A eletromiografia de superfície (EMGS) compreende o exame dos potenciais elétricos dos músculos voluntários e possui destaque entre os métodos não invasivos para avaliação da atividade da musculatura esquelética (Robinson; Snyder-Mackler, 2001; Merletti; Parker, 2004). A EMGS permite avaliar o grau e a duração da atividade muscular, a ocorrência de fadiga, a alteração da composição das Unidades Motoras (UM) resultante de programas de treinamento muscular, assim como as estratégias neurais de recrutamento (Soderberg; Knutson, 2000; Macisaac; Parker; Scott, 2001; Stashuk, 2001; Hogrel, 2003; Farina; Merletti; Enoka, 2004; Rau; Schulte; Disselhorst-Klug, 2004). Em virtude das características do sinal de EMGS e da dependência da sua morfologia com a tarefa motora em estudo, o eletromiograma bruto quase não apresenta utilidade no estudo eletrofisiológico. Assim, pesquisas têm sido realizadas na busca por métodos para extração de informações associadas a processos fisiológicos. A quantificação de parâmetros clínicos é possível por meio da seleção de técnicas de processamento e análise direcionadas para a interpretação dos resultados.
O processamento de sinais consiste em um grupo de técnicas matemáticas que podem ser aplicadas para extrair informações de sinais, inclusive os de origem biomédica (Ljung; 1987). As ferramentas para processamento podem ser divididas de acordo com o domínio: tempo, frequência ou tempo-frequência (idem). Os critérios de seleção dos processamentos baseiam-se principalmente na informação que se pretende obter e nas associações entre os resultados da análise do sinal e os eventos fisiológicos em estudo (Robinson; Snyder-Mackler, 2001; Merletti; Parker, 2004). Tradicionalmente, o aspecto matemático dos processamentos não era enfatizado pelos profissionais das ciências do movimento. O advento de sistemas digitais robustos propiciou um aumento na qualidade da interpretação do eletromiograma de superfície baseado no conhecimento das bases matemáticas da análise do sinal. Assim, o conhecimento sobre as características do sinal eletromiográfico e as ferramentas de processamento e análise precisam ser familiares aos usuários desse exame eminentemente pela sua utilidade.
Do ponto de vista fenomenológico, o sinal de EMGS (amostrado durante força constante, ângulo constante e contrações não fatigáveis) pode ser considerado a realização de um processo estocástico estacionário com função densidade de probabilidade Gaussiana N(0,σ) limitada à banda espectral de 10-400 Hz (Clancy; Hogan, 1999). Em contrações sustentadas, o sinal pode tornar-se não estacionário e modulado em amplitude e frequência (Farina; Merletti, 2000; Merletti; Parker, 2004; Mahmoud et al., 2006). O sinal gravado pode então ser interpretado como Rev. Bras. Cienc. Esporte, Campinas, v. 31, n. 2, p. 11-30, janeiro 2010 13 realizações estocásticas (ruído de instrumentação, ruído de quantização, disparos neurais) somadas a eventos determinísticos (ocorrência dos Potenciais de Ação das UM – Paum) (Ljung, 1987).
Revisões recentes (Kleissen et al., 1998; Soderberg; Knutson, 2000; Ocarino et al., 2005; Gimenes et al., 2006) abordaram aplicações clínicas, mas não o efeito das técnicas de processamento no eletromiograma. Portanto, o objetivo deste trabalho é apresentar informações sobre o eletromiograma e sumariar processamentos e análises mais robustos no contexto biomédico, discutindo suas aplicações associadas aos parâmetros clínicos por meio de simulações computacionais. Pretende-se assim contribuir para a padronização e utilização dos instrumentos de EMGS disponíveis.
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