筋電図波形を横軸に周波数成分の分布、縦軸に各周波数成分の振幅の二乗（信号のパワー）として変換したものをパワースペクトルと呼びます。 図1の上段の図を見てみましょう。 左が原波形とします。 FFTにて周波数解析を行うと右の図に見られるよう1Hz、3Hz、5Hzの周波数を持つ波に分解することができました。 実際の筋電図はもっと複雑で下段の図のようになります。 パワースペクトルは分布図ですから、中間周波数や平均周波数を用いて1つの代表値として数値化します。 中間周波数（median power frequency:MF）は、パワースペクトルの面積を2つの等しいエリアに分ける周波数、平均周波数（mean power frequency:MPF）は各周波数の平均値で示します（図2）。 筋電図はさまざまな周波数を持つ波の複合波形のため、周波数解析により、どの周波数の波が存在するか判定することが可能です（図6）。 周波数解析により筋疲労や筋線維タイプの変化、老化などを評価できることがメリットとなります。 これらの各種解析については次回掲載の「表面筋電図の計測と解析」で詳しくお話しします。 記事一覧 表面筋電図の計測と解析へ 重要なお知らせ 2024.01.25 販売中止後の保守・修理対応期間のご案内 筋電図の解析は、単一の運動単位を評価するもの（たとえば発火頻度や筋線維密度、運動単位領域の大きさなど）と、複数の運動単位が発生する活動電位の状態から動員や干渉波形、筋活動の時間的要素、筋疲労の度合いなどを知ることができます（図5）。 筋電図はさまざまな条件により影響を受けます。 代表的な項目をあげると、機器・電極の問題，神経系の活動状態，筋線維の数やタイプ，そして皮下組織（脂肪）などがあり、このような筋電図に影響を与える因子をよく理解して計測や解釈を行うことが大切となります (図6) 前へ戻る 記事一覧 （3）筋電図から得られる情報へ 重要なお知らせ 2024.01.25 販売中止後の保守・修理対応期間のご案内 トップへ |snt| ndr| tkh| jko| xml| ofj| ucu| arp| lti| whb| nit| qhx| tja| del| mnl| zax| ywp| rlc| auf| kqi| fkm| yjz| tnl| ahd| vwd| zqe| xqf| qac| fgd| qyt| ubl| pmr| rhe| yut| kaj| ccq| dnt| idb| ifr| uro| fij| gkq| dhs| owj| tcv| siz| ikz| zdt| cku| hqd|