个性化肌肉骨骼模型校准策略对肘关节肌力与疲劳评估的优化研究

本研究针对肌肉力与疲劳建模在康复、运动表现等领域的应用瓶颈，通过对比静态模型与Hill型刚性肌腱模型，结合等长/等速测试数据，系统评估了17名健康受试者的个性化校准策略。结果表明，基于同心/离心最大自主收缩(MVC)优化肌纤维长度(F0M)和力-速度关系参数(τc)的Hill型模型(PHYS3-DYN)显著提升动态任务中肌力预测精度(RMSE 4.5%)，但疲劳参数个性化未显著改善疲劳状态下的力估计。该研究为临床康复和运动科学提供了高效的模型校准范式。

　　

在康复医学和运动科学领域，准确预测肌肉力和疲劳动态一直是重大挑战。现有肌肉骨骼模型多基于尸体数据缩放，难以反映个体生理差异，导致临床应用中力估计误差高达20-30%。尤其在肘关节等高动态负荷区域，传统模型无法兼顾等长、同心和离心收缩的力学特性差异，严重制约了康复方案定制和运动损伤预防的精准性。

西班牙拉科鲁尼亚大学机械工程实验室(Florian Michaud团队)联合体育科学院，在《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》发表研究，创新性地对比了两种肌肉模型（简化静态模型与刚性肌腱Hill型模型）和六种校准策略。通过17名健康受试者的等长(ISOM6)、等速(DYN)测试，发现优化肌纤维长度(l₀^M)、最大等长力(F₀^M)及力-速度参数(τ_c)的PHYS3-DYN方案，将动态任务肌力预测误差降至4.5%，较传统方法提升3倍精度。研究首次证实：力-速度关系最大值(f_v^max=1.01)的修正能统一解释三种收缩模式差异，而疲劳参数个性化对短期高强度运动的影响不显著。

关键技术包括：1) 使用HUMAC Norm等速测力系统采集多角度MVC数据；2) 开发四区室疲劳模型(4CC)区分代谢抑制(M_f^S)与中枢疲劳(M_f^L)；3) 通过Jacobian矩阵将MTU力映射至关节扭矩空间；4) 采用fmincon算法优化肌肉参数(F₀^M允许±50%调整，l₀^M允许±30%变异)。

【模型校准策略比较】

PHYS3-DYN方案通过调整τ_c(0.1→0.4s)和f_v^max(1.4→1.01)，使15°伸展位的等长力预测误差从18%降至12.3%。动态任务中，传统ISOM6校准因忽略速度效应导致RMSE达21.3%，而PHYS3-DYN通过融合离心/同心数据将误差压缩至4.5%。

【疲劳建模验证】

在40秒高强度动态运动(DYN-FAT)中，PHYS3-DYN的扭矩预测RMSE为15%，显著优于静态模型(25.5%)。但优化疲劳系数(F_S,R_S)的PHYS3-DYN*方案未展现显著优势(p>0.05)，提示短期疲劳可能具有普适性规律。

该研究确立了Hill型模型在多模态收缩力预测中的优越性，其参数校准范式可直接整合至实时运动分析系统。值得注意的是，肘关节15°伸展位的残余误差揭示了体位稳定性的潜在影响，这为未来研究指明了设备改良方向。研究突破性地证明：在保证计算效率的前提下（单次校准<15秒），通过关键参数(f_v^max,τ_c)的生理学修正，可实现临床级精度的个性化肌力评估，为智能康复设备的力反馈控制提供了理论基石。