Analyzing EMG signal of jaw muscles by using EMD and SVD to detect the effect of missing teeth on chewing performance

Abstract

Bu çalışmanın amacı hastaların eksik diş sayısıyla çene kaslarından alınan EMG sinyallerinin özellikleri arasında bir kolerasyon bulmaktır. Bulunan bu kolerasyon diş eksikliğinin çiğneme performansı üzerindeki etkisini gösterecektir. Bu amaçla, farklı diş sayısına sahip hastalardan 10-14 saniye boyunca EMG sinyallerinin kaydı alınmıştır. Bu EMG sinyalleri sağ masseter, sağ temporalis, sol masseter ve sol temporalis kaslarından alınmıştır. Sinyal kaydı sırasında hastalara sakız çiğnettirilmiştir. Daha sonra EMD ile kaydedilen sinyaller altı alt-banda (IMFlere) ayrıştırılmıştır. Elde edilen her bir alt-band SVD yöntemiyle beş singular değerine indirgenmiştir. Sonuç olarak kaydedilen EMG sinyalleri 30 sayısal değere indirgenmiştir. Bu sayısal değerler sinyallerin özellikleri olarak kullanılmıştır.Analizlerin yapılması için hastalar eksik diş sayılarına göre altı gruba ayrılmıştır. Bu gruplar tam dişlilerden sekiz veya daha fazla sayıda diş eksikliği olan hastalara kadar değişmektedir. Analizler için iki farklı hesap yapılmıştır. Bir IMF içindeki singular değerlerinin o IMF içerisideki yüzdelikleri hesaplanmıştır. Ayrıca IMF'lerin tüm data içerisindeki yüzdelikleri hesaplanmıştır. Gruplar arasındaki farklılıkları görmek amacıyla her grubun ortalama değerleri alınmıştır. Bu hesaplanan yüzdeliker ile grupların diş eksikliği sayısı arasında bir korelasyon olduğu görülmüştür. Bu çalışmanın sonuçları diş eksikliğindeki artışın çiğneme üzerindeki olumsuz etkisini gözler önüne sürmüştür.

The purpose of this study was to search for a correlation between extracted features from electromyography (EMG) signals of subjects and the number of their missing teeth. The correlation would show how missing teeth affect chewing performance. For this purpose, EMG signals were recorded for 10–14 seconds from patients with different numbers of teeth. The EMG signals were obtained from the right masseter, right temporalis, left masseter, and left temporalis muscles while the subjects were chewing a test material. Empirical mode decomposition (EMD) was used to decompose the signals into six subbands (IMFs). Then by singular value decomposition, each subband was reduced into five singular values. In total, one EMG recording was reduced into 30 numerical values, and those were the features to use in the analysis. In order to do statistical analysis, subjects were split into six groups based on the numbers of their missing teeth. The groups ranged from full dentate group to group with eight or more missing teeth. The percentage of each singular value within the IMF it belongs to and the percentage of each IMF within the whole signal were examined. The mean values of groups were calculated for comparison of groups. It was observed that there is a correlation between the change of those percentages and the number of missing teeth in groups. The results of the study indicate that chewing efficiency deteriorates with the increase of the number of missing teeth.