整合个性化形状预测,生物机械建模和可穿戴设备来预测跑步者的骨压力
Liangliang Xiang1,2,3, Yaodong Gu4,5, Kaili Deng6
1Faculty of Sports Science, Ningbo University, Ningbo, China.
NPJ digital medicine
|May 13, 2025
概括
这项研究使用可穿戴传感器和LSTM算法开发了一个数字双胞胎来预测跑步者的骨压力. 该模型准确地预测了关键脚骨的压力,有助于预防与跑步有关的骨折.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 整形外科 整形外科 整形外科
- 计算建模计算建模
背景情况:
- 运行生物力学对于提高性能和预防受伤至关重要.
- 了解跑步期间的骨压力分布对于预防伤害至关重要.
研究的目的:
- 开发一个数字双胞胎来预测跑步者的骨压力.
- 创建一种非侵入性,具有成本效益的方法来评估与跑步相关的骨压力.
主要方法:
- 使用基于域调整的长短期内存 (LSTM) 算法与可穿戴传感器数据.
- 从50名跑步者的数据开发了个性化的3D脚模型和有限元模拟.
- 在运行过程中使用九轴惯性传感器捕获了三轴加速度数据.
主要成果:
- 在LSTM模型准确预测骨压力在四足,骨和骨 (RMSE < 8.35MPa).
- 预测在跑步步行程周期的中期和推开阶段是最准确的.
结论:
- 开发的数字双胞胎提供了一个精确而有效的方法来预测跑步者的骨压力.
- 这种方法通过帮助理解和预防与跑步有关的骨折,促进了精确健康.


