Аналіз стомлюваності основних м’язів на основі поверхневої електроміографії під час повторення планки з використанням методів багатовимірного зменшення у хлопчиків 12-14 років
DOI:
https://doi.org/10.17309/tmfv.2021.3.09Ключові слова:
міоелектричні сигнали, неоднорідність, скорочуваність агоністів і антагоністів, дискримінантний аналіз, аналіз головних компонентАнотація
Мета дослідження: 1. Аналіз розрізняльної здатності нервово-м'язових компонентів для класифікації станів до і після м'язового стомлення. 2. Вивчити, чи стає модифікація стратегій рекрутування нейронів більш / менш гетерогенної через втому. 3. Вивчити вплив активності м’язів Erector Spinae (ES) разом з активністю м’язів Rectus Abdominis (RA) і External Oblique (EO), щоб визначити зниження стабільності хребта під час виснажливої планки.
Матеріал і методи. У дослідженні взяли участь 12 хлопчиків (вік 12-14 років, зріст 148,75 ± 10 см, маса тіла 38,9 ± 7,9 кг). Багатоваріантний дискримінантний аналіз (DA) і аналіз головних компонентів (PCA) застосовувалися для виявлення змін в характері електроміографічних сигналів під час м'язової втоми. В DA використовувалися Лямбда Уїлкса, значення p, канонічна кореляція, відсоток класифікації і матриця структури. Для оцінки достовірності компонент стандартна межа для Кайзера-Мейера-Олкіна (KMO) була встановлена на рівні ≥0,529, а значення p тесту Бартлетта було ≤0,001. Власні значення ≥1 використовувалися для визначення кількості головних компонент (ПК). Задовільний відсоток ненадлишкових залишків був встановлений на рівні ≤50% при стандартному значенні >0,05. Абсолютне значення середньої спільності (x̄ h2) і навантаження компонентів були встановлені на рівні ≥0,6, ≥0,4 відповідно.
Результати. Стандартизований канонічний дискримінантний аналіз показав, що стан до і після втоми значно різнився (p = 0,000, Лямбда Уїлкса = 0,297, χ2 = 24,914, df = 3). Матриця структури показала, що параметром, який тісно корелював з дискримінантною функцією, був ES ARV (0,514). Результати показали, що точність класифікації між станами стомлення склала 95,8%. У PCA значення KMO були знижені [0,547 до стомлення проти 0,264 після втоми]; значення критерію сферичності Бартлетта було до χ2 = 90,72 (p = 0,000) і після втоми χ2 = 85,32 (p = 0,000). Був застосований критерій Promax з нормалізацією Кайзера, оскільки обертання компонент було неортогонально [матриця кореляції компонентів (rCCM) = 0,520 Попереднє стомлення> 0,3 Абсолютна <0,357 Втома після закінчення]. У двох ПК до стомлення (кумулятивне s2 – 80,159%) і після втоми три ПК (кумулятивне s2 – 83,845%) власні значення ≥1. x̄ h2 збільшилася [0,802 до стомлення проти 0,838 після втоми], а відсоток ненадлишкових залишків знизився [50% до стомлення проти 44% після втоми].
Висновки. Через стомлення збільшується варіабельність і неоднорідність міоелектричних сигналів. Спільна активність ES-м’язи-антагоністи дуже чутлива для визначення погіршення стабільності хребта під час стомлюючої планки. Стратегії рекрутування моторних одиниць з високим ступенем кореляції між ES і RA підтверджує докази концепції загального пулу мотонейронів агоністів-антагоністів або феномена «Common Drive» під час стомлення.
Завантаження
Дані завантаження ще не доступні.
Посилання
Merletti, R., & Farina, D. (2016). Surface Electromyography: Physiology, Engineering, and Applications. John Wiley & Sons NJ, Inc. IEEE Press.
Staudenmann, D., van Dieën, J. H., Stegeman, D. F., & Enoka, R. M. (2014). Increase in heterogeneity of biceps brachii activation during isometric submaximal fatiguing contractions: a multichannel surface EMG study. Journal of Neurophysiology, 111(5), 984-990. https://doi.org/10.1152/jn.00354.2013
Schoenfeld, B. J., Contreras, B., Tiryaki-Sonmez, G., Willardson, J. M., & Fontana, F. (2014). An electromyographic comparison of a modified version of the plank with a long lever and posterior tilt versus the traditional plank exercise. Sports biomechanics, 13(3), 296-306. https://doi.org/10.1080/14763141.2014.942355
Lee, N., Kang, H., & Shin, G. (2015). Use of antagonist muscle EMG in the assessment of neuromuscular health of the low back. Journal of Physiological Anthropology, 34(1), 18. https://doi.org/10.1186/s40101-015-0055-5
Duchateau, J., & Baudry, S. (2014). The neural control of coactivation during fatiguing contractions revisited. Journal of Electromyography and Kinesiology, 24(6), 780-788. https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2014.08.006
Stokes, I. A., Henry, S. M., & Single, R. M. (2003). Surface EMG electrodes do not accurately record from lumbar multifidus muscles. Clinical biomechanics, 18(1), 9-13. https://doi.org/10.1016/s0268-0033(02)00140-7
Mullany, H., O’Malley, M., St Clair Gibson, A., & Vaughan, C. (2002). Agonist-antagonist common drive during fatiguing knee extension efforts using surface electromyography. Journal of Electromyography and Kinesiology, 12(5), 375-384. https://doi.org/10.1016/s1050-6411(02)00048-2
Chen, W. J., Chiou, W. K., Lee, Y. H., Lee, M. Y., & Chen, M. L. (1998). Myo-electric behavior of the trunk muscles during static load holding in healthy subjects and low back pain patients. Clinical biomechanics, 13(1), S9-S15. https://doi.org/10.1016/s0268-0033(98)80133-2
Samanta, A., & Mukherjee, S. (2021). Assessment of Myoelectric Manifestations of Muscle Fatigue During Repetitive Isometric Voluntary Contraction in Boys Aged 12-14. Teorìâ ta Metodika Fìzičnogo Vihovannâ, 21(1), 50-60. https://doi.org/10.17309/tmfv.2021.1.07
Ivashchenko, O. (2020). Research Program: Modeling of Motor Abilities Development and Teaching of School children. Teorìâ ta Metodika Fìzičnogo Vihovannâ, 20(1), 32-41. https://doi.org/10.17309/tmfv.2020.1.05
Rogers, D. R., & MacIsaac, D. T. (2011). EMG-based muscle fatigue assessment during dynamic contractions using principal component analysis. Journal of Electromyography and Kinesiology, 21(5), 811-818. https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2011.05.002
Ivashchenko, O., Nosko, Yu., Bartik, P., & Makanin, O. (2020). Gender-Related Peculiarities of 7-Year-Old Schoolchildren’s Motor Fitness. Teorìâ ta Metodika Fìzičnogo Vihovannâ, 20(4), 228-233. https://doi.org/10.17309/tmfv.2020.4.05
Boonstra, T. W., Daffertshofer, A., van As E., van-der-Vlugt, S., & Beek, P. J. (2007). Bilateral motor unit synchronization is functionally organized. Experimental Brain Research, 178(1), 79–88. https://doi.org/10.1007/s00221-006-0713-2
Roy, S. H., & Oddsson, L. I. (1998). Classification of paraspinal muscle impairments by surface electromyography. Physical therapy, 78(8), 838-851. https://doi.org/10.1093/ptj/78.8.838
Naik, G. R., Selvan, S. E., Gobbo, M., Acharyya, A., & Nguyen, H. T. (2016). Principal Component Analysis Applied to Surface Electromyography: A Comprehensive Review. IEEE Access, 4, 4025-4037. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2016.2593013
Cowleya, J. C., & Gates, D. H. (2017). Inter-joint coordination changes during and after muscle fatigue. Human Movement Science, 56, 109-118. https://doi.org/10.1016/j.humov.2017.10.015
Farina, D., Negro, F., Gizzi, L., & Falla, D. (2012). Low-frequency oscillations of the neural drive to the muscle are increased with experimental muscle pain. Journal of neurophysiology, 107(3), 958-965. https://doi.org/10.1152/jn.00304.2011
Ortega-Auriol, P.A., Besier, T.F., Byblow, W.D., & McMorland, A.J.C. (2018). Fatigue Influences the Recruitment, but Not Structure, of Muscle Synergies. Frontiers in Human Neuroscience, 12, 217. https://doi.org/10.3389/fnhum.2018.00217
McManus, L., Lowery, M., Merletti, R., Søgaard, K., Besomi, M., Clancy, E. A. et al. (2021). Consensus for experimental design in electromyography (CEDE) project: Terminology matrix. Journal of electromyography and kinesiology: official journal of the International Society of Electrophysiological Kinesiology, 59, 102565. https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2021.102565
Verma, J. P. (2013). Data Analysis in Management with SPSS Software. (1st Ed.). Springer India. https://doi.org/10.1007/978-81-322-0786-3
Iermakov, S., Ivashchenko, O., Khudolii, O., Chernenko, S., Veremeenko, V., & Zelenskyi, B. (2021). Pattern Recognition: Impact of Exercises Modes on Developing a Small Ball Throwing Skill in Boys Aged 8. Teorìâ ta Metodika Fìzičnogo Vihovannâ, 21(1), 77-83. https://doi.org/10.17309/tmfv.2021.1.10
Broen, M. P., Moonen, A. J., Kuijf, M. L., Dujardin, K., Marsh, L., Richard, I. H., et al. (2015). Factor analysis of the Hamilton Depression Rating Scale in Parkinson’s disease. Parkinsonism & related disorders, 21(2), 142-146. https://doi.org/10.1016/j.parkreldis.2014.11.016
Kaiser, H. F., & Rice, J. (1974). Little Jiffy Mark IV. Educational and Psychological Measurement, 34(1), 111-117. https://doi.org/10.1177/001316447403400115
Watkins, M. W. (2021). A Step-by-Step Guide to Exploratory Factor Analysis with SPSS. (1st Ed.). Routledge NY.
Ivanenko, Y. P., Poppele, R. E., & Lacquaniti, F. (2004). Five basic muscle activation patterns account for muscle activity during human locomotion. The Journal of physiology, 556(1), 267-282. https://doi.org/10.1113/jphysiol.2003.057174
Gajewski, J., & Viitasalo, J.T. (1994). Does the level of adaptation to a heavy physical effort influence fatigue-induced changes in tremor amplitude? Human Movement Science, 13(2), 211-220. https://doi.org/10.1016/0167-9457(94)90037-X
Allen, D. G., & Westerblad, H. (2001). Role of phosphate and calcium stores in muscle fatigue. The Journal of physiology, 536(3), 657-665. https://doi.org/10.1111/j.1469-7793.2001.t01-1-00657.x
Dideriksen, J. L., Holobar, A., & Falla, D. (2016). Preferential distribution of nociceptive input to motoneurons with muscle units in the cranial portion of the upper trapezius muscle. Journal of Neurophysiology, 116(2), 611-618. https://doi.org/10.1152/jn.01117.2015
Falla, D., & Farina, D. (2008). Non-uniform adaptation of motor unit discharge rates during sustained static contraction of the upper trapezius muscle. Experimental Brain Research, 191(3), 363-370. https://doi.org/10.1007/s00221-008-1530-6
Farina, D., Leclerc, F., Arendt-Nielsen, L., Buttelli, O., & Madeleine, P. (2008). The change in spatial distribution of upper trapezius muscle activity is correlated to contraction duration. Journal of Electromyography and Kinesiology, 18(1), 16-25. https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2006.08.005
Kiryu, T., Takahashi, K., & Ogawa, K. (1997). Multivariate Analysis of Muscular Fatigue during Bicycle Ergometer Exercise. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 44(8), 665-672. https://doi.org/10.1109/10.605423
Ivashchenko, O., Prykhodko, V., & Cieslicka, M. (2018). Movement Coordination: Factor Structure of Development in 5th-7th Grade Girls. Teorìâ ta Metodika Fìzičnogo Vihovannâ, 18(1), 38-49. https://doi.org/10.17309/tmfv.2018.1.05
Dien, J. (2010). Evaluating two-step PCA of ERP data with Geomin, Infomax, Oblimin, Promax, and Varimax rotations. Psychophysiology, 47(1), 170-83. https://doi.org/10.1111/j.1469-8986.2009.00885.x
Barroso, F. O., Torricelli, D., Moreno, J. C., Taylor, J., Gomez-Soriano, J., Bravo-Esteban, E., et al. (2014). Shared muscle synergies in human walking and cycling. Journal of Neurophysiology, 112(8), 1984-1998. https://doi.org/10.1152/jn.00220.2014
Fan, C., Fede, C., Gaudreault, N., Porzionato, A., Macchi, V., DE Caro, R., & Stecco, C. (2018). Anatomical and functional relationships between external abdominal oblique muscle and posterior layer of thoracolumbar fascia. Clinical anatomy, 31(7), 1092-1098. https://doi.org/10.1002/ca.23248
Czaplicki, A., Śliwa, M., Szyszka, P., & Sadowski, J. (2017). Biomechanical assessment of Strength and Jumping Ability in Male Volleyball Players during the Annual Training Macrocycle. Polish Journal of Sport and Tourism, 24, 221-227. https://doi.org/10.1515/pjst-2017-0021
Ivashchenko, O.V., Khudolii, O.M., Iermakov, S.S., Prykhodko, V.V., & Cieslicka, M. (2018). Movement Coordination: Identification of Age-Related Dynamics of its Development in Girls Aged 11-13. Teorìâ ta Metodika Fìzičnogo Vihovannâ, 18(2), 93-101. https://doi.org/10.17309/tmfv.2018.2.06
Vila-Chã, C., Falla, D., & Farina, D. (2010). Motor unit behavior during submaximal contractions following six weeks of either endurance or strength training. Journal of Applied Physiology, 109(5), 1455-1466. https://doi.org/10.1152/japplphysiol.01213.2009
Araujo, R. C., Duarte, M., & Amadio, A. C. (2000). On the inter- and intra-subject variability of the electromyographic signal in isometric contractions. Electromyography and Clinical Neurophysiology, 40(4), 225-229. PMID: 10907600
Martinez-Valdes, E., Negro, E., Falla, D., De-Nunzio, A. M., & Farina, D. (2018). Surface electromyographic amplitude does not identify differences in neural drive to synergistic muscles. Journal of Applied Physiology, 124(4), 1071-1079. https://doi.org/10.1152/japplphysiol.01115.2017
Prasad, S., & Bruce, L. M. (2008). Limitations of Principal Components Analysis for Hyperspectral Target Recognition. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 5(4), 625-629. https://doi.org/10.1109/LGRS.2008.2001282
Staudenmann, D., van Dieën, J. H., Stegeman, D. F., & Enoka, R. M. (2014). Increase in heterogeneity of biceps brachii activation during isometric submaximal fatiguing contractions: a multichannel surface EMG study. Journal of Neurophysiology, 111(5), 984-990. https://doi.org/10.1152/jn.00354.2013
Schoenfeld, B. J., Contreras, B., Tiryaki-Sonmez, G., Willardson, J. M., & Fontana, F. (2014). An electromyographic comparison of a modified version of the plank with a long lever and posterior tilt versus the traditional plank exercise. Sports biomechanics, 13(3), 296-306. https://doi.org/10.1080/14763141.2014.942355
Lee, N., Kang, H., & Shin, G. (2015). Use of antagonist muscle EMG in the assessment of neuromuscular health of the low back. Journal of Physiological Anthropology, 34(1), 18. https://doi.org/10.1186/s40101-015-0055-5
Duchateau, J., & Baudry, S. (2014). The neural control of coactivation during fatiguing contractions revisited. Journal of Electromyography and Kinesiology, 24(6), 780-788. https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2014.08.006
Stokes, I. A., Henry, S. M., & Single, R. M. (2003). Surface EMG electrodes do not accurately record from lumbar multifidus muscles. Clinical biomechanics, 18(1), 9-13. https://doi.org/10.1016/s0268-0033(02)00140-7
Mullany, H., O’Malley, M., St Clair Gibson, A., & Vaughan, C. (2002). Agonist-antagonist common drive during fatiguing knee extension efforts using surface electromyography. Journal of Electromyography and Kinesiology, 12(5), 375-384. https://doi.org/10.1016/s1050-6411(02)00048-2
Chen, W. J., Chiou, W. K., Lee, Y. H., Lee, M. Y., & Chen, M. L. (1998). Myo-electric behavior of the trunk muscles during static load holding in healthy subjects and low back pain patients. Clinical biomechanics, 13(1), S9-S15. https://doi.org/10.1016/s0268-0033(98)80133-2
Samanta, A., & Mukherjee, S. (2021). Assessment of Myoelectric Manifestations of Muscle Fatigue During Repetitive Isometric Voluntary Contraction in Boys Aged 12-14. Teorìâ ta Metodika Fìzičnogo Vihovannâ, 21(1), 50-60. https://doi.org/10.17309/tmfv.2021.1.07
Ivashchenko, O. (2020). Research Program: Modeling of Motor Abilities Development and Teaching of School children. Teorìâ ta Metodika Fìzičnogo Vihovannâ, 20(1), 32-41. https://doi.org/10.17309/tmfv.2020.1.05
Rogers, D. R., & MacIsaac, D. T. (2011). EMG-based muscle fatigue assessment during dynamic contractions using principal component analysis. Journal of Electromyography and Kinesiology, 21(5), 811-818. https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2011.05.002
Ivashchenko, O., Nosko, Yu., Bartik, P., & Makanin, O. (2020). Gender-Related Peculiarities of 7-Year-Old Schoolchildren’s Motor Fitness. Teorìâ ta Metodika Fìzičnogo Vihovannâ, 20(4), 228-233. https://doi.org/10.17309/tmfv.2020.4.05
Boonstra, T. W., Daffertshofer, A., van As E., van-der-Vlugt, S., & Beek, P. J. (2007). Bilateral motor unit synchronization is functionally organized. Experimental Brain Research, 178(1), 79–88. https://doi.org/10.1007/s00221-006-0713-2
Roy, S. H., & Oddsson, L. I. (1998). Classification of paraspinal muscle impairments by surface electromyography. Physical therapy, 78(8), 838-851. https://doi.org/10.1093/ptj/78.8.838
Naik, G. R., Selvan, S. E., Gobbo, M., Acharyya, A., & Nguyen, H. T. (2016). Principal Component Analysis Applied to Surface Electromyography: A Comprehensive Review. IEEE Access, 4, 4025-4037. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2016.2593013
Cowleya, J. C., & Gates, D. H. (2017). Inter-joint coordination changes during and after muscle fatigue. Human Movement Science, 56, 109-118. https://doi.org/10.1016/j.humov.2017.10.015
Farina, D., Negro, F., Gizzi, L., & Falla, D. (2012). Low-frequency oscillations of the neural drive to the muscle are increased with experimental muscle pain. Journal of neurophysiology, 107(3), 958-965. https://doi.org/10.1152/jn.00304.2011
Ortega-Auriol, P.A., Besier, T.F., Byblow, W.D., & McMorland, A.J.C. (2018). Fatigue Influences the Recruitment, but Not Structure, of Muscle Synergies. Frontiers in Human Neuroscience, 12, 217. https://doi.org/10.3389/fnhum.2018.00217
McManus, L., Lowery, M., Merletti, R., Søgaard, K., Besomi, M., Clancy, E. A. et al. (2021). Consensus for experimental design in electromyography (CEDE) project: Terminology matrix. Journal of electromyography and kinesiology: official journal of the International Society of Electrophysiological Kinesiology, 59, 102565. https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2021.102565
Verma, J. P. (2013). Data Analysis in Management with SPSS Software. (1st Ed.). Springer India. https://doi.org/10.1007/978-81-322-0786-3
Iermakov, S., Ivashchenko, O., Khudolii, O., Chernenko, S., Veremeenko, V., & Zelenskyi, B. (2021). Pattern Recognition: Impact of Exercises Modes on Developing a Small Ball Throwing Skill in Boys Aged 8. Teorìâ ta Metodika Fìzičnogo Vihovannâ, 21(1), 77-83. https://doi.org/10.17309/tmfv.2021.1.10
Broen, M. P., Moonen, A. J., Kuijf, M. L., Dujardin, K., Marsh, L., Richard, I. H., et al. (2015). Factor analysis of the Hamilton Depression Rating Scale in Parkinson’s disease. Parkinsonism & related disorders, 21(2), 142-146. https://doi.org/10.1016/j.parkreldis.2014.11.016
Kaiser, H. F., & Rice, J. (1974). Little Jiffy Mark IV. Educational and Psychological Measurement, 34(1), 111-117. https://doi.org/10.1177/001316447403400115
Watkins, M. W. (2021). A Step-by-Step Guide to Exploratory Factor Analysis with SPSS. (1st Ed.). Routledge NY.
Ivanenko, Y. P., Poppele, R. E., & Lacquaniti, F. (2004). Five basic muscle activation patterns account for muscle activity during human locomotion. The Journal of physiology, 556(1), 267-282. https://doi.org/10.1113/jphysiol.2003.057174
Gajewski, J., & Viitasalo, J.T. (1994). Does the level of adaptation to a heavy physical effort influence fatigue-induced changes in tremor amplitude? Human Movement Science, 13(2), 211-220. https://doi.org/10.1016/0167-9457(94)90037-X
Allen, D. G., & Westerblad, H. (2001). Role of phosphate and calcium stores in muscle fatigue. The Journal of physiology, 536(3), 657-665. https://doi.org/10.1111/j.1469-7793.2001.t01-1-00657.x
Dideriksen, J. L., Holobar, A., & Falla, D. (2016). Preferential distribution of nociceptive input to motoneurons with muscle units in the cranial portion of the upper trapezius muscle. Journal of Neurophysiology, 116(2), 611-618. https://doi.org/10.1152/jn.01117.2015
Falla, D., & Farina, D. (2008). Non-uniform adaptation of motor unit discharge rates during sustained static contraction of the upper trapezius muscle. Experimental Brain Research, 191(3), 363-370. https://doi.org/10.1007/s00221-008-1530-6
Farina, D., Leclerc, F., Arendt-Nielsen, L., Buttelli, O., & Madeleine, P. (2008). The change in spatial distribution of upper trapezius muscle activity is correlated to contraction duration. Journal of Electromyography and Kinesiology, 18(1), 16-25. https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2006.08.005
Kiryu, T., Takahashi, K., & Ogawa, K. (1997). Multivariate Analysis of Muscular Fatigue during Bicycle Ergometer Exercise. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 44(8), 665-672. https://doi.org/10.1109/10.605423
Ivashchenko, O., Prykhodko, V., & Cieslicka, M. (2018). Movement Coordination: Factor Structure of Development in 5th-7th Grade Girls. Teorìâ ta Metodika Fìzičnogo Vihovannâ, 18(1), 38-49. https://doi.org/10.17309/tmfv.2018.1.05
Dien, J. (2010). Evaluating two-step PCA of ERP data with Geomin, Infomax, Oblimin, Promax, and Varimax rotations. Psychophysiology, 47(1), 170-83. https://doi.org/10.1111/j.1469-8986.2009.00885.x
Barroso, F. O., Torricelli, D., Moreno, J. C., Taylor, J., Gomez-Soriano, J., Bravo-Esteban, E., et al. (2014). Shared muscle synergies in human walking and cycling. Journal of Neurophysiology, 112(8), 1984-1998. https://doi.org/10.1152/jn.00220.2014
Fan, C., Fede, C., Gaudreault, N., Porzionato, A., Macchi, V., DE Caro, R., & Stecco, C. (2018). Anatomical and functional relationships between external abdominal oblique muscle and posterior layer of thoracolumbar fascia. Clinical anatomy, 31(7), 1092-1098. https://doi.org/10.1002/ca.23248
Czaplicki, A., Śliwa, M., Szyszka, P., & Sadowski, J. (2017). Biomechanical assessment of Strength and Jumping Ability in Male Volleyball Players during the Annual Training Macrocycle. Polish Journal of Sport and Tourism, 24, 221-227. https://doi.org/10.1515/pjst-2017-0021
Ivashchenko, O.V., Khudolii, O.M., Iermakov, S.S., Prykhodko, V.V., & Cieslicka, M. (2018). Movement Coordination: Identification of Age-Related Dynamics of its Development in Girls Aged 11-13. Teorìâ ta Metodika Fìzičnogo Vihovannâ, 18(2), 93-101. https://doi.org/10.17309/tmfv.2018.2.06
Vila-Chã, C., Falla, D., & Farina, D. (2010). Motor unit behavior during submaximal contractions following six weeks of either endurance or strength training. Journal of Applied Physiology, 109(5), 1455-1466. https://doi.org/10.1152/japplphysiol.01213.2009
Araujo, R. C., Duarte, M., & Amadio, A. C. (2000). On the inter- and intra-subject variability of the electromyographic signal in isometric contractions. Electromyography and Clinical Neurophysiology, 40(4), 225-229. PMID: 10907600
Martinez-Valdes, E., Negro, E., Falla, D., De-Nunzio, A. M., & Farina, D. (2018). Surface electromyographic amplitude does not identify differences in neural drive to synergistic muscles. Journal of Applied Physiology, 124(4), 1071-1079. https://doi.org/10.1152/japplphysiol.01115.2017
Prasad, S., & Bruce, L. M. (2008). Limitations of Principal Components Analysis for Hyperspectral Target Recognition. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 5(4), 625-629. https://doi.org/10.1109/LGRS.2008.2001282
Downloads
Опубліковано
2021-09-25
Як цитувати
Samanta, A., & Mukherjee, S. (2021). Аналіз стомлюваності основних м’язів на основі поверхневої електроміографії під час повторення планки з використанням методів багатовимірного зменшення у хлопчиків 12-14 років. Теорія та методика фізичного виховання, 21(3), 253–263. https://doi.org/10.17309/tmfv.2021.3.09
Номер
Розділ
Оригінальні наукові статті
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
