Caratterizzazione delle attivazioni muscolari secondarie ed analisi delle sinergie muscolari in soggetti affetti da Morbo di Parkinson = Characterization of secondary activations and analysis of muscle synergies in subjects affected by Parkinson's disease

La teoria sulle sinergie muscolari è un argomento molto diffuso in letteratura per cercare di spiegare come il Sistema Nervoso Centrale (SNC) modula e coordina il reclutamento di un gran numero di muscoli, necessario per eseguire un determinato task motorio, come il cammino. Le sinergie muscolari possono essere estratte considerando, o tutti i campioni temporali del segnale sEMG (Std), oppure solo gli intervalli di attivazione muscolare principali o secondari (PAs o SAs) attraverso l’utilizzo dell’algoritmo Non-Negative Matrix Factorization. Questa tesi si propone di caratterizzare le attivazioni secondarie, estratte dai segnali sEMG acquisiti durante il cammino, tramite l’algoritmo CIMAP, in una popolazione di soggetti Parkinsoniani (PDs) ed in una popolazione di soggetti Sani. Sono analizzate due tipologie di secondarie: la tipologia A che tiene conto di tutto ciò che non è considerato nell’estrazione delle attivazioni principali quindi anche i relativi prolungamenti e la tipologia B, ovvero le secondarie “pure” che considerano solo le attivazioni completamente separate dalle principali. In aggiunta viene effettuato uno studio di correlazione per entrambe le tipologie di secondarie con lo scopo di osservare se la presenza delle secondarie in uno specifico muscolo è associata alla qualità dei segnali sEMG da cui vengono estratte; le distribuzioni dei rapporti SNR vengono confrontate tra le due popolazioni per osservare eventuali differenze statistiche. Questo lavoro di tesi si propone anche di valutare le sinergie muscolari nei Parkinsoniani. L’analisi consiste nel verificare che il metodo PAs, ovvero l’estrazione delle sinergie dai soli intervalli di attivazione muscolare principali, sia efficace e comporti risultati più robusti del metodo Standard anche per una popolazione patologica, che in questo studio riguarda il Morbo di Parkinson. Oltre a ciò è analizzato il contributo di variabilità, ovvero il delta, calcolato come differenza tra le sinergie muscolari estratte usando il metodo Std ed il metodo PAs. Ciò che si ottiene, eliminando il contributo delle principali dalle sinergie estratte considerando tutti i campioni temporali, dovrebbe corrispondere al contributo delle secondarie. I risultati ricavati, dimostrano che le attivazioni secondarie sono soggetto-specifiche ed i muscoli presentano un comportamento riproducibile in corrispondenza dei punti del ciclo di cammino con maggiori criticità, come l’appoggio del tallone o durante l’avanzamento dell’arto in volo nella fase di Swing. Lo studio di correlazione ha dimostrato che la tipologia B delle secondarie è correlata al rumore di fondo che compromette i segnali sEMG per entrambe le popolazioni studiate, mentre la tipologia A, nei soggetti PDs, non dipende dal rumore ma al contrario sono la reale dimostrazione del bisogno di maggiore stabilità ed equilibrio in punti critici del ciclo di cammino per soggetti affetti da una patologia che compromette già di per se la stabilità. I risultati ottenuti dall’analisi delle sinergie muscolari nei PDs mostrano che il metodo PAs permette di ottenere una migliore valutazione di come l’SNC modula la contrazione dei muscoli durante il cammino, anche in una popolazione affetta da una patologia e che l’analisi del contributo di variabilità permette di descrivere indirettamente le secondarie. Inoltre l’analisi statistica del delta, estratto dai coefficienti di attivazione (C), mostra una differenza significativa tra i Sani ed i Parkinsoniani.