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Optimization of surface multi-channel electrode arrays and motor unit extraction in underrepresented populations

Descrizione del progetto

Individuare il comportamento delle unità motorie in popolazioni sottorappresentate

L’unità motoria è costituita dal motoneurone e dalle fibre muscolari che controlla. Gli elettrodi di superficie ad alta densità (HDsEMG, high-density surface electrode) e gli algoritmi di decomposizione (DA, decomposition algorithm) sono metodi non invasivi recenti utilizzati per identificare tali unità; tuttavia, i DA attualmente impiegati sono in grado di analizzare il comportamento delle stesse solo in giovani di sesso maschile e buone condizioni di salute, il che genera una lacuna di conoscenze nelle popolazioni sottorappresentate, ovvero i soggetti clinici, le donne e gli individui obesi. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto MUDecomp si propone di migliorare l’attuale tecnologia dell’HDsEMG e della DA per una popolazione più eterogenea identificando le relative limitazioni per le popolazioni sottorappresentate, adattando le configurazioni degli elettrodi per tali popolazioni e migliorando la DA per i singoli individui in esse presenti. L’adeguamento di questa tecnologia non invasiva costituisce un’innovazione cruciale per i modelli diagnostici nelle popolazioni cliniche.

Obiettivo

The motor unit (MU) represents the final common pathway consisting of the motor neuron and all the muscle fibres it innervates. Force is controlled by recruiting MUs or modulating their discharge rate. Traditional MU behaviour investigations use intramuscular electrodes and signal processing which identifies only a few MUs close to the electrode. Recently, High-Density surface electrodes(HDsEMG) allowed for MU identification non-invasively, but it has limitations. Decomposition algorithms (DA) can with validity and reliability identify MUs, but this is primarily in healthy young males. Greater adipose tissue thickness increases signal filtering, leading to a lower amplitude MU action potential which is more difficult to detect with the current DAs. This challenge has left a 'knowledge gap' in the study of MU behaviour in underrepresented populations (URP) (clinical, female, obese). This fellowship aims to optimize the state-of-the-art technology of HDsEMG and DA for a more diverse population. I aim to (1) identify limitations of HD-sEMG and DA in URPs; (2) adapt electrode configurations for URPs, and (3) optimize DA for individuals across URPs. This project is pertinent, as a large sector of the population is not studied, hindering MU behaviour research progression. I will focus on URPs where MU identification is challenging. I will fill this knowledge gap to allow the study of MU behaviour and assessment of all populations. Adapting this non-invasive technology is an important innovation which may be used as a model for diagnosis in clinical populations.
The quality and success of this project are ensured by collaborations between myself and experts in signal processing (my supervisor Dr. Negro) and a company leading in multichannel electrode design. Their knowledge and expertise along with the facilities will guarantee the success of this project. The training will provide me with substantial hard and soft skills to become an independent translational scientist.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

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Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

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Coordinatore

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BRESCIA
Contributo netto dell'UE
€ 188 590,08
Indirizzo
PIAZZA MERCATO 15
25121 Brescia
Italia
Regione
Nord-Ovest Lombardia Brescia
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partner (1)