생체 역학 모델의 정적 최적화 과정은 근육 힘 추정에 어떻게 도움이 됩니까?

정적 최적화는 수학적 솔버 역할을 하여 인간 움직임의 생물학적 모호성을 해결합니다. 알려진 총 관절 모멘트를 가져와 생리적 효율성 원칙에 따라 해당 부하가 개별 근육에 어떻게 분산되는지 계산하여 근육 힘 추정을 돕습니다.

핵심 통찰 인간의 몸은 "중복적"입니다. 즉, 특정 움직임을 생성하는 데 엄격하게 필요한 것보다 더 많은 근육이 사용 가능하다는 의미입니다. 정적 최적화는 특정 비용 함수를 최소화함으로써 가장 가능성이 높은 근육 활동 패턴을 식별하여 침습적 물리 센서 없이도 중추 신경계가 근육을 어떻게 동원하는지 효과적으로 예측합니다.

근육 중복성의 과제

결정 불능 문제

생체 역학에서 "중복성 문제"는 관절을 가로지르는 근육의 수가 해당 관절의 자유도 수를 초과한다는 사실을 의미합니다.

수학적으로 이는 움직임을 생성하기 위해 각 근육이 제공하는 힘의 양에 대해 단 하나의 고유한 해가 없다는 것을 의미합니다. 이론적으로 근육 힘의 무한한 조합이 동일한 관절 모멘트를 생성할 수 있습니다.

직접 측정의 한계

현재 살아있는 대상에서 모든 근육의 힘을 직접 측정하는 것은 불가능합니다.

근전도(EMG)는 표면 근육 활동을 측정할 수 있지만 복잡한 장비가 필요하며 침습적인 바늘 없이 심부 또는 협력근에 쉽게 접근할 수 없습니다. 정적 최적화는 계산을 통해 이러한 하드웨어 제한을 완전히 우회합니다.

알고리즘이 힘을 추정하는 방법

비용 함수 최소화

중복성 문제를 해결하기 위해 정적 최적화는 "비용 함수"를 도입합니다. 이는 신체가 가능한 가장 효율적인 방식으로 움직인다고 가정하는 수학적 규칙입니다.

알고리즘은 일반적으로 순간 총 근육 활성화의 제곱 합을 최소화합니다. 이 합에 대해 가능한 가장 낮은 값을 찾음으로써 모델은 수학적으로 최적인 근육 힘의 분포를 식별합니다.

관절 모멘트에서 근육 활성화로

이 과정은 특정 동작을 수행하는 데 필요한 총 관절 모멘트(토크)라는 "알려진" 것에서 시작됩니다.

비용 함수를 필터로 사용하여 알고리즘은 이러한 총 모멘트를 분해하여 관련된 모든 근육에 특정 기여 수준을 할당합니다. 이는 상지에서 발견되는 100개 이상의 근육과 같은 복잡한 시스템에 대한 포괄적인 생리적 활성화 추정으로 이어집니다.

계산 접근 방식의 장점

심부 해부학 접근

정적 최적화의 고유한 기능 중 하나는 물리적으로 접근하기 어려운 근육을 모델링하는 능력입니다.

표면 근육과 함께 심부 및 협력근의 힘을 자동으로 추정합니다. 이는 표면 센서가 종종 놓치는 내부 생체 역학에 대한 전체적인 시각을 제공합니다.

장비 독립성

추정은 모션 데이터(운동학 및 운동학)에서 수학적으로 파생되므로 고밀도 EMG 설정이 필요하지 않습니다.

이는 데이터 수집의 복잡성을 줄이고 EMG 데이터가 기록되지 않았을 수 있는 기존 모션 데이터 세트의 분석을 가능하게 합니다.

절충점 이해

효율성 가정

정적 최적화는 선택한 비용 함수(예: 제곱 활성화 최소화)의 유효성에 크게 의존합니다.

중추 신경계가 항상 이 특정 효율성 정의를 우선시한다고 가정합니다. 결과적으로 모델은 신체가 순수한 대사 효율성보다 안정성 또는 관절 강성을 우선시하는 상황(예: 공동 수축)에서 근육 힘을 과소평가할 수 있습니다.

목표에 맞는 올바른 선택

분석을 위해 정적 최적화에 의존할지 여부를 결정할 때 특정 목표를 고려하십시오.

주요 초점이 심부 근육 분석인 경우: 정적 최적화는 표면 EMG가 감지할 수 없는 심부 및 협력 조직의 힘을 예측하므로 이상적입니다.
주요 초점이 비침습적 연구인 경우: 이 방법을 사용하면 표준 모션 캡처 및 힘판 데이터만 사용하여 복잡한 내부 힘을 추정할 수 있습니다.

정적 최적화는 수학적으로 결정 불가능한 생물학적 문제를 해결 가능한 방정식으로 변환하여 물리적 센서가 제공할 수 없는 내부 근육 역학에 대한 창을 제공합니다.

요약 표:

기능	정적 최적화	근전도(EMG)
핵심 방법	수학적 알고리즘 및 비용 함수	물리적 전기 신호 측정
해부학적 도달 범위	심부 및 협력근 추정	주로 표면 근육에 제한됨
장비	소프트웨어 기반(운동학/운동학 데이터)	하드웨어 집약적(센서/바늘)
주요 강점	생물학적 중복성 해결	실시간 생리 활동 제공
한계	생리적 효율성 가정	심부 근육 접근을 위해 종종 침습적

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참고문헌

Cristina Brambilla, Alessandro Scano. The Number and Structure of Muscle Synergies Depend on the Number of Recorded Muscles: A Pilot Simulation Study with OpenSim. DOI: 10.3390/s22228584

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