EMG and EEG Signal Analysis and its Applications in Rehabilitation

Abstract

재활의학은 뇌, 척수, 말초 신경 그리고 근골격 계통의 장해가 온 환자들의 신체적 기능과 삶의 질을 증진시키고 회복시키는 의학의 한 분야이다. 현대 의학과 신호 처리 기술의 발전과 더불어, 다양한 생체 신호들이 신경 생리 감시와 질환의 진단, 그리고 재활 보조기의 제어 등을 목적으로 재활 의학 분야에서 사용되고 있다. 본 학위 논문은 근전도 및 뇌파 신호의 분석과 재활의학에서의 활용에 관한 연구이다. 첫 번째 파트는 근전동 의수 및 손 보조기를 위한 근전도 신호 분석과 적용에 대해 다룬다. 구체적으로는 근전도 패턴 인식에 있어서 전극 위치의 영향과 사전 학습의 효과에 대해 분석하였다. 또한, 3차원 인쇄 기술을 활용한 새로운 근전동 손 보조기를 개발하였고, 경수 손상으로 인한 사지 마비 환자들을 대상으로 그 효과를 입증하였다. 두 번째 파트에서는 청각 피질 영역을 포함하는 뇌경색 백서 모델에서 뇌졸중과 연관된 뇌파 생체 지표를 탐색하고자 하였다. 최종적으로는 해당 뇌파 생체 지표를 활용하여 뇌졸중의 부피를 정량화 할 수 있는 예측 모델을 개발하였다.|Rehabilitation medicine is a medical specialty which aims to enhance and restore functional ability and quality of life to those with physical impairments affecting the brain, spinal cord, peripheral nerves, and musculoskeletal systems. With the advance of modern medicine and signal processing techniques, various biosignals are utilized in rehabilitation medicine for neurophysiological monitoring, disease diagnosis, and control of assistive devices. This thesis discusses electromyography (EMG) and electroencephalography (EEG) analysis and its applications in rehabilitation medicine. The first part of the thesis focuses on EMG signal processing and its applications for myoelectric hand prosthesis and orthosis. Specifically, we investigated the effects of electrodes location and the efficacy of applying discriminative feature -oriented dictionary learning in myoelectric pattern recognition. Besides, we developed a novel myoelectric hand orthosis using 3D printing technique and demonstrated the effects of the orthosis in individuals with tetraplegia due to cervical spinal cord injury. In the second part, we tried to find out the stroke-related EEG biomarkers in the cerebral ischemic rat model involving the auditory cortex. Finally, we developed a predictive model using the EEG biomarkers for quantifying the stroke lesion volume.