value, and the median frequency average value.

즉, 상기 조합수치 산출부(50)는 상기 MVIC 최대 실효치, 상기 %MVIC 평균값, 중앙주파수 평균값을 조합하여 조합 수치를 산출한다.That is, the combined numerical value calculating unit 50 calculates a combined numerical value by combining the MVIC maximum effective value, the %MVIC average value, and the median frequency average value.

또한, 조합 수치 산출부(50)는 하기 [수학식 3]으로 조합 수치를 산출한다.In addition, the combination value calculation unit 50 calculates a combination value by the following [Equation 3].

[수학식 3][Equation 3]

이때, 상기 중앙주파수 평균값은 상기 중앙주파수 산출부(40)에 의하여 산출된 것이고, 상기 MVIC 최대 실효치는 상기 실효치 산출부(20)에 의하여 산출된 것이고, 상기 %MVIC 평균값은 상기 정규화 수치 산출부(30)에 의하여 산출된 것이다.At this time, the median frequency average value is calculated by the median frequency calculation unit 40, the MVIC maximum RMS is calculated by the RMS calculation unit 20, and the %MVIC average value is the normalized value calculation unit ( 30) was calculated.

상기 조합수치는 새로운 근육병증 진단기준으로 사용될 수 있다. 하기에서 보다 구체적으로 설명해보면, 하기 [표 1]은 근육병증 환자의 수치별 표이고, 하기 [표 2]는 정상인 환자의 수치별 표이다.The combination value can be used as a diagnostic criterion for new myopathy. In more detail, the following [Table 1] is a table by numerical values of myopathy patients, and the following [Table 2] is a numerical table by numerical values of normal patients.

[표 1][Table 1]

[표 2][Table 2]

상기 [표 1]과 [표 2]에서는 MF, %MVIC, MVIC, MF*MVIC/%MVIC, 표준편차(STD), 편포도(SKEWNESS), 첨도(KURTOSIS) 등이 나열되어 있다. In [Table 1] and [Table 2], MF, %MVIC, MVIC, MF*MVIC/%MVIC, standard deviation (STD), skewness (SKEWNESS), kurtosis (KURTOSIS), etc. are listed.

여기서, MF는 상기 중앙주파수의 평균값을 나타내고, %MVIC는 정규화 수치인 상기 %MVIC의 평균값을 나타내고, MVIC는 상기 MVIC 최대 실효치를 나타내고, MF*MVIC/%MVIC는 상기 조합수치를 나타낸다.Here, MF denotes the average value of the median frequency, %MVIC denotes the average value of the %MVIC, which is a normalized value, MVIC denotes the maximum RMS value of the MVIC, and MF*MVIC/%MVIC denotes the combination value.

하기 [표 3]은 상기 나열된 수치들이 분산 분석된 결과를 표로 나타낸 것이고, 상기 수치들에 대한 분산 분석을 하는 이유는 상기 나열된 수치들이 정상인과 근육병증을 감별하는 기준으로 사용하기에 적합한 수치인지 확인해보기 위함이다. The following [Table 3] shows the results of the analysis of variance of the above-listed values in a table, and the reason for performing the analysis of variance on the above-mentioned values is to check whether the above-listed values are suitable for use as a criterion to differentiate between normal people and myopathy. to see

[표 3][Table 3]

일반적으로, 분산 분석 시 한 수치의 유의수준이 0.005 미만이면 상기 수치를 이용하여 두 그룹이 유의하게 다르다고 판정내릴 수 있다. In general, if the significance level of one value is less than 0.005 in the analysis of variance, it can be determined that the two groups are significantly different using the value.

즉, [표 3]에서는 상기 중앙주파수(MF) 평균값, 상기 %MVIC 평균값, 상기 MVIC 최대 실효치, 상기 조합수치가 정상인과 근육병증 두 그룹이 유의하게 다르다고 판단할 수 있는 수치이다.That is, in [Table 3], the mean value of the median frequency (MF), the mean value of the %MVIC, the maximum effective value of the MVIC, and the combined value are values that can be determined to be significantly different between the normal person and the two groups with myopathy.

다만, 도 4를 보면 상기 중앙주파수(MF) 평균값, 상기 %MVIC 평균값, 상기 MVIC 최대 실효치는 근육병증 진단기준이 될 수 없다.However, referring to FIG. 4 , the mean value of the median frequency (MF), the mean value of the %MVIC, and the maximum effective value of the MVIC cannot be used as diagnostic criteria for myopathy.

보다 구체적으로 설명해보면, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 정상인과 근육병증 환자의 수치별 박스플롯을 표시한 도면이다. 일반적으로, 박스플롯은 수치의 최댓값, 최솟값, 중앙값, 사분편차를 사용하여 각 수치들이 어떤 모양으로 분포되어 있으며, 극단값은 어떠한지 등을 쉽게 알 수 있도록 한 그래프이다. More specifically, FIG. 4 is a diagram showing a boxplot for each numerical value of a normal person and a patient with myopathy according to an embodiment of the present invention. In general, a boxplot is a graph that uses the maximum, minimum, median, and quadratic deviation of numerical values to make it easier to know what shape each numerical value is distributed and what extreme values are.

도 4는 상기 [표 1], 상기 [표 2]를 박스플롯으로 표시한 도면이다. 도 4의 (a)는 정상인과 근육병증 환자의 중앙주파수(MF) 평균값을 박스플롯으로 표시하였고, 80~85 사이에서 정상인과 근육병증 환자 모두 확인됨으로 상기 중앙주파수 평균값은 근육병증 진단기준으로 사용될 수 없다.4 is a diagram showing [Table 1] and [Table 2] in a box plot. 4 (a) shows the average value of the median frequency (MF) of normal people and myopathy patients as box plots, and since both normal people and myopathy patients were identified between 80 and 85, the median frequency average value was used as a diagnostic criterion for myopathy. can't

도 4의 (b)는 정상인과 근육병증 환자의 %MVIC 평균값을 박스플롯으로 표시하였고, 20~25 사이에서 정상인과 근육병증 환자 모두 확인됨으로 상기 %MVIC 평균값은 근육병증 진단기준으로 사용될 수 없다.4(b) shows the average %MVIC values of normal people and myopathy patients as box plots, and since both normal people and myopathy patients were identified between 20 and 25, the average %MVIC value cannot be used as a diagnostic criterion for myopathy.

도 4의 (c)는 정상인과 근육병증 환자의 MVIC 최대 실효치를 박스플롯으로 표시하였고, 200 주위에서 정상인과 근육병증 환자 모두 확인됨으로 상기 MVIC 최대 실효치는 근육병증 진단기준으로 사용될 수 없다.4(c) shows the maximum effective MVIC values of normal people and myopathy patients as box plots, and both normal people and myopathy patients were confirmed around 200, so the MVIC maximum effective values cannot be used as a diagnostic criterion for myopathy.

다만, 도 4의 (d)는 정상인과 근육병증 환자의 조합 수치를 박스플롯으로 표시하였고, 정상인과 근육병증 환자 모두 확인되는 구간 없이 독립적이므로 상기 조합수치는 근육병증 진단기준으로 사용될 수 있다.However, in FIG. 4(d), the combination values of normal persons and myopathy patients are displayed as box plots, and since both normal persons and myopathy patients are independent without a confirmed section, the combination values can be used as a diagnostic criterion for myopathy.

따라서 상기 수치들 중에서 조합수치만이 근육병증 진단기준으로 사용될 수 있다.Therefore, only a combination value among the above values can be used as a diagnostic criterion for myopathy.

다음으로, 상기 근육병증 감별부(60)는 상기 조합수치 산출부(60)로부터 산출된 피검사자의 조합수치를 기준수치와 비교하여 상기 표면근전도 신호의 양상이 근육병증에 해당하는지 혹은 정상인지에 관한 진단 정보를 생성한다.Next, the myopathy discrimination unit 60 compares the test subject's combination value calculated from the combination value calculation unit 60 with a reference value to determine whether the surface EMG signal corresponds to myopathy or is normal. Generate diagnostic information.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 근육병증 감별부의 기준수치를 나타낸 도면이다.5 is a view showing a reference value of a myopathy discrimination unit according to an embodiment of the present invention.

도 5를 보면, 상기 [표 1]과 상기 [표 2]에 의해서 가장 바람직한 기준수치로 750이 선정되고, 피시험자의 조합 수치가 750 미만의 값을 갖는 경우 근육병증 환자라고 진단할 수 있고, 750 이상의 값을 갖는 경우 정상인이라고 진단할 수 있다.5, if 750 is selected as the most preferred reference value by [Table 1] and [Table 2], and the combined value of the test subject has a value less than 750, it can be diagnosed as a myopathy patient, If it has a value of 750 or more, it can be diagnosed as a normal person.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible from the above description by those skilled in the art. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result.

그러므로 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

10.. 표면 근전도 검출부
20.. 실효치 산출부
30.. 정규화 수치 산출부
40.. 중앙 주파수 산출부
50.. 조합수치 산출부
60.. 근육병증 감별부10.. Surface EMG detector
20. RMS calculator
30.. Normalized Numerical Calculator
40.. Center frequency calculator
50.. Combination value calculator
60. Myopathy Differentiation Section

Claims

활동전극이 피검사근육 표면의 피부에 부착된 후, 피검사근육이 한 번 수축될 때 하나의 표면근전도 신호를 검출하는 표면근전도 검출부;
상기 하나의 표면근전도 신호에 대한 하나의 실효치를 산출하는 실효치 산출부;
피검사근육의 반복 수축 시 다수 개의 실효치를 이용하여 정규화 수치를 각각 산출하고, 상기 다수 개의 정규화 수치를 평균하여 정규화 수치 평균값을 산출하는 정규화 수치 산출부;
피검사근육의 반복 수축 시 다수 개의 표면근전도 신호에 대한 중앙주파수를 각각 산출하고, 상기 다수 개의 중앙주파수를 평균하여 중앙주파수 평균값을 산출하는 중앙주파수 산출부;
최대 실효치, 상기 정규화 수치 평균값, 상기 중앙주파수 평균값을 조합하여 조합 수치를 산출하는 조합 수치 산출부; 및
상기 조합 수치를 기준수치와 비교하여 상기 표면근전도 신호의 양상이 근육병증에 해당하는지 혹은 정상인지에 관한 진단 정보를 생성하는 근육병증 감별부;를 포함하고,
상기 조합 수치 산출부는,
하기 [수학식 3]로 상기 조합 수치를 산출하고,
[수학식 3]

상기 근육병증 감별부는,
기 저장된 정상인을 나타내는 기준수치로 750을 선정하고, 상기 조합 수치가 750 미만이면 ‘근육병증’ 진단 정보를 생성하고,
상기 조합 수치가 750 이상이면 ‘정상’ 진단 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호를 이용한 근육병증 감별장치.a surface EMG detector for detecting one surface EMG signal when the muscle under test is contracted once after the active electrode is attached to the skin of the muscle to be tested;
an effective value calculation unit for calculating one effective value for the one surface EMG signal;
a normalization value calculator for calculating a normalized value by using a plurality of effective values during repeated contraction of the muscle to be tested, and averaging the plurality of normalized values to calculate an average value of the normalized value;
a median frequency calculator that calculates a median frequency for a plurality of surface EMG signals during repeated contraction of the muscle to be tested, and calculates a median frequency average value by averaging the plurality of median frequencies;
a combined numerical calculation unit for calculating a combined numerical value by combining the maximum effective value, the normalized numerical average value, and the median frequency average value; and
and a myopathy discrimination unit that compares the combination value with a reference value and generates diagnostic information regarding whether the surface EMG signal corresponds to myopathy or is normal.
The combination numerical calculation unit,
The combination value is calculated by the following [Equation 3],
[Equation 3]

The myopathy discrimination unit,
750 is selected as a reference value representing a pre-stored normal person, and when the combination value is less than 750, 'myopathy' diagnostic information is generated,
Myopathy discrimination device using a surface EMG signal, characterized in that generating 'normal' diagnostic information when the combination value is 750 or more.

제 1항에 있어서,
상기 정규화 수치 산출부는,
최대 자발적 등척성 운동(MVIC)을 반복적으로 시행한 후, [수학식 1]로 정규화 하여 다수 개의 %MVIC를 산출하는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호를 이용한 근육병증 감별장치.
[수학식 1]

이때, 상기 MVIC 실효치는 하나의 표면근전도 신호에 대한 실효치이고,
상기 MVIC 최대 실효치는 최대 표면근전도 신호에 대한 실효치이다.The method of claim 1,
The normalized numerical calculation unit,
After repeatedly performing maximum voluntary isometric exercise (MVIC), it is normalized by [Equation 1] to calculate a plurality of %MVIC, myopathy discrimination device using surface EMG signal.
[Equation 1]

In this case, the MVIC effective value is the effective value for one surface EMG signal,
The MVIC maximum rms value is an rms value for the maximum surface EMG signal.

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