Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ảnh hưởng của giả thuyết mô hình và các phương pháp thực nghiệm đến độ chính xác của ước lượng lực cơ bằng các mô hình dẫn động EMG
Tóm tắt
Bài báo này thảo luận về một số câu hỏi phương pháp luận liên quan đến việc áp dụng các mô hình dẫn động EMG để ước lượng lực cơ, cho triceps surae khi thực hiện các co cơ dạng isometric. Mômen cổ chân được ước lượng từ một mô hình cơ kiểu Hill được dẫn động bởi dữ liệu EMG, thu thập từ ba thành phần của triceps surae và tibialis anterior. Mômen khớp cổ chân được thu thập đồng bộ từ một máy đo lực, và được so sánh với tổng của từng lực cơ được nhân với khoảng cách mômen cổ chân tương ứng. Một quy trình gồm hai bước với tải trọng thấp và trung bình/cao được sử dụng. Tín hiệu EMG thô được xử lý và sử dụng làm tín hiệu đầu vào cho mô hình cơ. Sự khác biệt giữa mômen được mô phỏng và mômen được đo bằng máy đo lực được tính là sai số RMS giữa hai đường cong. Một tập hợp các tham số mô hình cơ định mức được chọn ban đầu từ tài liệu (ví dụ: OpenSim), cho phép quan sát các đặc tính của phân phối sai số. Một khả năng để cải thiện độ chính xác của mô hình là sử dụng các tham số cơ riêng lẻ. Chúng tôi đã điều tra tác động của việc áp dụng các hệ số tỉ lệ đơn giản cho các tham số mô hình cơ định mức và sử dụng siêu âm để ước lượng lực tối đa của cơ. Các câu hỏi khác liên quan đến việc cải tiến mô hình cơ cũng được đề cập, chẳng hạn như sử dụng một công thức phi tuyến cho động lực kích hoạt và góc đâm xiên thay đổi. Việc thu thập và xử lý tín hiệu EMG bề mặt cũng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của ước lượng lực. Vị trí của điện cực có thể ảnh hưởng đến biên độ tín hiệu, và EMG một kênh có thể không đại diện cho sự kích thích thực tế của toàn bộ cơ. Chúng tôi đã chỉ ra rằng EMG mật độ cao làm giảm, trong một số trường hợp, sai số ước lượng mômen.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Fleming, B.C., Beynnon, B.D.: In Vivo measurement of ligament/tendon strains and forces: a review. Ann. Biomed. Eng. 32, 318–328 (2004)
Yeadon, M.R., King, M.A., Wilson, C.: Modeling the maximum voluntary joint torque/angular velocity relationship in human movement. J. Biomech. 39, 476–482 (2006)
Anderson, D.E., Madigana, M.L., Nussbaum, M.A.: Maximum voluntary joint torque as a function of joint angle and angular velocity: model development and application to the lower limb. J. Biomech. 40, 3105–3113 (2007)
Thelen, D.G., Schultz, A.B., Alexander, N.B., Ashton-Miller, J.A.: Effects of age on rapid ankle torque development. J. Gerontol. 5IA(5), M226–M232 (1996)
DeVita, P., Hortobagyi, T.: Obesity is not associated with increased knee joint torque and power during level walking. J. Biomech. 36, 1355–1362 (2003)
Menegaldo, L.L., Fleury, A.T., Weber, H.I.: Biomechanical modeling and optimal control of human posture. J. Biomech. 36, 1701–1712 (2003)
Anderson, F.C., Pandy, M.G.: Dynamic optimization of human walking. J. Biomech. Eng. 123, 381–391 (2001)
Ackermann, M., van den Bogert, A.J.: Optimality principles for model-based prediction of human gait. J. Biomech. 43, 1055–1060 (2010)
Yamaguchi, G.T., Moran, D.W., Si, J.: A computationally efficient method for solving the redundant problem in biomechanics. J. Biomech. 28, 999–1005 (1995)
Bottasso, C.L., Prilutsky, B.I., Croce, A., Imberti, E., Sartirana, S.: A numerical procedure for inferring from experimental data the optimization cost functions using a multibody model of the neuro-musculoskeletal system. Multibody Syst. Dyn. 16, 123–154 (2006)
Beck, T.W., DeFreitas, J.M., Stock, M.S., Dillon, M.A.: Comparison of the muscle activation pattern for the vastus lateralis before and after an 8-week resistance training program. Biomed. Signal Process. Control 5, 264–270 (2010)
Clancy, E.A., Hogan, N.: Multiple site electromyography amplitude estimation. IEEE Trans. Biomed. Eng. 42, 203–211 (1995)
Lloyd, D.G., Besier, T.F.: An EMG-driven musculoskeletal model to estimate muscle forces and knee joint moments in vivo. J. Biomech. 36, 765–776 (2003)
Langenderfer, J., LaScalza, S., Mell, A., Carpenter, J.E., Kuhn, J.E., Hughes, R.E.: An EMG-driven model of the upper extremity and estimation of long head biceps force. Comput. Biol. Med. 35, 25–39 (2005)
Blajer, W., Czaplicki, A., Dziewiecki, K., Mazur, Z.: Influence of selected modeling and computational issues on muscle force estimates. Multibody Syst. Dyn. 24, 473–492 (2010)
Menegaldo, L.L., Oliveira, L.F.: Effect of muscle model parameter scaling for isometric plantar flexion torque prediction. J. Biomech. 42, 2597–2601 (2009)
Oliveira, L.F., Vieira, T.M.M., Menegaldo, L.L., Merletti, R.: Can the use of a high density EMG system improve a biomechanical model for predicting ankle plantar flexors force. In: Proceedings of 22th ISB Congress, Cape Town, South Africa (2009)
Oliveira, L.F., Menegaldo, L.L.: Study of muscle torque sharing patterns in isometric plantar flexion by an EMG-driven biomechanical model. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Society of Biomechanics, State College, PA (2009)
Oliveira, L.F., Menegaldo, L.L.: Input error in an EMG-driven muscle model: an analysis based on isometric plantar flexion (2011 submitted)
Oliveira, L.F., Menegaldo, L.L.: Individual-specific muscle maximum force estimation using ultrasound for ankle joint torque prediction using an EMG-driven Hill-type model. J. Biomech. 43, 2816–2821 (2010)
Menegaldo, L.L., Oliveira, L.F.: Plantar flexors isometric force distribution patterns with the knee extended or flexed. In: Abstracts of 6th World Congress of Biomechanics, Singapore (2010)
Oliveira, L.F., Menegaldo, L.L.: Torque sharing in submaximal isometric plantar flexion: an analysis based on an EMG-driven muscle model. In: Proceedings of XXII Brazilian Congress on Biomedical Engineering, Tiradentes, Brazil (2010)
Silva, M.P.T., Ambrósio, J.A.C.: Kinematic Data Consistency in the Inverse Dynamic Analysis of Biomechanical Systems. Multibody Syst. Dyn. 8, 219–239 (2002)
Piazza, S.J., Delp, S.L.: The influence of muscles on knee flexion during the swing phase of gait. J. Biomech. 29, 723–733 (1996)
Zajac, F.E.: Muscle and tendon: properties, models, scaling and application to biomechanics and motor control. CRC. Crit. Rev. Biomed. Eng. 17, 359–411 (1989)
Menegaldo, L.L., Fleury, A.T., Weber, H.I.: Moment arms and musculotendon lengths estimation for a three-dimensional lower-limb model. J. Biomech. 37, 1447–1453 (2004)
Brand, R., Crowninshield, R., Wittstock, C., Pedersen, D., Clark, C., Van Frieken, F.: A model of lower extremity muscular anatomy. J. Biomech. Eng. 104, 304–310 (1982)
Wickiewicz, T.L., Roy, R.R., Powell, P.L., Edgerton, V.R.: Muscle architecture of the human lower limb. Clin. Orthop. Relat. Res. 179, 275–283 (1983)
Delp, S.L., Anderson, F.C., Arnold, A.S., Loan, P., Habib, A., John, C., Guendelman, E., Thelen, D.G.: OpenSim: open-source software to create and analyze dynamic simulations of movement. IEEE Trans. Biomed. Eng. 54, 1940–1950 (2007)
Garner, B.A., Pandy, M.G.: Estimation of musculotendon properties in the human upper limb. Ann. Biomed. Eng. 31, 207–220 (2003)
Redl, C., Gfoehler, M., Pandy, M.G.: Sensitivity of muscle force estimates to variations in muscle–tendon properties. Hum. Mov. Sci. 26, 306–319 (2007)
Buchanan, T.S., Lloyd, D.G., Manal, K., Besier, T.F.: Neuromusculoskeletal modeling: estimation of muscle forces and joint moments and movements from measurements of neural command. J. Appl. Biomech. 20, 367–395 (2004)
Manal, K., Buchanan, T.S.: Subject-specific estimates of tendon slack length: a numerical method. J. Appl. Biomech. 20, 195–203 (2004)
Winby, C.R., Lloyd, D.G., Kirk, T.B.: Evaluation of different analytical methods for subject-specific scaling of musculotendon parameters. J. Biomech. 41, 1682–1688 (2008)
Miyatani, M., Kanechisa, H., Ito, M., Kawakami, Y., Fukunaga, T.: The accuracy of volume estimates using ultrasound muscle thickness measurements in different muscle groups. Eur. J. Appl. Physiol. 91, 264–272 (2004)
Ward, S.R., Eng, C.M., Smallwood, L.H., Lieber, R.L.: Are current measurements of lower extremity muscle architecture accurate? Clin. Orthop. Relat. Res. 467, 1074–1082 (2009)
Powell, P.L., Roy, R.R., Kanim, P., Bello, M.A., Edgerton, V.R.: Predictability of skeletal muscle tension from architectural determinations in guinea pig hindlimbs. J. Appl. Physiol. 57, 1715–1721 (1984)
Hoy, M.G., Zajac, F.E., Gordon, M.E.: A musculoskeletal model of the human lower extremity: the effect of muscle, tendon, and moment arm on the moment-angle relationship of musculotendon actuators at the hip, knee, and ankle. J. Biomech. 23, 157–169 (1990)
Buchanan, T.S.: Evidence that maximum muscle stress is not a constant: differences in specific tension in elbow flexors and extensors. Med. Eng. Phys. 17, 529–536 (1995)
Narici, M.V., Roi, G.S., Landoni, L., Minetti, A.E., Cerretelli, P.: Changes in force, cross-sectional area and neural activation during strength training and detraining of the human quadriceps. Eur. J. Appl. Physiol. Occup. Physiol. 59, 310–319 (1989)
Kawakami, Y., Abe, T., Kuno, S.-Y., Fukunaga, T.: Training-induced changes in muscle architecture and specific tension. Eur. J. Appl. Physiol. Occup. Physiol. 72, 37–43 (1995)
Menegaldo, L.L., Oliveira, L.F.: An EMG-driven model to evaluate quadriceps strengthening after an isokinetic training. Procedia IUTAM 2, 131–141 (2011)
Woods, J.J., Bigland-Ritchie, B.: Linear and nonlinear surface EMG/force relationships in human muscles. An anatomical/functional argument for the existence of both. Am. J. Phys. Med. 62, 287–299 (1983)
Manal, K., Buchanan, T.S.: One-parameter neural activation to muscle activation model: estimating isometric joint moments from electromyograms. J. Biomech. 36, 1197–1202 (2003)
Kawakami, Y., Ichinose, Y., Fukunaga, T.: Architectural and functional features of human triceps surae muscles during contraction. J. Appl. Physiol. 85, 398–404 (1998)
Maganaris, C.N.: A predictive model of moment-angle characteristics in human skeletal muscle: application and validation in muscles across the ankle joint. J. Theor. Biol. 230, 89–98 (2004)
Karamanidis, K., Stafilidis, S., DeMonte, G., Morey-Klapsing, G., Bruggemann, G., Arampatzis, A.: Inevitable joint angular rotation affects muscle architecture during isometric contraction. J. Electromyogr. Kinesiol. 15, 608–616 (2005)
Clancy, E.A., Morin, E.L., Merletti, R.: Sampling, noise-reduction and amplitude estimation issues in surface electromyography. J. Electromyogr. Kinesiol. 12, 1–16 (2002)
Alonso, F.J., Del Castillo, J.M., Pintado, P.: Application of singular spectrum analysis to the smoothing of raw kinematic signals. J. Biomech. 38, 1085–1092 (2005)
Farina, D., Merletti, R., Enoka, R.: The extraction of neural strategies from the surface EMG. J. Appl. Physiol. 96, 1486–1495 (2004)
Merletti, R., Holobar, A., Farina, D.: Analysis of motor units with high-density electromyography. J. Electromyogr. Kinesiol. 18, 879–890 (2008)
Cavalcanti Garcia, M.A., Vieira, T.M.M.: Surface electromyography: why, when and how to use it. Rev. Andal Med. Deporte 04, 17–28 (2011)
Staudenmann, D., Kingma, I., Daffertshofer, A., Stegeman, D.F., van Dieen, J.H.: Towards optimal multi-channel EMG electrode configurations in muscle force estimation: a high-density EMG study. J. Electromyogr. Kinesiol. 15, 1–11 (2005)