Author(s):
Feliciano, Leandro Paulino
Date: 2021
Origin: Oasisbr
Subject(s): eletromiografia; músculos da mastigação; disfunção temporomandibular; articulação temporomandibular; redes neurais; electromyography; mastication muscles; temporomandibular disorder; temporomandibular joint; neural networks; CIENCIAS DA SAUDE; eletromiografia; eletromiografia; músculos da mastigação; músculos da mastigação; disfunção temporomandibular; disfunção temporomandibular; articulação temporomandibular; articulação temporomandibular; redes neurais; redes neurais; electromyography; electromyography; mastication muscles; mastication muscles; temporomandibular disorder; temporomandibular disorder; temporomandibular joint; temporomandibular joint; neural networks; neural networks; CIENCIAS DA SAUDE; CIENCIAS DA SAUDE
Description
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Background: Although many clinicians still use the electromyographic (EMG) signal to assess patients with temporomandibular disorders (TMD), so far, a method for analyzing the EMG signal that demonstrates clear differences between these patients and healthy individuals has not yet been found. Objective: The aim of this study was to evaluate the muscle activity of individuals with TMD using self-organized artificial neural networks. Methods: This was a cross-sectional study, consisting of consecutive samples, consisting of 36 women with TMD and 24 healthy women aged between 18 and 45 years. The EMG signal from the masseter and temporal muscles, both sides, was collected under conditions of rest, chewing (CHW) and maximum habitual intercuspation (MHI). The EMG signal was processed using self-organized artificial neural networks and the movement deviation profile curve (MDP) was calculated in relation to the control group (healthy). Results: The TMD group had a significantly higher MDP value (p < 0.05) with effect size ranging from moderate to high (0.26 to 0.62) for all analyzed muscles (masseter and right and left temporalis) under REST, CHW and MHI condictions. Conclusions: In this study, it was possible to observe significant differences between healthy individuals and individuals with temporomandibular disorders in the electromyographic signal analyzed from self-organized neural networks of the masseter and anterior temporal muscles on both sides, recorded in REP, ISTO and MIH.
Introdução: Embora muitos clínicos ainda utilizem o sinal eletromiográfico (EMG) como avaliação de pacientes com disfunção temporomandibular (DTM), até esse momento, ainda não foi encontrado um método de análise do sinal EMG que demonstre diferenças claras entre esses pacientes e indivíduos saudáveis. Objetivo: O objetivo desse estudo foi avaliar a atividade muscular de indivíduos com DTM usando redes neurais artificiais auto-organizadas. Métodos: Esse foi um estudo transversal, composto por amostras consecutivas, constituída de 36 mulheres com DTM e 24 saudáveis com idade entre 18 e 45 anos. O sinal EMG dos músculos masseter e temporal, ambos os lados foram coletados nas condições de repouso (REP), mastigação (ISTO) e máxima intercuspidação habitual (MIH). O sinal EMG foi processado usando redes neurais artificiais auto-organizadas sendo calculado a curva de perfil de desvio de movimento (MDP) em relação ao grupo controle (saudáveis). O grupo com DTM apresentou um valor de MDP significativamente mais alto (p < 0.05) com tamanho do efeito variando entre moderado e alto (0.26 a 0.62) para todos os músculos analisados (masseter e temporal direito e esquerdo) nas condições de REP, ISTO e MIH. Conclusões: Nesse estudo, foi possível observar diferenças significativas entre indivíduos saudáveis e com disfunção temporomandibular no sinal eletromiográfico analisados a partir de redes neurais auto-organizadas, dos músculos masseter e temporal anterior de ambos os lados, gravados em REP, ISTO e MIH.