CN106333697A - 一种基于肌骨生物动力学的人体腹内压测试方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于肌骨生物动力学的人体腹内压测试方法,包括步骤:获得人体定制的人体全身肌骨模型;建立腹横肌环绕接触刚体,通过肌肉肌腱模型表征腹横肌群和膈肌肌群,进而创建人体的腹横肌和膈肌的肌群模型;将腹内压等效为水平方向和垂直方向的等效腹内压压力,据此创建人体腹内压等效力模型;捕捉被试者某站立姿势下的各个姿势关节角度,并输入到由以上建立的模型组合而成的人体肌肉骨骼生物动力学模型中;基于静态优化算法,计算该姿势下的腹内压值。本方法解决现有了在不同姿态或动作下,腹内压未知,且难以直接测量、测量费用昂贵等问题。
Description
技术领域
本发明涉及医用测量及生物医学工程建模技术领域,尤其涉及一种基于肌骨生物动力学的人体腹内压测试方法。
背景技术
腹部肌肉收缩产生腹内压,进而产生一个使得人体后伸的力矩,有重要减轻腰部负载,并增加躯干刚度的作用。该作用对分析穿戴外骨骼装备的人体肌肉骨骼系统的影响不可忽略,会直接躯干外骨骼设计有效性,是亟待解决的问题。
目前,腹内压的测量方法可以分为直接测压和间接测压两种方法,前者直接置于腹腔内,然后连接压力传感器,或通过腹腔镜手术、气腹机,监测腹内压;后者多通过测量下腔静脉压力、胃内压力和膀胱内压间接获得。
以膀胱压为例,目前临床上使用上述方法较为普遍,测量结果相对准确、方法简单且损伤较小,但其仍会对人体的心理、身体造成伤害,亦可能造成感染或针刺伤害,引起不良后果,且成本较高,难以大批量实现。因此,有需要寻求一种无创伤、普适且有效的腹内压测试方法,可大幅提升人体可穿戴设备虚拟设计与功效评价平台中肌肉骨骼生物力学模型的求解准确度;亦可应用于临床,在体检中监测人体腹内压信息,具有重要科学意义和广泛实用价值。
发明内容
鉴于上述的分析,本发明旨在提供一种基于肌骨生物动力学的人体腹内压测试方法,用以解决现有在不同姿态或动作下,人体腰部肌肉骨骼系统负载腹内压未知,影响难以忽略,且难以直接测量、测量费用昂贵的问题。
本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的:
提供一种基于肌骨生物动力学的人体腹内压测试方法,包括以下步骤:
步骤S1.获得定制的人体全身肌骨模型;
步骤S2.建立腹横肌环绕接触刚体,通过肌肉肌腱模型表征腹横肌群和膈肌肌群,进而创建人体的腹横肌和膈肌的肌群模型;
步骤S3.将腹内压等效为水平方向和垂直方向的等效腹内压压力,据此创建人体腹内压等效力模型;
步骤S4.捕捉被试者一站立姿势下的各个姿势关节角度,并输入到由步骤S1~S3建立的模型组合而成的人体肌肉骨骼生物动力学模型中;基于静态优化算法,计算该姿势下的腹内压值。
其中,步骤S1中获得人体的定制的人体全身肌骨模型,进一步包括:
采用脊柱肌肉骨骼生物力学模型为基础,重建其中的肌肉肌腱模型,添加四肢、头颈的刚体模型得到全身肌肉骨骼生物力学模型;再基于人体数据,更新全身肌肉骨骼生物力学模型的参数,进而获得该人体的定制的人体全身肌肉骨骼生物力学模型。
上述人体数据包括:人体的身体尺寸、体重、躯干CT数据;以及根据躯干CT数据计算出的各肌肉束生理横截面积、肌肉肌腱长度、起始路径。
步骤S2中建立腹横肌环绕接触刚体,具体包括:
依据腹横肌肌群、膈肌肌群的解剖学起止路径及腰椎椎体的统计学数据,在上述定制的人体全身肌肉骨骼生物力学模型中的腰椎刚体处的、各个腰椎刚体质心所在人体冠状面内各添加两个半圆柱体,即腹横肌环绕接触刚体;每个腹橫肌环绕接触刚体分别与对应的腰椎刚体相连;腹横肌群环绕接触刚体均通过垂向销轴式单自由度关节与对应腰椎固结。
表征腹横肌群的肌肉肌腱模型起始于各腰椎质心所在冠状面内肋骨边缘或腰椎横突或骨盆前缘;表征膈肌肌群的肌肉肌腱模型起始于膈穹窿的边缘,止于肋骨边缘、腰椎边缘。
步骤S3中将腹内压等效为水平方向和垂直方向的等效腹内压压力,进一步包括:
将腹内压等效为水平方向和垂直方向的11个等效腹内压压力Ffyi,据此创建人体腹内压等效力模型;其中Ffy1至Ffy5是前后方向的五个水平等效集中力,分别作用在脊柱肌肉骨骼生物力学模型中的刚体Abdomen和腰椎上,作用点分别在各腰椎质心及与相应质心正前方的刚体Abdomen上;Ffy6至Ffy10是左右方向的五个水平等效集中力,分别作用双侧对应腹横肌环绕接触刚体的质心上;Ffy11的作用方向为垂直方向,分别竖直上下作用在刚体膈及刚体骨盆上,作用点分别在第十二胸椎正前方4cm及竖直站立时其正下方骨盆质心所在冠状面内。
步骤S4中基于静态优化算法,计算该姿势下的腹内压值进一步包括:求解腹内压等效力的激活度,并由激活度与人体测得最大腹内压值的乘积,进而确定该姿势下的腹内压值。
本发明有益效果如下:依据人体CT数据修正人体肌肉骨骼生物力学模型、创建腹横肌群和膈肌肌群的模型、以及将腹内压等效为水平方向和垂直方向的11个等效腹内压压力,解决了现有测试方法在不同姿态或动作下,人体腰部肌肉骨骼系统负载腹内压未知,影响难以忽略,且难以直接测量、测量费用昂贵的问题,大幅提升腹内压的求解精度。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分的从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的,而并不认为是对本发明的限制,在整个附图中,相同的参考符号表示相同的部件。
图1为腹横肌、膈肌的肌群及腹内压建模示意图;
图2为人体腰部肌肉骨骼系统模型;
图3为腹内压测试方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例,其中,附图构成本申请一部分,并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。
本发明的一个具体实施例,公开了一种基于肌骨生物动力学的人体腹内压测试方法,如图3所示,具体包括:
步骤S1.采用脊柱肌肉骨骼生物力学模型为基础,重建其中的肌肉肌腱模型,并添加四肢、头颈的刚体模型;再基于被试者的具体人体数据,更新经过上述改进的脊柱肌肉骨骼生物力学模型的参数,进而获得被试者的定制的人体全身肌骨模型。
具体地,以脊柱肌肉骨骼生物力学模型为基础,本实施例中的脊柱肌肉骨骼生物力学模型,采用的是加州伯克利大学Christophy的脊柱肌肉骨骼生物力学模型。该模型腰椎,共七个刚体及238个Telen型肌肉肌腱模型表征人体腰背部的八个主要的肌肉群:竖脊肌、腹直肌、腹内斜肌、腹外斜肌、腰大肌、腰方肌、多裂肌与背阔肌。
采用的是Millard2012EquilibriumMuscle肌肉肌腱模型(OpenSim 3.2中新型肌肉肌腱模型)重建238个肌肉肌腱模型,并替换原模型中的Telen型肌肉肌腱模型。所述Millard2012EquilibriumMuscle肌肉肌腱模型与原Telen型肌肉肌腱模型的肌肉解剖学参数一致,但前者计算收敛速度更快。将经过上述替换肌肉肌腱模型的Christophy脊柱肌肉骨骼生物力学模型作为躯干模型。
在躯干模型上添加四肢、头颈的刚体模型,并采用CoordinateActuator(OpenSim3.2中坐标系执行器)产生四肢各关节处产生相应的力矩,从而可以仿真分析人体正常姿态及四肢、头颈自身重量对腰部肌肉、关节负载的影响。在躯干模型经过添加四肢、头颈的刚体模型及力矩后,获得全身肌肉骨骼生物力学模型。
随后,对被试者进行身体检查,获得其身体尺寸、体重、CT等数据,基于被试者的的身体尺寸、体重,更新全身肌肉骨骼生物力学模型的全身骨骼系统的质量及空间尺寸信息;基于该被试者的的躯干CT数据,计算各肌肉束生理横截面积、肌肉肌腱长度、起始路径等,据此更新全身肌肉骨骼生物力学模型的各肌肉群的解剖学信息。
通过上述步骤,建立该被试者的的定制的人体全身肌肉骨骼生物力学模型。
步骤S2.建立腹横肌环绕接触刚体,通过肌肉肌腱模型表征腹横肌群和膈肌肌群,进而创建人体的腹横肌和膈肌的肌群模型。
实施例依据腹横肌群1、膈肌肌群10的解剖学起止路径及腰椎椎体的统计学数据,在上述定制的人体全身肌肉骨骼生物力学模型中,各个腰椎刚体质心所在人体冠状面内各添加两个半圆柱体,即腹横肌环绕接触刚体2(如图1)。每个腹橫肌环绕接触刚体分别与对应的腰椎刚体相连。腹横肌群环绕接触刚体均通过垂向销轴式单自由度关节(Pin joint)与对应腰椎固结。
通过肌肉肌腱模型表征腹横肌群和膈肌肌群。实施例中的双侧腹横肌群1使用五条Millard2012Equilibrium Muscle肌肉肌腱模型表征,各肌肉肌腱模型均起始于各腰椎质心所在冠状面内肋骨边缘5或腰椎横突7或骨盆前缘6。膈肌肌群10亦采用Millard2012Equilibrium Muscle肌肉肌腱模型表征,依据临床解剖学数据,起始于膈穹窿的边缘,止于肋骨边缘5、腰椎边缘。
通过上述步骤,创建人体的腹横肌和膈肌的肌群模型。
步骤S3.将腹内压等效为水平方向和垂直方向的等效腹内压压力,据此创建人体腹内压等效力模型。
实施例将腹内压等效为水平方向和垂直方向的11个等效腹内压压力Ffyi,据此创建人体腹内压等效力模型。其中Ffy1至Ffy5是前后方向的五个水平等效集中力,分别作用在刚体Abdomen(该刚体表示腹白线,包含在Christophy的脊柱肌肉骨骼生物力学模型中)和五个腰椎上,作用点分别在各腰椎质心及与相应质心正前方的刚体Abdomen上;Ffy6至Ffy10是左右方向的五个水平等效集中力,分别作用双侧对应腹横肌环绕接触刚体的质心上;Ffy11的作用方向为垂直方向,分别竖直上下作用在刚体膈及刚体骨盆上,作用点分别在第十二胸椎正前方4cm及竖直站立时其正下方骨盆质心所在冠状面内。作用力是腹内压与腹内压作用面积的乘积。
具体实现是在OpenSim的二次开发平台内,创建一个新的力元素“等效腹内压压力”(AbdominalPressureActuator)。该力元素可以同时向11组刚体施加大小相等、方向相反的力,且每组作用力的激活度相同,表达式为:
式中,a为腹内压等效力的激活度,pfy_max是人体测得的最大腹内压值,本实施例中取值26.6kPa;SArea_i是各腹内压等效力对应的作用面积,其中各水平作用面积取为6.76×103mm2,均为人体腹部正面面积的五分之一,垂向作用面积取为2.76×104mm2。参照OpenSim仿真求解规则,将水平作用力的作用面积归一化到垂向作用力的作用面积上,故设垂向力作用力的作用面积为1,此时各水平作用力作用面积为0.245。
步骤S4.捕捉被试者某站立姿势下的各个姿势关节角度,并输入到人体肌肉骨骼生物动力学模型中(图2);基于静态优化算法,求解腹内压等效力的激活度,进而计算该姿势下的腹内压值。
具体地,基于三维空间运动捕捉系统VICON,捕捉被试者某站立姿势下的各个姿势关节角度,并输入到人体肌肉骨骼生物动力学模型中,该模型由上述步骤S1~S3分别建立的模型组成,具体包括定制的人体全身肌骨模型、腹横肌和膈肌的肌群模型、以及人体腹内压等效力模型。
基于OpenSim生物力学建模平台中“Static Optimization Tool”求解腹内压等效力的激活度,并由激活度与人体测得最大腹内压值的乘积,确定该姿势下的腹内压值。
人体的肌肉骨骼系统是冗余静不定的复杂力学系统,不能通过运动和外载荷直接求出各个肌肉力。本发明以所有肌肉激活度的平方和最低为优化目标,通过静态优化迭代的方法,使得强壮的肌肉更多地参与激活,从而使得整体的激活度最低,优化求解得到静态姿势下关节力和力矩在各肌肉间的分配,如下式所示:
最小化:
约束:
式中,Fi指第i个肌肉的肌肉力大小,Fi,max是第i个肌肉的最大输出力,用来表示肌肉或力元件强壮程度,是第i个肌肉对第j个关节的力臂,n是所有力元件的数目。
对于一个具有更大Fi,max的肌肉,因产生相同肌肉力时,具有更小的激活度,而在优化中具有更高的权重,被优先使用。本实施例中将接触反力及摩擦力均视为“肌肉力”参与到静态优化中,但给予相同、更高的“最大输出力”值。
通过上述静态优化,可以解决人体冗余静不定系统,肌肉力的分配问题。本实施例中,腹压等效为一种特别肌肉力,在求解了肌肉激活度后,步骤S3中的公式即可计算出腹内压。
至此,实现了基于肌骨生物动力学的人体腹内压求解与测试。
综上所述,本发明实施例提供了一种基于肌骨生物动力学的人体腹内压测试方法,依据人体CT数据修正人体肌肉骨骼生物力学模型、创建腹横肌群和膈肌肌群的模型、以及将腹内压等效为水平方向和垂直方向的11个等效腹内压压力,解决了现有测试方法在不同姿态或动作下,人体腰部肌肉骨骼系统负载腹内压未知,影响难以忽略,且难以直接测量、测量费用昂贵的问题,大幅提升腹内压的求解精度。本发明的腹内压测试方法得到的结果与验证用的腹压测量值之间具有较好的相关性,回归分析的相关系数在0.9。
本领域技术人员可以理解,实现上述实施例方法的全部或部分流程,可以通过计算机程序指令相关硬件来实现,所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中,所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于肌骨生物动力学的人体腹内压测试方法,其特征在于,包括步骤:
步骤S1.获得定制的人体全身肌骨模型;
步骤S2.建立腹横肌环绕接触刚体,通过肌肉肌腱模型表征腹横肌群和膈肌肌群,进而创建人体的腹横肌和膈肌的肌群模型;
步骤S3.将腹内压等效为水平方向和垂直方向的等效腹内压压力,据此创建人体腹内压等效力模型;
步骤S4.捕捉被试者一站立姿势下的各个姿势关节角度,并输入到由步骤S1~S3建立的模型组合而成的人体肌肉骨骼生物动力学模型中;基于静态优化算法,计算该姿势下的腹内压值。
2.根据权利要求1所述的人体腹内压测试方法,其特征在于,步骤S1中获得人体的定制的人体全身肌骨模型,进一步包括:
采用脊柱肌肉骨骼生物力学模型为基础,添加四肢、头颈的刚体模型得到全身肌肉骨骼生物力学模型;再基于人体数据,更新全身肌肉骨骼生物力学模型的参数,进而获得该人体的定制的人体全身肌肉骨骼生物力学模型。
3.根据权利要求2所述的人体腹内压测试方法,其特征在于,
更新参数之前,在脊柱肌肉骨骼生物力学模型基础上,重建其中的肌肉肌腱模型。
4.根据权利要求2所述的人体腹内压测试方法,其特征在于,所述人体数据包括:
人体的身体尺寸、体重、躯干CT数据;以及根据躯干CT数据计算出的各肌肉束生理横截面积、肌肉肌腱长度、起始路径。
5.根据权利要求1所述的人体腹内压测试方法,其特征在于,步骤S2中建立腹横肌环绕接触刚体,具体包括:
依据腹横肌肌群、膈肌肌群的解剖学起止路径及腰椎椎体的统计学数据,在上述定制的人体全身肌肉骨骼生物力学模型中的腰椎刚体处的、各个腰椎刚体质心所在人体冠状面内各添加两个半圆柱体,即腹横肌环绕接触刚体;每个腹橫肌环绕接触刚体分别与对应的腰椎刚体相连;腹横肌群环绕接触刚体均通过垂向销轴式单自由度关节与对应腰椎固结。
6.根据权利要求1所述的人体腹内压测试方法,其特征在于,
步骤S2中的表征腹横肌群的肌肉肌腱模型起始于各腰椎质心所在冠状面内肋骨边缘或腰椎横突或骨盆前缘;表征膈肌肌群的肌肉肌腱模型起始于膈穹窿的边缘,止于肋骨边缘、腰椎边缘。
7.根据权利要求1所述的人体腹内压测试方法,其特征在于,步骤S3中将腹内压等效为水平方向和垂直方向的等效腹内压压力,进一步包括:
将腹内压等效为水平方向和垂直方向的11个等效腹内压压力Ffyi,据此创建人体腹内压等效力模型;其中Ffy1至Ffy5是前后方向的五个水平等效集中力,分别作用在脊柱肌肉骨骼生物力学模型中的刚体Abdomen和腰椎上,作用点分别在各腰椎质心及与相应质心正前方的刚体Abdomen上;Ffy6至Ffy10是左右方向的五个水平等效集中力,分别作用双侧对应腹横肌环绕接触刚体的质心上;Ffy11的作用方向为垂直方向,分别竖直上下作用在刚体膈及刚体骨盆上,作用点分别在第十二胸椎正前方4cm及竖直站立时其正下方骨盆质心所在冠状面内。
8.根据权利要求1所述的人体腹内压测试方法,其特征在于,步骤S4中基于静态优化算法,计算该姿势下的腹内压值进一步包括:
求解腹内压等效力的激活度,并由激活度与人体测得最大腹内压值的乘积,进而确定该姿势下的腹内压值。
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---|---|
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107391940A (zh) * | 2017-07-25 | 2017-11-24 | 天津大学 | 基于肌骨模型的电刺激仿真优化方法 |
CN109658796A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-04-19 | 华中科技大学 | 一种软组织损伤及异常连接模拟试验方法 |
CN110710984A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-21 | 福州大学 | 基于表面肌电信号的递归小脑模型的足踝力矩预测方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1582848A (zh) * | 2004-06-03 | 2005-02-23 | 清华大学 | 腹内压的无创检测方法及其系统 |
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1582848A (zh) * | 2004-06-03 | 2005-02-23 | 清华大学 | 腹内压的无创检测方法及其系统 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
孟祥杰: "基于肌肉骨骼生物力学载荷的驾驶人腰部舒适性研究", 《中国博士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》 * |
孟祥杰等: "驾驶员腰部负载的计算求解与验证", 《汽车工程》 * |
宋和胜等: "基于软件OpenSim的人体运动建模理论及其应用领域概述", 《医用生物力学》 * |
童茂荣等: "《睡眠呼吸紊乱基础与临床》", 30 May 2001 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107391940A (zh) * | 2017-07-25 | 2017-11-24 | 天津大学 | 基于肌骨模型的电刺激仿真优化方法 |
CN109658796A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-04-19 | 华中科技大学 | 一种软组织损伤及异常连接模拟试验方法 |
CN110710984A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-21 | 福州大学 | 基于表面肌电信号的递归小脑模型的足踝力矩预测方法 |
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