Аннотация
Современные подходы к изучению двигательных синергий, как правило, включают рассмотрение синергетических эффектов на одном, реже двух уровнях организации нервной системы, и их взаимодействие в контексте решения разнообразных двигательных задач, в том числе локомоций. Однако даже при рассмотрении схожих по биомеханической структуре движений наблюдаются расхождения в некоторых аспектах изучения мышечных синергий, что объясняют применением разных методологических и вычислительных подходов, не учитывающих специфику рассматриваемых двигательных актов. Цель исследования заключалась в поиске оптимальных параметров предварительной обработки электромиографических сигналов и оценке их влияния на результаты извлечения обширных мышечных синергий в процессе локомоций умеренной интенсивности. Исследования выполнены на 10-ти спринтерах мужского пола, которые выполняли бег с умеренной интенсивностью на тредбане. Регистрировали электромиограммы 16-ти поверхностных скелетных мышц туловища, верхних и нижних конечностей. Мышечные синергии извлекали с помощью методов матричной факторизации с применением различных процедур предобработки исходных сигналов. Установлено, что лучшие результаты по извлечению синергий дает применение полосового фильтра в диапазоне 20 - 450 Гц с использованием после выпрямления дополнительной фильтрации 20 Гц. Количество извлекаемых синергий из разных периодов цикла бегового шага оказалось больше при использовании метода главных компонент и меньше при факторном анализе, а по показателю объясняемой дисперсии оба метода давали лучшие результаты, чем при рассмотрении целого цикла бегового шага. Количество синергий пропорционально снижалось по мере уменьшения количества исходных данных, а качество извлечения синергий снижалось при уменьшении количества анализируемых мышц. Результаты реконструкции исходных электромиографических сигналов методами факторизации данных оказываются более эффективными при рассмотрении различных периодов в сравнении с целым циклом бегового шага. Показатели извлечения мышечных синергий чувствительны к исходному набору электромиограмм, включенных в анализ.
Литература
Tresch M, Cheung V, d'Avella A (2006) Matrix factorization algorithms for the identification of muscle synergies: evaluation on simulated and experimental data sets. J Neurophysiol l95 (4): 2199-212. s://doi.org/10.1152/jn.00222.2005
Escalona M, Bourbonnais D, Goyette M, Le Flem D, Duclos C, Gagnon D (2021) Effects of varying overground walking speeds on lower-extremity muscle synergies in healthy individuals. Motor Control 25(2):234-251. s://doi.org/10.1123/mc.2020-0008
Kerkman J, Bekius A, Boonstra T (2020) Muscle Synergies and Coherence Networks Reflect Different Modes of Coordination During Walking. Front Physiol 11:751. https://doi.org/10.3389/fphys.2020.00751
Mileti I, Serra A, Wolf N, Munoz-Martel V, Ekizos A, Palermo E, Arampatzis A, Santuz A (2020) Muscle activation patterns are more constrained and regular in treadmill than in overground human locomotion. Front Bioeng Biotechnol 8:581619. https://doi.org/10.3389/fbioe.2020.581619
Rabbi M, Pizzolato C, Lloyd D, Carty C, Devaprakash D, Diamond L (2020) Non-negative matrix factorization is the most appropriate method for extraction of muscle synergies in walking and running. Sci Rep 10(1): 8266. s://doi.org/10.1038/s41598-020-65257-w
Turpin N, Uriac S, Dalleau G (2021) How to improve the muscle synergy analysis methodology? Eur J Appl Physiol 121(4):1009-1025. s://doi.org/10.1007/s00421-021-04604-9
Altenburger K, Bumke O, Foerster O (1937) Allgemeine Neurologie. Handbuch der Neurologie. Berlin.
Cheung V, Cheung B, Zhang J, Chan Z, Ha S, Chen C, Cheung R (2020) Plasticity of muscle synergies through fractionation and merging during development and training of human runners. Nat Commun 11(1):4356. s://doi.org/10.1038/s41467-020-18210-4
Lambert-Shirzad N, Van der Loos N (2017) On identifying kinematic and muscle synergies: a comparison of matrix factorization methods using experimental data from the healthy population. J Neurophysiol 117(1):290-302. s://doi.org/10.1152/jn.00435.2016
Gui K, Zhang D (2016) Influence of locomotion speed on biomechanical subtask and muscle synergy. J Electromyogr Kinesiol 30:209-215. https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2016.07.010
Hajiloo B, Anbarian M, Esmaeili H, Mirzapour M (2020) The effects of fatigue on synergy of selected lower limb muscles during running. J Biomech 16:103-109. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2020.109692
Santuz A, Brüll L, Ekizos A (2020) Neuromotor Dynamics of Human Locomotion in Challenging Settings. Science 23(1):100796. s://doi.org/10.1016/j.isci.2019.100796
Chia Bejarano N, Pedrocchi A, Nardone A, Schieppati M, Baccinelli W, Monticone M, Ferrigno G, Ferrante S (2017) Tuning of muscle synergies during walking along rectilinear and curvilinear trajectories in humans. Ann Biomed Eng 45:1204-1218. https://doi.org/10.1007/s10439-017-1802-z
Santuz A, Ekizos A, Kunimasa Y (2020) Lower complexity of motor primitives ensures robust control of high-speed human locomotion. Heliyon 6(10):e05377. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e05377
Amundsen HS, Van Acker G, Luchies C, Cheney P (2018) Muscle synergies obtained from comprehensive mapping of the cortical forelimb representation using stimulus triggered averaging of EMG activity. J Neurosci 38(41):8759-8771. https://doi:10.1523/JNEUROSCI.2519-17.2018
Nishida K, Hagio S, Kibushi B, Moritani T, Kouzaki M (2017) Comparison of muscle synergies for running between different foot strike patterns. PLoS One 12(2):e0171535. https://doi:10.1371/journal.pone.0171535
Saito A, Tomita A, Ando R (2018) Muscle synergies are consistent across level and uphill treadmill running. Sci Rep 8:5979. s://doi.org/10.1038/s41598-018-24332-z
Barroso F, Torricelli D, Moreno J, Taylor J, Gomez-Soriano J, Bravo-Esteban E, Piazza S, Santos C, Pons J (2014) Shared muscle synergies in human walking and cycling. J Neurophysiol 112(8):1984-1998. s://doi:10.1152/jn.00220.2014
Madarshahian S, Letizi J, Latash ML (2021) Synergic control of a single muscle: The example of flexor digitorum superficialis. J Physiol 599(4):1261-1279. doi: 10.1113/JP280555