利用肌骨建模与惯性动作捕捉预测动力学

基于肌骨建模的逆动力学分析是一种强有力的工具，被广泛应用于一系列场景中，以无创方式估计韧带、肌肉和关节中的力。迄今，该分析所用的常规输入源自光学动作捕捉（OMC）与测力台（FP）系统，这将肌骨模型的应用限制在步态实验室内。为解决此问题，我们提出了一种肌骨模型，能够仅基于惯性动作捕捉（IMC）输入及地面反力与力矩（GRF&M）预测方法来估计内力。我们以同样构建的、由 OMC 和 FP 系统驱动的肌骨模型为参照，验证了下肢关节角度与动力学估计值。踝、膝、髋的矢状面关节角度呈现极佳的 Pearson 相关性（分别为 \rho = 0.95、0.99、0.99）与均方根差（RMSD 分别为 4.1 $\pm$ 1.3$\circ$、4.4 $\pm$ 2.0$\circ$、5.7 $\pm$ 2.1$\circ$）。使用 IMC 输入预测的 GRF&M 在三个分量上被发现具有极佳相关性（垂直：\rho = 0.97，RMSD=9.3 $\pm$ 3.0 %BW；前后：\rho = 0.91，RMSD=5.5 $\pm$ 1.2 %BW；矢状：\rho = 0.91，RMSD=1.6 $\pm$ 0.6 %BW*BH），而在内外（\rho = 0.80，RMSD=2.1 $\pm$ 0.6%BW）与横向（\rho = 0.82，RMSD=0.2 $\pm$ 0.1 %BW*BH）上具有强相关性。所提出的基于 IMC 的方法消除了 OMC 和 FP 系统的复杂性与空间限制，可使肌骨模型应用于日常监测患者或更广泛临床实践。