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Novo Método para Medir Atividade Muscular Usando Sinais de Tendão

Técnica inovadora mede a força muscular através dos sinais dos tendões para treinos melhores.

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Medir como nossos músculos funcionam é super importante, principalmente em áreas como reabilitação e exercício. Sabendo o quão ativo um músculo tá, dá pra ajustar a dificuldade dos exercícios e criar planos de treino melhores. Estudos mostraram que gerenciar a atividade muscular pode ajudar muito as pessoas a ganhar massa muscular, ficar mais fortes e melhorar a resistência. Essa informação também levou ao desenvolvimento de ferramentas feitas pra tornar a reabilitação e o exercício mais eficientes.

Tradicionalmente, existem duas maneiras principais de medir a atividade muscular: eletromiografia (EMG) e mecanomiografia (MMG). Mas esses métodos têm suas paradas complicadas. Primeiro, eles exigem conhecimento e habilidades especiais pra serem configurados e usados. Por exemplo, colocar eletrodos ou microfones nos músculos do jeito certo exige treino, dificultando a vida da galera comum que quer medir a atividade muscular em casa. Segundo, o equipamento precisa ficar grudado na pele, e isso pode causar problemas tipo descascar por causa do suor ou esfregar nas roupas, complicando o monitoramento a longo prazo.

Uma Nova Abordagem pra Medir Atividade Muscular

Pra resolver esses problemas, a gente olhou pra sinais biológicos dos tendões em vez dos músculos. Quando os músculos se contraem, eles mandam sinais que podem ser detectados nos tendões. Focando nesses sinais dos tendões, dá pra medir a atividade muscular sem toda a complicação do EMG ou MMG. O termo específico pros sinais enviados pelos tendões é mecanotendografia (MTG). Capturando esses sinais, conseguimos superar os desafios do EMG e MMG.

Os tendões são mais fáceis de acessar, já que estão geralmente mais perto da superfície da pele. Isso permite que qualquer pessoa coloque sensores neles sem precisar de habilidades especiais. Além disso, os tendões costumam estar nas bordas das roupas, reduzindo preocupações com interferência das roupas. A área entre tendões e pele também tem menos gordura, o que ajuda a manter sinais fortes mesmo com pouco contato.

A gente focou no Tendão de Aquiles e criou um dispositivo que pode medir a atividade dele. O tendão de Aquiles se conecta a vários músculos da panturrilha, o que significa que conseguimos capturar sinais fortes. Nosso dispositivo usa um sensor especial que detecta esses sinais. Em testes anteriores, percebemos que os sinais do tendão aumentavam conforme a força muscular aumentava. Mas ainda precisávamos entender as mudanças exatas nos sinais conforme a força muscular variava.

Objetivos da Pesquisa

Nossa pesquisa tinha dois principais objetivos. O primeiro era examinar como os sinais dos tendões se relacionam a diferentes níveis de força muscular por métodos estatísticos. O segundo era desenvolver uma teoria forte sobre como esses sinais dos tendões são gerados, com base em nossas descobertas e no conhecimento existente sobre fisiologia.

Pra atingir esses objetivos, coletamos dados de 62 participantes. Cada participante fez uma série de exercícios pra testar diferentes níveis de força muscular. A gente acompanhou os sinais dos sensores ligados ao tendão de Aquiles deles. Analisamos esses dados pra ver como cada um respondeu em cinco pontos diferentes no tempo.

Participantes do Estudo e Configuração

Estudamos um total de 62 indivíduos saudáveis com idades entre 21 e 58 anos. Antes de começar, todos assinaram um termo de consentimento, e o estudo teve as aprovações éticas necessárias. Os participantes precisavam atender a critérios específicos, como poder tomar suas próprias decisões e entender o propósito do estudo.

Desenhamos nosso sistema de aquisição de dados pra captar os sinais que vinham do tendão de Aquiles de forma fácil e eficaz. Nosso sistema incorporou um sensor de filme piezoelétrico fino que é menos afetado pelo calor do corpo. Isso permite detectar pequenas mudanças quando os músculos se contraem, o que produz vibrações que podem ser registradas.

Os participantes usaram nosso dispositivo enquanto faziam exercícios de flexão isométrica do tornozelo. Cuidamos do ambiente pra minimizar ruídos ou interrupções, garantindo que os movimentos fossem suaves e que o sistema estivesse posicionado corretamente.

Procedimento de Coleta de Dados

O experimento teve três partes principais: um aquecimento, prática, e a fase real de coleta de dados. A fase de aquecimento tinha como objetivo garantir que os participantes estivessem fisicamente preparados e que as diferenças entre eles fossem minimizadas. Na fase de prática, guiamos os participantes pelo processo pra garantir que eles entendessem os exercícios e a configuração.

Durante a fase de coleta de dados, os participantes realizaram exercícios em níveis variados de esforço. Eles aumentaram a força gradualmente ao longo de dez segundos e a mantiveram por cinco segundos enquanto registrávamos os sinais do tendão. Cada participante passou por esse processo várias vezes para cada nível definido.

Processamento de Dados

Depois de coletar os dados, tivemos que limpá-los pra garantir que só medíssemos os sinais relevantes. Implementamos métodos de remoção de ruído pra eliminar sons indesejados causados por movimentos ou outros fatores. Então, focamos em identificar os pontos de pico nos dados, que indicam os sinais mais fortes produzidos durante a atividade muscular.

O valor quadrático médio (RMS) foi usado pra quantificar a força dos sinais. Organizando os dados, transformamos em uma estrutura longitudinal pra analisar mais efetivamente.

Analisando os Dados

Pra análise, usamos modelos de curva latente (LCM), que são ótimos pra observar dados coletados ao longo do tempo. Esses modelos permitem examinar não só mudanças dentro de cada pessoa, mas também diferenças entre indivíduos.

Exploramos vários tipos de modelos pra encontrar o que melhor representasse os dados. Observamos fatores como quão bem os modelos se ajustaram aos dados e como explicaram as mudanças nos sinais recebidos do tendão de Aquiles conforme a força muscular variava.

Diferentes Modelos Explorados

Testamos diferentes modelos, como modelos lineares, quadráticos e lineares por partes. Cada modelo oferece uma perspectiva diferente sobre como os dados podem se comportar.

  • LCM Linear: Este modelo assume uma relação em linha reta, analisando como os sinais mudam ao longo do tempo.
  • LCM Quadrático: Este modelo permite relações mais complexas, onde a taxa de mudança pode aumentar ou diminuir.
  • LCM Linear por Partes: Este modelo considera mudanças súbitas nos dados. Por exemplo, pode mostrar um ponto de mudança agudo onde a relação se altera.

Examinamos quão bem esses modelos se ajustavam aos dados e qual poderia descrever melhor a relação entre força muscular e sinais dos tendões.

Diferenças de Gênero na Atividade Muscular

Sabemos que as propriedades musculares e o desempenho podem diferir entre homens e mulheres. Portanto, dividimos nossos dados por gênero pra ver como os modelos performavam pra cada grupo. Essa abordagem nos deixou analisar as diferenças em como a força muscular e os sinais dos tendões interagiram em homens e mulheres.

Por exemplo, observamos que durante níveis baixos de força muscular, as mulheres mostraram um aumento mais substancial nas fibras musculares recrutadas do que os homens. Por outro lado, em níveis altos de força muscular, os homens mantiveram um aumento mais constante em comparação às mulheres.

Descobertas e Implicações

Nossas análises revelaram insights interessantes. Descobrimos que a relação entre força muscular e sinais dos tendões não é a mesma pra todo mundo e pode depender de diferenças individuais e dos tipos de músculos específicos envolvidos.

Os diferentes modelos destacaram que as mulheres tendem a ter um aumento mais gradual nos sinais dos tendões, enquanto os homens apresentaram mudanças mais abruptas. Essas descobertas podem ajudar a melhorar programas de exercícios adaptados aos indivíduos com base no seu gênero e composição muscular.

Entender como as fibras musculares e as unidades motoras funcionam pode explicar essas diferenças. Por exemplo, as mulheres tendem a ter mais fibras musculares de contração lenta, o que pode levar a um padrão de recrutamento diferente durante níveis mais baixos de esforço em comparação aos homens, que podem depender mais de fibras de contração rápida pra força explosiva.

Direções de Pesquisa Futura

Daqui pra frente, queremos verificar nossas descobertas com estudos mais detalhados. Isso pode envolver trazer mais participantes, testando mais pontos no tempo e fazendo experimentos adicionais pra entender melhor como esses sinais biológicos se correlacionam com a atividade muscular.

Continuando essa linha de pesquisa, esperamos desenvolver métodos eficazes pra avaliar o desempenho muscular e estratégias de reabilitação que possam ser aplicadas em cenários da vida real. Isso ajudaria terapeutas e treinadores a criar programas personalizados pra indivíduos que buscam aumentar sua força e resistência de forma segura.

Resumindo, medir a atividade muscular através de sinais biológicos dos tendões oferece novas perspectivas sobre como nossos músculos funcionam, especialmente considerando as diferenças de gênero. À medida que exploramos mais esse campo, o potencial pra reabilitação melhorada e planos de exercício otimizados se torna ainda mais promissor.

Fonte original

Título: Increase trajectories of tendon micro vibration intensity during ankle plantar flexion: A longitudinal data analysis using latent curve models

Resumo: We focus on fine vibrations originating from tendons (Mechanotendography: MTG) as a novel method for quantifying muscle activity. Quantifying muscle activity using MTG can enable daily and long-term continuous measurements, which have been challenging for electromyography (EMG) and mechanomyography (MMG). However, the detailed trajectory of MTG increase relative to exerted muscle strength has not been clarified, nor has the mechanism of MTG generation. Our research has two objectives. The first is to clarify the detailed relationship between exerted muscle strength levels and MTG through statistical modeling. The second is to establish a highly accurate hypothesis concerning the mechanism of MTG generation based on the modeling results and physiological knowledge. We focused on the Achilles tendon to study these two objectives. Experiments were conducted on 62 participants, and MTG data were obtained at various levels of exerted muscle strength. The obtained data were structured into a longitudinal data format representing the trajectory of MTG increase with increasing exerted muscle strength. We used latent curve models (LCM) to identify this structure. By applying various LCMs to explore an optimal model, we found that the quadratic LCM received the best fit for females, while the piecewise linear LCM with a breakpoint at 50% exerted muscle strength received the best fit for males. Notably, a significant sex difference was observed in the rate of increase in MTG at low levels of exerted muscle strength. These results suggest that MTG is caused by fine vibrations generated by muscle fiber contractions, and these fine vibrations are transmitted to the tendons connected to the muscles, where they are observed. Future research will focus on verifying this hypothesis through increased time points and physiological experiments.

Autores: Tatsuhiko Matsumoto, Y. Kano

Última atualização: 2024-10-18 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.15.618483

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.15.618483.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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