Mikrodenetleyici konrollü EMG stimülatörün hızlı Fourier dönüşümü (HFD) analizi

Bu çalışmada bir mikrodenetleyici kontrollü elektromiyogram stimulator (MCEMGS) tasarlanarak yirmi hasta üzerinde denenmiştir. Hastalar istirahat halindeyken, sağ el ulnar nerve bölgesinden kaydedilen EMG sinyallerine Hızlı Fourier dönüşümü (HFD) analizi yapılmıştır. HFD metodu, özellikle örnek sayısının az ve çerçeve uzunluğunun küçük olduğu durumlarda frekans seçiciliği bakımından iyi sonuçlar vererek, sürekli olan spektrum fonksiyonunun hesaplanmasında ve bilgisayarla görüntülemede kolaylık sağlamaktadır. Yapılan çalışmada HFD metodu analizi sonucu EMG sinyallerinin frekans-zaman domeninde incelemek üzere Histogram eğrileri oluşturulmuştur. Oluşturulan bu histogramlara ait görüntüler değerlendirildiğinde onaltı hastanın ulnar nerve bölgesinde kas liflerine ait fıbrilasyon potansiyelinin genliği düşük ve süresi kısa olduğundan dolayı motor sinirlerinin dejenere olduğu, dört hastanın ise sağlıklı olduğu tespit edilmiştir.

FFT analysis of microcomputer controlled EMG stimulator

In this study, a Microcontrolled Electromyogram Stimulator (MCEMGS) is designed and tested on twenty patients. EMG signals obtained from the ulnar nerve, when the patients is at rest. FFT method gives good result due to frequency resolution and facilitate calculating continuos spectrum function and imaging signal on the computer when windowing is small and signals sampled is insufficient. In this article, EMG signal curves picked from the results of FFT analyses is called as histogram. These histograms are observed in both time, frequency and time-frequency and amplitude domain. When these histograms are observed, it is seen that an injured motor nerve belonging to sixteen patients because of a low amplitude and short duration of fibrillation potential at this fibres and four patients is healthy

___

1. S. Koçer, M.R. Canal, İ. Güler, Design of low cost general purpose microcontoller based neuromuscular stimulator, Journal of Medical Systems, 24, 91-101, 2000
2. T.G. Barnett, T.H. Koeze, M.A. Pilot, X.Y. Qin, Microcomputer analysis and display of canine small intestinal electrical activity, Medical&Biological Engineering & Computing, 25, 672-676, 1987
3. Hardalac Fırat, Transcranial doppler sinyalleri için en iyi spekral analiz metodunun belirlenmesi, Fırat üniv, Doktora tezi, 1997
4. Surface electromyography: detection and recording copyright© 1996 by Delsys Inc.
5. Winter, D., Biomechanics and motor control of human movement, 2.nd ed., Willey-Interscience pub., NewYork, 1990
6.Brown B. H., Smallwood R .H. , Barber D. C., Lawford P.V. and Hose D. R., Medical physics and biomedical engineering, Medical Science series, Sheffield UK, 1999
7.Steven M. K., Modern spectral estimation, Pretice-Hall Signal Processing series, 1988
8.David C. Breston, Shapiro B. E., Electromyography and neuromuscular disorders, Butterworth- Heinemann, USA, 1998