横断スキーにおける上肢の筋肉活性化予測のための相乗効果支援のEMG駆動型NMSKモデルの評価

科学分野:

• バイオメカニクス
• スポーツ科学
• リハビリテーションエンジニアリング

背景:

• 障害のある横断スキー選手は,上肢の強さに依存しているため,しばしば肩関節の障害を経験します.
• 筋肉の力を定量化することは 上肢の機能を理解し 怪我を防ぐために不可欠です
• 電気ミオグラフィ (EMG) 駆動神経筋骨格 (NMSK) モデルは標準ですが,データ取得の問題には敏感です.

研究 の 目的:

• 欠けている筋肉の活性化パターンを予測するための,相乗効果支援のEMG駆動のNMSKモデルを提案し,検証する.
• スキー中の下肢障害のあるアスリートにおける筋肉力の計算の信頼性を高めるために.

主な方法:

• 10つの筋肉を組み込んだ個別化されたEMG駆動のNMSKモデルを開発しました.
• 既知の9つの筋肉を元に 欠けている筋肉の活性化を予測した.
• 非負マトリックス因数分解 (NMF),PCA,ICA,FAをシナジーメソッドの選択のために体系的に比較した.

主要な成果:

• 非負のマトリックスファクタライゼーション (NMF) は,欠けている筋肉の活性化を予測する上で優れたパフォーマンスを示しました.
• NMFは高い精度 (r = 0.79 ± 0.25) と低い予測誤差 (RMSE: 0.21 ± 0.11,MAE: 0.17 ± 0.09) を達成した.
• このモデルは10の筋肉のうち どれだけの筋肉が 活性化されるかを正確に予測し 他の方法を上回りました

結論:

• 提案されたシネージアシストされたEMG駆動のNMSKモデルは,上肢の筋肉の活性化を効果的に予測します.
• この方法は,EMGデータ損失に対するNMSKモデルの強度を高めます.
• この発見は 適応性のあるアスリートにおける運動の理解と最適化と 過剰な運動による怪我の予防に 極めて重要です