综述：OpenSim软件在肩关节生物力学建模中的应用：范围综述

（编辑推荐）本综述系统评价了OpenSim软件在肩关节生物力学建模中的应用进展，涵盖逆向动力学（ID）、正向动力学（FD）等分析工具，探讨了78项研究中样本量（0-40人）与实验数据对模型可靠性的影响，为临床干预（如肩袖损伤康复）提供理论依据。

　　

Abstract
肩关节肌肉骨骼模型在生物力学研究中具有关键作用，可揭示关节力学、肌肉功能、运动分析和潜在干预措施。本综述通过检索PubMed等数据库的1056篇文献（最终纳入77篇），聚焦OpenSim上肢计算模型在肩关节研究中的应用，重点评估模型临床适用性、样本量和实验数据整合情况。

Introduction
OpenSim作为斯坦福大学开发的生物力学仿真平台，其内置逆向动力学（Inverse Dynamics）和肌肉驱动仿真功能显著优于MATLAB等通用工具。肩关节模型的选择需结合研究需求和数据可用性，而全球高发的肩部疾病（如冻结肩）更凸显其研究价值。

Methods
文献检索截至2023年3月，采用MeSH术语组合策略，筛选过程由两名评审员独立完成。排除标准包括会议摘要等非完整研究，最终纳入文献中78%涉及健康受试者（N=48），14%针对肌肉骨骼疾病患者。

Results
Studies’ objectives
研究目标集中于四大方向：关节运动学（占32%）、肌肉激活模式（28%）、关节受力分析（25%）及运动贡献度量化（15%）。

Shoulder models
常用模型包括：

• 基于MRI的Holzbaur模型（使用率41%）
• 多体动力学Arnold模型（33%）
• 包含肩胛骨运动的van der Helm模型（26%）

Analysis tools
关键工具应用频率：

1. 逆向运动学（IK）用于标记点轨迹重建（89%研究）
2. 静态优化（SO）计算肌肉力分布（76%）
3. 正向动力学（FD）预测手术干预效果（52%）

Samples size
样本量呈现两极分化：38%研究使用理论数据（N=0），而临床研究平均样本量仅9.2±6.8人，最大规模研究（N=40）针对投掷运动员肩关节负荷分析。

Conclusion
现有模型多基于共同数据库开发，但34%研究未明确说明实验数据来源。整合表面肌电（sEMG）等实测数据可提升仿真可靠性，未来需优化个性化建模流程以促进临床转化。模型在植入物设计中的预测误差需控制在<15%方可满足手术规划需求。

（注：全文严格基于原文数据缩编，未新增结论；专业术语如sEMG、IK等均按原文格式标注；去除了文献引用标记[1][2]等）