Ein Verfahren zur Mustererkennung in Nadel-Elektromyogrammen - Funktion und klinischer Nutzen

Summary

Introduction:Buchthal described electromyography with concentric needle electrodes, selection and classification of motor unit potentials (MUPs), and he provided normative data. Subsequently, his method was the de facto standard of quantitative electromyography. Its disadvantages are: it is time consuming, small muscles cannot be studied, and it is uncomfortable for patients. To lessen the disadvantages, computer algorithms were developed. The clinical value of these algorithms is not fully established. Methods: An own computer algorithm for selection and classification of MUPs is described. To assess its efficacy, the results of selection and classification done by the computer algorithm, by an experienced electromyographer, and by a neurology resident were compared. Subject to analysis were 75 electromyograms which were chosen at random from 10 normal subjects, from 2 patients with myopathy, and from 3 patients with a neurogenic disorder. Results: By the computer algorithm 1475, by the electromyographer 1688, and by the resident 1836 MUPs were selected. They were classified as generated by 169, 167, 195 motor units, respectively. For each motor unit, amplitude and duration of the averaged MUPs and median value of inter MUP intervals were measured automatically. The results of the computer algorithm better matched the results of the electromyographer than the results of the resident did, but differences were small and not significant. All results were similar but not equal to the values found by Buchthal. Discussion: The computer algorithm presented here helps quantitative analysis of electromyograms.

Zusammenfassung

Einleitung: Buchthal beschrieb die Registrierung von Elektromyogrammen (EMGs) mit der konzentrischen Nadelelektrode, die anschließende Selektion und Klassifikation von Muskelaktionspotentialen durch den Untersucher, und gab Normalwerte für Amplitude, Dauer und Phasenzahl von Muskelaktionspotentialen an. Die Methode ist zum Standard der quantitativen Analyse von EMGs geworden, ist aber zeitaufwendig, beschränkt auf größere Muskeln und belastend für den Patienten. Um diese Nachteile zu verringern, wurden Computerverfahren entwickelt. Methodik: Die Funktionsweise eines eigenen Computerverfahrens zur Selektion und Klassifikation von Muskelaktionspotentialen wird beschrieben. Um das eigene Verfahren zu beurteilen, wurde mit Selektion und Klassifikation durch einen elektromyographisch Erfahrenen und einen weniger Erfahrenen verglichen. Analysiert wurden 75 gespeicherte EMGs. Ergebnisse: Vom Computer wurden 1475, vom Erfahrenen 1688, vom weniger Erfahrenen 1836 Muskelaktionspotentiale selektiert. Diese wurden als zu 169, 167 bzw. 195 motorischen Einheiten gehörend klassifiziert. Aus den gemittelten Potentialen jeder motorischen Einheit wurden maschinell Amplitude, Dauer, Phasenzahl und Median der Entladungsfrequenz bestimmt. Die Unterschiede der Meßwerte der beiden Untersucher und des Computers waren gering und nicht signifikant. Die Meßwerte des Computers lagen näher bei denen des Erfahrenen als die Meßwerte des weniger Erfahrenen. Die Meßwerte aus EMGs von Gesunden waren ähnlich aber nicht gleich denen Buchthals. Diskussion: Die Ergebnisse zeigen, daß das hier vorgestellte Computerverfahren eine brauchbare Hilfe zur quantitativen EMG-Analyse ist.

Key words:

Diagnosis - Computer-assisted - Electromyography/methods - Pattern recognition - Decomposition