Parâmetros discriminadores de estacionariedade fisiológica em sinais de eletromiografia de superfície aplicados no estudo da fadiga

Abstract

A presente investigação tem como objeto de estudo o processamento do sinal eletromiográfico utilizado na análise da fadiga muscular. As técnicas de processamento de sinais tradicionalmente aplicadas à eletromiografia de superfície (EMG-S) produzem índices de fadiga com grande variação espacial (os índices sofrem grandes distorções por conta de mudanças na posição dos eletrodos de captação). Os índices de fadiga obtidos com técnicas clássicas também exibem grande variação temporal (eles não apresentam o mesmo resultado quando o procedimento experimental é repetido duas ou mais vezes). Com a finalidade de superar essas limitações, três novos parâmetros eletromiográficos que destacam as faixas de frequência mais reprodutíveis do sinal foram desenvolvidos: o escalar ponderado de Fourier (scale weighted Fourier – SWF); o escalar ponderado wavelet (scale weighted wavelet – SWW) e a razão wavelet entre a energia das escalas de baixa frequência e a energia total dos coeficientes (wavelet index of ratio of energies at scales of low frequency and wavelets energy – WIRELT). Além da criação de novos parâmetros, uma nova metodologia de análise de sinal também foi concebida para reduzir os problemas de variação espacial e temporal dos índices. Tal metodologia baseia-se em modelo estocástico markoviano que indica a não estacionariedade introduzida no sinal eletromiográfico pela fadiga utilizando processo de acumulação de parâmetros. A avaliação do modelo proposto foi feita em conjunto de sinais reais captados no bíceps braquial de homens e mulheres durante contração isométrica fatigante. Os sinais foram registrados com arranjo linear de eletrodos e o modelo estocástico foi aplicado tanto aos novos parâmetros desenvolvidos quanto aos parâmetros clássicos descritos na literatura (RMS, ZCR, MDF e WIRELT). As avaliações realizadas mostraram que os novos parâmetros são capazes de ressaltar as faixas de frequência mais reprodutíveis do sinal de EMG-S. Verificou-se também que o modelo estocástico indica a fadiga muscular independente do parâmetro eletromiográfico ao qual ele é aplicado. Com a utilização do novo modelo, alguns parâmetros tornam-se mais ou menos sensíveis à fadiga, dependendo da intensidade da contração isométrica. Em relação à variação espacial e temporal, os índices de fadiga obtidos com o novo processamento mostraram-se mais reprodutíveis que os índices calculados com métodos tradicionais. A nova metodologia também permitiu diferenciar a taxa de fadiga de homens e mulheres e sinalizar a fadiga mais acentuada em indivíduos que realizaram teste com maior intensidade de contração. Os resultados do presente estudo indicam que o processamento proposto constitui ferramenta de análise eletromiográfica da fadiga que minimiza os problemas identificados nas abordagens clássicas de tratamento do sinal de EMG-S.