呼吸筋表面筋電図の取得と半自動解析

ここでは、呼吸筋電図(EMG)信号を記録し分析するためのプロトコルについて説明します。これには、EMG電極を複数の呼吸筋に配置し、EMG信号から心電図ノイズを除去し、EMGの二乗平均平方根(RMS)と活動の開始タイミングを取得するための解剖学的参照が含まれています。

呼吸ドライブの評価は、機能的磁気共鳴画像法(fMRI)のような現在の方法の目障りさと非実用性のために課題を提示します。筋電図検査(EMG)は、筋肉への呼吸ドライブの代理測定を提供し、筋肉の活性化の大きさとタイミングの両方を決定することができます。マグニチュードは筋肉の活性化のレベルを反映し、タイミングは吸気の流れや他の筋肉の活性化などの特定のイベントに対する筋肉活動の開始とオフセットを示します。これらの指標は、特に負荷が変動する場合や呼吸器病態生理学が存在する場合で、呼吸の調整と制御を理解するために重要です。この研究では、健康な成人および呼吸器系の健康状態にある患者における呼吸筋筋電図信号を取得および分析するためのプロトコルを概説しています。この試験では、参加者の準備、電極の配置、シグナルの取得、前処理、後処理などの倫理的承認が得られました。主なステップには、皮膚の洗浄、触診と超音波による筋肉の位置特定、心電図検査(ECG)の汚染を最小限に抑えるための電極の適用が含まれます。データは高いサンプリングレートとゲインで取得され、ECGと呼吸流量の記録が同期されます。前処理にはEMG信号のフィルタリングと変換が含まれ、後処理には吸気流量に対する開始とオフセットの差の計算が含まれます。インクリメンタル吸気閾値ローディング(ITL)を実行している健康な男性参加者の代表的なデータは、プロトコルのアプリケーションを示しています。結果は、より高い負荷下での横隔膜外筋の早期活性化と持続時間の延長を示し、EMGの大きさの増加と相関しています。このプロトコルは、呼吸筋の活性化の詳細な評価を容易にし、正常な運動制御戦略と病態生理学的な運動制御戦略の両方についての洞察を提供します。

呼吸ドライブ(すなわち、呼吸筋への呼吸中心の出力)は、機能的磁気共鳴画像法(fMRI)などの評価方法が目障りで、しばしば非実用的であるため、評価が困難です。さらに、脳幹に位置する呼吸中枢のサイズが小さいため、局在化が困難であり、生理学的ノイズによる変化に敏感です^1,2。呼吸ドライブの測定は、呼吸困難の指標である呼吸困難などの重要な臨床転帰と関連しているため、重要です。筋電図検査(EMG)は、呼吸筋³への呼吸ドライブの代用です。呼吸筋筋電図は、筋電図信号の二乗平均平方根(RMS)を用いて、筋活動とその強度を決定することができます。さらに、筋肉の活性化のタイミングは、それらの活動の開始とオフセット(EMG、発症およびEMG、オフセット)1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11を特定することによって評価することができる。

EMG信号の大きさは、筋肉細胞が収縮するときに発生する電位を指し、筋肉の活性化のレベルを示しています¹²。筋電図信号の大きさは、筋肉の収縮の強度、動員される運動単位の数、電極の配置、筋肉および皮下組織の動き、および測定される筋肉の特定の特性などの要因によって異なり得る¹²。

EMG信号のタイミングは、電気的活動が特定のイベントまたはアクションに関連して発生するタイミングを指します(たとえば、呼吸のための吸気フローに関連して)¹³。開始タイミングは、筋肉の活性化がいつ開始されるかを示し、一方、オフセットタイミングは、筋肉活動が減少する、停止する、または弛緩フェーズ¹³にあるときを示す。いくつかの呼吸筋が活性化するタイミングは、呼吸中の協調と制御のメカニズムの理解を促進します。経時的または個人におけるタイミングパターンの一貫性または変動性を評価することは、急性または慢性の換気不全に関連する生理学的および病態生理学的運動制御戦略を特定するのに役立ちます。

呼吸筋筋電図の大きさとタイミングの両方が、重要な臨床転帰と関連しています12,13,14。横隔膜は、安静時の換気の大部分を生成します¹⁵。運動中や肺疾患(慢性閉塞性肺疾患、間質性肺疾患、急性呼吸窮迫症候群など)に伴う吸気負荷の増加など、呼吸需要が増加すると、横隔膜外呼吸筋は換気を促進し、横隔膜の収縮要件を増加または相殺することができる¹⁵.したがって、横隔膜筋電図の大きさが増加するだけでなく、横隔膜外筋筋電図の大きさも増加します。

横隔膜外呼吸筋の活性化は、横隔膜を疲労の発生から保護することができる¹⁶。しかし、早期の活性化(発症)と長期の活性化は、急性および慢性の換気不全と関連しています14,17,18。ここでの目的は、健康な成人と呼吸器病態生理学が疑われるまたは確認された患者の両方における呼吸筋筋電図信号のタイミングと大きさの両方を取得して分析するためのプロトコルを説明することです。このプロトコルには、EMG活動のタイミングと大きさを定量化するためのデータ取得からの以前に検証されたステップが含まれています^13,19。

この手法を用いた研究は、カナダのトロントにあるトロント大学と聖ミカエル病院、ベルギーのルーヴェンにあるガストハイスベルク大学病院から倫理的な承認を受けています。ここでは、1つの特定のプロトコルについて説明します。呼吸筋に対していくつかの代替表面EMG(sEMG)アプローチに関する一般的な議論が提案されており、他の場所で報告されています¹²。

1. 参加者の準備と sEMG 電極の配置

1. 適切な視覚化を確保するために、男性はシャツを着用しないように、女性はスポーツブラまたはシングレットを着用するように依頼します。前面に開口部のある病院用ガウンを使用して、適切なアクセスを提供し、謙虚さを維持します。
2. 参加者の髪が長い場合は、斜角筋と胸鎖乳突筋を評価できるように、後ろで結んでピンで留めます。
3. 参加者を座っているか、半分横たわっている位置に置きます。
4. 余分な胸毛や首の毛が見つかった場合は、sEMGの電極配置のために領域を剃ります。
5. 肌のインピーダンスを減らすには、油分や古い角質の肌をきれいにしてください。
   1. これを行うには、アルコールワイプでこすり、電極を塗布する前にアルコールを蒸発させます(つまり、空気乾燥させます)。
   2. 肌が明るい場合、わずかに赤く見えることがありますが、それよりも重要なことは、電極が配置される場所に明らかな汚れ、油、または乾燥肌が目立たないようにすることです。ただし、肌のダメージを防ぐために、過度のこすりは避けてください。皮膚の骨折やその他の皮膚病変の領域に電極を適用することは避けてください。
6. ランドマーク、触診、および/または超音波によって目的の筋肉を見つけます。
   注:超音波は、肋骨ダイヤフラム²⁰のランドマーク化に有用であり得る。 図1 は、呼吸筋のsEMGに電極を配置できる場所の例を示しています。
7. sEMG電極を胸部の右側、心臓から離れた場所に配置して、ECG信号の振幅を減少させ、その汚染を最小限に抑えます。
8. 筋線維の縦方向の整列に沿って、筋肉腹の中心に2cmの電極間距離を持つペアのEMG電極を適用します。
   1. 肋骨横隔膜/肋間膜の場合、前腋窩線と鎖骨中線をランドマークにし、ペアの電極をこれら 2 つの線の間に垂直に 7 番目または 8 番目の肋間腔のレベルで配置します。
   2. 斜角筋の場合、首の後部三角形をランドマークにし、輪状突起のレベルで筋肉の縦軸に沿って対になった電極を配置します。
   3. 胸骨傍肋間筋の場合、胸骨の右側に1〜2 cm外側の2番目の肋間腔を目印にし、筋肉の縦軸に沿って対になった電極を配置します。
   4. 胸鎖乳突筋の場合、胸骨上ノッチと乳様突起を目印にします。オペレーターの手を参加者のあごの左側に置き、参加者に手に対して等尺性左回転を穏やかに行うように依頼することにより、右胸鎖乳突筋腹を強調します。対になった電極を、筋腹の縦軸に沿った中点に配置します。
9. 一部のEMGシステムでは、地上センサーが必要な場合があります。必要に応じて、呼吸筋に近い骨の構造に接地センサーを配置します(鎖骨、C7頸椎突起など)。
10. EMGセンサークリップをEMG電極に取り付けます。2つの異なる筋肉からのEMGセンサーからのワイヤー(ワイヤレスの場合でも)が重なって2つの筋肉間で汚染されたり、クロストークが発生したりしないようにしてください。
    注意: 同じセンサーからのワイヤーは重なることがありますが、2つの異なるセンサーからのワイヤーは重ならないようにする必要があります。
11. EMG電極とセンサーの裏側を皮膚に固定する両面テープを使用して、EMG電極とセンサーをさらに固定します。
12. センサーの上部に医療グレードの低刺激性テープを貼り、各センサーをさらに皮膚に固定します。過度の圧力をかけないようにし、前述のように、異なるセンサーからのワイヤが重ならないようにしてください。

2. 信号取得

1. データ集録ソフトウェアでプリセットテンプレートを選択し、 Openを押します。テンプレートには、次の事前設定されたパラメーターがあります:EMG信号のハイパスフィルター(0.5-20 Hz)により、低周波のアーチファクトを減らし、リアルタイムの視覚化を容易にします。
2. EMG信号のSamp少なくとも1kHzのレートを設定します。
3. EMG信号のゲインを1000に設定します。
4. テンプレートを設定して、ECGと呼吸流量の同期記録を取得します。
5. プロトコルに従って sEMG および ECG データを取得します (例: 人工呼吸器患者の自発呼吸試験中)。
6. プロトコルが完了したら、記録を停止し、データファイルを保存します。
   注: 図2 は、適用されたフィルタリングを示すソフトウェアのスクリーンショットを示しています。

3. データ取得後の前処理

1. ソフトウェアを開き、EMG信号の解析に使用するパラメータ(5 Hzの双方向ハイパスフィルタ、ECG汚染を除去するための最小平均二乗(LMS)適応フィルタ、0.02秒間の移動ウィンドウによる二乗平均平方根変換)を確認し、[ 続行]を押します。
2. 解析するファイルを選択し、[ OK]を押します。
3. 分析する時間間隔を定義し(ファイルの合計時間が分析される場合は、0秒から最大時間まで)、 範囲を選択して続行を押し、 次にコンディショニングを押します。
4. [分析]ボタンを押して、事前に選択したパラメーターを適用します(手順3.1を参照)。解析したEMG信号を可視化します。1ボタンの再スケーリングを押すと、記録期間中の最大値で正規化されたEMG信号が表示されます。
5. [Continue to Calculate On Off]ボタンを押します。EMG信号の微分関数に基づいて、EMG活動の開始タイミングを検出します。オンとオフボタンを押します。
6. 視覚化する必要のある筋肉からのEMG信号を選択します。視覚化は筋肉間で交互に行うことができ、記録されたすべてのEMG信号を視覚的に検査することができます。 [検索を停止して保存] ボタンを押します。 [保存]を押します。
7. 保存するデータを選択します。保存する前に信号を減らすことができます(たとえば、1000Hzから100Hzへ)。 [処理済みデータの保存]を押し、ファイルを保存するコンピューターフォルダーを選択して、名前を付けます。もう一度 [保存 ] を押して確定します。

4. 後処理

1. 計算を計算する機能を提供するソフトウェア(Excel、R、Phyton、Matlabなど)を使用して、保存したファイルを開きます。フロー信号のオン時間とオフ時間のいずれかで各呼吸を決定し、各呼吸のEMGピークRMSとEMG平均RMSを計算します。
2. EMG の開始については、EMG の開始と吸気フローの開始 (INSP、開始) の間の絶対差 (ミリ秒単位) を計算します。
   
3. EMGオフセットについては、EMGオフセットと吸気フローの終了(INSP,offset)との間の絶対差(ミリ秒単位)を計算します
   
4. 吸気時間の持続時間に対するEMGの発症については、EMGの発症とINSPの発症との間の相対的な差(Tiの持続時間に対する)を計算します。
   
5. 吸気時間の持続時間に対する EMG オフセットについては、EMG オフセットと INSP オフセットの間の (Ti の持続時間に対する) 相対的な差を計算します。
   
   ここで、dPは、EMG,onsetと吸気流の開始(INSP,onset)またはEMG,オフセットと吸気流オフセット(INSP,offset)の間の時間差です。

データは男性参加者(22歳、体重:100 kg、身長:185 cm;BMI: 29 kg/m²) で、肺活量測定と吸気筋力が正常 (FEV₁: 4.89 L/s [予測値の 97%]; 最大吸気圧: 151 cmH₂O [予測値の 136])。彼は、前述のプロトコルを使用して、タスクの失敗までインクリメンタル吸気閾値ローディング(ITL)を実行しました21,22,23。データ・アクイジション・システムの概要を図1に示します。参加者は、ノーズクリップを装着した椅子にゆったりと座り、前腕を調節可能な机に置き、頭を頭とあご当てで中立的に支えました。参加者は、加熱された気栓とITLデバイスに接続された双方向の非再呼吸弁に接続されたマウスピースを介して呼吸しました。このITLデバイスは、吸入中に負荷をかけますが、呼気中に負荷をかけませんでした。ITLテストは、ウォームアップ負荷(-12 cmH₂O)から始まり、その後、タスクが失敗するまでプランジャーに2分ごとに50 gずつ負荷をかけます。タスクの失敗は、参加者がマウスピースから口を離した時点、または3回連続して呼吸してプランジャーを持ち上げるのに十分な吸気圧を生成できなくなった時点と定義されました。この参加者では、タスクの失敗は-120 cmH₂Oに達しました。

図3 は、ITL中のECG信号と吸気フロー信号に加えて、生のダイアフラムEMG信号とフィルタリングされたダイアフラムEMG信号を示しています。特に、横隔膜の生の EMG (最上部のトレース) に示されている ECG アーティファクトは、横隔膜でフィルター処理された EMG (最下部のトレース) には存在しない (または少ない) ことです。また、横隔膜生EMGで注目できるワンダリングベースラインは、フィルタリングが適用された後には現れません。

図4 は、低負荷時と高負荷時の呼吸筋筋電図の開始タイミングを示しています。低負荷では、吸気流の開始前に斜角筋と胸骨傍の肋間発症活性のみが検出されますが、横隔膜と胸鎖乳突筋の発症活性は吸気流の開始後に検出されました。ただし、ITL 中により高い負荷を克服するために呼吸をしていると、横隔膜、胸骨傍肋間、斜角筋、および胸鎖乳突筋の (流量に対して) 早期の活性化が観察されます。

図5 は、低負荷時と高負荷時の呼吸筋筋電図活動の持続時間を示しています。横隔膜、胸骨傍肋間、および斜角筋のEMG活動の持続時間は、低負荷と高負荷で類似しています。しかし、胸鎖乳突筋の活動期間は、低負荷に比べて高負荷の方が長かった。

図6 は、横隔膜、胸骨傍肋間、斜角筋、および胸鎖乳突筋のEMG RMSを示しています。高負荷では、これらすべての筋肉のEMG RMSは低負荷と比較して高く、増加した負荷を克服するために必要な筋肉活動が大きいことを表しています。

図1:データ集録の概要を示す参加者のセットアップの概略図。 電極配置の例は、呼吸筋の表面筋電図(EMG;青い点)と心電図(ECG;黄色の点)に示されています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図2:適用されたフィルタリングを示すソフトウェアの作業画面の例。 (A)記録された信号とフィルタリングパラメータを表示する初期画面。(B)フィルター適用後のEMGのRMSを示す画面(グリーントレース)。フローは白で示されます。横線は、筋電図活動の開始(黄色)、吸気流の開始(緑の線)、電図活動のオフセット(黄色の破線)、吸気流の終了(赤線)を示しています。略語:SCM:胸鎖乳突筋。RMS: 二乗平均平方根。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図3:未加工およびフィルター付きダイヤフラム表面EMG。 パネルには、上から下に、横隔膜の生のEMG信号、心電図(ECG)信号、吸気流量信号、および横隔膜のフィルタリングされたEMG信号が表示されます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図4:タスクの失敗に対する漸進的な吸気閾値負荷中の低負荷時(-12cmH2O)と高負荷時(-120cmH2O)の呼吸筋EMG信号の開始時間。データは男性参加者からのものです。Y軸は、表面筋電図の開始時間と吸気流の開始時間との間の時間差を秒単位で表し、ゼロは吸気流の開始を示します。負の値は、EMGの開始が吸気流の開始前に発生したことを示し、正の値は、EMGの開始が吸気の流れの開始後に発生したことを示します。パネルは、(A) 横隔膜、(B) 傍胸骨肋間、(C) 斜角筋、および (D) 胸鎖乳突筋の呼吸筋筋 EMG 活動の開始時間を示しています。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図5:タスクの失敗までの漸進的な吸気閾値負荷中の低負荷(-12 cmH₂O)と高負荷(-120 cmH₂O)の間の呼吸筋EMG信号の持続時間。 データは男性参加者からのものです。Y軸は、EMGアクティビティの期間(EMGの開始からオフセットまで)を秒単位で表します。パネルは、(A) 横隔膜、(B) 傍胸骨肋間、(C) 斜角筋、および (D) 胸鎖乳突筋の呼吸筋筋 EMG 活動の持続時間を示しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図6:タスクの失敗までの漸進的な吸気閾値負荷中の低負荷時(-12cmH₂O)と高負荷時(-120 cmH₂O)の呼吸筋EMG信号のRMS。 データは男性参加者からのものです。Y軸はEMG RMSをマイクロボルトで表しています。パネルは、(A) 横隔膜、(B) 傍胸骨肋間、(C) 鱗片、および (D) 胸鎖乳突筋の EMG RMS を示しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

EMG信号からの心臓活動アーチファクトの除去は、帯域幅スペクトルが重複しているため複雑です。EMG周波数スペクトルの大部分は20〜250Hzですが、ECG周波数スペクトルは0Hz〜100Hzです。一部の解析(つまり、タイミング)では、EMGの大きさとタイミングの精度と解釈可能性を達成するために、ECG汚染のないEMG信号を導出することが不可欠です。周波数を利用した最小平均二乗(LMS)適応フィルタは、パターンを認識するアルゴリズムです。この場合、アルゴリズムは、結合されたECG-EMG信号からECG周波数成分を削除します。フィルター長70とステップサイズ0.01が、誤差が最も小さく、全体的な結果が最良の²⁴を提供する最適な係数であると判断されました。EMGと同期して記録されたECGは、有限インパルス応答(FIR)フィルターの係数を連続的に調整するために使用されます。したがって、除去は非常に正確であり、テスト全体で発生する可能性のある変動する心臓のリズムに対応できます。ECGフィルタリングアルゴリズムは事前設定されており、ECGチャネルは自動的に認識されます。双方向フィルタリングにより、EMG信号の開始時間の検出における時間シフトが最小限に抑えられます。これは、標準(単方向)フィルタリング方式で一般的である位相歪みを排除するために使用されます。

各筋肉EMG RMSの最初の微分関数が計算されます。正または負の導関数は、それぞれEMG RMSの増加または減少を示します。導関数を適用してEMG RMSの増減位相を決定することで、ゼロに戻らない「ベースライン」の変動にもかかわらず、アルゴリズムを正確に実行できます。活性化バースト間のベースラインのばらつきのため、EMG RMS絶対値を使用するアルゴリズムでは、EMGの開始とオフセットを一貫して識別できませんでした。

EMGの開始を検出するために、各呼吸の吸気段階の開始は、フロー信号(INSP、開始)から±1ミリ秒の精度で決定されます。まず、呼気ごとにEMG RMSの最大増加が、EMG活動の開始時間(EMG、開始)を検出するための基準として決定されます。可変 EMG ベースラインを説明するために、EMG、開始は、最大 (± ミリ秒) 振幅の 5% に達した時点として定義されます。この5%の閾値を考慮すると、ベースラインのEMG RMS変動を誤って活性化として特定することを回避できます。EMGフィルタリングとEMG、発症検出の同時実行が複数の筋肉に適用されます。 図2B は、代表的な呼気における胸核乳突筋のEMG、発症検出を示しています。

このソフトウェアでは、事前設定されたパラメータを変更することができます。さまざまなレベルのハイパスフィルターまたはローパスフィルターを使用でき、必要に応じてスムージングを適用できます。EMGを検出するためのEMG信号の増加は、5%に事前設定されていますが、このしきい値も変更できます。換気負荷を評価する場合、負荷の指標として口圧を追加で測定できます。同様に、呼気終末 CO₂ を監視することができ、参加者に換気レベルを調整するように指導するか、吸気された CO₂ を変更することにより、正常範囲に近づけるための努力がなされます。

記載されているプロトコルは、信号の集録と処理に関する国際的な推奨事項に従っており、フィルタリング用に開発されたアルゴリズムは検証されています²⁵。それにもかかわらず、良質の信号のみが分析されるように、各ステップ全体でEMG信号を慎重に目視検査する必要があります。EMG信号からECGアーチファクトを除去するために、高カットオフ周波数(最大200Hzなど)、ゲーティング、ウェーブレットノイズ除去などの他のアプローチが文献で使用されています。カットオフ周波数の高いハイパスフィルタもEMG信号の多くを削除し、その周波数スペクトルと振幅²⁶を変更します。ゲーティングは、強いECGアーチファクトを検出し、汚染されたEMG信号とその周囲のEMG信号を削除するため、時間情報が失われ、EMGタイミング(例えば、開始とオフセット)の検出に影響を与える^27,28。ウェーブレットのノイズ除去は、複雑さとパフォーマンスの間でバランスが取れています。ただし、大規模なEMG活動を遮断することができます^{バースト29}。ここでは、周波数領域の最小平均二乗適応フィルタが使用され、患者自身の^ECG13,19に関連付けられた信号の周波数のみを除去します。EMGの時間と振幅を確実に測定できる一方で、連続的かつ同時にECG記録を行う必要があります。

これまで、このアプローチはオフラインデータ分析にのみ適用できます。ソフトウェアのさらなる開発と、利用可能なEMGシステムとソフトウェアとのリアルタイム通信の確立により、呼吸筋EMGのリアルタイムの視覚化と分析が可能になります。これにより、呼吸筋筋電図を利用してリアルタイムの臨床意思決定をサポートする可能性がもたらされます。

呼吸筋筋電図は、筋肉の活動と呼吸ドライブに関する情報を提供できます。これは比較的複雑な手法であり、良好な信号品質を保証するためのいくつかの手順が含まれます。このプロトコルは、良好な皮膚の準備、信号取得、および処理を保証するための手順を説明し、臨床転帰に関連付けられている呼吸筋の活動の大きさとタイミングの両方に関連する情報を提供します。このプロトコルは、国際的ないくつかの機関から研究倫理承認を受けています。

著者は、開示すべき利益相反がないことを宣言します。

ARはカナダ衛生研究所(CIHR)フェローシップ(#187900)によってサポートされており、UMはMitacs(IT178-9 -FR101644)によって資金提供されました。