이 Research in Action 기사는 National Science Foundation과 협력하여 LiveScience에 제공되었습니다.
매년 50,000 명 이상의 미국인이 중추 신경계를 공격하여 떨림, 강성, 운동 속도 저하 및 균형 상실을 유발하는 퇴행성 질환 인 파킨슨 병으로 진단을받습니다. 그러나 특히 초기 단계에서는 감지하기가 어려울 수 있습니다. 이제 파킨슨 병과 같은 신경 퇴행성 질환을 발견하고 연구하기 위해 연구자들은 필기하는 동안 손 근육의 신호를 기록하는 시스템을 구축했습니다.
운동 뉴런은 전기 신호를 근육에 전달하여 수축시킵니다. 근전도 (EMG)는 이러한 전기적 활동을 기록하고 그래프로 표시하여 대상의 근육 상태 및이를 제어하는 신경 세포에 대한 정보를 생성합니다. 새로운 탐지 시스템에서 피험자는 EMG 표면 전극을 손에 부착하고 장갑을 착용하여 전극을 제자리에 고정시킵니다. 그런 다음 피험자는 태블릿에 글씨를 쓰면서 두 가지 기본 모터 구성 요소가 포함 된 간단한 고정 관념 손 동작을 반복합니다. 손가락으로 펜을 단단히 잡고 손과 손가락을 움직여서 텍스트를 작성합니다. 결과는 정제 및 표면 EMG 전극 둘 다로부터 수집된다.
분석 프로그램은이 제어 된 일련의 동작 동안 근육 활동의 결과를 생성하고 파킨슨 병 환자 및 건강한 건강한 대조군 대상체의 쓰기 및 쓰기 행동에서 본질적인 차이를 발견합니다. 따라서 임상의는 파킨슨 병과 같은 신경 퇴행성 질환을 감지하고 연구 할 수있을 것입니다.
시스템 개발자는 Norconnect 수석 과학자 Michael Linderman이 이끄는 Norconnect, Inc.의 National Science Foundation 자금 지원 엔지니어를 포함했습니다.
연구 그룹의 일원이 아닌 Penn State University의 운동 요법 교수 인 Mark Latash는이 프로젝트가 의사들이 초기 파킨슨 병의 바이오 마커를 식별하는 데 도움이 될 유망한 접근법 인 것으로 보인다고 말했다.
국제적으로 유명한 과학자이자 MovAlyzeR라는 업계 표준 필기 분석 장치의 저자 인 Az. Temple의 NeuroScript, LLC의 CEO Hans-Leo Teulings는 Linderman이 개발 한 EMG 분석 방법이 필기 패러다임을 귀중한 모델로 만들 것이라고 말했다. 그리고 반사와 유사한 과학적 연구의 대상. 툴링 스는이 연구에 참여하지 않았지만 몇 년 동안 그 진전을 면밀히 따랐다.
스탠포드 대 전기 공학과 부교수 인 보리스 머만 (Boris Murmann)은 신흥 생물 의료 기기가 대량의 데이터를 수집하고 처리한다고 말했다. 동시에 일반적으로 배터리로 작동해야합니다. 따라서 저에너지 소비를위한 설계 및 최적화는 이러한 응용 분야와 산업 전반에서 주요 주제가되었습니다. Linderman은 학생들이이 중요한 분야에서 연구를 수행 할 수있는 기회를 제공했다고 Murmann은 말했다.
Linderman은 미국 오그 덴스 버그에있는 많은 미국 대학 및 한 개의 고등학교 인 Ogdensburg Free Academy와 공동 작업을 수행했습니다. 시범 프로젝트 및 의료 시험은 N.Y.의 Ogdensburg에있는 Claxton-Hepburn Medical Center와 N.H. Lebanon의 Dartmouth-Hitchcock Medical Center에서 수행되었습니다.
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