Abstract Die Oberflächenelektromyographie stellt bei geeignet gewählter Anwendungs- und Auswertungsmethodik für die klinische und experimentelle Orthopädie ein relativ einfach anwendbares Verfahren dar, um den zeitlichen Verlauf der Aktivierung von Skelettmuskeln eines Patienten beim Gehen darzustellen. Es kann damit der Einfluß sowohl von veränderten äußeren Gehbedingungen (z. B. von orthopädisch zugerichtetem Schuhwerk) als auch von krankheits- oder therapiebedingten Veränderungen des Muskuloskeletalsystems auf das individuelle muskuläre Gangbild dargestellt werden. Die Aussagekraft solcher Untersuchungen ist dabei grundsätzlich vom Ausmaß der Reproduzierbarkeit des ganganalytischen Befundes eines Probanden begrenzt, der in unverändertem körperlichem Zustand zu verschiedenen Zeiten unter gleichbleibenden experimentellen Bedingungen untersucht wird. Unsere Experimente zeigten, daß der Grad der Reproduzierbarkeit von elektromyographischen Aktivitätskurven, die durch Ensemblemittelung über eine ausreichend große Zahl von Doppelschritten gewonnen werden, intraindividuell bei verschiedenen Muskeln und interindividuell bei verschiedenen Probanden unterschiedlich ist. Die intraindividuelle Reproduzierbarkeit innerhalb der gleichen experimentellen Sitzung ist sehr hoch und erheblich besser als bei Messungen an verschiedenen Tagen. Die grundsätzliche Charakteristik der Kurvenform ist in experimentellen Sitzungen an verschiedenen Tagen besser reproduzierbar als die absoluten Amplitudenhöhen. Die bei einem Patienten im Verlauf einer operativen oder konservativen Therapie bei gleichen äußeren Versuchsbedingungen ermittelten Unterschiede in ganganalytischen Befunden müssen vor diesem Hintergrund hinsichtlich ihrer tatsächlichen Herkunft sehr sorgfältig interpretiert werden. With suitable application and signal processing methods, surface electromyography is a comparatively simple instrument for investigating the temporal pattern of the muscular activity of a walking subject. The influence of changes both in the external experimental conditions (e.g. orthopedic shoe design) and in the human locomotor system (due to disease or therapy) on the individual muscular gait characteristics can be documented in this way. The usefulness of this kind of investigation is basically limited by the reproducibility of the gait analytical findings of the subject, who is examined at different times with unchanged bodily state and under identical experimental conditions unchanged. In our experiments we observed that the reproducibility of electromyographic activity curves obtained by ensemble averaging over a sufficiently high number of full strides differs for different muscles and in different subjects. Within the same experimental session it is very high and considerably better than in experiments done on different days. In examinations done on different days the basic characteristics of the activity curves are reproduced better than the absolute height of the amplitudes. In view of these findings the differences observed in the gait analysis of patients in the course of operative or conservative therapy have to be interpreted very carefully as to their true origin.
[1]
F Bodem,et al.
Ensemble Averaging and Multiple Statistical Testing of EMG Activities of Cyclically Repeated Body Motions. A Tool for Muscle Function Analysis in Experimental and Clinical Orthopaedics. Ensemblemittelung und multiple statistische Analyse von EMG-Aktivitäten zyklisch wiederholter Körperbewegungen. Ei
,
2003,
Biomedizinische Technik. Biomedical engineering.
[2]
I. Michiels,et al.
The deltoid muscle: an electromyographical analysis of its activity in arm abduction in various body postures
,
2004,
International Orthopaedics.
[3]
J. F. Yang,et al.
Surface EMG profiles during different walking cadences in humans.
,
1985,
Electroencephalography and clinical neurophysiology.
[4]
R A Brand,et al.
The effects of signal conditioning on the statistical analyses of gait EMG.
,
1994,
Electroencephalography and clinical neurophysiology.
[5]
J. F. Yang,et al.
Electromyographic amplitude normalization methods: improving their sensitivity as diagnostic tools in gait analysis.
,
1984,
Archives of physical medicine and rehabilitation.
[6]
Richard Shiavi,et al.
Changes in Electromyographic Gait Patterns of Calf Muscles with Walking Speed
,
1983,
IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
[7]
G. Zilvold,et al.
Simultaneous measurement of surface EMG and movements for clinical use
,
1989,
Medical and Biological Engineering and Computing.
[8]
R F Kleissen.
Effects of electromyographic processing methods on computer-averaged surface electromyographic profiles for the gluteus medius muscle.
,
1990,
Physical therapy.
[9]
D. Winter,et al.
How many strides are required for the analysis of electromyographic data in gait?
,
1986,
Scandinavian journal of rehabilitation medicine.
[10]
P. Eysel,et al.
Gait analysis in idiopathic scoliosis before and after surgery: a comparison of the pre- and postoperative muscle activation pattern
,
1998,
European Spine Journal.
[11]
F Bodem,et al.
A kinesiologic electromyography system for the computer-controlled analog and digital recording and processing of muscle action potentials of walking subjects.
,
1981,
Medical progress through technology.