Taramalı EMG ile nöromüsküler parametrelerin belirlenmesi
Determining neuromuscular parameters with scanning EMG
Yazar: NECDET TUĞRUL ARTUĞ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BOLAT ; DOÇ. DR. ONUR OSMAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektromiyografi = Electromyography

Özet:
Bu tez çalışması ile amaçlanan taramalı EMG yöntemi kullanılarak nöromüsküler hastalıkların ayırıcı tanısına katkıda bulunabilecek yeni öznitelikleri bulabilmektir. Taramalı EMG yöntemi, kas liflerinden ve o lifleri inerve eden motor nörondan oluşan  motor ünitenin organizasyonunu anlamak, elektriksel aktivitesinin geçici ve uzamsal özelliklerini görebilmek için geliştirilmiş deneysel bir tekniktir. 

Nöromüsküler hastalıklar üzerine hem simülasyon verileriyle hem de biyolojik verilerle çalışmalar yapılmıştır. Nöromüsküler hastalıkların özelliklerine ve EMG işaretlerinin davranışına göre yedi öznitelik çıkarılmıştır. Bunlar sırasıyla maksimum genlik, faz süresi, pik sayısı, maksimum genlik x faz süresi, pik sayısı x faz süresi, sinyal koridoru dışındaki gücün sinyal koridoru içindeki güce oranı ve sinyal koridoru dışındaki pik sayısıdır.

Tarama sinyallerinin toplamının özilişki fonksiyonunun sinyallerin aktivite koridorunun belirlenmesinde etkili olduğu ve aktivite koridorunun faz süresinin belirlenmesinde kolaylık sağladığı gösterilmiştir. Özniteliklerin doğru hesaplanabilmesi için dalgacık dönüşümü temelli gürültü temizleme ve pencereleme yöntemi önerilmiştir. Bu sayede faz süresi ve pik sayısı öznitelikleri daha kolay hesaplanmaktadır. Pik sayısının hesaplanması için sinyallerin 2 KHz alt kesim frekansı olan yüksek geçiren filtreden geçirilmesinin hesaplamayı kolaylaştırdığı tespit edilmiştir. 

Maksimum genlik ve maksimum genlik x faz süresi özniteliklerinin nörojenik hastalık için anlamlılık derecesinde farklı olduğu bulunmuştur. Diğer öznitelikler ise ANOVA testi sonucunda tüm gruplar için anlamlılık derecesinde farklıdır.

Bu özniteliklerin hangilerinin ayırıcı tanıya daha fazla katkısı olduğu belirlenmiş ve içerisinde normal bireyler ile hastaları içeren bir veriseti kullanılarak çok katmanlı algılayıcı (MLP), radyal temelli fonksiyon ağları (RBF), destek vektör makinaları (SVM) ve k en yakın komşuluk (k-NN) algoritmalarıyla sınıflandırma yapılmıştır. Yapılan sınıflandırma sonucu en yüksek değer MLP ağı ile %85  olarak alınmıştır. 

Ayrıca iğne elektrodun kayıt konumunun alınan sinyallere etkisi araştırılmıştır. Özniteliklerin hastalığın türüne göre iğnenin tendon yakınına konumlandırılmasıyla değiştiği gösterilmiştir. Yapılan simülasyon çalışmasında yeni bulunan özniteliklerden biri olan pik sayısı x faz süresi'nin miyopatik hastalıklar için tendon yakını kayıtlarda oldukça belirleyici olduğu sonucuna varılmıştır. Tendona yakın kayıt alınarak faz süresinin uzadığı biyolojik veriler ile de gösterilmiştir.

Abstract:
In this thesis study, it is aimed to find new features that support the differential diagnosis of neuromuscular diseases. Scanning EMG is an experimental method developed for understanding motor unit organization and for observing temporal and spatial characteristics of motor unit's electrical activity. Motor unit consists of motor neuron and muscle fibers that are innervated by its motor neuron.

Both simulation and biological data on neuromuscular diseases are considered in this study. Seven features are extracted by specifications of neuromuscular diseases and characteristics of EMG signals. These features are maximum amplitude, phase duration, the number of peaks, maximum amplitude times phase duration, number of peaks times phase duration, the signal corridor outside power to signal corridor inside power ratio and the number of peaks outside the signal corridor.

The autocorrelation function of the sum of scanning EMG signals is effective on determining the activity corridor of these signals and phase duration can be determined easier by using the activity corridor. Wavelet transform based noise reduction and windowing method are proposed for calculating the features correctly. By this method, phase duration and the number of peaks should be able to calculate easier. It is confirmed that if the signals are filtered by a high pass filter with a cut off frequency of 2 KHz, calculation of the number of peaks should be easier. 

While maximum amplitude and maximum amplitude times phase duration are found to be significant for diagnosing neurogenic diseases, other features are found to be significant for all groups by ANOVA test.

It is determined that which features are more effective for differential diagnosis and the dataset that contains normal people and patients is classified using multi layer perceptron (MLP), radial basis function network (RBF), support vector machines (SVM) and k nearest neighbor algorithm (k-NN). The best accuracy is obtained as 85% with MLP network.

Moreover the effect of needle electrode's position to the signals is investigated. It is shown that the features change by the type of neuromuscular diseases when the needle is placed near the tendon. In the simulation study, the new feature named as number of peaks times phase duration is found strongly distinctive for myopathic diseases when the signal is recorded near tendon. Also in biological data, It is shown that the phase duration is prolonged near tendon recordings.