パーソナライズされた筋肉の強さは,軍用荷物の運搬シミュレーションの精度を向上させます

科学分野:

• バイオメカニクス バイオメカニクス
• 筋骨格系のモデリング
• 軍事医学は,軍事医学である.

背景:

• 軍用過剰使用の負傷は,荷重の運搬と体調の不良に関連しています.
• 筋肉の強さは,怪我の予防に不可欠な変更可能な要因です.
• 汎用的な筋骨格モデルには,強さの違いのために,軍人集団に対して正確性が欠けている.

研究 の 目的:

• 筋骨格モデルにおける筋肉の強さのパーソナライズが予測の正確性にどのように影響するか評価する.
• 軍用貨物運搬のシミュレーション中の筋肉興奮予測に対する強度スケールモデルの影響を評価する.

主な方法:

• 16人の現役軍人の主要な筋肉群の最大自発的対比収縮を測定した.
• パーソナライズされた最大アイソメトリックフォースデータを用いて,強度スケールの筋骨格モデルを作成しました.
• 電気ミオグラフィのデータを用いて,46kgの負荷と負荷なしの歩行中に,ジェネリックおよび強度スケールモデルからの筋肉興奮予測を比較した.

主要な成果:

• パーソナライズされた筋肉力のスケーリングは,筋肉興奮予測の精度 (p<0.001) を大幅に改善しました.
• 力のスケールモデルにより,重い荷物を運ぶ軍人のためのより正確なシミュレーションが提供されました.
• 強化されたモデルの精度により,内部の関節メカニクスのより良い予測が容易になります.

結論:

• 個々の筋肉の強さで筋骨格モデルをパーソナライズすることは,軍事的な文脈での正確なシミュレーションに不可欠です.
• 改善された筋骨格的モデルにより,怪我のメカニズムの理解と予防戦略の評価を向上させることができます.
• このアプローチは,軍人の過剰使用による傷害に対するターゲットを絞った介入の開発を支援します.