R i c e r c h e

Formicola D.1, Gazzoni M.1,2, Pizzigalli L.1, Filippini A.1, Ivaldi M.1, Boccia G.1, Riba A.1, Rainoldi A.1

1Motor Science Research Center, University of Motor & Sport Sciences, Turin, Italy
2 LISiN, Dipartimento di Elettronica, Politecnico di Torino, Torino, Italy

Presented to:

Mountain, Sport and Health
Updating study and research from laboratory to field
3rd International congress 12-14 November 2009 - Rovereto (TN), Italy

AIM: The aim of this study was to highlight neuromuscular strategies during two different climbing techniques.
METHODS: Ten males medium-high level rock climbers performed five maximal speed chins up (5RM) and, after five minutes of rest, unlimited repetitions of chins up until exhaustion (ERP). sEMG signals were recorded in dynamic condition from the Brachioradialis and Teres Major muscles and two electrogoniometers were fixed at the hip (to assess hip compensation) and to the elbow (to trigger sEMG signal for eccentric/concentric phases). Initial values and normalized rate of change of sEMG variables (average rectified values ARV, mean spectral frequency MNF, and muscle fiber conduction velocity CV) were calculated for the two phases.
RESULTS: In both muscles ARV initial values correlate (r=0.75, p<0.05) with chin cycle duration initial value (i.e. the faster the chin the higher the signal amplitude). In 8 out of 10 subjects fatigue induces hip compensation (see the Figure). In both muscles and techniques initial values of all EMG variables were found greater (Wilcoxon paired test, p<0.05) in concentric than in eccentric phase. In ERP technique and for the Brachioradialis muscle only, CV normalized slopes were found greater (p<0.01) for the eccentric than the concentric phase, whereas MNF did the opposite (p=0.05).
CONCLUSIONS: This work confirms the possibility to properly record and analyze sEMG signals in dynamic condition. Findings about concentric/eccentric phases confirm that they generate two different strategies, as confirmed by the greater initial values of EMG variables. The mismatch between CV and MNF time courses in the two phases needs further investigation to highlight MU pattern of recruitment.
ACKNOWLEDGEMENTS: The work was carried out with the collaboration of the Sport Climbing Society, CUS Torino, Italy. It is was part of a PhD program funded by Fondazione ISEF, and Compagnia di S. Paolo, Turin, Italy.

Contenuti.

Lo studio del tessuto lipidico ipo e subipocutaneo ha previsto l'analisi comparata di tre strumenti di misura: Ecografo clinico, Plicometro e Ecografo ultrasonografico Bodymetrix (ditta Intelametrix) per valutarne la precisione e la ripetibilità delle misure.
L'oggetto dello studio era l'analisi del tessuto lipidico ipodermico e subipodermico in diversi soggetti generando un risultato di ripetibilità a tre ore, a tre giorni ed a nove giorni; in modo da evidenziare la precisione degli strumenti, compararla tra di loro e analizzare la loro ripetibilità del tempo.
Il lavoro ha richiesto un attento studio relativo all'anatomia muscoloscheletrica relativa all'immagine ultrasonica ed in particolare dei tessuti epidermici, dermici e subipodermici; ha richiesto inoltre un addestramento tecnico-pratico relativo al funzionamento dell'ecografo Esaote Mylab70 (in particolare per evidenziare l'utilizzo delle diverse testine ecografiche 1,9 Mhz, 5,6 Mhz, 9 Mhz) ed un approccio teorico approfondito sul software di acquisizione dell'immagine ecografica.
L'analisi delle immagini ecografiche ha richiesto lo sviluppo di un software creato su struttura Matlab in grado di analizzare le immagini ecografiche e ricavare lo spessore del tessuto lipidico subepidermico.
Mentre l'utilizzo del plicometro è noto, l'ecografo clinico ha richiesto un approccio anche teorico soprattutto in merito all'apprendimento del suo funzionamento da un punto di vista ingegneristico.
La testina scelta per l'analisi è stata quella da 9 Mhz in funzione del fatto che una maggior frequenza del trasduttore piezo elettrico corrisponde ad una maggior risoluzione negli strati superficiali ed una conseguente peggior risoluzione negli strati profondi.
Il plicometro ultrasonografico Bodymetrix utilizza due sensori in posizione sfalsata onde poter ottenere una relativa soddisfacente risoluzione dei tessuti profondi e di quelli superficiali

In una prima fase è stata effettuata l'analisi del tessuto lipidico ipodermico e subipodermico su 10 soggetti (5 maschi e 5 femmine) di età compresa tra i 20 ed i 35 anni analizzati in 19 distretti corporei sia sull' emilato dx che su quello sx, ripetendo le misure 3 volte e sviluppando l'analisi per lo studio di ripetibilità a 3 ore, a 3 giorni ed a 9 giorni.
Ogni soggetto è stato misurato con tutti e tre gli strumenti in modo da poter analizzare sia la ripetibilità del singolo strumento nel tempo, della singola misura ed in modo da poter comparare tra loro i tre strumenti.
Tale lavoro sarà oggetto di pubblicazione, probabilmente su Physiological Measurements.

Obiettivi.

Oltre al principale obiettivo sulla valutazione della precisione e della ripetibilità degli strumenti analizzati lo studio è volto ad una approfondita analisi del contesto anatomico di riferimento: il tessuto lipidico ipodermico e subipodermico. Grazie alle immagini ultrasonografiche ottenute ed in particolare grazie al fatto di considerare 19 distretti corporei si è potuto mappare in maniera analitica la struttura lipidica riconoscendone la diversa distribuzione e la diversa stratificazione a seconda del distretto corporeo di riferimento.
L'analisi delle variazioni all'interno dei tre trials, in funzione del tempo, in funzione dello strumento ed in funzione della plica analizzata permetterà una classificazione della precisione degli strumenti ed una evidente riconoscibilità del margine di errore degli stessi, approfondendo quindi il variegato studio sulla composizione corporea umana attraverso procedure non invasive.

Mezzi.

Sono stati utilizzati 3 strumenti di misura:

Plicometro Tecnogym
Plicometro ultrasonografico Bodymetrix - Intelametrix
Ecografo clinico Esaote Mylab 70 - testina da 9 Mhz

Per l'analisi delle immagini ecografiche è stato usato Matlab ed un software relativo appositamente scritto in grado di evidenziare e riportare automaticamente la misura dello strato ipoecogeno subipocutaneo e ipocutaneo.
Il software di acquisizione delle immagini ecografiche proprietario è il Mylab 70
Il software di analisi del segnale del plicometro ultrasonografico proprietario è Bodyview.
Protocolli.

Sono stati testati 10 soggetti, 5 maschi e 5 femmine di età compresa tra i 20 ed i 35 anni.
Sono state analizzate 19 pliche corporee su ciascun emilato:
acromiale, bicipitale, tricipitale, bracoradiale, pettorale, sottoscapolare, costale, sovrailiaca, ileocristale, addominale, ipogastrica, lombare, trocanterica, ischiocrurale, femorale volare, femorale frontale, gonorica, gastrocnemia poplitea, gastrocnemia volare.
Sono stati utilizzati 3 strumenti di misura.
Sono stati eseguiti 3 trial per misurazione su ciascun distretto, le misurazioni sono state ripetute a distanza di 3 ore, 3 giorni e 6 giorni.
In totale sono stati raccolti 13.680 dati numerici.

Sviluppi.

L'analisi del tessuto lipidico subcutaneo richiederà ulteriori approfondimenti per verificare ed eventualmente evidenziare l' influenza dell'operatore sulla misura, per analizzare l'influenza della pressione dell'operatore attraverso lo strumento sulla misurazione, per segnalare l'influenza data dalla posizione dell' esaminando: ortostatismo o clinostatismo ed infine per avere un riscontro di eventuali errori di lettura dovuti al posizionamento erroneo dello strumento rispetto al piano di clivaggio muscolare.
Sarà sviluppato inoltre un clip ed una raccolta di immagini estratte dal software di acquisizione dell'ecografo per avere materiale didattico.
Un ulteriore sviluppo dello studio attiene alle migliorie del software e dell'hardware relativi al plicometro ultrasonografico ed alla possibilità di utilizzare testine ecografiche a maggior frequenza (15 Mhz) per avere una maggior risoluzione sul tessuto subipodermico analizzato.

Contenuti.

La Near Infrared Spectrospy è una tecnica innovativa basata sull'analisi dello spettro dell'infrarosso vicino grazie all'utilizzo di un cromoforo presente nel sangue umano: l'emoglobina.
Attraverso la spettroscopia è infatti possibile analizzare il metabolismo di un tessuto o di un organo senza utilizzare una metodica invasiva.
Sviluppatasi in campo veterinario è oggi applicata sull'umano utilizzando le apparecchiature più recenti per poter avere una immagine spettroscopica dello stato metabolico e funzionale di un tessuto muscolare, di un tessuto lipidico o di un organo interno.
Le applicazioni cliniche prevedono la ricerca di tessuti tumorali in stati primari ( in particolare nel caso del cancro alla mammella) e l'analisi del metabolismo cerebrale per la valutazione funzionale di danni neurologici in seguito a traumi, ipossie prolungate secondarie e tumori.
Durante il mese di gennaio 2009 ho approfondito la conoscenza della tecnica utilizzata e dell'apparecchiatura, per via teorica, in previsione di un incontro con alcuni ricercatori londinesi che utilizzano l'apparecchiatura in via sperimentale per lo svolgimento di alcuni studi interni al nostro Centro Ricerche.
A seguito del periodo di approfondimento teorico sull'apparecchiatura e sulle tecniche di analisi si è tenuto un seminario nel quale si è potuto condividere le conoscenze acquisite.
Il materiale del seminario è stato predisposto in modo da poter essere utilizzato anche per fini didattici.
Sono state inoltre analizzate le pubblicazioni inerenti la tecnica sia utilizzando il la banca dati di Pubmed sia quella di Science Direct.

Obiettivi .

L'utilizzo della NIRS in combinazione con l'EEG e l'EMG potrà ampliare le conoscenze sulla fisiologia legata al movimento: la condivisione del know-how dei centri ricerca di Torino e di Londra servirà ad ampliare tale studi.

Mezzi.

NIRS
EMG - USB e software di analisi del segnale EMG analisi
Pedana stabilometrica Technobody Prokin
Pressa isometrica

Sviluppi.

La condivisione di più mezzi di analisi della fisiologia e del metabolismo muscolare aprirebbe molte possibilità di indagine approfondita sui meccanismi di fatica, di ipossia muscolare e di capacità di recupero in soggetti sportivi e non.
In particolare l'indagine sula contrazione muscolare, sulla pressione intrafibrosa e sulla circolazione sanguigna con conseguente microischemia relativa risponderebbe a molte domande relative all'insorgenza della fatica muscolare in esercizio protratto.

L'analisi elettroencefalografica permette di registrare i segnali elettrici del cervello tramite una procedura non invasiva.
Registrati i segnali è possibile comparare tra loro diversi soggetti a cui siano state date indicazioni simili o diversi tracciati dello stesso soggetto a cui siano stati impartiti comandi diversi.
I segnali encefalici rispondono direttamente all'attività cerebrale dell'individuo. Nel caso di un movimento, esso viene ovviamente dapprima pensato e poi eseguito.
Attraverso questo assunto è possibile capire come la differenza tra segnali elettroencefalici in un individuo impegnato nel medesimo compito può fornire informazioni su quale tipo di cambiamento è intervenuto a livello fisiologico.

Lo studio proposto verte su:

" Comparazione dei diversi tracciati elettroencefalografici di soggetti impegnati in esercitazioni motorie di destrezza fine, analisi del tracciato e successiva ulteriore comparazione con medesime esercitazioni e medesimi soggetti in stato di lieve ipotermia."

Il medesimo studio viene proposto con la comparazione tra esercitazioni condotte in stato di cecità indotta.

Entrambi gli studi sono volti ad indagare una possibile interferenza fra lo stato fisiologico del soggetto, lo stato ambientale ed il tracciato prodotto a parità di esercitazione in caso di esercitazione motoria di destrezza fine.

Un altro esempio di ricerca in questo campo è legato al ruolo ( ormai primario) della meditazione trascendentale nella performance sportiva di alto livello.
In particolare lo studio è volto ad analizzare la:

"Comparazione del segnale elettroencefalografico tra soggetti impegnati in attività motoria di difficoltà elevata e soggetti che hanno effettuato una seduta di meditazione trascendentale impegati nel medesimo compito."

Per approfondimenti:

IEEE signal processing magazine

studi sulle Brain-Computer Interfaces

Society for Neuroscience

progetto BrainGate Neural Interface System di Cyberkinetics

progetti del Wadsworth Center

progetto IPCA(Intelligent Physiological navigation and Control of web-based Applications)

La MOCAP o, in italiano, cattura del movimento permette di effettuare analisi comparative di movimenti altrimenti di difficile sovrapponibilità.
I campi di applicazione sono prevalentemente clinici ( valutazione funzionale di soggetti in trattamento riabilitativo, per esempio) e sportivi ( valutazione del gesto sportivo) 1

Gli studi proposti sono volti alla:

" Valutazione del movimento tramite la tecnica del motion capture in soggetti con protesi agli arti inferiori. Comparazioni in termini di funzionalità e abilità con soggetti normodotati."

" Descrizione della cinematica della corsa tramite la tecnica del motion capture in soggetti con ricostruzione del LCA, comparazione delle diverse tecniche di intervento e dei diversi protocolli rieducativi."

" Analisi del movimento di soggetti in età evolutiva con ortesi plantari."

" Valutazione della cinematica del cammino in soggetti in condizione di cecità indotta. Tecniche di allenamento."

"Valutazione della cinematica del cammino in condizione di ipotermia. Tecniche di allenamento."

Per approfondimenti SIAMOC Società Italiana Analisi del Movimento in Clinica.

Obiettivi

Il progetto prevede lo sviluppo di un sistema complesso di analisi quantitativa non invasiva del segnale elettroencefalicoe della successiva elaborazione con software opensource in grado di elaborare una mappa tridimensionale del segnale stesso. La peculiarità del sistema sarà data dalla possibilità di invio del segnale prelevato attraverso un modulo wirelessad un elaboratore predisposto all'analisi del segnale stesso. Il sistema sarà alimentato a batteria. La scelta della numerosità degli elettrodi di prelievo è data dalla necessità di garantire una analisi quantitativa completa e soddisfacente, pertanto è opportuno sviluppare uno strumento in grado di gestire ed inviare il segnale di 24 canali contemporaneamente con un campionamento ad almeno 256 Hz.

Premessa

Sebbene la definizione dell' ELETTROENCEFALOGRAFIA faccia riferimento semplicemente alla registrazione grafica dei fenomeni elettrici che avvengono nell'encefalo, una analisi più attenta dimostra come la registrazione (ormai prettamente digitale) sia in effetti una rappresentazione grafica della variazione di potenziale elettrico di due tra i venti o più punti dello scalpo analizzati. In particolare la rappresentazione grafica delinea l'andamento temporale di questa differenza di voltaggio ( espresso in microvolt) generata di volta in volta da un punto dello scalpo periferico ed un punto costante mediano od un altro punto periferico ( montaggio uni o monopolare). La traccia che ne deriva è formata quindi da un numero variabile di segnali , ognuno dei quali rappresenta un diverso punto di repere.

L'EEG è pertanto di fatto una rappresentazione dei potenziali postsinaptici che si generano a livello corticale per azione dell’attività sincrona di circa 10⁵ neuroni: sono così numerosi perchè il segnale deve attraversare diversi strati di tessuto non neurale tra cui le meningi, i liquidi intermedi , le ossa del cranio e la pelle prima di giungere all’elettrodo.

L’EEG rileva la differenza di potenziale elettricotra un elettrodo esplorante posto al di sopra della sede dove si svolge l'attività neurale e un elettrodo di riferimento (collocato ad una certa distanza dal primo): quest’ultimo può essere posizionato o sullo scalpo, riferimento cefalico, o in altri distretti corporei (mastoidi, lobi delle orecchie, dorso delle mani) ritenuti elettricamente inerti o comunque non dotati di attività elettrica propria, riferimento non cefalico.

L’attività spontanea del cervello, registrata in modo continuo, si presenta sotto la forma di onde di diversa frequenza; a tale attività si sovrappongono segnali specifici legati al compito particolare (sensoriale, motorio o cognitivo) in cui il soggetto è coinvolto durante la registrazione. Dal confronto fra l’attività spontanea e la sua variazione durante l’attività indotta è possibile individuare in tempo reale le aree di maggiore attività elettrica.

Se è vero, però, che la risoluzione temporaledelle rilevazioni effettuate attraverso EEG è fra le migliori ottenibilicon tecniche di registrazione dell’attività cerebrale (dell’ordine del millisecondo, pari a quella della registrazione intracorticale), la risoluzione spazialedel metodo elettroencefalografico rappresenta il suo maggiore limite: gli elettrodi rilevano infatti esclusivamente la corrente che giunge alla superficie del cranio e solo attraverso algoritmi di ricostruzione della provenienza del segnale è possibile individuare i foci da cui essa è prodotta (ricostruzione che, fra l’altro, non è univoca poiché tali algoritmi producono diverse fonti di attività corticale parimenti interpretabili come cause dei potenziali misurati in superficie). Ciò fa sì che la localizzazione dell’attività neurale permessa dall’EEG non dia informazioni che a livello dei lobi cerebrali o delle maggiori convoluzioni, senza sondare l’attività di strutture più ridotte.

SVILUPPI DELLA RICERCA

Il campo di sviluppodella ricerca nell'analisi elettroencefalografica è chiaramente una struttura complessa in grado di far interagire un'apparato hardware innovativo ed un seguente sviluppo di un ambiente softwarecapace di gestire le informazioni ricevute dai diversi canali possibilmente seguendo i protocolli open source rilasciati sotto licenza GPL.

Hardware

Una delle grandi limitazioni legate all'analisi elettroencefalografica è data dall'ingombro dell'apparecchiatura e dalla difficile gestione dei cavi che partono dalla calotta di analisi appoggiata allo scalpo e che terminano dopo poche decine di centimetri all'interfaccia pc con il software di analisi. Ciascun elettrodo è munito di cavetto e di spinotto terminale con il quale viene collegato all’amplificatore tramite una scatola di derivazione (testina). Il segnale è amplificato in fase d’acquisizione con un guadagno pari a 20.000. Un successivo filtraggio limita la banda del segnale conformemente alle caratteristiche del protocollo sperimentale . In seguito il segnale analogico è convertito in digitale con una frequenza di campionamento pari a 250 Hz (un campione ogni quattro millisecondi), bufferizzato e trasmesso all’unità di elaborazione. Tutte le analisi relative all’elaborazione dei segnali biologici e comportamentali (tempi di reazione o risposte verbali) sono effettuate successivamente, a registrazione finita, mediante software dedicato su elaboratori elettronici (PC) commerciali.

Lo sviluppo di una soluzione hardware in grado di gestire l' analisi multicanale ( 20 punti di repere) e di inviare le informazioni via wirelessall'interfaccia software permetterà una facile gestione del soggetto esaminato, la possibilità di effettuare con più confort analisi anche in ambienti non convenzionali ( camere iperbariche – ipobariche, analisi multifattoriale: es. soggetto in ortostasi su pedana stabilometrica) e soprattutto la possibilità di gestire con maggior efficienza strutture esterne attraverso l'elaborazione e l'interpretazione del segnale elettroencefalico (movimento ausili di deambulazione, accensione e spegnimento attrezzature, ambiente videoludico, ambiente multimediale, attività clinica).

In particolare, le caratteristiche del dispositivo hardware sviluppato saranno le seguenti:

• Caschetto di rilevazione eeg tipo Epoc con gestione multicanale ( 24 canali) in grado di registrare il segnale elettrico, amplificarlo ed inviarlo via wireless all'apparecchio ricevente.

• Il caschetto sarà alimentato a batteria permettendo un elevato confort e la possibilità di movimento del soggetto testato.

• I moduli di condizionamento del segnale e di trasmissione wireless saranno integrati nel caschetto.

• L'analisi dei dati avverrà su un elaboratore elettronico dedicato.

Elevata cura sarà data allo sviluppo ergonomico del caschetto di rilevazione e alla facilità di rilevazione dello stesso ( evitando quindi applicazione con gel).

Allo stato dell'arte attuale strumenti simili gestiscono pochi canali limitando fortemente l'analisi quantitativa del segnale elettrico nella sua interezza e permettendo l'applicazione solo nell'ambiente videoludico.

L’architettura di sistema prevede una suddivisione su moduli gestiti attraverso un microcontrollore:

• Modulo di Acquisizione: Il segnale dagli elettrodi dovrà essere amplificato in modo da soddisfare in modo ottimale la dinamica di ingresso del convertitore ADC. Allo stesso tempo una cascata di filtri saranno impiegati per limitare la banda del segnale in ingresso (antialiasing), ridurre il disturbo a 50Hz (filtro notch) e massimizzare il guadagno sulla banda di interesse.

• Modulo di Comunicazione: Il segnale campionato ad una frequenza di 250 Hz sarà trasmesso all’unità di elaborazione mediante un dispositivo wireless in grado di rispondere alle esigenze in termini di data rate trasmesso (indicativamente, ma ancora da definire, 250 Hz * 10 bit al campione * 24 canali = 60kbit al secondo).

• Modulo di Alimentazione: l’alimentazione avverrà a batteria. Resta da ottimizare il consumo energetico, ridurre eventuali disturbi sul segnale, generare le corrette alimentazioni per il modulo di acquisizione e prevedere sistemi di sicurezza al fine di evitare pericolose scariche elettriche.

La soluzione sarà pianificata in modo da prevedere inizialmente lo sviluppo di una piattaforma di test che possa permettere la validazione dei singoli moduli.

In una seconda fase si procederà alla sua definitive ingegnerizzazione, quindi ai test funzionali e di validazione.

Software

Lo sviluppo e l'implementazione di ambienti software esistenti permetterà una interfaccia ottimale del segnale inviato via wireless.

Sarà privilegiato lo sviluppo su sistemi operativi Open source e su programmi rilasciati sotto la medesima licenza ( GPL).

La scelta dell'ambiente Open Source permetterà una maggior facilità di distribuzione e condivisione della conoscenza acquisita, una maggior facilità di sviluppo del software e di correzione dei bachi, qualora individuati, una gestione dei costi assolutamente contenuta, una visione etica di assoluto valore.

Lo sviluppo dell'ambiente perseguirà la scelta di migliorare la risoluzione e l'analisi spaziale specifica anche delle aree cerebrali più piccole.

Il software sviluppato permetterà la ricostruzione temporale (per epoche) spaziale ( con mappature 3d) e quantitativa ( attraverso l'analisi della potenza del segnale) del segnale elettrico corticale in modo da colmare il limite attuale dell'analisi elettroencefalografica.

Gli algoritmi di elaborazione basati su avanzati tecniche di “digital signal processing” e “time-frequency analysis” saranno svilluppati su piattaforme di elaborazione numerica (es Matlab) per poi essere esportate su applicativi dedicati.

L’esperienza ottenuta permetterà successivamente di valutare la fattibilità di esportare tali algoritmi su microprocessori per permettere il controllo di attuatori in funzione dei segnali acquisiti.