肌电图一致性及肌腱参数敏感性分析在骑行预测模拟中的应用

《Scientific Reports》：Electromyography agreement and musculotendon parameter sensitivity analysis of predictive cycling simulations

　　

摘要

预测性肌肉骨骼模拟可以通过估算内部生物力学变量，以及研究骑行节奏、任务限制和神经肌肉策略，从而为康复骑行提供支持，而无需进行大量的实验测试。然而，目前尚不清楚预测性骑行模拟在再现实测肌肉激活模式方面的准确度如何，以及这种一致性对肌肉肌腱参数假设的敏感程度如何。本研究量化了骑行过程中模拟肌肉激活与实验性肌电图结果之间的一致性，并评估了对关键肌肉肌腱参数的局部敏感性。在健康受试者中，模拟结果在一定程度上反映了与骑行节奏相关的波形相似性和相位关系，但肌电图与模拟结果的一致性仅处于中等水平，且这种一致性因肌肉而异，前胫骨肌和膝关节伸肌的一致性高于后侧肌肉或双关节肌肉。对于两名脊髓损伤程度较轻的受试者，其一致性则表现得更不均匀。在对三名具有代表性的受试者进行的单因素逐步敏感性分析中，肌腱松弛长度的变化会对基于时序的肌电图结果和模拟结果产生最大的影响，而最佳纤维长度、最大等长力量以及肌纤维排列角度的影响则相对较小。这些研究结果为预测性骑行模拟提供了参考标准，表明应谨慎将其作为生成假设的工具，而非直接替代实测的神经肌肉活动数据。