Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is a fast-progressing disease with no cure. It is
diagnosed through the assessment of clinical exams, such as needle electromyography,
which measures themuscles’ electrical activity by inserting a needle into themuscle tissue.
Nevertheless, surface electromyography (SEMG) is emerging as a more practical and less
painful alternative. Even though these exams provide relevant information regarding the
electric structures conducted in the muscles, ALS symptoms are similar to those of other
neurological disorders, preventing a faster detection of the disease.
This dissertation focuses on implementing and analyzing innovative SEMG features
related to the morphology of the functional structures present in the signal. To assess the
efficiency of these features, a framework is proposed, aiming to distinguish healthy from
pathological signals through the use of a classification algorithm. The classification task
was performed using SEMG signals acquired from the upper limb muscles of healthy and
ALS subjects.
The results show the utility of employing the proposed set of features for ALS diagnosis,
with an F1 Score higher than 80% in most experimental conditions. The novel features
improved the model’s overall performance when combined with other state-of-art SEMG
features and also demonstrated efficiency when used individually. These outcomes are
of significant importance in supporting the use of SEMG as a complementary diagnosis
exam. The proposed features demonstrate promising contributions for better and faster
detection of ALS and increased classification interpretabilityA Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) é uma doença incurável de progressão rápida. O
seu diagnóstico é feito através da avaliação de exames clínicos como a eletromiografia de
profundidade, que mede a atividade elétrica muscular com agulhas inseridas no músculo.
No entanto, a eletromiografia de superfície (SEMG) surge como uma alternativa mais prática
e menos dolorosa. Embora ambos os exames forneçam informações relevantes sobre
as estruturas elétricas conduzidas nos músculos, os sintomas da ELA são semelhantes aos
de outras doenças neurológicas, impedindo uma identificação mais precoce da doença.
Esta dissertação foca-se na implementação e análise de atributos inovadores de SEMG
relacionados com a morfologia das estruturas funcionais presentes no sinal. Para avaliar
a eficiência destes atributos, é proposto um framework, com o objetivo de distinguir sinais
saudáveis e sinais patológicos através de um algoritmo de classificação. A tarefa de classificação
foi realizada utilizando sinais de SEMG adquiridos dos músculos dos membros
superiores de indivíduos saudáveis e com ELA.
Os resultados demonstram a utilidade do conjunto de atributos proposto para o diagnóstico
de ELA, com uma métrica de classificação F1 superior a 80% na maioria das
condições experimentais. Os novos atributos melhoraram o desempenho geral do modelo
quando combinados com outros atributos de SEMG do estado da arte, e também se comprovaram
eficientes quando aplicados individualmente. Estes resultados são de grande
importância na justificação da aplicabilidade da SEMG como um exame complementar
de diagnóstico da ELA. Os atributos apresentados demonstram ser promissores para um
melhor e mais rápido diagnóstico, e facilitam a explicação dos resultados da classificação
devido à sua interpretabilidade
