[논문]교근 근전도 비교를 통한 턱관절 기능장애 평가

어승준; 전진우; 염호준; 한휘종

doi:10.17703/jcct.2018.4.4.349

[국내논문] 교근 근전도 비교를 통한 턱관절 기능장애 평가
Temporo-Mandibular Disorder Syndrome Evaluation by Masseter EMG 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.4 no.4, 2018년, pp.349 - 354

어승준 (을지대학교 의료공학과) , 전진우 (을지대학교 의료공학과) , 염호준 (을지대학교 의료공학과) , 한휘종 (을지대학교 의료경영학과)

초록
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인류는 과학기술의 발전과 함께 의학기술도 눈부신 발전을 거듭해왔다. 그러나 과거에도 난치성 질환은 여전히 존재하였듯이 지금도 난치성 질환이 존재하는데, 그 중 턱관절장애가 있다. 현재 의료선진국이라 불리는 대한민국 의료진들의 진단은 환자의 발언, 의사의 청음진단과 자를 이용한 진단, X-ray 촬영 진단 방식을 고수하며 시대에 뒤떨어지고 있다. 그렇기 때문에 환자의 정확한 증상 여부, 의사 본인의 진단 실력과 경력이 중요하고, 증상의 경중에 따른 진단 횟수의 증가와 이로 인해 발생하는 의료비용은 막대하다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 저작운동(최대폐구)시 교근에서 발생되는 근전도 신호를 %MVC를 통해 정량화하였다. 정량화된 근전도는 Cortex로 비교, 평가하여 턱관절 상태 평가 기준 지표를 확립할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Human beings have made remarkable advances in medical technology as well as technological advances. However, as was the case in the past, incurable diseases still exist: temporo-mandibular joint (TMJ). The diagnosis of the Korean medical staff, currently called a "medical advance," is adhering to the outdated patient's comments, diagnosis using a doctor's auditory diagnosis and a ruler, and diagnosis of X-ray imaging. Therefore, it is important to have accurate patient symptoms, to have a doctor's own diagnosis and experience, to increase the number of diagnoses due to the severity of the symptoms, and to cover the costs of medical care. To solve this problem, the core conductive signal generated from the bridge was quantified through %MVC. Quantified EMG will be assessed and compared with Cortex to establish a jaw joint condition evaluation criterion.

주제어

표/그림 (9)

그림 그림 1. 시스템 구성 Figure 1. System Configuration
그림 그림 2. 근전도 회로 Figure 2. EMG Circuit
그림 그림 3. 알고리즘 Figure 3. Algorithm
그림 그림 4. 1일차 환자 EMG 파형 Figure 4. Day 1 patient EMG waveform
그림 그림 5. 1일차 정상인 EMG 파형 Figure 5. Day 1 Normal EMG waveform
그림 그림 6. 환자 좌/우측 교근 근전도 비교 Figure 6. Patient Left/Right Masseter EMG compare
그림 그림 7. 정상인 좌/우측 교근 근전도 비교 Figure 7. Normal Left/Right Masseter EMG compare
그림 그림 8. 환자 MVC 및 %MVC 비교 Figure 8. Patient MVC and %MVC Compare
그림 그림 9. 정상인 MVC 및 %MVC 비교 Figure 9. Normal MVC and %MVC Compare

AI 본문요약
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제안 방법

각 동작사이에 5초의 휴식을 가지고 마지막 동작을 취한다. MVC를 얻기 위하여 3번의 동작 신호를 획득 후 평균을 내어 적절한 값을 채택하였다. 또한 제안한 알고리즘의 성능을 확인하고 장기적인 데이터 확보를 위해 24시간이 지난 후 동일 피실험자를 상대로 위의 실험을 실시하였다.
추출된 신호는 주로 원신호를 제곱한 후 평균값을 계산하고 다시 제곱근을 씌우는 RMS값을 구하는 방식으로 근에너지를 정량화하여 연구에 사용된다.[5] 본 연구에서는 얼굴의 교근 외피에 해당부위에 생체 표면전극을 부착하여 측정하는 표면도출법을 채택하였다. 이 접근 방식의 한계는 표면 근육에 국한되어 있으며, 피하 조직의 깊이에 영향을 받으며, 환자의 체중에 따라 매우 가변적일 수 있다는 것이다.
근전도 측정은 양질의 근전도 자료를 얻기 위해 면도기를 사용하여 피부 외피층의 털을 제거하는 사전작업을 각 실험대상자에게 실시하였다. 피 실험자의 좌우 교근 근전도를 측정하기 위하여 교근(Masseter) 상단과 교근(Masseter)하단에 2개와 교근에서 멀리 떨어진 이마에 EMG 센서를 부착하였다.
근전도 전극부착은 동일한 실험자가 실시하여 전극부착 부위의 오차를 최소화하였다. 다음 회기에 같은 위치에 부착하기 위해 턱뼈각(Angle of madible, 하악각)을 중심으로거리를 측정하여 전극의 배치와 방향을 기록해두었다.
MVC를 얻기 위하여 3번의 동작 신호를 획득 후 평균을 내어 적절한 값을 채택하였다. 또한 제안한 알고리즘의 성능을 확인하고 장기적인 데이터 확보를 위해 24시간이 지난 후 동일 피실험자를 상대로 위의 실험을 실시하였다. 마지막으로 좀 더 정확한 분석을 위해 10일간의 데이터 분석을 하였다.
본 연구에서는 동작에 따라 발생되는 턱관절 근육에서 발생되는 근전도 신호의 전압 값을 실시간으로 추출한다. 최대폐구 동작은 순간적으로 발생하는 강한 수축력으로 인해 일부 시간대에서 전압값이 순간적으로 높아지기 때문에 이 값을 정확한 근전도 신호라고 보기엔 다소 무리가 있다.
스위치를 ON 함으로서 근전도 신호를 획득 하였다. 최대 이악물기 상태에서 3초 이상 유지하여 근전도를 측정하였다.
최대폐구 동작은 순간적으로 발생하는 강한 수축력으로 인해 일부 시간대에서 전압값이 순간적으로 높아지기 때문에 이 값을 정확한 근전도 신호라고 보기엔 다소 무리가 있다. 이를 보완하기 위하여 지수가중이동평균필터를 사용해 정확한 근전도 신호 값을 확인할 수 있도록 하였다. 이 필터는 취득한 값의 변화 추이를 잘 반영하는 데이터 처리 기법인 이동평균필터(Moving average filter, MAF) 중 지수값을 통해 평균값을 도출하는 기법을 말한다.
잠자리, 환경요인에 따른 오류 방지 및 부상위험을 예방하기 위해 동적 스트레칭을 실시하였다.
스위치를 ON 함으로서 근전도 신호를 획득 하였다. 최대 이악물기 상태에서 3초 이상 유지하여 근전도를 측정하였다. 최대 이악물기 상태의 근전도 값을 턱관절 기능장애 평가의 지표로 사용하였다.
최대 이악물기 상태에서 3초 이상 유지하여 근전도를 측정하였다. 최대 이악물기 상태의 근전도 값을 턱관절 기능장애 평가의 지표로 사용하였다. 전극을 부착하고 5초간 휴식 후 3초간 최대폐구를 실시한다.
근전도 측정은 양질의 근전도 자료를 얻기 위해 면도기를 사용하여 피부 외피층의 털을 제거하는 사전작업을 각 실험대상자에게 실시하였다. 피 실험자의 좌우 교근 근전도를 측정하기 위하여 교근(Masseter) 상단과 교근(Masseter)하단에 2개와 교근에서 멀리 떨어진 이마에 EMG 센서를 부착하였다. 근전도 전극부착은 동일한 실험자가 실시하여 전극부착 부위의 오차를 최소화하였다.

대상 데이터

본 기기의 데이터는 환자. 정상인 한명씩 선정하여 얻어진 결과 값이다.
본 알고리즘을 실시간으로 처리하기 위해 사용된 MCU는 Cortex M4 계열의 STM32F407이며 [그림3]과 같이 구성된다.
본 연구는 턱관절 유병율이 가장 높은 20대 성인 남성 둘을 선정하였으며, 실험군과 대조군으로 나누어 실험을 진행하였다. 실험군은 최근 1년 내 턱관절기능장애 경험이 없고 일반적인 운동수행 능력에 지장이 없는 대상자로 선정하였고, 대조군으론 최근 1년 이내 병원의 진단을 통해 우측 턱관절 기능장애를 앓고 있는 환자를 대상자로 선정하였다.
본 연구는 턱관절 유병율이 가장 높은 20대 성인 남성 둘을 선정하였으며, 실험군과 대조군으로 나누어 실험을 진행하였다. 실험군은 최근 1년 내 턱관절기능장애 경험이 없고 일반적인 운동수행 능력에 지장이 없는 대상자로 선정하였고, 대조군으론 최근 1년 이내 병원의 진단을 통해 우측 턱관절 기능장애를 앓고 있는 환자를 대상자로 선정하였다. 모든 대상자들은 연구 내용에 대해 충분한 설명을 듣고 자발적으로 동의한 경우 동의서를 작성하고 참여하였다.

데이터처리

또한 제안한 알고리즘의 성능을 확인하고 장기적인 데이터 확보를 위해 24시간이 지난 후 동일 피실험자를 상대로 위의 실험을 실시하였다. 마지막으로 좀 더 정확한 분석을 위해 10일간의 데이터 분석을 하였다.

성능/효과

또한 3전극 방식을 채택하여 외부의 노이즈 등이 근수축 신호로 인식하여 5uV ∼ 50uV(RMS)까지 기준신호의 레벨로 올라 갈수 있음을 방지 하였다.
본 장에서는 연구할 장치에 대한 설계 부분을 설명한다. 본 시스템은 신호 데이터 입력부, 증폭 및 필터부, Cortex를 통한 2CH ADC 및 DAC부로 설계되었으며, 정규화를 통해 얻어진 %MVC를 기준으로 10일간의 Data 비교를 통해 얻어진 각각의기준치 10%를 기준으로 턱관절 기능장애가 평가되어진다.
환자의 경우 10% 이상을 꾸준히 보이고 있으며, 정상인의 경우 1%미만을 보이고 있다. 이를 통해 %MVC 기준을 10%로 정하여 턱관절 기능장애 평가 기준을 확립하였다.

후속연구

먼저 첫 번째는 보다 많은 사람에게 적용하여 임상 데이터를 이용해 평가 기준에 대한 확립, 두 번째로는 시중의 진단장치처럼 한가지의 방법으로 턱관절 기능장애를 평가했기에 객관적인 신뢰도 역시 떨어지는 문제점이 있었다. 그를 보완하기위해 공기압 펌프, 청음센서 등과 같은 턱관절 음을 청취 할 수 있는 센서를 추가 한다면,기존의 장치보다 객관적인 신뢰도를 높일 수 있을 것이다. 마지막으로 외부 저장장치의 추가이다.
이러한 점을 보완하기 위해 시스템에 대해 3가지 방안을 제시한다. 먼저 첫 번째는 보다 많은 사람에게 적용하여 임상 데이터를 이용해 평가 기준에 대한 확립, 두 번째로는 시중의 진단장치처럼 한가지의 방법으로 턱관절 기능장애를 평가했기에 객관적인 신뢰도 역시 떨어지는 문제점이 있었다. 그를 보완하기위해 공기압 펌프, 청음센서 등과 같은 턱관절 음을 청취 할 수 있는 센서를 추가 한다면,기존의 장치보다 객관적인 신뢰도를 높일 수 있을 것이다.
지금은 단순히 장치를 연결하여 확인을 하는 정도였다면 앱(App)과 연동한다면 자신의 상태를 기록하거나 예방치료에 따른 자신의 상태 증진을 확인 할 수 있을 것이다. 이러한 단점을 극복해 더 발전한다면 후에 더 개개인이 손쉽게 자신의 상태를 평가할 수 있으며, 후에 질병이 발생하기 전 예방 운동을 할 수 있을 것이며 발생 후 실시간 EMG신호 분석으로 환자의 건강 상태 치료가 진행됨을 확인 할 수 있을 것이다.
턱관절장애는 난치성질환이므로 그 경중에 따라 시간의 경과에 따른 진단 횟수가 늘어날 수 있어 의료비용이 보다 기하급수적으로 증가할 수 있다. 이러한 환자의 진단 현실을 감안하여 본 논문에서는 다른 시각으로의 턱관절 기능장애(Temporomandibular disorders, TMD)를 평가 할 것이다. 턱관절 기능장애로부터 발생되는 측두하악관절 장애(Temporomandibular joint dysfunction , TMJ)는턱관절부위 및 교근의 통증, 하악운동의 어려움(개구 제한).
턱관절음(Clicking) 등을 발생시키며, 교근과 관련된 대표적인 질병으로 분류된다. 이를 이용하여, 저작운동(입을 씹는 동작)시 교근에서 발생되는 근전도 신호를 통해 좌우 턱관절 근육의 활성도를 비교 후 평가하는 턱관절 상태 평가시스템을 구성할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 연구에서 한가지의 방법으로 턱관절 기능장애를 평가하여 객관적인 신뢰도가 떨어지는 문제를 보완하기 위한 방법으로 제안한 것은 무엇인가?	먼저 첫 번째는 보다 많은 사람에게 적용하여 임상 데이터를 이용해 평가 기준에 대한 확립, 두 번째로는 시중의 진단장치처럼 한가지의 방법으로 턱관절 기능장애를 평가했기에 객관적인 신뢰도 역시 떨어지는 문제점이 있었다. 그를 보완하기위해 공기압 펌프, 청음센서 등과 같은 턱관절 음을 청취 할 수 있는 센서를 추가 한다면,기존의 장치보다 객관적인 신뢰도를 높일 수 있을 것이다. 마지막으로 외부 저장장치의 추가이다.
	근전도를 측정하는 전극은 무엇이 있는가?	근전도Electromyography : EMG)검사는 근육의 수축이 전기신호의 형태로 근섬유에 전달되면 전기 화학적 작용으로 이온의 유출입이 발생하고, 이에 따른 전기적극성이 변하는 것을 측정하는 방법이다. 인체의 운동을 유발하는 근원적인 힘이 골격근의 수축에 의해 발생된다는 것을 고려하면 근전도 신호의 정확한 측정을통해 근육의 활동을 규명할 수 있기 때문에 최근에 관심이 집중되고있다[3] 근전도를 측정하는 전극은 크게 표면근전도(sEMG)와 삽입근전도(iEMG)으로나뉜다. 삽입전극은 국소부위의 활동전위를 정확하게 측정할 수 있지만 삽입해야 하기 때문에 번거롭고, 위험이 따를 수 있다.
	근전도 검사는 무엇인가?	근전도Electromyography : EMG)검사는 근육의 수축이 전기신호의 형태로 근섬유에 전달되면 전기 화학적 작용으로 이온의 유출입이 발생하고, 이에 따른 전기적극성이 변하는 것을 측정하는 방법이다. 인체의 운동을 유발하는 근원적인 힘이 골격근의 수축에 의해 발생된다는 것을 고려하면 근전도 신호의 정확한 측정을통해 근육의 활동을 규명할 수 있기 때문에 최근에 관심이 집중되고있다[3] 근전도를 측정하는 전극은 크게 표면근전도(sEMG)와 삽입근전도(iEMG)으로나뉜다.

참고문헌 (8)

Hee-Young Yang and Mee-Eun Kim. Prevalence and Treatment Pattern of Korean Patients with Temporomandibular Disorders. korean academy of orofacial pain and oral medicine, Vol. 34 No. 1, 2009, pp 63-79
Gunnar E. Carlsson, Tomas and Magnusson. Management of temporomandibular disorders in the general dental practice, Quintessence Publishing (IL), 1999.08.01. , pp. 13-23
Naomi C. Chesler, William K. Durfee, "Surface EMG as a Fatigue Indicator During FES-induced Isometric Muscle Contractions", Journal of Electromyography. Kinesiology, vol. 7, no. 1, 1997, pp. 27-37

상세보기
D. S. Kim, D. Y. Cha, J. M. Jung, K. S. Choi, H. J. Yang, and S. P. Chang,."Study on optimization of bio-signal measurement through diversity of EMG electrodes patterns" Department of Electronic Engineering, Inha University. 2013.10, pp33-35
Min-hee Kim, Yoonjin Choi and BumChul Yoon "The Reliability of Surface Electromyographic Normalization Methods:A Review" Department of Physical Therapy, Korea (2014)UniversitySports Science & Physical Therapy (SSPT) Vol. 10, No. 1, 2014, pp13-20
Hong Hee Yoo and H. J. Lee. "Human body modeling", machine journal, Vol. 57, No. 12, 2017.12, pp 46-50
Mark Halaki and Karen Ginn, "Normalization of EMG Signals: To Normalize or Not to Normalize and What to Normalize to?", October 17th 2012, pp175-188 DOI: 10.5772/49957
Ho-Jun Lee1, Seung-Kwon Lee1 and Jin Heung Kong. Precision Analysis of the DCF algorithm based on the Exponentially Weighted Moving Average Filter for Mobile OIS system. Dongwoon Anatech. Co. Ltd1, KwangWoon University Vol36, No 1, 2013, pp. 1878-1880

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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