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Differentiation between single fiber potentials from one muscle fiber or contaminated by other fibers using discriminating function - 05/05/21

Doi : 10.1016/j.neucli.2020.12.001 
Ewa Zalewska a, , Malgorzata Gawel b,
a Nalecz Institute of Biocybernetics and Biomedical Engineering, Polish Academy of Sciences, Ks. Trojdena 4 Str., 02-109 Warsaw, Poland 
b Department of Neurology, Medical University of Warsaw, Banacha 1A Str., 02-097 Warsaw, Poland 

Corresponding author.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Wednesday 05 May 2021

Abstract

Objectives

The aim was to improve the identification of potentials recorded using single fiber electromyography (SFEMG) contaminated by potentials from other muscle fibers, which might affect measured jitter value, by defining more selective criteria of single fiber potential (SFP) discrimination. We were looking for solutions suitable for automatization.

Methods

Standard parameters characterizing SFP and their combinations were analyzed to define an analytical discriminating function able to verify if potentials recorded using SFEMG are due to single fiber or due to two (or more) fibers.

Results

The discriminating function is based on combination of standard SFP parameters. The procedure was tested on a set of simulated i.e., known data and on samples of clinical data. The tests on simulated data confirmed assumed properties of discriminating function. Preliminary results of pilot studies using patient data suggest its ability for differentiation between potentials of one fiber and contaminated ones. The procedure is suitable for automatization.

Conclusion

Results suggest that proposed discriminating function when supplementing standard criteria would help to promote SFP recordings and enable to improve relevancy of jitter measurements and of jitter value norms.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abbreviations : SFE, CNE, SFE potential, SFP, DFP, NPD, d1,d2, r1,r2, D, VL, VR, VM, R/L, L/M, dc, SI, te

Keywords : Electromyography, Muscle fiber diameter, Signal analysis, Single fiber electromyography, Single fiber potential


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