Indici di valutazione del segnale elettromiografico durante il cammino nella malattia di Parkinson

The study of motor disorders appears to be a fast growing biomedical sector. The reason for this state of affairs is its clinical importance for the growing legions of patients wanting rehabilitation. Posture and motion in humans are sustained by three physiological systems: the nervous, the muscle-skeletal and the sensorial. Gait particularly is the combination of movements which best describes a person's motor condition, and it is characterized by an exceptional complexity. Gait Analysis and characterization become therefore fundamental tools for human motion analysis, supplying the clinician with quantitative and detailed information about the pathological subject’s locomotion. This kind of analysis consists of a three-dimensional data capture: kinematic data (position, velocity and acceleration), dynamic data (forces) and electromyographic data (muscle activity during motion). The collection of all these groups of data enables the clinician to evaluate patients’ functional limitations. This master thesis project can be considered part of this specific biomedical sector, since it focuses on the electromyographic data collected during Gait Analysis tests. The reviews in the scientific literature that we’ve examined reveled a general lack of quantitative indices for the clinical evaluation of electromyographic signals acquired during patient's gait. Our project focuses on the analysis of patients affected by Parkinson Disease, a neurological condition which progressively damages their motion ability. Our aim is therefore the identification and development of significant indices which quantify the EMG signals activation during PD patients’ gait. We decided to work out several indices useful to quantify the following muscular activities: tibialis anterior, gastrocnemius, rectus femoris and semimembranosus. We intended to scrutinize them both in their correct and incorrect activation intervals, considering a complete gait cycle since a myoelectric incorrect activity corresponds to an abnormal and altered muscle activation, and potentially indicates some kind of motor disorder. We also studied, for each muscle, two additional indices which describe the variability and bilateral symmetry between electromyographic envelopes. The variability and symmetry in the shape of the EMG profiles reflect the patterns of motor unit recruitment and may be associated with the stability of a gait pattern generating process. These indices are related to motor unit recruitment patterns and thus reflect the instability of a central patterning process or the effects of reduced postural control. At the beginning of this project we recruited volunteers to have at our disposal a healthy control group. We used them to compare their results with the patients’ in order to find possible significant differences. The healthy group was divided into two subgroups, according to age: young healthy and mature healthy. The gait analysis tests took place in the Luigi Divieti motion and posture analysis Laboratory of the Politecnico di Milano Bioengineering Department. The data acquired were elaborated in two phases: in the first one we developed a specific protocol using SMARTAnalyzer (BTS, IT) for gait cycle identification and extraction of electromyographic signals envelopes. In the second phase we worked out the final computation procedures, using Matlab. After all these indices computation we proceeded with the statistical analysis of our results, using the software STATISTICA (Statosoft, USA). We decided in the end to consider only the mature healthy subgroup as control group, because of its age matching better with the pathological group. The results showed several significant differences between the indices of the two groups. The tibialis anterior activity index was greater for the healthy subjects, while for PD subjects the amplitude of tibialis anterior activities were reduced, less modulation was seen, and activities began and ended prematurely during the gait cycle. This could be one of the reasons for the shuffling stride, typical of PD patients. We found out also different activities in the gastrocnemius between the two groups. The push off index related to this muscle’s activity during the terminal stance phase, was significantly greater for PD subjects. We suppose this result could be due to the difficulty for them to lift up their feet, because this muscle in them may require more propulsive activity. As for the rectus femoris, we observed in PD subjects a premature activation. We suppose this could reflect a motor strategy to negotiate postural instability and leg-lifting weakness during gait. At the end of all this work we feel we have successfully terminated our first attempt to develop significant indices for the EMG signals clinical evaluation for PD assessment. It seems to us very important that a future study should elaborate further indices which could be predictive of this pathology. An early diagnosis of it remains, in our view, of the utmost importance.

Lo studio delle alterazioni motorie costituisce un settore biomedico in forte espansione e di grande interesse dal punto di vista clinico-riabilitativo, in quanto postura e movimento sono il risultato dell’interazione di tre sistemi fisiologici: il sistema nervoso, il sistema muscolo-scheletrico ed il sistema sensoriale. La componente che meglio è in grado di descrivere la situazione motoria di un soggetto è la sua camminata, movimento estremamente complesso che vede coinvolti sinergicamente più articolazioni e gruppi muscolari. Alla luce di queste considerazioni l’analisi del cammino, ovvero la Gait Analysis, diventa uno strumento di fondamentale importanza per l'indagine del movimento umano, in quanto è in grado di fornire al clinico informazioni quantitative dettagliate in grado di caratterizzare la deambulazione di un soggetto patologico. Mediante un'analisi di questo tipo si ha cioè la possibilità di definire, attraverso l’uso di una strumentazione all'avanguardia, il pattern deambulatorio del soggetto in esame. Essa consiste nella rilevazione tridimensionale di grandezze cinematiche (spostamento nello spazio, velocità e accelerazione), dinamiche (analisi delle forze coinvolte nel movimento) ed elettromiografiche (muscoli attivati nel movimento)durante l’esecuzione di un gesto motorio, in modo da monitorare il movimento del paziente e di misurare quantitativamente aspetti della deambulazione che diventano fondamentali nella valutazione della sua limitazione funzionale. Il presente lavoro di tesi si inserisce precisamente in questo ambito, concentrando l'attenzione sui dati elettromiografici acquisiti durante le prove di Gait Analysis. Dallo studio della letteratura è infatti emerso come vi sia una carenza di indici quantitativi in grado di dare un'interpretazione clinica del segnale elettromiografico acquisito durante il cammino. In particolare l'analisi che è stata fatta ha visto coinvolti soggetti affetti da Malattia di Parkinson, patologia neuro-degenerativa che influenza e deteriora nel tempo il movimento di chi ne è affetto. L'obiettivo che la presente tesi si è proposta è pertanto l'identificazione e lo sviluppo di indici significativi che quantifichino l’attivazione del segnale elettromiografico durante il cammino dei soggetti affetti da Malattia di Parkinson. Tali indici sono stati estrapolati a partire dallo studio dello stato dell'arte in materia di analisi dell'elettromiografia dinamica applicata alla Malattia di Parkinson. Si è deciso di implementare indici che quantificassero l'attività muscolare di tibiale anteriore, gastrocnemio mediale, retto femorale e semimembranoso sia negli intervalli di corretta attivazione durante il ciclo del passo, differenti per ciascun muscolo, sia in intervalli di non corretta attivazione, corrispondenti cioè ad un'attività mioelettrica fuori dalla normalità, che ci si aspetta essere differente per i due gruppi analizzati e pertanto potenziale indicatore di alterazioni motorie. Si sono inoltre studiati ulteriori indici in grado di descrivere la variabilità e la simmetria bilaterale tra gli inviluppi dei segnali elettromiografici, per ciascun muscolo, in quanto tali parametri sono in grado di fornire informazioni circa il pattern di reclutamento dei motoneuroni, quanto più i profili elettromiografici di un singolo muscolo sono variabili tra loro tanto più ciò è indice di un'instabilità di base del processo centrale e quindi di un ridotto controllo posturale. Per compiere questo studio è stato inizialmente reclutato un numero di volontari sufficiente a costituire un gruppo di controllo di soggetti sani, con il quale poter cioè, in un secondo momento, confrontare i risultati ottenuti e riscontrare le eventuali differenze significative tra gli indici. Tale gruppo di controllo è stato ulteriormente suddiviso in due sottogruppi, sani giovani e sani adulti, in base alla fascia d'età di appartenenza dei soggetti costituenti. Le prove di Gait Analysis sono state svolte presso il Laboratorio di analisi della postura e del movimento "Luigi Divieti" del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano. I dati elettromiografici, cinematici e dinamici così acquisiti sono stati elaborati in due fasi successive: una prima fase che ha previsto lo sviluppo di un protocollo, tramite il software dedicato SMARTAnalyzer (BTS, IT), di identificazione del ciclo del passo ed estrazione degli inviluppi del segnale elettromiografico normalizzati su tale ciclo; una seconda fase, in ambiente Matlab, di implementazione vera e propria delle procedure di calcolo degli indici scelti. Al termine del calcolo di tutti gli indici scelti a partire dai segnali elettromiografici relativi ai muscoli dell'arto inferiore, è stata fatta una valutazione statisica dei risultati, usando il software dedicato STATISTICA (Statsoft, USA). A partire dai risultati ottenuti al termine dell'analisi statistica effettuata considerando separatamente i due gruppi di controllo sani, che ha presentato delle differenze significative per diversi indici, si è deciso di tenere il solo gruppo dei sani adulti come controllo col quale effettuare la comparazione con i soggetti patologici, in quanto più vicino a quest'ultimi per età media. I risultati ottenuti per questa seconda analisi hanno mostrato numerose differenze statisticamente significative tra gli indici scelti, in particolare per quanto riguarda l'attività del tibiale anteriore, che è risultato sensibilmente più elevato per i soggetti sani, i soggetti patologici, al contrario, hanno presentato un valore più basso dell'indice, in quanto l'attività del tibiale è risultata globalmente di minore ampiezza e con attivazione e disattivazione prematura, se confrontata alla normalità. Ciò potrebbe potrebbe essere una concausa del tipico trascinamento del piede evidente nei soggetti parkinsoniani. Si è evidenziata anche una differenza nell'attività del gastrocnemio mediale, l'indice di push off, legato all'attività del gastrocnemio nella fase conclusiva della stance rappresentativa della sua capacità di spinta propulsiva precedente al sollevamento del piede da terra, è risultato significativamente più alto per i soggetti patologici. Questo fenomeno può essere legato alla difficoltà dei pazienti nel sollevamento del piede, richiedendo a tal fine una maggiore propulsione del gastrocnemio. Per il retto femorale, infine, è stata riscontrata un'attivazione prematura significativamente maggiore nei soggetti patologici, la quale potrebbe riflettere una strategia motoria messa in atto dal soggetto per far fronte all'instabilità posturale durante il cammino e alla debolezza nel sollevamento dell'arto inferiore, nel quale è coinvolto proprio il muscolo sopracitato. Alla luce dei risultati ai quali si è giunti al termine di questo lavoro di tesi ciò che si può concludere è che sicuramente è stato portato a termine un primo tentativo di individuazione ed implementazione di indici quantitativi innovativi nell'ambito dell'elaborazione del segnale elettromiografico durante il cammino per la valutazione funzionale e clinica nella Malattia di Parkinson. Gli sviluppi futuri del lavoro potrebbero prevedere l'elaborazione di ulteriori indici che risultino essere predittivi della malattia, anche in una sua fase precoce.