home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ PC User 1998 October / Image.iso / educat / kairos / _SETUP.1 / MedLine.cgi < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1998-06-30  |  9.2 KB  |  196 lines

  1. 1
  2.  
  3. AU  - Wootten ME
  4.  
  5. AU  - Kadaba MP
  6.  
  7. AU  - Cochran GV
  8.  
  9. TI  - Dynamic electromyography. I. Numerical representation using 
  10.  
  11.       principal component analysis.
  12.  
  13. AB  - A complete description of human gait requires consideration 
  14.  
  15.       of linear and temporal gait parameters such as velocity,
  16.  
  17.       cadence, and stride length, as well as graphic waveforms 
  18.  
  19.       such as limb rotations, forces, and moments at the joints 
  20.  
  21.       and phasic activity of muscles. This results in a large 
  22.  
  23.       number of interactive parameters, making interpretation 
  24.  
  25.       of gait data extremely difficult. Statistical pattern recognition 
  26.  
  27.       techniques can simplify this problem. For this approach 
  28.  
  29.       to be successful, first it is necessary to reduce the number 
  30.  
  31.       of interactive parameters to a manageable set. In this 
  32.  
  33.       study, we present an application of principal component 
  34.  
  35.       analysis as a means for representing graphic waveforms 
  36.  
  37.       in a parsimonious manner. In particular, we concentrate 
  38.  
  39.       on representing the phasic muscle activity recorded using 
  40.  
  41.       surface electrodes from ten major muscles of the lower 
  42.  
  43.       extremity of 35 normal subjects during level walking. A 
  44.  
  45.       32 point vector is created in which each point of the vector 
  46.  
  47.       represents the normalized area under the curve of a portion 
  48.  
  49.       of rectified and smoothed electromyographic signal, expressed 
  50.  
  51.       as a function of gait cycle. Principal components are computed 
  52.  
  53.       and the first few weighting coefficients are retained as 
  54.  
  55.       features to represent the original EMG data. We show that 
  56.  
  57.       the corresponding basis vectors span parts of the gait 
  58.  
  59.       cycle where the most variability between individual subjects 
  60.  
  61.       exists. We also show that the basis vectors can be used 
  62.  
  63.       to represent the EMG data of subjects not originally used 
  64.  
  65.       to generate the basis vectors.
  66.  
  67. MH  - Electromyography|*MT
  68.  
  69. AD  - Orthopaedic Engineering and Research Center
  70.  
  71. AD  - Helen Hayes Hospital
  72.  
  73. AD  - West Haverstraw
  74.  
  75. AD  - NY 10993.
  76.  
  77. SO  - J Orthop Res 1990 Mar; 8(2):247-58
  78.  
  79. DP  - 1990 Mar
  80.  
  81. TA  - J Orthop Res
  82.  
  83. PG  - 247-58
  84.  
  85. IP  - 2
  86.  
  87. VI  - 8
  88.  
  89. UI  - 90155633
  90.  
  91.  
  92.  
  93. 2
  94.  
  95. AU  - Herzog W
  96.  
  97. AU  - Nigg BM
  98.  
  99. AU  - Read LJ
  100.  
  101. AU  - Olsson E
  102.  
  103. TI  - Asymmetries in ground reaction force patterns in normal 
  104.  
  105.       human gait [see comments]
  106.  
  107. AB  - The purpose of this study was to propose a measure of symmetry/
  108.  
  109.       asymmetry for normal human gait and to quantify symmetries/
  110.  
  111.       asymmetries of normal human gait for selected gait variables 
  112.  
  113.       using a force platform. Sixty-two subjects performed ten 
  114.  
  115.       gait trials each, stepping on the force platform five times 
  116.  
  117.       with each leg. From these gait trials a symmetry index 
  118.  
  119.       was calculated for 34 gait variables. The upper and lower 
  120.  
  121.       limits of normal gait were calculated such that 95% of 
  122.  
  123.       all symmetry indices obtained from this subject population 
  124.  
  125.       fell within these limits. Upper and lower limits were found 
  126.  
  127.       to vary from +/- 4% to over +/- 13,000%. Extremely high 
  128.  
  129.       percentages were found for variables which had absolute 
  130.  
  131.       magnitudes close to zero and/or variables which occurred 
  132.  
  133.       at distinctly different instants during the gait cycle.
  134.  
  135.       The results of these variables need to be interpreted with 
  136.  
  137.       caution.
  138.  
  139. MH  - Gait|*
  140.  
  141. AD  - Biomechanics Laboratory
  142.  
  143. AD  - Faculty of Physical Education
  144.  
  145. AD  - University of Calgary
  146.  
  147. AD  - Canada.
  148.  
  149. SO  - Med Sci Sports Exerc 1989 Feb; 21(1):110-4
  150.  
  151. DP  - 1989 Feb
  152.  
  153. TA  - Med Sci Sports Exerc
  154.  
  155. PG  - 110-4
  156.  
  157. IP  - 1
  158.  
  159. VI  - 21
  160.  
  161. UI  - 89180901
  162.  
  163.  
  164.  
  165. 3
  166.  
  167. AU  - Finch L
  168.  
  169. AU  - Barbeau H
  170.  
  171. AU  - Arsenault B
  172.  
  173. TI  - Influence of body weight support on normal human gait: 
  174.  
  175.       development of a gait retraining strategy.
  176.  
  177. AB  - The recovery of locomotion, following interactive training 
  178.  
  179.       with graded weight support, in the adult spinal cat has 
  180.  
  181.       led to the proposal that removal of body weight may be 
  182.  
  183.       a therapeutic tool in human gait retraining. There would 
  184.  
  185.       be benefits, however, in knowing normal responses of humans 
  186.  
  187.       to partial weight bearing before applying this strategy 
  188.  
  189.       to patients. In this study, 10 nondisabled male subjects 
  190.  
  191.       walked on a treadmill while 0%, 30%, 50%, and 70% of their 
  192.  
  193.       body weight was supported by a modified climbing harness.
  194.  
  195.       To dissociate the changes attributable to walking speed 
  196.  
  197.       from those attributable to body weight, each subject walked 
  198.  
  199.       at the specified body-weight-support (BWS) levels and at 
  200.  
  201.       full weight bearing (FWB) at the same speed. Simultaneously,
  202.  
  203.       electromyographic data from the right leg muscles, footswitch 
  204.  
  205.       signals, and video recording of joint motion were collected.
  206.  
  207.       The FWB and BWS gaits appeared similar, except at the highest 
  208.  
  209.       level of BWS studied (ie, 70% of BWS). Significant differences 
  210.  
  211.       among other BWS and FWB trials at comparable speeds included 
  212.  
  213.       decreases in percentage of stance, percentage of total 
  214.  
  215.       double-limb support time, and maximum hip and knee flexor 
  216.  
  217.       swing angle. Other adaptations to BWS were a reduction 
  218.  
  219.       in the mean burst amplitude of the muscles that are active 
  220.  
  221.       during stance and an increase in the mean burst amplitude 
  222.  
  223.       of the tibialis anterior muscle. The possible implications 
  224.  
  225.       of this new gait retraining strategy for patients with 
  226.  
  227.       neurological impairment are discussed. [Finch L, Barbeau 
  228.  
  229.       H, Arsenault B. Influence of body weight support on normal 
  230.  
  231.       human gait: development of a gait retraining strategy.
  232.  
  233. MH  - Body Weight|*PH
  234.  
  235. MH  - Gait|*PH
  236.  
  237. MH  - Physical Therapy|*
  238.  
  239. AD  - Department of Physiotherapy
  240.  
  241. AD  - Montreal Neurological Institute
  242.  
  243. AD  - Quebec
  244.  
  245. AD  - Canada.
  246.  
  247. SO  - Phys Ther 1991 Nov; 71(11):842-55; discussion 855-6
  248.  
  249. DP  - 1991 Nov
  250.  
  251. TA  - Phys Ther
  252.  
  253. PG  - 842-55; discussion 855-6
  254.  
  255. IP  - 11
  256.  
  257. VI  - 71
  258.  
  259. UI  - 92052534
  260.  
  261.  
  262.  
  263. 4
  264.  
  265. AU  - Schubert M
  266.  
  267. AU  - Curt A
  268.  
  269. AU  - Jensen L
  270.  
  271. AU  - Dietz V
  272.  
  273. TI  - Corticospinal input in human gait: modulation of magnetically 
  274.  
  275.       evoked motor responses.
  276.  
  277. AB  - Transcranial magnetic stimulation (TMS) of the motor cortex 
  278.  
  279.       was applied during locomotion to investigate the significance 
  280.  
  281.       of corticospinal input upon the gait pattern. Evoked motor 
  282.  
  283.       responses (EMR) were studied in the electromyogram (EMG)
  284.  
  285.       of tibialis anterior (TA), gastrocnemius (GM) and, for 
  286.  
  287.       reference, abductor digiti minimi (AD) muscles by applying 
  288.  
  289.       below-threshold magnetic stimuli during treadmill walking 
  290.  
  291.       in healthy adults. Averages of 15 stimuli introduced randomly 
  292.  
  293.       at each of 16 phases of the stride cycle were analysed.
  294.  
  295.       Phase-dependent amplitude modulation of EMR was present 
  296.  
  297.       in TA and GM which did not always parallel the gait-associated 
  298.  
  299.       modulation of the EMG activity. No variation of onset latency 
  300.  
  301.       of the EMR was observed. The net modulatory response was 
  302.  
  303.       calculated by comparing EMR amplitudes during gait with 
  304.  
  305.       EMR amplitudes obtained (at corresponding background EMG 
  306.  
  307.       activities) during tonic voluntary muscle contraction. 
  308.  
  309.       Large net responses in both muscles occurred prior to or 
  310.  
  311.       during phasic changes of EMG activity in the locomotor 
  312.  
  313.       pattern. This facilitation of EMR was significantly higher 
  314.  
  315.       in leg flexor than extensor muscles, with maxima in TA 
  316.  
  317.       prior to and during late swing phase. A comparison of this 
  318.  
  319.       facilitation of TA EMR prior to swing phase and prior to 
  320.  
  321.       a phasic voluntary foot dorsiflexion revealed a similar 
  322.  
  323.       onset but an increased amount of early facilitation in 
  324.  
  325.       the gait condition. The modulated facilitation of EMR during 
  326.  
  327.       locomotion could in part be explained by spinal effects 
  328.  
  329.       which are different under dynamic and static motor conditions.
  330.  
  331.       However, we suggest that changes in corticospinal excitability 
  332.  
  333.       during gait are also reflected in this facilitation. This 
  334.  
  335.       suggestion is based on: (1) the similar onset yet dissimilar 
  336.  
  337.       size of facilitatory effects in TA EMR prior to the swing 
  338.  
  339.       phase of the stride cycle and during a voluntary dynamic 
  340.  
  341.       activation, (2) the inverse variation of EMR and EMG amplitudes 
  342.  
  343.       during this phase, and (3) the occurrence of this inversion 
  344.  
  345.       at stimulation strengths below motor threshold (motor threshold 
  346.  
  347.       was determined during weak tonic contraction and EMR were 
  348.  
  349.       facilitated during gait). It is hypothesized that the facilitation 
  350.  
  351.       is phase linked to ensure postural stability and is most 
  352.  
  353.       effective during the phases prior to and during rhythmical 
  354.  
  355.       activation of the leg muscles resulting in anticipatory 
  356.  
  357.       adjustment of the locomotor pattern.
  358.  
  359. MH  - Electromagnetic Fields|*
  360.  
  361. MH  - Gait|*PH
  362.  
  363. MH  - Motor Cortex|*PH
  364.  
  365. MH  - Movement|*PH
  366.  
  367. MH  - Spinal Cord|*PH
  368.  
  369. AD  - Department of Clinical Neurology and Neurophysiology
  370.  
  371. AD  - University of Freiburg
  372.  
  373. AD  - Germany. schubert@nz11.uk1.uni-freiburg.de
  374.  
  375. SO  - Exp Brain Res 1997 Jun; 115(2):234-46
  376.  
  377. DP  - 1997 Jun
  378.  
  379. TA  - Exp Brain Res
  380.  
  381. PG  - 234-46
  382.  
  383. IP  - 2
  384.  
  385. VI  - 115
  386.  
  387. UI  - 97368085
  388.  
  389.