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【24h】

Estimation of the Conduction Velocity Distribution of Nerve Fibers

机译:神经纤维传导速度分布的估计

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摘要

末梢神経線経の伝導速度の分布(DCV)を推定するための新しい方法を開発した.木方法は同時に単一線経活動電位(SFAP)を推定することができる.またその結果は生理学の知識と合致した.神経束を経皮的に2箇所で電気刺激し,誘発された2つの複合的活動(CAPl,CAP2)を測定した.任意の適当に仮定したSFΛPとCAPlから最初の推定DCVを非負拘束最小二乗法求めた.次にSFAPをCAP2とさきに推定したDCVから計算した.このとき,高速な収束を得るためにローバスフィルタを用いた.(CAPcalculated -CAPmeasured)~2と定義されたCAP誤差が十分に小さくなるまで,上記の手続きを繰返した.刺激電極と記録電極の距離の測定に誤差が特に遠位であり,推定結果に誤差を生じたので,フィボナッチ捜索を用いて,距離も推定するようにした.正確さはシミュレーションによって確かめた.すなわち,正規白色雑音を加えた適当な2つのCAPsとDCVからSFAPを推定することができた.この方法を健常成人で行い,従来報告された結果と矛盾の無いことを確認した.また,糖尿病患者でも測定した結果,伝導速度は低下していることが分かった.%A new method for estimating the distribution of conduction velocities (DC V) of peripheral nerve fibers has been developed. It also enables estimation of single fiber action potential (SFAP), which agrees with the physiological knowledge. Two compound nerve action potentials (CAPs) elicited by electrical stimulation of a nerve bundle were recorded at different conduction distances. The distances between the stimulation and recording electrodes were measured on the skin surface along the nerve bundle. Starting with an arbitrary SFAP, the first estimated DCV was calculated from a CAP by the regularized non-negative least squares method. The next SFAP was then calculated by deconvolution of the other CAP and the estimated DCV. A lowpass filter with an appropriate cutoff frequency was used to obtain better conversion. The process was iterated until the CAP error defined as (CAPcalculated - CAPmeasured)~2 was small enough. The conduction distances contained errors in measurement, especially in the distal segment, that distorted the estimated results. The Fibonacci search, therefore, was adopted to optimize the distance according to the CAP error. The accuracy of this method was demonstrated by a simulation study performed with two CAPs calculated from an arbitrary bimodal DCV and a biphasic SFAP to which a Gaussian white noise was added. The reliability of this method was checked in normal subjects by recording a pair of CAPs elicited by stimulation of the median nerve at the wrist and the elbow.
机译:我们已经开发出一种估计周围神经线传导速度(DCV)分布的新方法。树方法可以同时估计单行动作电位(SFAP)。而且,结果与生理学知识一致。在两个点经皮刺激神经束,并测量了两种诱导的复合物活性(CAP1,CAP2)。第一估计的DCV是从非约束最小二乘法从任何适当假设的SF P和CAP 1获得的。接下来,根据CAP2和先前估计的DCV计算SFAP。此时,使用低通滤波器来获得快速收敛。重复上述过程,直到定义为(CAPcalculated-CAPmeasured)〜2的CAP误差足够小为止。由于刺激电极和记录电极之间距离的测量误差特别远,并且导致估计结果误差,因此我们还使用斐波那契搜索来估计距离。通过仿真确认了准确性。换句话说,可以从适当的两个CAP加DCV和DCV估算SFAP。我们在健康成年人中执行了该方法,并确认该方法与先前报道的结果一致。另外,作为糖尿病患者的测定结果,发现传导速度降低。已开发出一种估算周围神经纤维传导速度(DC V)分布的新方法,还可以估算与生理学知识相符的单纤维动作电位(SFAP)。两个复合神经动作电位(CAPs)在不同的传导距离下记录由神经束电刺激引起的),并测量沿神经束在皮肤表面上的刺激电极和记录电极之间的距离,从任意SFAP开始,根据CAP计算出第一个估计的DCV通过正则化非负最小二乘方法,然后通过另一个CAP和估计的DCV的反卷积计算下一个SFAP,使用具有适当截止频率的低通滤波器来获得更好的转换,然后重复该过程直到CAP错误为止定义为(CAPcalculated-CAPmeasured)〜2足够小。传导距离包含测量误差,特别是远端段的y扭曲了估计的结果,因此根据CAP误差采用了Fibonacci搜索来优化距离,该方法的准确性由对任意双峰计算的两个CAP进行的模拟研究证明。 DCV和添加了高斯白噪声的双相SFAP。在正常受试者中,通过记录一对腕部和肘部正中神经的刺激引起的CAP,检查了此方法的可靠性。

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