基于肌电信号神经肌肉骨骼模型揭示短距离冲刺骑行中下肢肌群力学特征与功率输出策略

本研究通过肌电信号(EMG)驱动的神经肌肉骨骼(NMSK)建模技术，首次量化分析了7名运动员在最佳踏频下冲刺骑行时18个下肢肌肉肌腱单元(MTU)的力学特征。研究发现髋内收肌群在推进阶段产生最高平均力(1623.78±980.62 N)，股外侧肌(VL)在过渡阶段输出最大功率(193.11±153.07 W)，揭示了不同肌群在骑行周期各阶段的特异性贡献，为个性化训练方案设计提供了生物力学依据。

　　

在竞技体育领域，短距离冲刺骑行表现与运动员机械最大功率输出(P_max)密切相关，但传统研究方法难以解析个体肌肉的精确贡献。现有计算模型虽能估算净肌肉功率，却无法捕捉实际运动中的神经驱动差异。这种技术局限使得教练难以制定针对性的力量训练方案，也阻碍了"肌肉协调策略优于单肌肉最大功率"理论假设的验证。

澳大利亚格里菲斯大学精准健康与技术中心(PRECISE, Griffith University)的研究团队创新性地采用肌电信号(EMG)驱动的神经肌肉骨骼(NMSK)建模技术，通过三维动作捕捉、踏板力测量和表面肌电数据同步采集，构建了7名运动员(含2名女性)在最佳踏频下冲刺骑行时的个性化计算模型。这项发表在《Journal of Biomechanics》的研究首次实现了对18个下肢肌肉肌腱单元(MTU)在骑行周期三个相位(推进10°-170°、拉回170°-350°、过渡350°-10°)中力学特征的动态解析。

关键技术包括：(1)使用12摄像头运动捕捉系统(200Hz)和仪器化踏板采集生物力学数据；(2)基于SENIAM指南采集12块主导腿肌肉的表面EMG信号(2000Hz)；(3)通过OpenSim平台建立个性化缩放的全身体模型；(4)采用校准的EMG-informed神经肌肉骨骼建模工具箱(CEINMS)计算MTU力和功率。所有参与者均完成标准化热身和最大等速冲刺测试以确定个体最优踏频(C_opt)。

研究结果显示：在推进阶段，髋内收肌群(1623.78±980.62 N)和股外侧肌(VL,1007.55±709.11 N)产生最高平均力，但VL(193.11±153.07 W)和臀大肌(GMax,153.68±97.83 W)贡献最大功率。拉回阶段中，髋内收肌组(1140.48±482.57 N)保持主导地位，而髂腰肌(50.79±31.36 W)表现出独特的功率输出特性。过渡阶段则主要由VL(1432.26±1169.40 N)和股直肌(RF,705.36±319.81 N)驱动。

肌肉纤维动力学分析揭示：多数肌肉在力-长度曲线平台区工作，其中股四头肌和GMax在>60%激活水平时产生峰值力。值得注意的是，6/7受试者表现出明显的VL或GMax功率输出偏好，这种个体差异提示可能存在解剖学适应机制。与优化算法模型相比，EMG-informed方法更准确捕捉了股二头肌长头(BFLH)在骑行周期后期的负功率现象，证实了该方法在识别肌肉时序激活特征上的优势。

讨论部分强调，尽管参与者产生相似的P_max，但其MTU功率分布模式存在显著差异。例如某些运动员的VL在拉回阶段持续产生负功率，而其他人则通过GMax的伸长-缩短循环储能。这些发现挑战了"单肌肉最大功率决定整体表现"的传统认知，支持"神经肌肉协调策略是关键"的新观点。研究者建议未来可基于MTU功率特征开发两类干预措施：对存在非必要负功率的运动员采用技术矫正，对特定肌群薄弱者进行针对性力量训练。该研究建立的个性化分析框架，为突破"生物力学瓶颈"提供了新工具，也为智能骑行装备研发和精准自行车fitting系统奠定了理论基础。