Trent J. Herda, Ph.D.Assistant ProfessorDocking Faculty ScholarNeuromechanics Laboratory – DirectorHawk Fitness Academy ‐ DirectorDept. of Health, Sport and Exercise SciencesUniversity of Kansas

Application of Electromyography in Strength and Conditioning Research

Electromyography in JSCR

• Journal of Strength and Conditioning Research

– Pubmed.com

– Searchable terms (2001 – current): 

• electromyography = 371 papers

• EMG = 389 papers– 20 to 30 papers per year

Overview

• EMG hardware

• Motor units

• The EMG signal

• Study Design

• Interpretation

Technical sources:1. Farina et al. 2014 The extraction of neural strategies from the surface EMG: an update. J Appl Physiol 117:1215‐1230.

2. Merletti et al. 2009 Technology and instrumentation for detection and conditioning of the surface electromyographic signal: state of the art. Clin Biomech 24:122‐134.

3. Enoka . 2015. Neuromechanics of Human Movement. 5th Edition. Human Kinetics. Champaign, IL.

4. De Luca. 1993. The use of surface electromyography in biomechanics. Delsys, Inc. Boston, MA.

EMG Acquisition Systems

• BIOPAC Systems

• Delsys

• iWorx

• National Instruments

EMG Electrodes

Motor Units• Motor unit consists of a motor neuron in the ventral horn of the spinal cord or brain stem, its axon, and the muscle fibers it innervates.

1.

Motor Unit Behavior• The force exerted by a muscle during a contraction depends on the following: 

– The number of motor neurons that are activated.

– The rates at which they discharge action potentials. 

– The force twitches of muscle fibers.

Motor Unit Behavior

• Cyclic dynamic contractions.

2.

EMG Signal

• Represents the electrical activity generated in muscle fibers in response to the activation provided by motor neurons.

– Bipolar (two electrodes) surface EMG contains information from overlapping action potentials from many MUs.

• Source of information: the neural drive to the muscle provided by motor neurons and the electrical properties of the muscle fiber membranes.

– Does not differentiate between MU recruitment and firing rate.

EMG Signal

Surface Bipolar EMG

EMG Decomposition

EMG Signal

2.

EMG Signal• EMG recordings reflect extracellular field potentials.

• Action potential is generated for each muscle fiber of a MU.

3.

EMG Signal

• Bipolar EMG provides information about the timing and intensity of muscle activation.

– EMG decomposition techniques can provide information about the firing characteristics of single MUs.

• Currently, EMG decomposition provides information from only isometric muscle actions.

EMG Signal• Limitations (nonphysiological)

– Amplitude cancellation

4.

• Limitations (nonphysiological)

– Amplitude cancellation• Amplitude cancellation tends to reduce the contribution of individual or groups of MUs.

– Despite a significant reduction in firing rates of lower‐threshold MUs, EMG amplitude remained constant.

EMG Signal

5.

EMG Signal

• Limitations (nonphysiological)

– Subcutaneous fat• Low‐pass filter

6.

7.

3.

EMG Signal

• Limitations (nonphysiological)

– Unwanted signal content

• Bandpass filter is typically applied to the signals.– Sampling frequency should be twice as high as the low‐pass band frequency (500 Hz) to avoid aliasing. 

• Notch or band‐stop filter can minimize a specific frequency (60 Hz).

– Cross‐talk

• Influence of neighboring muscle on the EMG signal.

• Double‐differential signal can reduce cross‐talk.

EMG Signal• Limitations (physiological)

– Distribution of conduction velocities.

– Shape of intracellular action potentials.

– Number and discharge rates of MUs.

– Synchronization.

Synchronization

8. 9.

EMG Signal• Amplitude

– Depends on the number of muscle fibers activated.• Not the number of MUs that were recruited.

– Typically reported as a root mean square (RMS).

• There are numerous ways to report amplitude of the EMG signal.

– Need to rectify.

10.

EMG Signal• Amplitude

– Isometric contractions• Linear or a curvilinear relation between the rectified EMG and force.

– Minimal changes in muscle length and when force is held constant.

11.

EMG Signal• Amplitude

– Dynamic contractions• Relationship between muscle activation and force is minimized.

– Non‐stationarity of the signal

» Shifts in position of electrodes relative to muscle fibers.

» Changes in tissue conductivities.

» Changes in MU activity.

• It is possible that EMG amplitude can be unrelated to contraction intensity during a dynamic muscle action.

12.

EMG Signal

• Frequency spectrum– Influenced by

• action potential shapes.

• MU firing rates.

• relative timing of the action potentials discharged by different MUs.

– Typically reported as mean or median power frequency following a Fast Fourier Transformation.

• Not sensitive to changes in power in small ranges.

• Wavelet analysis with an intensity spectrum may be necessary to detect minor alterations in the frequency spectrum.  

– Understanding of the frequency spectrum is limited.

13, 14.

EMG Signal• Frequency spectrum

– Total intensity of 11 nonlinearly scaled Cauchy wavelets.

15.

EMG and Strength and Conditioning

• What questions are we trying to answer by including EMG in our research?

• How can we minimize the limitations of the EMG signal?

• Are you interested in a discrete EMG value or the pattern of EMG values? 

16. 17.

EMG and Strength and Conditioning

• The interpretation of EMG becomes more difficult as muscle actions become more dynamic.

– Isometric muscle actions are preferred, but may have a more limited translation to strength and conditioning.

– Dynamic muscle actions may be better translated to strength and conditioning, but interpretation of the EMG signal is difficult.

Study Design• Dynamic muscle actions.

– Limit confounding variables.

• Standardized velocity?

• Standardized position?

• Standardized force?

• Is the dynamic movement repeatable?

– If the dynamic movement is not repeatable, the EMG value will not be meaningful.

18.

Study Design

• Dynamic muscle actions.– Limit confounding variables.

• Standardized velocity?

• Standardized position?

• Standardized force?

19.

Study Design

• Regardless of muscle action, cross‐over design is preferred to test interventions.

– Comparing EMG between groups is difficult because of potential differences in 

• subcutaneous fat.

• MU distribution.

• fiber pennation angle.

– Subcutaneous fat at the site of the sensor should always be measured and reported. 

Study Design• Training interventions.

– Did EMG change as a function of subcutaneous fat?

• Muscle‐related differences.– Is EMG different because subcutaneous fat overlying the muscle is 

different?

– MU distribution different?

Vastus Lateralis Rectus Femoris

17.

Study Design

• Helpful suggestions.

– Normalize EMG to a maximal voluntary contraction.

• Normalize EMG during dynamic movements to isometric muscle actions.

– Minimizes the influence of EMG cancellation.

– Reduces variability among subjects.

– If possible, control for force regardless of muscle action.

Study Design

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10% CC 50% CC

EMGRMS(%MVC)

YG AG

• Younger (YG) and older (AG) participants contracted at the same absolute submaximal force.– CC = contraction

20.

Interpretation• EMG amplitude

– Muscle activation• Does not differentiate between firing rate and recruitment behavior. 

– Younger (YG) and older (OG) participants contracted at the same absolute submaximal force.

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10% CC 50% CC

Mean Firing Rate (pps)

YG AG

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10% CC 50% CC

EMGRMS(%MVC)

YG AG

20.

Interpretation

• EMG amplitude– Muscle activation

• Can estimate timing and amplitude of muscle action.

• EMG amplitude is strongly correlated with force.

16.

Interpretation• EMG frequency

– Power spectrum has been reported to increase, not change, or decrease with an increase in muscle force.

21.

Interpretation• EMG frequency

• May provide valuable information regarding muscle fatigue.– Decreases in action potential conduction 

velocity.

– Changes in action potential shape.

– Reduced relaxation rates of muscle.

– Increased inorganic phosphate concentrations.

– Decreased intramuscular pH.

– Altered sarcolemmal ion gradients.

19.

Interpretation

• EMG frequency

• Traditional measures of EMG center frequency cannot distinguish– decreases in low‐frequency power.

– increases in high‐frequency power.

» or a combination of both.

• Salutation ‐ Separate into– low‐frequencies.

– high‐frequencies.

13.

Interpretation

EMG Decomposition

22.

Questions?