Intro to sEMG

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ありさながだき
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1 1 第 1 章 : (SEMG) 推薦図書 Biofeedback Tutor CD Core: Psychophysiology, Electricity Anatomy: Skeletal Muscles Clinical: Musculoskeletal, Neuromuscular 文献 Cram, J. (2003). The history of Surface electromyography. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 28(2), Kasman, G.S. (2002). Using Surface electromyography. Rehab Management The Interdisciplinary Journal of Rehabilitation. January. Whatmore, G.B., & Kohli, D.R. (1979). Dysponesis: A neurophysiologic factor in functional disorders. In E. Peper, S. Ancoli, & M. Quinn (Eds.), Mind/body integration. New York: Plenum, Peper, E. (1979). A beginner s behavioral test guide to biofeedback instrumentation. Adapted from E. Peper, S. Ancoli, & M. Quinn (Eds.), Mind/body integration, New York: Plenum, はじめに筋活動を電気信号として記録する方法は 1930 年代からすでにあり一般に筋電位 (EMG) と呼ばれていました筋電位測定には筋肉の電気的活動を針やワイヤー電極で筋肉組織から直接記録する方法と皮膚表面の電極から間接的に記録する方法があります皮膚の表面から筋活動を記録する場合 (SEMG) と言います当初筋電位は神経筋疾患の確定診断法や基礎研究用の一手法として使用されていました (Basmajian & DeLuca, 1985) これよりさらに前の 1950 年代に 2 人の医師シアトルの George Whatmore とロサンゼルスの Alberto Marinacci が筋電位をバイオフィードバックに使い始めました Whatmore は様々な患者の体の複数の位置から筋活動を記録しました Whatmore は数多くの筋肉が通常患者自身も気づかないうちに過剰に緊張していることに気づきました彼の臨床治療プログラムは患者に筋肉の不適切な緊張を防ぎ正す方法を教えることで全身の緊張レベルを下げることに焦点をあてていました Whatmore は Kohli の協力のもと 6~21 年間の追跡調査 ( 平均 13.4 年 ) を行い長期にわたる臨床効果の維持がわずかな筋緊張の変化に気づき自分でそれをコントロールできる能力を治療終了時に習得していたかどうかということと密接な相関があるということを発見しました (Whatmore & Kohli, 1974) これとは別に神経科医の Alberto A. Marinacci(1968) は筋電位 (EMG) フィードバックをリハビリテーションに応用し脳梗塞ベル麻痺 ( 顔面神経麻痺 ) ポリオといったさまざまな神経筋疾患による運動機能障害の著しい改善を報告しました

2 2 Whatmore, Kohli, Marinacci といった医師達により何年もの間バイオフィードバック技術が使われ実際に成果が上がっていましたがバイオフィードバックのコンセプトと手法が広く使われるようになったのは 1960 年代後半になってからです一般的バイオフィードバックの分野特に治療目的の筋電位測定 (EMG バイオフィードバック ) の分野が学問的に評価されるようになったのは John Basmajian 博士の独創的な研究が大きく影響しています Basmajian は 1963 年に単一運動単位 (SMU) の制御が可能であることを証明しました具体的には Basmajian の研究対象者がフィードバック訓練により単一の筋ニューロンをコントロールできるようになったのですバイオフィードバックの臨床応用として筋電位が有用だと広く受け入れられるようになったのは Thomas Budzynski, Johann Stoyva, Charles Adler (1970) らが EMG フィードバックを用いた緊張型頭痛治療の成功を報告してからですこの時以降緊張型頭痛だけでなく様々な運動障害の治療法として EMG フィードバックは薬や手術によらない治療法として認められるようになりました Budzynski, Stoyva, Adler による研究 (1970) は生理機能の自己コントロールというコンセプトを科学界が受け入れる移行期とちょうど時を同じくしていましたこれは自分の生理機能に関する情報をリアルタイムで知ることで患者自身が生理機能の随意コントロールを学習することができその結果健康状態を好転させることが可能となるというものでした科学界におけるこの変化は電子技術の進歩によって実現しましたもはや生理信号は研究室の装置に限定されない携帯機器で記録できるようになり例えばファラデー箱のように対象者を電気的に遮蔽された部屋へ収容しなくてもよくなったのですこの時から EMG を使っての科学的調査と治療への応用は発展を続け多くの教育や臨床分野においてバイオフィードバック単独でもしくは認知行動療法やその他のカウンセリング形態誘導イメージ法漸進的筋弛緩法瞑想といった技術と組み合わせての応用がなされてきましたまたスポーツや音楽領域における教育指導者達は最高の能力 ( ピークパフォーマンス ) を発揮できるトレーニング法として臨床医達は脳梗塞後の筋リハビリテーションとして EMG フィードバックを取り入れてきました (Swartz & Andrasick, 2004; Criswell, 1995) 科学的手法に基づく EMG 研究により以下のような多くの疾患への応用が可能であることが明らかになりました (Yucha & Gilbert, 2004) 不安 (Hiebert & Fitzsimmons, 1981; Hurley & Meminger, 1992) 反復動作性障害 (RSI)(Peper et al., 2003; Peper, Gibney, & Wilson, 2004) 脳性麻痺のリハビリテーション治療ジストニア脊髄損傷脳梗塞 (Colborne, Wright & Naumann, 1994; Deepak & Behari, 1999; Brucker & Bulaeva, 1996) 頭痛 (Arena et al., 1995; Moreland, Thomson & Fuoco, 1998) 線維筋痛症 (Donaldson, Sella, & Mueller, 1998) 顎関節症 (TMD)(Crider & Glaros, 1999) 尿失禁 (Burgio, Locher & Goode, 2000) の臨床応用の第一人者である Glen Kassman (2002) は理学療法士の立場から次のように述べています

3 3 EMG の記録は非侵襲性であり無痛である臨床医は筋肉の運動機能評価から病因の推定を行うために SEMG を取り入れている理学療法士は SEMG を集学的アプローチとして運動機能障害の治療に用いてきた心理士は精神生理学的に過剰な覚醒状態が起因する諸問題の治療に SEMG を採用している作業療法士は機能的作業分析に SEMG を取り入れているリハビリテーション看護師やセラピストは SEMG のフィードバックを骨盤底筋群機能障害による失禁の治療に使用しているリハビリテーション科医整形外科医神経科医なども筋活動に影響を与える薬物療法や外科治療の効果を判定したり運動障害の程度をより正確に診断したりするために SEMG の手法に関心を持つであろう測定の生理学的基礎知識検査 (SEMG) は筋肉が収縮する際に発生する生体電気活動を測定します皮膚表面で記録されるこの電気信号は同時に放電する多くの運動単位の総合的な活動を示しています運動単位とは横紋筋 ( 自己制御下にある骨格筋 ) の機能単位で図 1.1 で図解されているように一個の運動ニューロン ( 一個の神経細胞 ) に支配されている横紋筋細胞の集合からなっています一個の運動ニューロンの活性化がそのニューロンの支配下にある全ての筋肉細胞の収縮の発端となるのですこの活性化がニューロンと筋肉細胞周辺の電位の変化を伴う筋肉収縮を引き起こします EMG 信号の基礎となっているのは筋肉細胞の生体電位の変化ですシグナルの強度 ( 振幅 ) は同時に活性化された運動単位の数と正比例します言い換えれば活性化された筋肉細胞単位が多いほど信号の振幅と筋収縮の度合いが大きいことになります従って EMG 信号は筋活動を目に見える形で示すものとして使われるのです微細運動が必要な場合例えば目の動きなどは 25 個の筋肉細胞が一個の運動ニューロンによって支配されていますその一方で大腿四頭筋などのようなもっと大きな筋肉の動きのためには数百もの筋細胞を 1 個の運動ニューロンが支配することになります

4 4 脊髄神経細胞 ( 運動ニューロン ) 筋肉細胞図 1.1. 一個の運動単位は 1 つの神経細胞と複数の筋肉細胞から構成される SEMG 電極電極は筋肉から発生する電気信号を記録するためのものです種類の違う 2 タイプの電極 ( 針電極と表面電極 ) を記録に使うことができます針電極は筋肉に直接差し込んで一個の運動単位の活動を測定するのに使われます表面電極は皮膚の表面で記録される筋収縮を測定します表面電極によって記録された筋活動は測定中の電極の下もしくは電極間にある大量の筋肉からの統合された電気活動ですこの実習テキストでは表面電極を用いた方法を行います電極のサイズや形は様々ですが通常活性電極が 2 個 ( 筋腹といった電気的に活性の組織に置かれます ) と基準電極が 1 個 ( 骨などのように電気的に不活性な中性の組織上に置かれます ) が記録に使用されます電極の置き方は 2 種類あります一つは特定の筋肉の動きを記録するためにトライオ - ド電極を使用し狭い間隔で置く方法もう一つは電極用リード線を使って広い間隔で電極を置き複数の筋肉から記録をとる方法ですトライオ - ド電極による狭い間隔で置く方法のメリットはよりピンポイントな記録が取れることだけでなく装着が簡単にできること電極用リード線を使用しないのでその影響 ( アーチファクト ) を受けないことということがあげられますこの種の記録法は主動筋 ( 主に動作を始める際に動く筋肉 ) であれ拮抗筋 ( 主動筋と反対の動きをする筋肉 ) であれ特定の筋肉を観察訓練するのに非常に有効です電極用リード線を使った広範囲電極配置法のメリットは同時に複数の筋肉が観察できることですこれはトレーニーの体のより広範囲な部位がいつリラックス状態にあるか逆にいつ課題に不要な筋肉緊張が起こっているかを確認するのに有用ですト

5 レーニーがリラックスしようとしているにもかかわらず筋活動が継続的に存在する場合は電極を狭い間隔で置けば活性化している筋肉を突き止めることができます SEMG 信号に影響を与える要因記録された SEMG 信号は活性電極の下及び電極間の全ての電気活動を合わせたものです SEMG 信号は当該の範囲における実際の生理的 SEMG 信号および生体電気信号 ( 心拍など ) とともに電極 /

5 5 レーニーがリラックスしようとしているにもかかわらず筋活動が継続的に存在する場合は電極を狭い間隔で置けば活性化している筋肉を突き止めることができます SEMG 信号に影響を与える要因記録された SEMG 信号は活性電極の下及び電極間の全ての電気活動を合わせたものです SEMG 信号は当該の範囲における実際の生理的 SEMG 信号および生体電気信号 ( 心拍など ) とともに電極 / 皮膚接触面の動き電磁場内で動く電極電線による誘導電流測定場所の既存電気信号 ( 例 :50 または 60 Hz の交流電源 ) などから発生する非生体電気信号が含まれます SEMG 記録に筋肉の活動の結果と無関係な電気的信号が見られる場合不要なアーチファクトとして解釈します SEMG で記録する筋肉の電気的信号の振幅 ( 例 : 強度 ) は筋肉の収縮の度合いだけでなく信号が電極に到達するまでの距離によって決まります一般的に収縮した筋肉が表面に近いところにある場合の信号は筋肉と皮膚の間に脂肪組織がある場合よりも強くなります電極の配置と同様活性電極間の間隔もまた電気信号の振幅に影響を与えます例えば図 1.2 で示すように 2 つの電極が非常に近く置かれる場合電極がずっと離れて置かれるよりも信号は小さくアーチファクトは少なくなり電極の下の測定する領域はより小さくなりますさらに 2 つの活性電極が測定する筋腹に筋線維にそって平行に筋腹のおよそ 1/3 と 2/3 の間隔に置かれるとき電気信号は通常最も大きくなります例えば筋肉の長さが 9 cm の場合筋肉の起始 ( 動かない骨への筋肉の接続部 ) からおよそ 3 cm の場所に 1 つの活性電極を置きもう 1 方の活性電極を筋肉の停止部 ( 動く骨への筋肉の接続部収縮により起始の方に動く部分 ) からおよそ 3 cm の場所に置きます同様に筋肉の長さが 5 cm の場合筋肉の起始からおよそ 1.6cm の場所に 1 つの活性電極を置きもう 1 方の活性電極を筋肉の停止部からおよそ 1.6 cm の場所に置きます広範囲測定 Wide electrode 電極配置法 placement Electrode 電極線のアーチファクト lead artifact Toe つま先の動き movement 狭間隔電極配置法 Narrow electrode placement

6 6 図 1.2. 電極の間隔が広い場合と狭い場合を右前脛骨筋から記録した場合の比較トライオード電極 (2 つの活動的電極間隔を 2 cm とする ) を右前脛骨筋中央に置き一方には電極用リード線を使って電極を (2 つの活動的電極間隔を 12 cm とする ) 右前脛骨筋の 1/3 と 2/3 の場所に設置します電極間隔が広い場合よりも狭い場合の記録の方が SEMG の振幅が小さくアーチファクトが少ないことに注目 SEMG 信号は多くの異なる筋肉の活動を表す場合がありますつまり非常に狭い電極間 (2 つの電極の間隔 ) の間隔 (1cm) で設置しなければまたは電極を特定の筋肉に直接取付けられなければ SEMG 電極は同じ領域にある 2 つの筋肉を区別することができないことを意味します残念ながら特定の筋肉上に複数の電極を置くことは不可能な場合が多いです通常筋肉の上下には別の筋肉が重なっているためですとはいえ複数の筋肉からの集約信号を使用することは可能ですこれは測定する領域でのリラクセーション訓練に有用な場合もあります特定の筋肉か複数の筋肉からの記録かどうかにかかわらず筋緊張の記録を見ればいつリラックスしいつリラックスしていないかがわかります例えば前腕の筋緊張の程度を評価するためには前腕の屈筋群および伸筋群の電気活動を集約して記録しますこの場合指や手首の過屈曲過伸展をすると SEMG 活動が見られますとはいえどの筋肉が全体的な SEMG 活動に関わっているかを特定することは不可能です同一のトレーニーに繰り返し SEMG 測定を行うとかなり安定した記録が得られますつまり特定の測定位置からの SEMG 信号の振幅はもしトレーニーが意識的に筋肉の緊張を変えようとしなければ記録の回数によらず同じ振幅であるということですしかし別のトレーニーに同じ手順で測定を行った場合筋肉の収縮は微妙に異なるでしょう言い換えると任意の筋肉の収縮に絶対的な信号振幅 ( 正常値 ) はないということです個々のトレーニー間で比較できる唯一の筋電位活動は筋収縮のない信号振幅が 0 の状態です SEMG は筋収縮時に一定の傾向を持つ振幅として観察されますが個々のトレーニーごとに異なったパターンを示すという極めて個別性の高いものなのです信号処理センサーを使って測定された生理機能の生データはそのままではほとんど役に立ちませんその生データ中に含まれる情報 ( 雑音など ) が多すぎるため役に立つ情報を得るためには何らかの数学的処理を行う必要があるのです ( 心電計の信号から心拍数を抽出するなど ) 最も一般的なバイオフィードバックの機能には増幅フィルタリング平均化がありますさらに記録された信号は通常定量化して表示され視覚的聴覚的フィードバック ( 例 : グラフアニメーション音や音楽など ) として使用されます信号処理についてのさらに詳しい説明は推薦図書やその他の資料に記載されています

7 7 増幅 ( 帯域 ) 皮膚で記録した EMG 信号は非常に微小なもので通常約 100 万分の 1 ボルト ( マイクロボルト µv と表示 ) で測定されますその結果信号を処理するためには図 1.3. のようにまず増幅しなければなりませんしかし対象となる筋活動信号を増幅すると電極が感知する他の電気信号もすべて増幅されてしまいますこの筋肉信号増幅とよく似た例は人がマイクに向かって話す場合です話者の声が増幅されるだけでなく雑音など不要なものまでマイクが拾ってしまうのです図 1.3. 記録信号を 4 倍増幅させたもの左がもとの信号右が増幅後の信号

8 8 フィルタリング記録された信号は筋肉から発生する生体電気信号電極電線内自体から発生する環境からの電気信号および付近で発生するその他の生体電気信号 ( 例 : 心拍など ) などの電位の集合体です筋肉から発生する電気信号以外の電極の下あるいは電極間で記録される信号はすべてアーチファクトと見なされますそのようなアーチファクトを排除するために信号をフィルタにかけることができますフィルタリングにより必要なある一定の範囲の周波数だけを残してその他はすべて排除することができますアーチファクトをフィルタで除去するには帯域通過フィルタを使用します機器の製造メーカーによって固定式と可変式のどのタイプの帯域通過フィルタを採用しているかが違ってきます可変式帯域通過フィルタには 2 タイプありハードウェア式アナログフィルタでは実際の電子回路が変更されますまたデジタルフィルタではフィルタのパラメータはソフトウェア的に設定されますいずれの場合も設定されたカットオフ周波数帯域より低域の信号と高域の信号はすべて除去されます帯域通過フィルタソフトウェアには必ず高帯域通過フィルタ設定が含まれており設定周波数値以上の信号をすべて記録しそれ以下の信号を除去します同様に低帯域通過フィルタ設定により設定周波数値以下の信号をすべて記録しそれ以上の信号をすべて除去しますこの 2 つの周波数を設定することでその間に含まれる信号だけを記録するのです実際のカットオフ周波数はフィルタの種類がアナログかデジタルかによって異なりますアナログフィルタは電子回路式のハードウェアフィルタであるため設定周波数の上下の周波数を徐々に減衰しますデジタルフィルタはソフトウェアフィルタで設定周波数を境に即座に除去します例えば狭帯域通過フィルタは通常 100 ~ 200 Hz の間に設定され心電図によるアーチファクト周波数を除去しますこの場合高帯域通過フィルタは 100 Hz に設定され ( この設定値以下の周波数をすべて通過させる ) 低帯域通過フィルタは 200 Hz に設定されます ( この設定値以上の周波数をすべて通過させる ) この帯域通過フィルタ設定をすると図 1.4. に示すように 100 Hz 以下と 200 Hz 以上の周波数が表示されなくなりますつまりこのフィルタ設定により 100 Hz 以下であれば筋肉の収縮は表示されなくなりますその結果実際は収縮しているのに筋肉が弛緩しているように見える場合があります広帯域通過フィルタの帯域幅は通常 20 ~500 Hz に設定され心電図信号はほとんど除去されずに一緒に測定されてしまいます

9 9 図 Hz 高域フィルタと 200 Hz 低域フィルタを備えたデジタル帯域通過フィルタを使ってフィルタリングを行った様子帯域通過フィルタの範囲内の周波数だけが通過していることに注目一般的に記録に最適なのは広帯域通過フィルタですただし僧帽筋と斜角筋に電極を装着する広範囲電極配置法による測定では心電図記録のアーチファクトを除去する必要があるため広帯域通過フィルタは適していませんほとんどの機器には 50 または 60 Hz ノッチフィルタが搭載されており遍在する 100 ボルトの交流電源からの電気コードにより発生する 50 または 60 Hz アーチファクトを除去します平滑化信号の平均化とはフィードバック画面上に一定時間の平均値が表示されるという意味です移動平均は直前の数秒間の平均値でありデータは常に更新されています信号が瞬時的に絶えず変化し続けている場合平滑化を行うことで記録された急峻な信号の山と谷をなだらかな波に変えます通常平滑化は信号の高周波成分をフィルタにかけることによって行います平滑化の効果の一例を図 1.5 に示します

10 10 図 1.5. 記録した信号の平滑化実際の患者の記録からとった平滑化の例を図 1.6. に示します Smoothing OFF Smoothing Set at 8 Smoothing Set at 64 図 1.6. 信号画面上に示される平滑化の効果この図は左斜角筋から右上部僧帽筋まで広範囲測定電極配置法の SEMG 記録を示す平滑化の値が高くなるほど高周波数成分がより排除される周波数スペクトル解析周波数スペクトル解析は生 EMG 信号を高速のフーリエ変換 (FFT) により処理することで時間領域信号 ( 時間分布値 ) を周波数領域信号 ( 周波数分布値 ) に変えるものです FFT の計算出力は処理される時間窓のサイズによって決まる最低周波数値と特定の信号のタイプに使用するサンプリングレートによって決まる最大周波数値の間の周波数の棒グラフ ( スペクトルとも呼ばれる ) の分布で表示されます毎秒 2048 サンプルの割合で抽出された 1 Hz~500 Hz の周波数帯域の EMG 生データの 1 秒間分が一本の周波

11 11 数スペクトラムとして表示されます多くのバイオフィードバックシステムはスライディング時間ウィンドウを使用し 1 秒間に何回もこの過程を繰り返します FFT プロセスの実例を図 1.7a 及び 1.7b に示します図 1.7a b 上のグラフは異なる 2 つの周波数の正弦波信号 ( 左 ) が 1 つの生信号 ( 右 ) として合わさった状態下の図は 2 つの周波数成分が含まれている一つの時間領域信号の生データ ( 左 ) が周波数領域に変換され 2 つの周波数を示す棒グラフとして表示 ( 右 ) されている図 1.7b では各周波数の棒グラフの高さがそれぞれの元の波の振幅の大きさと比例関係にあるということを示しています ( マイクロボルト表示ではない ) FFT と関連するもう一つの一般的な信号処理方法はパワースペクトルといい FFT 処理の結果を二乗した大きさの値として出力します二乗することによって各周波数間の大きさのわずかな違いもより明白になるので有用です他にも周波数領域にすることで様々な解析をすることができます例えば周波数中央値からは筋肉疲労に関する情報が得られます整流 BF 訓練では上記のような EMG 生信号を直接使用することはまずありません周波数の変化が非常に大きい両極信号であるためです BF で EMG 信号を使う場合ある種の振幅包絡線に変換することで観察し易くなりますこれは常に正の数値で時間ごとに筋肉収縮の強さに比例して変化しますこの処理を行う方法は数多くありますがもっとも一般的なものは Peak-to-Peak 法と二乗平均平方根 (RMS) です Peak-to-Peak 法

12 12 は EEG 信号 ( 脳波 ) を処理する時に一般的に用いられます RMS は EMG 信号の処理方法として用いられます図 1.8.a 及び 1.8b にこれらの処理方法を説明しています図 S 1.8a b. Peak-to-Peak 法は両極信号の連続的な波の山から谷までの振幅を各周期毎に計算する RMS は両極信号のマイナス側の波形をプラス側に折り返すことで整流しさらに連続した山の平均を取り平滑化された波にするという複雑なプロセスを要する Peak-to-Peak 法により出力される振幅は RMS による場合の約 2 倍の大きさとなるまた RMS による値は Peak-to-Peak 法のおよそ倍に等しいフィードバック画面と閾値特定の筋肉から筋電位を記録すると記録された信号は折れ線グラフとしてコンピュータ画面に直接表示されます収縮が強くなるとグラフの線が上がり筋肉が弛緩すると下がりますさらに記録された信号が意味する変化 ( 弛緩緊張 ) をより直観的に理解できるように測定信号をアニメーションによる笑顔の変化といった視覚的フィードバック音や音楽などの聴覚的フィードバックや振動や揺れといった感覚的フィードバックなどに変換することもできます閾値の設定は筋電位の振幅がある一定の値以上または以下になった時にフィードバック信号を発生させたい時に行います例えばトレーニーの前腕伸筋群を弛緩させるトレーニングを行う場合筋緊張が 3 V 以上になった場合にのみ音などの聴覚信号

13 13 によるフィードバックが発生するように閾値を設定することで意識的なリラクセーションの練習を行うことができます終わりに本章では筋電位バイオィードバックを理解するために必要な筋電位測定の基本について概説しましたここで述べている内容は本テキスト全体を通して共通した重要な事項や考え方を含んでいるため最初の項目として選びましたそのため実際の筋電位の理論と概念についてはここではごく簡単にしか説明しておりませんより理解を深め知識を増やすためにはぜひ参考図書を精読されるようお勧め致します参考図書 Arena, J.G., Bruno, G.M., Hannah, S.L., & Meader, K.J. (1995). Comparison of frontal electromyographic biofeedback training, trapezius electromyographic biofeedback training, and progressive muscle relaxation therapy in the treatment of tension headache. Headache, 35(7), Basmajian, J.V. (1963). Control and training fo individual motor units. Science, 141, Basmajian, J.V., & De Luca, C. J. (1985). Muscles alive: Their functions revealed by electromyography (5th ed.). Baltimore: Williams and Wilkins. Brucker, B.S., & Bulaeva, N.V. (1966). Biofeedback effect on electromyography responses in patients with spinal cord injury. Archives of Physical Medical Rehabilitation, 77(2), Budzynski, T., Stoyva, J., & Adler, C. (1970). Feedback induced relaxation: Application to tension headache. Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry, 1, 205. Colborne, G.R., Wright, F.V., & Naumann, S. (1994). Feedback triceps surface EMG in gait of children with cerebral palsy: Uncontrolled Study. Archives of Physical Medicine Rehbailitation,75(1), Crider, A.G., & Glaros, A.G. (1999). A meta-analysis of EMG biofeedback treatment of temporamandibular disorders. Journal of Orofacial Pain, 13(1), Criswell, E. (1995). Biofeedback and Somatics. Novato: Freeperson Press. Deepak, K.K., & Behari, M. (1999) Specific muscle EMG biofeedback for hand dystonia. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 24(4), Donaldson, C.C., Sella, G., & Mueller, H.H. (1998). Fibromyalgia: A retrospective Study of 252 consecutive referrals. Canadian Journal of Clinical Medicine, 5(6), Hiebert, B.A,. & Fitzsimmons, G. (1981). A comparison of EMG feedback and alternative anxiety treatment programs. Biofeedback & Self-Regulation, 64, Hurley, J. D., & Meminger, S.R. (1992). A relapse-prevention program: Effects of electromyographic training on high and low levels of State and trait anxiety. Perceptual and Motor Skills, 74(3 Pt 1), Kassman, G. (2002). Using Surface electromyography. Rehab Management: The Interdisciplinary Journal of Rehabilitation. January. Marinacci, A. A. (1968). Applied electromyography. Philadelphia: Lea & Febiger.

14 14 Moreland, J.D., Thomson, M.A., & Fuoco, A.R. (1998). Electromyographic biofeedback to improve lower extremity function after stroke: a meta-analysis. Archives of Physical Medical Rehabilitation, 79 (2), Peper, E., Ancoli, S., & Quinn, M. (Eds.). (1979). Mind/body integration: Essential readings in biofeedback. New York: Plenum. Peper, E., Gibney, K.H., & Wilson, V.E. (2004). Group training with healthy computing practices to prevent repetitive strain injury (RSI): A Preliminary Study. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 29(4), Peper, E., Wilson, V.S., Gibney, K.H., Huber, K., Harvey, R., & Shumay. (2003). The integration of electromyography (SEMG) at the workstation: Assessment, treatment and prevention of repetitive strain injury (RSI). Applied Psychophysiology and Biofeedback, 28(2), Whatmore, G.B., & Kohli, D.R. (1974). The physiopathology and treatment of functional disorders. New York: Grune & Stratton. 参考図書 Basmajian, J.V., & De Luca, C. J. (1985). Muscles alive: Their functions revealed by electromyography (5th ed.). Baltimore: Williams and Wilkins. Basmajian, J.V. (1989). Biofeedback: Principles and practice for clinicians (3rd ed.). Baltimore: Williams and Wilkins. Cram, J.R., & Kasman, G.S. (1998). Introduction to Surface electromyography. Gaithersburg, Md: Aspen Publishers. Franssen, J.L.M. (1995). Handboek oppervlakte-elektromyografie. Utrecht, the Netherlands: De Tijdstroom BV. Hermens, H.J., Freriks, B., Merletti, R., Stegeman, D., Blok, J., Rau, G., Disselhorst-Klug, C., & Hagg, G. (1999). European recommendations for surface electromyography. Enschede, the Netherlands: Roessingh Research and Development b.v. Kasman, G.S., Cram, J.R., & Wolf, S.L. (1998). Clinical applications in surface electromyography: Chronic musculoskeletal pain. Gaithersburg, Md: Aspen Publishers. Peper, E., & Gibney, K.H. (2006). Muscle biofeedback at the computer: A manual to prevent repetitive strain injury (RSI) by Taking the guesswork out of assessment, monitoring and training. Woerden: Biofeedback Foundation of Europe. Available in the USA from: Work Solutions USA, 2236 Derby Street, Berkeley, CA Travell, J., & Simons, D. (1999). Myofascial pain and dysfunction: A trigger point manual. Volumes 1 and 2. (2 nd ed.). Baltimore: Lippincott, Williams and Wilkins. Wirhed, R. (1984). Athletic ability & the anatomy of motion. Orebro, Sweden: Harpoon Publications AB Special Issues on Surface electromyography (SEMG) Guest Editor: Stuart Donaldson, Applied Psychophysiology and Biofeedback, 28(2) June Donaldson, s. Introduction to the special Issue on Surface Electromyography (SEMG) Cram, J.R. The History of Surface Electromyography Sella, G. Neuropathology ConSiderations: Clinical and SEMG/Biofeedback Applications Sherman, R.A. Instrumentation Methodology for Recording and Feeding-back Surface

15 15 Electromyographic (SEMG) Signals DonaldSon, S., Donaldson, M., & Snelling, L. SEMG Evaluations: An Overview Bolek, J.E. A Preliminary Study of Modification of Gait in Real-time Using Surface Electromyography Neblett, R., Mayer, T. G., &. Gatchel, R. J. Theory and Rationale for Surface EMG-Assisted Stretching as an Adjunct to Chronic Musculoskeletal Pain Rehabilitation Neblett, R., Gatchel, R. J., & Mayer, T.G. A Clinical Guide to Surface EMG-Assisted Stretching as an Adjunct to Chronic Musculoskeletal Pain Rehabilitation Clasby, R.G., Derro, D.J., Snelling, L., & Donaldson, S. The Use of Surface Electromyographic Techniques in Assessing Musculoskeletal Disorders in Production Operations Peper, E. Wilson, V.S., Gibney, K.H., Huber, K., Harvey, R., & Shumay, D.M. The Integration of Electromyography (SEMG) at the Workstation: Assessment, Treatment and Prevention of Repetitive Strain Injury (RSI) 推奨ウェブサイト Superb illustration of muscle movement Medical encyclopedia with excellent illustrations

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Microsoft PowerPoint - ip02_01.ppt [互換モード] 空間周波数周波数領域での処理空間周波数 (spatial frquncy) とは単位長さ当たりの正弦波状の濃淡変化の繰り返し回数を表したもの正弦波 : y sin( t) 周期 : 周波数 : T f / T 角周波数 : f 画像処理空間周波数周波数領域での処理波形が違うと周波数も違う画像処理空間周波数周波数領域での処理画像処理 3 周波数領域での処理周波数は一つしかない?-