Reducción de la complejidad en la parametrización de la cinemática del músculo-tendón mejora la velocidad de...

Área de la Ciencia:

• Biomecánica
• Modelado computacional
• Sistema musculoesquelético

Sus antecedentes:

• Las simulaciones musculoesqueléticas son vitales para la rehabilitación, el diseño de implantes y el rendimiento deportivo.
• La estimación de las longitudes y los brazos de momento del músculo-tendón es computacionalmente intensiva, especialmente en sistemas complejos de múltiples articulaciones.
• El modelado de músculos con seis grados de libertad (GDL) aumenta la complejidad y puede ralentizar las simulaciones.

Objetivo del estudio:

• Introducir un método computacionalmente eficiente para la parametrización de las longitudes y los brazos de momento del músculo-tendón.
• Reducir el número de coeficientes polinomiales requeridos en los modelos musculoesqueléticos.
• Mantener la precisión al tiempo que se mejora la velocidad de las simulaciones dinámicas de cuerpo completo.

Principales métodos:

• Se desarrolló una estrategia para reducir significativamente los coeficientes polinomiales para las propiedades del músculo-tendón.
• Se validó el método utilizando datos de cuatro movimientos de marcha de un sujeto de edad avanzada con una prótesis de rodilla.
• Se aplicaron dos umbrales de error diferentes y se analizaron los resultados para los músculos que abarcan la rodilla y el tobillo.

Principales resultados:

• Redujo los coeficientes polinomiales requeridos en aproximadamente un 50% para los músculos que abarcan la rodilla y el tobillo.
• Disminuyó el tiempo de cómputo para simulaciones de dinámica de cuerpo completo en un 15,6%.
• Logró un alto grado de precisión en el seguimiento del ángulo articular y la fuerza de contacto de la rodilla con diferencias mínimas con respecto a las soluciones polinomiales completas.

Conclusiones:

• El método propuesto ofrece un enfoque computacionalmente eficiente y preciso para simulaciones impulsadas por músculos.
• Esta simplificación es práctica para aplicaciones clínicas en fisioterapia, cirugía robótica y entrenamiento deportivo.
• El avance mejora la velocidad del modelado musculoesquelético complejo sin comprometer la precisión.