Порівняльний аналіз точності класифікації електроміографічних сигналів за ознаками графіка різниць другого порядку для диференціювання типів болю в попереку

Abstract

Біль у попереку є основною причиною інвалідності. З патофізіологічної точки зору розрізняють функціональний і дисфункціональний типи болю. Функціональний біль має визначену органічну причину у вигляді прямого пошкодження тканин і активації периферичних больових рецепторів або пошкодження, яке впливає на соматосенсорну систему. Дисфункціональний біль формується внаслідок нейродинамічних порушень в центральній нервовій системі. Як правило, при обстеженні пацієнтів з дисфункціональним болем не вдається виявити органічні захворювання, які могли б пояснити виникнення больового синдрому. Дана робота присвячена вивченню можливостей класифікаційних методів диференціації функціонального та дисфункціонального болю за показниками графіка різниць другого порядку електроміографічного сигналу. Електроміографічні сигнали мають надзвичайно складні характеристики, що нагадують хаотичні процеси в природі. Графік різниць другого порядку дає змогу аналізувати ступінь варіабельності або хаотичності в наборі електроміографічних даних.

Low back pain is the main cause of disability. the pathophysiological point of view, there are functional and dysfunctional types of pain. Functional pain has a specific organic cause in the form of direct tissue damage and activation of peripheral pain receptors or damage that affects the somatosensory system. Dysfunctional pain is formed as a result of neurodynamic disorders in the central nervous system. As a rule, when examining patients with dysfunctional pain, it is not possible to identify organic diseases that could explain the occurrence of the pain syndrome. This work is devoted to studying the possibilities of classification methods for differentiating functional and dysfunctional pain based on the second-order difference plot of the electromyographic signal. Electromyographic signals have extremely complex characteristics that resemble chaotic processes in nature. The second-order difference plot allows to analyze the degree of variability or chaos in a set of electromyographic data.