칼만 스무더를 이용한 표면근전도에서 근 수축 개시 및 종료 시점 검출에 관한 연구

Abstract

[한글]

본 논문에서는 신호가 가진 추세에 대하여 최적화된 추적이 가능한 칼만 스무더를 이용하여 표면근전도에서 근 수축 개시 및 종료 시점을 검출하는 새로운 알고리즘에 관하여 연구하였다.표면근전도에서 근 수축 개시 및 종료 시점을 검출하는 가장 좋은 방법은 임상 전문가의 시각에 의한 판단이다. 컴퓨터 기반의 표준화․자동화 된 알고리즘들은 전문가의 시각과 동일한 결과를 보이기 위한 목적으로 연구되고 있다. 이는 알고리즘이 잡음 섞인 신호로부터 그 신호의 원본 형태나 추세를 지각할 수 있는 능력을 가져야 함을 의미한다. 본 논문에서는 확률적으로 최적화 과정을 거친 추정치를 통하여 이러한 잡음성의 신호로부터 그 속에 함축된 신호의 큰 흐름 또는 추이를 알아낼 수 있는 추적기인 '칼만 스무더'를 사용하였다. 칼만 스무더에 의해 평활화(smoothing)된 표면근전도 신호는 입력 신호에서 발생할 수 있는 다양한 형태의 잡음을 적절히 배제시켜 마치 사람의 인식 결과와 유사한 신호의 추세곡선을 산출할 수 있다. 이렇게 평활화 된 신호의 히스토그램을 구해 보면 수축기와 이완기의 구분이 명확하게 드러나게 되고, 매우 정확한 근 수축 개시 및 종료 시점을 알아낼 수 있다.본 논문에서 제시한 알고리즘의 성능에 대한 평가는 컴퓨터 기반의 알고리즘 중에서 가장 많이 인용되는 Di Fabio 알고리즘의 성능을 대상으로 하여, 임상 전문가의 시각적 판단으로 결정된 개시 및 종료 시점과의 오차를 비교·분석하는 방식으로 진행하였다. 31명의 피험자로부터 획득한 상완 이두근에 대한 실험에서 Di Fabio 알고리즘과 임상 전문가의 판단 간 오차의 평균은 개시(onset)의 경우 109ms, 종료(offset)의 경우 142ms였으며, 칼만 스무더 알고리즘과 임상 전문가의 판단 간 오차의 평균은 개시의 경우 90ms, 종료의 경우 137ms였다. 알고리즘의 신뢰도와 직결되는 오차들의 표준편차에서는 Di Fabio의 경우 개시 및 종료 각각 133ms, 210ms였고 칼만 스무더의 경우 48ms, 55ms로 나타나는 등, 비교적 안정된 검출 시스템을 구현하였다.

[영문]In this paper, a new method that detects onset and offset time of muscle activity in surface EMGs using the Kalman smoother is suggested.A best way to detect onset and offset time is a visual decision of clinical experts such as physical therapists. Computer-based algorithms are being researched toward the same results as like the clinical experts. This means that a new algorithm must have an ability to extract a trend from noisy data. Because of this, Kalman smoother is used to recognize the trend to be revealed from disorderly signals. Histogram of smoothed signals by Kalman smoother has a clear boundary to separate muscle contractions from relaxations.To verify that Kalman smoother is reliable way to detect onset and offset time of muscle contractions, the algorithm of Robert P. Di Fabio (published in 1987) is compared with Kalman smoother. For 31 templates of subjects, an average and a standard deviation are compared. The average of errors between Di Fabio''s algorithm and experts is 109 milliseconds in onset detection and 142 milliseconds in offset detection. But the average between Kalman smoother and experts is 90 and 137 milliseconds in each case. Moreover, the standard deviations of errors are 133 (onset) and 210 (offset) milliseconds in Di Fabio''s one, but 48 (onset) and 55 (offset) milliseconds in Kalman smoother. As a results, the Kalman smoother is more close to determinations of clinical experts and more reliable than Di Fabio''s one.