Améliorer les modèles musculosquelettiques avec des critères de blessure
La recherche améliore les simulations musculo-squelettiques en appliquant des critères de blessure pour plus de précision.
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Table des matières
Les simulations musculo-squelettiques aident à mieux comprendre comment notre corps bouge et réagit à différentes forces. Ces simulations utilisent des maths complexes pour décrire les actions des muscles et des articulations, mais vérifier qu'elles reflètent vraiment l'anatomie et la physiologie de la vie réelle peut être difficile. L'un des principaux éléments de ces simulations est l'utilisation de modèles musculaires appelés muscles de type Hill, qui sont conçus pour imiter le fonctionnement des muscles pendant le mouvement. Malgré les avancées continues, ces modèles peuvent être sensibles aux changements de paramètres et peuvent parfois agir de manière imprévisible.
Défis des Modèles Musculo-Squelettiques
Un problème clé avec les modèles musculo-squelettiques est leur capacité à représenter avec précision comment les muscles et les articulations se comportent. Les muscles doivent être précisément calibrés pour refléter les réponses biologiques réelles. Sinon, les résultats pourraient conduire à des mouvements irréalistes ou à des contraintes sur les articulations. Les modèles informatiques peuvent montrer des articulations bougeant de manière impossible pour un vrai corps humain, ce qui conduit souvent à des articulations luxées ou mal alignées pendant les mouvements simulés.
Pour résoudre ces problèmes, les chercheurs cherchent à utiliser des critères de blessure pour repérer des réglages musculaires irréalistes ou des déformations du modèle. Ils se concentrent sur le fait qu'aucune blessure ne se produise pendant les mouvements normaux dans les modèles simulés, ce qui aide à identifier les écarts dans la manière dont le modèle est configuré.
Historique des Critères de Blessure
Au fil des ans, divers critères de blessure ont été développés pour évaluer les blessures des parties du corps humain, des os aux tissus mous. Ces critères ont été particulièrement utiles dans les tests de sécurité, comme pour les voitures. Cependant, ils ne s'appliquent pas toujours à chaque type de simulation. Par exemple, certains modèles manquent des structures flexibles nécessaires pour évaluer de nombreux types de blessures.
Dans des travaux précédents, de nouveaux critères de blessure spécifiquement pour les contraintes musculaires et tendineuses ont été créés. Ces critères permettent aux chercheurs d'évaluer comment les forces et les contraintes affectent les unités musculaires et tendineuses. Ils peuvent être appliqués à n'importe quel modèle incluant un système musculaire capable de prédire comment les muscles et les tendons réagissent sous charge.
Méthode Proposée
Ce travail introduit une méthode pour utiliser les critères de blessure afin d'évaluer la configuration d'un modèle musculo-squelettique. En testant comment les muscles réagissent au stress et en identifiant quand ils pourraient subir des blessures, il est possible de détecter des erreurs dans la configuration du modèle. Par exemple, si des muscles sont censés fonctionner sous certaines charges mais ne sont pas correctement calibrés, ils pourraient montrer des signes de blessure.
Pour démontrer cette approche, deux types différents de modèles musculo-squelettiques établis ont été testés sous des scénarios de mouvement communs. Le premier modèle utilisait une simulation détaillée d'un corps humain pour montrer comment un désalignement articulaire pourrait être détecté pendant le mouvement. Le deuxième modèle variait les paramètres musculaires pour voir si des réglages incorrects pouvaient entraîner des blessures.
Le Rôle des Modèles par Éléments Finis
La première méthode impliquait de repositionner un modèle par éléments finis détaillé. Ce modèle est conçu pour représenter avec précision le mouvement humain. Des changements ont été apportés aux réglages musculaires pour voir comment ces ajustements affectaient la performance du modèle pendant une simulation.
La simulation a commencé avec le modèle dans une position standard. Il a ensuite été manipulé pour adopter une posture différente tout en maintenant les mouvements dans une plage naturelle. Pendant ce processus, les muscles du modèle ont été évalués en cas de blessures.
En exécutant la simulation, les chercheurs pouvaient identifier des moments où certains muscles étaient sous contrainte, mettant en évidence les différences entre le comportement musculaire attendu et réel.
Simulations du Cycle de Marche
La deuxième méthode utilisait des simulations de Cycles de marche pour évaluer davantage le comportement musculaire sous stress. Cette approche examinait comment les muscles fonctionnaient pendant la marche, en se concentrant sur les variations d'un muscle spécifique pour voir si cela pouvait entraîner des blessures potentielles.
Dans l'une des simulations, les réglages d'un muscle clé ont été modifiés pour créer un scénario susceptible de conduire à une contrainte. Les résultats ont montré que même de petits changements dans les réglages musculaires pouvaient entraîner des signes de blessure, même si le mouvement global semblait normal. Cela a mis en lumière un problème important : juste parce qu'une simulation semble réaliste, cela ne signifie pas que chaque détail est précis.
L'Impact des Paramètres Musculaires
Les simulations ont montré que les paramètres musculaires jouent un rôle significatif dans le comportement des modèles. Si les paramètres d'un muscle ne sont pas correctement configurés, cela peut entraîner des blessures lors de mouvements attendus, même si le fonctionnement global du modèle semble bon.
En appliquant les nouveaux critères de blessure, les chercheurs peuvent évaluer si les réglages musculaires dans un modèle sont appropriés. Si un modèle ne montre aucun indicateur de blessure, cela suggère que les paramètres musculaires sont probablement correctement configurés. Cependant, si des blessures sont détectées, cela indique que la configuration musculaire peut nécessiter une évaluation plus approfondie.
Réduire les Erreurs dans les Modèles
Les résultats de ce travail indiquent que de meilleures représentations anatomiques dans les modèles peuvent aider à atténuer les problèmes liés au comportement musculaire pendant le mouvement. Actuellement, de nombreux modèles manquent de certains tissus essentiels pour un fonctionnement articulaire réaliste. En ajoutant ces éléments, il pourrait être possible d'améliorer le comportement des modèles lors de repositionnements ou de scénarios de mouvement.
Les chercheurs ont également souligné l'importance de suivre des méthodes établies pour configurer les paramètres musculaires. Une bonne calibration garantit que les modèles peuvent représenter avec précision l'amplitude des mouvements et le comportement musculaire rencontré dans la vie réelle.
Conclusion
Les méthodes et les résultats de cette recherche montrent le potentiel d'améliorer le fonctionnement des modèles musculo-squelettiques. En utilisant des critères de blessure pour évaluer la performance musculaire et tendineuse, il devient plus facile d'identifier quand un modèle a besoin d'ajustements. Cela améliore non seulement la fiabilité des simulations, mais garantit également qu'elles reflètent des mouvements et des comportements humains réalistes.
À mesure que la technologie continue d'avancer, ces outils joueront un rôle essentiel dans des domaines allant de la recherche biomécanique aux tests de sécurité, offrant des aperçus plus profonds dans la relation entre la fonction musculaire, le comportement articulaire et la dynamique globale du mouvement.
Titre: Using muscle-tendon load limits to assess unphysiological musculoskeletal model deformation and Hill-type muscle parameter choice
Résumé: Musculoskeletal simulations are a useful tool for improving our understanding of the human body. However, the physiological validity of predicted kinematics and forces is highly dependent upon the correct calibration of muscle parameters and the structural integrity of a models internal skeletal structure. In this study, we show how ill-tuned muscle parameters and unphysiological deformations of a models skeletal structure can be detected by using muscle elements as sensors with which modelling and parameterization inconsistencies can be identified through muscle and tendon strain injury assessment. To illustrate our approach, two modelling issues were recreated. First, a model repositioning simulation using the THUMS AM50 occupant model version 5.03 was performed to show how internal model deformations can occur during a change of model posture. Second, the muscle material parameters of the OpenSim gait2354 model were varied to illustrate how unphysiological muscle forces can arise if material parameters are inadequately calibrated. The simulations were assessed for muscle and tendon strain injuries using previously published injury criteria and a newly developed method to determine tendon strain injury threshold values. Muscle strain injuries in the left and right musculus pronator teres were detected during the model repositioning. This straining was caused by an unphysiologically large gap (12.92 mm) that had formed in the elbow joint. Similarly, muscle and tendon strain injuries were detected in the modified right-hand musculus gastrocnemius medialis of the gait2354 model where an unphysiological reduction of the tendon slack length introduced large pre-strain of the muscle-tendon-unit. The results of this work show that the proposed method can quantify the internal distortion behaviour of musculoskeletal human body models and the validity of Hill-type muscle parameter choice via strain injury assessment. Furthermore, we highlight possible actions to avoid the presented issues and inconsistencies in literature data concerning the material characteristics of human tendons.
Auteurs: Lennart V. Nölle, L. V. Nölle, I. Wochner, M. Hammer, S. Schmitt
Dernière mise à jour: 2024-04-22 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.18.590034
Source PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.18.590034.full.pdf
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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