Lezione 6 Esempi di analisi di segnale elettromiogafico Detezione di eventi nel segnale ECG

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1 Lezione 6 Esempi di analisi di segnale elettromiogafico Detezione di eventi nel segnale ECG AA 2004/ Elettromiografia L'elettromiografia (EMG) misura i potenziali elettrici che si formano in un muscolo durante la sua contrazione volontaria. Questi potenziali sono causati dalla depolarizzazione elettrica delle fibre muscolari in risposta all'arrivo di un impulso elettrico alla sinapsi neuromuscolare (punto di contatto tra la terminazione di un nervo periferico e la membrana di una fibra muscolare). L'elettromiografia deve essere considerata come estensione dell'esame neurologico; infatti, permette la valutazione della funzionalità neuromuscolare, in termini sia qualitativi, sia quantitativi. Si distinguono due classi principali di EMG: quella ad agoelettrodo e quella di superficie. AA 2004/2005 2

2 L'esame di EMG fornisce risultati caratteristici che permettono la distinzione tra una malattia muscolare (miopatia, ad es. distrofie, miositi o la miastenia) e una malattia del sistema nervoso periferico (neuropatia, ad es. polineuropatie, neuriti o sindromi di compressione di una radice di un nervo periferico da ernia del disco o la sindrome del tunnel carpale). Tracciato EMG normale: i singoli potenziali sono di pochi millivolt e si sovrappongono AA 2004/ Tracciato EMG patologico da sofferenza cronica del nervo periferico che innerva il muscolo: i singoli potenziali sono ingranditi e appaiono più isolati. AA 2004/2005 4

3 EMG di superficie L'impiego dell'elettromiografia di superficie (SEMG) sta avendo una notevole diffusione sia per le caratteristiche di non invasività, sia per le potenzialità offerte dalle moderne tecniche di analisi numerica del segnale elettromiografico che possono fornire utili informazioni quantitative sulle condizioni di attività del distretto muscolare esaminato. Recentemente numerosi settori, clinici e non, hanno utilizzato questa metodica con diversi tipi di applicazioni: valutazione della forza muscolare, test isometrici, studio della fatica muscolare, studio e terapia del dolore, studio del controllo del movimento, analisi prestazionali in medicina dello sport, biofeedback della contrazione muscolare, studio del cammino, valutazioni della attività muscolare in generale. AA 2004/ Mentre l EMG ad ago resta una tecnica di primaria importanza a livello diagnostico, che necessariamente richiede per il suo impiego l'apporto del neurologo, la SEMG è una tecnica di indagine dell'attività muscolare molto promettente e di grande interesse per la riabilitazione: nel monitoraggio degli effetti di un trattamento, direttamente durante un esercizio per aumentarne l'efficacia, per valutare l'affaticabilità muscolare. Essendo il segnale elettromiografico di piccola ampiezza, nei moderni elettromiografi sono inserite sia una sezione d'amplificazione sia una sezione di post-elaborazione del segnale. E importante ricordare che, avendo il segnale un'ampiezza inversamente proporzionale al quadrato della distanza dalla sorgente, le UM di cui è possibile registrare l'attività sono quelle situate entro un raggio massimo di 15 mm dagli elettrodi. AA 2004/2005 6

4 Per il SEMG è possibile scegliere tra registrazione di tipo monopolare (un elettrodo attivo in corrispondenza del muscolo da esaminare ed uno di riferimento su un punto neutro) e registrazione bipolare (due elettrodi attivi posti ambedue sul muscolo esaminato). La registrazione bipolare offre una migliore immunità ai disturbi, benché nel caso di muscoli di piccole dimensioni sia di difficile impiego essendo meno selettiva di quella monopolare e richiedendo un'area per il posizionamento degli elettrodi maggiore. E' generalmente consigliabile posizionare l'elettrodo (o gli elettrodi) in corrispondenza del ventre muscolare, ovvero dove si ottiene il segnale d'ampiezza più elevata a parità di livello di contrazione. AA 2004/ Misura su quadricipite in condizioni isocinetiche AA 2004/2005 8

5 Velocità di conduzione L'EMG è completato dalla misurazione della velocità di conduzione nervosa: si applica uno stimolo elettrico ad un nervo periferico del braccio o della gamba e si misura il tempo che decorre tra stimolo e contrazione di un muscolo innervato da un particolare nervo. Stimolando il nervo in almeno due punti distanti e misurando la distanza tra questi punti è possibile calcolare la velocità con cui il nervo conduce lo stimolo elettrico tra i due punti. La velocità di conduzione nervosa è normalmente di circa 50 metri al secondo ed è ridotta nelle polineuropatie e neuropatie infiammatorie oppure nelle neuropatie locali da compressione meccanica, come la sindrome del solco del nervo ulnare o la sindrome del tunnel carpale. Nella maggior parte dei casi, l'emg e la velocità di conduzione non sono in grado di fornire da soli una diagnosi specifica, che richiede sempre un'interpretazione adeguata della storia e dello sviluppo dei sintomi e della situazione clinica e del risultato di altri esami diagnostici. AA 2004/ Tracciato della risposta elettrica muscolare registrata con gli elettrodi posti sopra il pollice. Sopra, la curva dopo stimolazione all'articolazione della mano (la risposta arriva prima), sotto, la curva dopo stimolazione al gomito (la risposta è più tardiva). Dividendo la distanza tra i due punti di stimolazione per la differenza di tempo tra l'inizio delle due risposte (frecce rosse) si calcola la velocità di conduzione nervosa. Velocità di conduzione Registrazione della velocità di conduzione: il nervo mediano è stimolato sia all'altezza del gomito sia sopra l'articolazione della mano e si registra la risposta di contrazione muscolare dei muscoli del pollice. AA 2004/

6 Analisi del segnale Il segnale EMG deve essere innanzitutto filtrato, in modo da eliminare disturbi o metterne in evidenza le componenti d'interesse. Le tipologie di filtraggio sono diverse, a seconda che si vogliano evidenziare componenti a bassa frequenza (filtro passa-basso) o ad alta frequenza (filtro passa-alto) presenti nel segnale, che si vogliano eliminare componenti di disturbo a frequenza prefissata (notch-filter) o di caratteristiche note e variabili nel tempo (filtraggio tempo-variante). Tra i diversi parametri calcolabili, quelli maggiormente impiegati sono: Ampiezza e valore quadratico medio o RIEMG: sono parametri di ampiezza del segnale e sono utili per la loro stretta correlazione con la forza sviluppata; inoltre sono i più immediati indici di attività muscolare e possono essere impiegati per la stima del numero delle UM attive e per descrivere le modalità del loro reclutamento. Alcuni impieghi sono ad esempio: la valutazione dell'attività mioelettrica in rapporto alla misura della forza esercitata (generalmente in condizioni isometriche), nel Bio-feedback, nello studio della postura e del movimento, nello studio dei tempi di reazione e del controllo neuromotorio. AA 2004/ Frequenza media e frequenza mediana: sono parametri spettrali definiti come i descrittori statistici della distribuzione in frequenza delle componenti del segnale e vengono impiegati principalmente nello studio della fatica muscolare AA 2004/

7 Velocità di conduzione delle fibre muscolari: questo parametro rappresenta la velocità media alla quale il PUM si sposta lungo la fibra muscolare e deve essere misurato con un'apposita strumentazione ed in condizioni di contrazione muscolare indotta elettricamente. Viene usato insieme ai parametri spettrali per la quantificazione dei fenomeni di fatica muscolare. AA 2004/ Detezione di eventi obiettivo: dato un segnale biomedico, identificare epoche sul segnale discreto e correlarle con eventi nel relativo processo fisiologico spesso un evento è segnalato dalla presenza di un onda: una deflessione di durata finita e di morfologia caratteristica nel gergo medico, una prima classificazione di morfologia è fatta in base al numero di picchi: onda mono-/ bi-/ tri-fasica per il riconoscimento (detection) si può tenere conto o di una morfologia prefissata (template) o di caratteristiche più generiche quali il contenuto in freq. AA 2004/

8 Detezione di eventi vedremo come filtri numerici possano esaltare le caratteristiche frequenziali tipiche dell evento considerato; filtri matched sono pure utilizzati per un confronto con un template; in alternativa si usano altri indicatori statistici il problema del riconoscimento di un evento presuppone una discriminazione rispetto al rumore e ad altre caratteristiche del segnale (parleremo in una prossima lezione di come si valutano gli errori di riconoscimento) operando il riconoscimento si cerca di fissarne nel modo più preciso possibile la posizione temporale limitando gli errori di posizione (jitters); la posizione determinata è quella di un punto fiduciario dell onda (e.g., picco massimo, punto di massima pendenza, inizio, etc.) altre caratteristiche estratte riguardano l ampiezza, durata (riconoscimento di inizio e fine), t. di salita/discesa, etc. AA 2004/ Riconoscimento di onde e loro durata nell ECG per esempio nel segnale ECG il riconoscimento della sequenza P, QRS, T permette di riconoscere il ritmo sinusale rispetto ad aritmie la durata del QRS ha grande importanza clinica il riconoscimento di inizio e fine delle onde permette anche di misurare la durata degli intervalli e valori in punti prefissati: durata PQ, durata QT, slivellamento ST nei punti J 40 e J 80 (40, 80 msec dopo la fine del QRS) AA 2004/

9 Riconoscimento senza template - il QRS il riconoscimento del QRS è il punto di partenza per ogni algoritmo di analisi automatica dell ECG è un caso tipico di riconoscimento in assenza di template fisso ma sulla base del contenuto in freq.; infatti sono necessari metodi di vasta applicazione mentre la morfologia varia in base al soggetto, e soprattutto in base alla derivazione sono invece molto più stabili le caratteristiche di contenuto in frequenza del QRS confrontate con le altre onde e con i principali rumori AA 2004/ Segnale ECG principali rumori sovrapposti il QRS ha un contenuto in freq. più alto (picco Hz) rispetto alle onde P e T (4-5 Hz) artefatti da movimento (contatti elettrodi) sono a bassa freq.; e.g. deriva della linea di base legata al respiro il rumore elettromiografico è a larga banda AA 2004/

10 Riconoscimento del QRS - derivata/soglia un derivatore con frequenza di taglio a Hz amplifica il QRS rispetto ad altre componenti e permette di avere un riconoscimento mediante una semplice soglia la soglia deve essere positiva e negativa (non conosciamo a priori la polarità del QRS) conviene prendere una y(t) frazione della massima pendenza y M (e.g., 70%) se le ampiezza o la morfologia varia, occorre y (t) y rendere adattativo il M,k valore di soglia variando 70% y M lentamente y M in base agli ultimi y M,k trovati AA 2004/ Algoritmo di Pan-Tompkins dopo un filtraggio derivativo può seguire un raddrizzamento (valore assoluto o quadrato) ed una ulteriore media mobile per ottenere impulsi rettangolari la cui larghezza stimi la durata del QRS in questo algoritmo di Pan- Tompkins, il segnale (a, si noti l extrasistole) viene prima filtrato passa banda (b), quindi derivato ed elevato al quadrato (c), in fine regolarizzato con una media mobile (d) AA 2004/

11 Esempio - algoritmo di Pan - Tompkins ECG passa banda derivata quadratura media mobile AA 2004/ Algoritmi di confronto con un template il confronto con un template sfrutta maggiori informazioni a priori sulla morfologia dell onda da cercare la tecnica del filtro matched riconduce il confronto con un template alla scelta di un filtro di cui si conosce la risposta all impulso e quindi anche la risposta in frequenza a differenza di quando non si determina un template, questa risposta in frequenza non viene fissata solo in ampiezza (con fase lineare) ma viene imposta anche in fase e.g., queste due onde corrispondono a due template diversi; anche se il loro contenuto in frequenza è identico per le ampiezze, i loro spettri di fase sono ovviamente diversi AA 2004/

12 Scelta del template il template può essere fissato a priori: è una forma nota che si vuole riconoscere in ogni tracciato da esaminare può essere estratta da un tratto del singolo tracciato scegliendo una specifica onda o la media di più onde: la forma scelta sarà cercata poi in tutto il tracciato; l estrazione delle onde usate per determinare il template può essere fatta con un algoritmo basato sul contenuto in freq. (v. sopra) o manualmente come parte di una procedura semi-automatica nuovi templates possono essere scelti man mano che procedono i riconoscimenti; questo avviene in procedure che oltre che un semplice riconoscimento operano anche una classificazione dividendo le onde in gruppi (cluster) e.g., un lettore Holter (ECG 24 h) classifica i vari tipi di QRS trovati: battiti sinusali, vari tipi di extrasistolie, etc. AA 2004/ Distanza fra segnale e template scelto un template w(k) (k=0,...n-1), lo si trasla rispetto al segnale calcolando la distanza, d(i), come norma della differenza rispetto ad N campioni di segnale y(i+k); d(i) viene confrontato con una soglia, th (treshold); e.g., 20% della distanza misurata dove non c è l onda w(k) y(i) d(i) th AA 2004/ i

13 Distanza fra segnale e template la posizione dell evento corrisponde ad un minimo in d(i) con le convenzioni della fig. questo indica l inizio dell onda; altri punti fiduciari (e.g., massimo) vanno traslati si usano diverse definizioni di distanza (tipo di norma): L1 = (1/N)Σ y(i+k)-w(k) ; somma dei moduli - facilità di calcolo (somme e differenze) - insensibilità a rumore impulsivo (valori errati = outliers) L2 = (1/N)Σ y(i+k)-w(k) 2 ; scarto quadratico - sotto opp.ipotesi, nei punti di max correlazione (v. oltre) tende ad un min. pari alla potenza del rumore L = max y(i+k)-w(k) ; punto di massima differenza - sensibile al rumore (occorre un filtraggio prev.) - tollerante rispetto a differenze di morfologia: impone una fascia di confidenza AA 2004/ Distanza fra segnale e template la distanza da template è sensibile a derive lente; queste comportano variazioni locali del valor medio m^ stimato, che causano un aumento pari a m^ di L1 ed L e pari a m^ 2 di L2; occorre un filtraggio preventivo passa alto o derivatore (ovviam. il template va scelto sul segnale filtrato) d/dt la distanza è anche sensibile alle variazioni di ampiezza (e.g.; il segnale ECG è spesso modulato in ampiezza dai movimenti respiratori); se differenze in ampiezza non devono essere discriminate occorre una preventiva equalizzazione equal. AA 2004/

14 Cross-correlazione normalizzata si calcola la correlazione fra il template w(i) ed il segnale, y(i+k), ad un ritardo variabile, k; un picco di correlazione in k indica una corrispondenza col template il riconoscimento si ha al superamento di una soglia (th) ad una opportuna percentuale (e.g., 70%) della massima correlazione; la normalizzazione pone questo massimo ad 1 w(i) y(i) k i γ wy (k) th i AA 2004/ k Calcolo della cross-correlazione normalizzata i campioni di segnale considerati per il calcolo di γ wy (k) sono compresi nell intervallo da k a k+n-1 il valor medio di template, m w, e segnale, m y^, sono in genere sottratti (sarebbe più corretto parlare di cross-covar.) se si stima di volta in volta m y^(k) sugli N campioni considerati, questo equivale ad una rimozione della linea di base attraverso una media mobile di N campioni si normalizza rispetto alle ampiezze rms, σ w e σ y^ se si stima di volta in volta σ y^(k), ciò rappresenta una equalizzaz. γ wy (k) = σ ĉ w wy σˆ (k) y (k) = i= 0 N 1 1 (w(i) m N 1 i= 0 N 1 1 (w(i) mw ) N 1 w 2 )(y(i + k) mˆ N 1 i= 0 y (y(i + k) mˆ (k)) y (k)) 2-1 γ wy (k) 1 èdi fatto un indice di correlazione lineare AA 2004/

15 Esempio di cross-correlazione - picco-onda nell EEG (sopra) la ripetizione di sequenze piccoonda (in questo caso negativi) è un segno di epilessia un complesso ( sec) è scelto come template la correlazione (sotto)con se stesso è ovviamente 1; la correlazione con i complessi successivi presenta dei picchi AA 2004/ Filtri matched la correlazione può essere ricondotta ad un filtraggio FIR la risposta all impulso equivale al template specchiato: h(i) = w(n-1-i) diamo una dimostrazione grafica: w(i) h(i) i w(i) i calcolo di c wy (k): Σ prodotti di y per w y(i) k i calcolo uscita filtro in (k+n-1): Σ prodotti di y per h specchiata nuovamente i h(i) nota il ritardo di N-1 dovuto alla causalità AA 2004/ i

16 Esempio filtro matched - picco-onda template del complesso picco-onda (sopra) e relativa risposta all impulso del filtro matched (sotto) ottenuta specchiandolo AA 2004/ Esempio filtraggio con template picco-onda l andamento è simile a quello della cross-correlaz. salvo che: 1) non è normalizzato, 2) i picchi sono ritardati alla fine dei complessi (N-1 campioni), 3) si nota un transitorio di inizializzazione del filtro per i primi N-1 campioni (0.22 sec) AA 2004/

17 Algoritmo di van Bemmel per l onda P il riconoscimento dell onda P segue il riconoscimento del QRS (a) e la sua rimozione (b) con un tratto rettilineo il segnale viene poi filtrato passa banda (c), rettificato (d) e quantizzato in 3 livelli (e) in base al confronto con 2 soglie (d) la sequenza di due impulsi (f) viene adottata come template dell onda P nel segnale mostrato in (e) viene calcolata la crosscorrelazione (g) AA 2004/

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