JPH09276255A - 逆解析手法による多関節筋力特性の測定法 - Google Patents
逆解析手法による多関節筋力特性の測定法Info
- Publication number
- JPH09276255A JPH09276255A JP8096905A JP9690596A JPH09276255A JP H09276255 A JPH09276255 A JP H09276255A JP 8096905 A JP8096905 A JP 8096905A JP 9690596 A JP9690596 A JP 9690596A JP H09276255 A JPH09276255 A JP H09276255A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- muscle
- analysis
- motion
- joint
- model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 摘出手術せずに筋力特性パラメータ値を知る
ことが困難であったところを、容易に測定でき、かつ運
動特性を定量的に精度良く評価できる多関節筋力特性の
測定法を提供する。 【解決手段】 測定条件の運動をコンピュータにより運
動解析し、解析結果の作用力特性が測定結果に良く一致
する筋力パラメータ値を逆解析手法により求めて測定筋
力特性値とする。運動時に関わる筋群・骨格の筋骨格系
力学モデル及び各筋の筋力発生モデルを定め、筋群は単
関節筋及び多関節筋の組み合わせでモデル化し、それら
モデルのパラメータを変数とする運動力学モデルを構築
する。それに基づく運動解析用プログラムソフトを作成
し、この変数のうち実験時の測定結果により得られる既
知パラメータを運動解析に入力して逆解析することによ
り、残りの未知パラメータの筋力特性パラメータが得ら
れ、この逆解析にあたり数理計画法書などのうち、問題
に適するものを選ぶようにする。
ことが困難であったところを、容易に測定でき、かつ運
動特性を定量的に精度良く評価できる多関節筋力特性の
測定法を提供する。 【解決手段】 測定条件の運動をコンピュータにより運
動解析し、解析結果の作用力特性が測定結果に良く一致
する筋力パラメータ値を逆解析手法により求めて測定筋
力特性値とする。運動時に関わる筋群・骨格の筋骨格系
力学モデル及び各筋の筋力発生モデルを定め、筋群は単
関節筋及び多関節筋の組み合わせでモデル化し、それら
モデルのパラメータを変数とする運動力学モデルを構築
する。それに基づく運動解析用プログラムソフトを作成
し、この変数のうち実験時の測定結果により得られる既
知パラメータを運動解析に入力して逆解析することによ
り、残りの未知パラメータの筋力特性パラメータが得ら
れ、この逆解析にあたり数理計画法書などのうち、問題
に適するものを選ぶようにする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、筋力測定に関する
ものである。
ものである。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】従来、
代表的筋力測定の方法として、各関節毎の発揮トルク特
性を精度良く測定するサイベクスの方法が知られてい
る。そして、関節毎の発揮トルク特性の総合したものが
運動特性に対応するとして、スポーツトレーニングやリ
ハビリに用いられてきた。
代表的筋力測定の方法として、各関節毎の発揮トルク特
性を精度良く測定するサイベクスの方法が知られてい
る。そして、関節毎の発揮トルク特性の総合したものが
運動特性に対応するとして、スポーツトレーニングやリ
ハビリに用いられてきた。
【０００３】しかし、この方法では複数の関節を使った
運動を正しく評価できない。それは、実際的運動では２
つ以上の関節が同時に動くが、骨格筋には１つの関節を
屈曲させる単関節筋の他に、複数の関節を同時に屈曲さ
せる多関節筋が存在し、共に協調的或いは相殺的に働
き、複雑な運動や効率の良い運動を実現している。それ
を、単関節毎の発揮トルク特性によって一般の運動を定
量的に評価しようとするのは基本的に不可能である。
運動を正しく評価できない。それは、実際的運動では２
つ以上の関節が同時に動くが、骨格筋には１つの関節を
屈曲させる単関節筋の他に、複数の関節を同時に屈曲さ
せる多関節筋が存在し、共に協調的或いは相殺的に働
き、複雑な運動や効率の良い運動を実現している。それ
を、単関節毎の発揮トルク特性によって一般の運動を定
量的に評価しようとするのは基本的に不可能である。
【０００４】そこで、多関節を使うときの運動特性を測
定する装置が市販されている。
定する装置が市販されている。
【０００５】例えば、自転車エルゴメータ運動，トレッ
ドミル運動，キック運動，ロープ牽引力等であるが、装
置に依存した運動特性しか得られず、相互の運動評価の
比較は出来ない。この場合は、もし対象とする運動に近
い動作であれば定性的運動評価はできるが、定量的評価
が困難である。
ドミル運動，キック運動，ロープ牽引力等であるが、装
置に依存した運動特性しか得られず、相互の運動評価の
比較は出来ない。この場合は、もし対象とする運動に近
い動作であれば定性的運動評価はできるが、定量的評価
が困難である。
【０００６】そのため、現在は筋を外科的に摘出して測
定しているが、生きている人には適用できない致命的問
題がある。
定しているが、生きている人には適用できない致命的問
題がある。
【０００７】本発明は、このような問題を解決すべく、
本出願人の先願である特願平６−１１６６４７号を更に
改良したものである。
本出願人の先願である特願平６−１１６６４７号を更に
改良したものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】添付図面を参照して本発
明の要旨を説明する。
明の要旨を説明する。
【０００９】多関節の筋骨格系による運動を対象とし、
測定対象の運動時に動作する被験者の各関節部位毎に角
速度を一定に制御する装置を取り付け、或いは各関節毎
の角速度を漸増的または漸減的に制御させる装置を取り
付けて、総合的発揮力が作用する部位に作用力計を取り
付けて、被験者が最大努力で駆動した時の前記部位の作
用力を測定し、その測定条件の運動をコンピュータによ
り運動解析し、解析結果の作用力特性が測定結果に良く
一致する筋力パラメータ（特性変数）値を逆解析手法に
より求めて測定筋力特性値とする方法を基本とし、コン
ピュータの運動解析にあたっては、運動時に関わる筋群
・骨格の筋骨格系力学モデルおよび各筋の筋力発生モデ
ルを定め、筋群は単関節筋および多関節筋の組み合わせ
でモデル化し、もし複数の筋力が協調あるいは相殺する
場合はそれらの筋を一つの等価な筋モデルで表し、それ
らモデルのパラメータを変数とする運動力学モデルを構
築し、それに基づく運動解析用プログラムソフトを作成
し、この変数のうち実験時の測定結果により得られる既
知パラメータを運動解析に入力して逆解析することによ
り、残りの未知パラメータの筋力特性パラメータが得ら
れ、この逆解析にあたり創発的方法（人工生命，遺伝的
アルゴリズムなど），学習的方法（ニューロネットワー
ク，ファジイ推論，知識推論など），数理計画法（線形
計画法，非線形計画法，多目的計画法など）などのう
ち、問題に適するものを選ぶようにしたことを特徴とす
る逆解析手法による多関節筋力特性の測定法に係るもの
である。また、多関節の筋骨格系による運動を対象と
し、測定対象の運動時に動作する被験者の各関節部位毎
にトルクを一定に制御する装置を取り付け、或いは各関
節毎のトルクを漸増的または漸減的に制御させる装置を
取り付けて、総合的運動速度が発生する部位に速度計を
取り付けて、被験者が最大努力で駆動した時の前記部位
の速度を測定し、その測定条件の運動をコンピュータに
より運動解析し、解析結果の速度特性が測定結果に良く
一致する筋力パラメータ（特性変数）値を逆解析手法に
より求めて測定筋力特性値とする方法を基本とし、コン
ピュータの運動解析にあたっては、運動時に関わる筋群
・骨格の筋骨格系力学モデルおよび各筋の筋力発生モデ
ルを定め、筋群は単関節筋および多関節筋の組み合わせ
でモデル化し、もし複数の筋力が協調あるいは相殺する
場合はそれらの筋を一つの等価な筋モデルで表し、それ
らモデルのパラメータを変数とする運動力学モデルを構
築し、それに基づく運動解析用プログラムソフトを作成
し、この変数のうち実験時の測定結果により得られる既
知パラメータを運動解析に入力して逆解析することによ
り、残りの未知パラメータの筋力特性パラメータが得ら
れ、この逆解析にあたり創発的方法（人工生命，遺伝的
アルゴリズムなど），学習的方法（ニューロネットワー
ク，ファジイ推論，知識推論など），数理計画法（線形
計画法，非線形計画法，多目的計画法など）などのう
ち、問題に適するものを選ぶようにしたことを特徴とす
る逆解析手法による多関節筋力特性の測定法に係るもの
である。
測定対象の運動時に動作する被験者の各関節部位毎に角
速度を一定に制御する装置を取り付け、或いは各関節毎
の角速度を漸増的または漸減的に制御させる装置を取り
付けて、総合的発揮力が作用する部位に作用力計を取り
付けて、被験者が最大努力で駆動した時の前記部位の作
用力を測定し、その測定条件の運動をコンピュータによ
り運動解析し、解析結果の作用力特性が測定結果に良く
一致する筋力パラメータ（特性変数）値を逆解析手法に
より求めて測定筋力特性値とする方法を基本とし、コン
ピュータの運動解析にあたっては、運動時に関わる筋群
・骨格の筋骨格系力学モデルおよび各筋の筋力発生モデ
ルを定め、筋群は単関節筋および多関節筋の組み合わせ
でモデル化し、もし複数の筋力が協調あるいは相殺する
場合はそれらの筋を一つの等価な筋モデルで表し、それ
らモデルのパラメータを変数とする運動力学モデルを構
築し、それに基づく運動解析用プログラムソフトを作成
し、この変数のうち実験時の測定結果により得られる既
知パラメータを運動解析に入力して逆解析することによ
り、残りの未知パラメータの筋力特性パラメータが得ら
れ、この逆解析にあたり創発的方法（人工生命，遺伝的
アルゴリズムなど），学習的方法（ニューロネットワー
ク，ファジイ推論，知識推論など），数理計画法（線形
計画法，非線形計画法，多目的計画法など）などのう
ち、問題に適するものを選ぶようにしたことを特徴とす
る逆解析手法による多関節筋力特性の測定法に係るもの
である。また、多関節の筋骨格系による運動を対象と
し、測定対象の運動時に動作する被験者の各関節部位毎
にトルクを一定に制御する装置を取り付け、或いは各関
節毎のトルクを漸増的または漸減的に制御させる装置を
取り付けて、総合的運動速度が発生する部位に速度計を
取り付けて、被験者が最大努力で駆動した時の前記部位
の速度を測定し、その測定条件の運動をコンピュータに
より運動解析し、解析結果の速度特性が測定結果に良く
一致する筋力パラメータ（特性変数）値を逆解析手法に
より求めて測定筋力特性値とする方法を基本とし、コン
ピュータの運動解析にあたっては、運動時に関わる筋群
・骨格の筋骨格系力学モデルおよび各筋の筋力発生モデ
ルを定め、筋群は単関節筋および多関節筋の組み合わせ
でモデル化し、もし複数の筋力が協調あるいは相殺する
場合はそれらの筋を一つの等価な筋モデルで表し、それ
らモデルのパラメータを変数とする運動力学モデルを構
築し、それに基づく運動解析用プログラムソフトを作成
し、この変数のうち実験時の測定結果により得られる既
知パラメータを運動解析に入力して逆解析することによ
り、残りの未知パラメータの筋力特性パラメータが得ら
れ、この逆解析にあたり創発的方法（人工生命，遺伝的
アルゴリズムなど），学習的方法（ニューロネットワー
ク，ファジイ推論，知識推論など），数理計画法（線形
計画法，非線形計画法，多目的計画法など）などのう
ち、問題に適するものを選ぶようにしたことを特徴とす
る逆解析手法による多関節筋力特性の測定法に係るもの
である。
【００１０】また、多関節の筋骨格系による運動を対象
とし、測定対象の運動時に動作する被験者の各関節毎に
慣性負荷装置を取り付け、総合的発揮力が作用する部位
に作用力計および速度計を取り付けて、被験者が最大努
力で駆動した時の前記部位の作用力および速度を測定
し、その測定運動をコンピュータにより運動解析し、解
析結果が測定結果に良く一致する筋力パラメータ（特性
変数）値を逆解析手法により求めて測定筋力特性値とす
る方法を基本とし、コンピュータの運動解析にあたって
は、運動時に関わる筋群・骨格の筋骨格系力学モデルお
よび各筋の筋力発生モデルを定め、筋群は単関節筋およ
び多関節筋の組み合わせでモデル化し、もし複数の筋力
が協調あるいは相殺する場合はそれらの筋を一つの等価
な筋モデルで表し、それらモデルのパラメータを変数と
する運動力学モデルを構築し、それに基づく運動解析用
プログラムソフトを作成し、この変数のうち実験時の測
定結果により得られる既知パラメータを運動解析に入力
して逆解析することにより、残りの未知パラメータの筋
力特性パラメータが得られ、この逆解析にあたり創発的
方法（人工生命，遺伝的アルゴリズムなど），学習的方
法（ニューロネットワーク，ファジイ推論，知識推論な
ど），数理計画法（線形計画法，非線形計画法，多目的
計画法など）などのうち、問題に適するものを選ぶよう
にしたことを特徴とする逆解析手法による多関節筋力特
性の測定法に係るものである。
とし、測定対象の運動時に動作する被験者の各関節毎に
慣性負荷装置を取り付け、総合的発揮力が作用する部位
に作用力計および速度計を取り付けて、被験者が最大努
力で駆動した時の前記部位の作用力および速度を測定
し、その測定運動をコンピュータにより運動解析し、解
析結果が測定結果に良く一致する筋力パラメータ（特性
変数）値を逆解析手法により求めて測定筋力特性値とす
る方法を基本とし、コンピュータの運動解析にあたって
は、運動時に関わる筋群・骨格の筋骨格系力学モデルお
よび各筋の筋力発生モデルを定め、筋群は単関節筋およ
び多関節筋の組み合わせでモデル化し、もし複数の筋力
が協調あるいは相殺する場合はそれらの筋を一つの等価
な筋モデルで表し、それらモデルのパラメータを変数と
する運動力学モデルを構築し、それに基づく運動解析用
プログラムソフトを作成し、この変数のうち実験時の測
定結果により得られる既知パラメータを運動解析に入力
して逆解析することにより、残りの未知パラメータの筋
力特性パラメータが得られ、この逆解析にあたり創発的
方法（人工生命，遺伝的アルゴリズムなど），学習的方
法（ニューロネットワーク，ファジイ推論，知識推論な
ど），数理計画法（線形計画法，非線形計画法，多目的
計画法など）などのうち、問題に適するものを選ぶよう
にしたことを特徴とする逆解析手法による多関節筋力特
性の測定法に係るものである。
【００１１】また、多関節の筋骨格系による円運動を測
定対象とし、その運動時に動作する被験者の連鎖関節の
一端を固定し他端を円運動機構に固定させ、その円運動
を一定角速度に制御する方法，一定トルクに制御する方
法，一定慣性負荷とする方法が選べるように構成し、被
験者が最大努力で測定装置を駆動した時の作用力および
作用速度を測定し、その測定運動をコンピュータにより
運動解析し、解析結果が測定結果に良く一致する筋力パ
ラメータ（特性変数）値を逆解析手法により求めて測定
筋力特性値とする方法を基本とし、コンピュータの運動
解析にあたっては、運動時に関わる筋群・骨格の筋骨格
系力学モデルおよび各筋の筋力発生モデルを定め、筋群
は単関節筋および多関節筋の組み合わせでモデル化し、
もし複数の筋力が協調あるいは相殺する場合はそれらの
筋を一つの等価な筋モデルで表し、それらモデルのパラ
メータを変数とする運動力学モデルを構築し、それに基
づく運動解析用プログラムソフトを作成し、この変数の
うち実験時の測定結果により得られる既知パラメータを
運動解析に入力して逆解析することにより、残りの未知
パラメータの筋力特性パラメータが得られ、この逆解析
にあたり創発的方法（人工生命，遺伝的アルゴリズムな
ど），学習的方法（ニューロネットワーク，ファジイ推
論，知識推論など），数理計画法（線形計画法，非線形
計画法，多目的計画法など）などのうち、問題に適する
ものを選ぶようにしたことを特徴とする逆解析手法によ
る多関節筋力特性の測定法に係るものである。
定対象とし、その運動時に動作する被験者の連鎖関節の
一端を固定し他端を円運動機構に固定させ、その円運動
を一定角速度に制御する方法，一定トルクに制御する方
法，一定慣性負荷とする方法が選べるように構成し、被
験者が最大努力で測定装置を駆動した時の作用力および
作用速度を測定し、その測定運動をコンピュータにより
運動解析し、解析結果が測定結果に良く一致する筋力パ
ラメータ（特性変数）値を逆解析手法により求めて測定
筋力特性値とする方法を基本とし、コンピュータの運動
解析にあたっては、運動時に関わる筋群・骨格の筋骨格
系力学モデルおよび各筋の筋力発生モデルを定め、筋群
は単関節筋および多関節筋の組み合わせでモデル化し、
もし複数の筋力が協調あるいは相殺する場合はそれらの
筋を一つの等価な筋モデルで表し、それらモデルのパラ
メータを変数とする運動力学モデルを構築し、それに基
づく運動解析用プログラムソフトを作成し、この変数の
うち実験時の測定結果により得られる既知パラメータを
運動解析に入力して逆解析することにより、残りの未知
パラメータの筋力特性パラメータが得られ、この逆解析
にあたり創発的方法（人工生命，遺伝的アルゴリズムな
ど），学習的方法（ニューロネットワーク，ファジイ推
論，知識推論など），数理計画法（線形計画法，非線形
計画法，多目的計画法など）などのうち、問題に適する
ものを選ぶようにしたことを特徴とする逆解析手法によ
る多関節筋力特性の測定法に係るものである。
【００１２】また、多関節の筋骨格系による直線運動を
測定対象とし、その運動時に動作する被験者の連鎖する
関節の一端を固定し他端を直線運動機構に取り付け、そ
の直線運動を一定速度に制御する方法，一定作用力を加
える方法，一定慣性負荷とする方法が選べるように構成
し、直線運動部位に作用力計と速度計を取り付けて、被
験者が最大努力で測定装置を駆動した時の作用力および
作用速度を測定し、その測定運動をコンピュータにより
運動解析し、解析結果が測定結果に良く一致する筋力パ
ラメータ（特性変数）値を逆解析手法により求めて測定
筋力特性値とする方法を基本とし、コンピュータの運動
解析にあたっては、運動時に関わる筋群・骨格の筋骨格
系力学モデルおよび各筋の筋力発生モデルを定め、筋群
は単関節筋および多関節筋の組み合わせでモデル化し、
もし複数の筋力が協調あるいは相殺する場合はそれらの
筋を一つの等価な筋モデルで表し、それらモデルのパラ
メータを変数とする運動力学モデルを構築し、それに基
づく運動解析用プログラムソフトを作成し、この変数の
うち実験時の測定結果により得られる既知パラメータを
運動解析に入力して逆解析することにより、残りの未知
パラメータの筋力特性パラメータが得られ、この逆解析
にあたり創発的（人工生命，遺伝的アルゴリズムな
ど），学習的方法（ニューロネットワーク，ファジイ推
論，知識推論など），数理計画法（線形計画法，非線形
計画法，多目的計画法など）などのうち、問題に適する
ものを選ぶようにしたことを特徴とする逆解析手法によ
る多関節筋力特性の測定法に係るものである。
測定対象とし、その運動時に動作する被験者の連鎖する
関節の一端を固定し他端を直線運動機構に取り付け、そ
の直線運動を一定速度に制御する方法，一定作用力を加
える方法，一定慣性負荷とする方法が選べるように構成
し、直線運動部位に作用力計と速度計を取り付けて、被
験者が最大努力で測定装置を駆動した時の作用力および
作用速度を測定し、その測定運動をコンピュータにより
運動解析し、解析結果が測定結果に良く一致する筋力パ
ラメータ（特性変数）値を逆解析手法により求めて測定
筋力特性値とする方法を基本とし、コンピュータの運動
解析にあたっては、運動時に関わる筋群・骨格の筋骨格
系力学モデルおよび各筋の筋力発生モデルを定め、筋群
は単関節筋および多関節筋の組み合わせでモデル化し、
もし複数の筋力が協調あるいは相殺する場合はそれらの
筋を一つの等価な筋モデルで表し、それらモデルのパラ
メータを変数とする運動力学モデルを構築し、それに基
づく運動解析用プログラムソフトを作成し、この変数の
うち実験時の測定結果により得られる既知パラメータを
運動解析に入力して逆解析することにより、残りの未知
パラメータの筋力特性パラメータが得られ、この逆解析
にあたり創発的（人工生命，遺伝的アルゴリズムな
ど），学習的方法（ニューロネットワーク，ファジイ推
論，知識推論など），数理計画法（線形計画法，非線形
計画法，多目的計画法など）などのうち、問題に適する
ものを選ぶようにしたことを特徴とする逆解析手法によ
る多関節筋力特性の測定法に係るものである。
【００１３】
【実施例】本発明の具体的な実施例について図面に基づ
いて説明する。
いて説明する。
【００１４】〔手順１：測定運動により運動特性を測定
する。〕多関節筋の代表例として、肩と肘を同時に動か
す動作で、肩関節の位置を固定し、矢状面内で上腕と前
腕を屈曲伸展する運動を例にして説明する。
する。〕多関節筋の代表例として、肩と肘を同時に動か
す動作で、肩関節の位置を固定し、矢状面内で上腕と前
腕を屈曲伸展する運動を例にして説明する。
【００１５】測定用の運動による実験を行い、その運動
特性を測定する。測定運動には関節角速度一定，関節ト
ルク一定，直線速度一定，直線力一定，慣性負荷一定，
或いは一定に代わって漸増や漸減の運動などから選ぶ。
特性を測定する。測定運動には関節角速度一定，関節ト
ルク一定，直線速度一定，直線力一定，慣性負荷一定，
或いは一定に代わって漸増や漸減の運動などから選ぶ。
【００１６】図１に２つの関節運動を行う測定運動用装
置により肩関節と肘関節とを使った運動特性を測定する
例を示す。モータ等で駆動されるアームＩ１とアームII
２に被験者３の上腕４と前腕５を沿わせ、手首部或いは
前腕先部を荷重計付固定装置６に取付け、アーム毎に独
立に定めた一定回転角速度で駆動するとする。被験者３
は装置が示す２関節動作に従って最大努力で力を発揮す
る。その力を固定装置６に取り付けられた荷重計で測定
し、アーム回転角に対応して得られた測定力を運動特性
データとする。実験条件としては、２本のアーム回転角
速度の値や正転反転の組み合わせを種々選ぶ。実験条件
の数は求める筋力特性パラメータ数を同定するに必要な
数だけ異なった条件について測定を行う。
置により肩関節と肘関節とを使った運動特性を測定する
例を示す。モータ等で駆動されるアームＩ１とアームII
２に被験者３の上腕４と前腕５を沿わせ、手首部或いは
前腕先部を荷重計付固定装置６に取付け、アーム毎に独
立に定めた一定回転角速度で駆動するとする。被験者３
は装置が示す２関節動作に従って最大努力で力を発揮す
る。その力を固定装置６に取り付けられた荷重計で測定
し、アーム回転角に対応して得られた測定力を運動特性
データとする。実験条件としては、２本のアーム回転角
速度の値や正転反転の組み合わせを種々選ぶ。実験条件
の数は求める筋力特性パラメータ数を同定するに必要な
数だけ異なった条件について測定を行う。
【００１７】〔手順２：測定運動に関わる筋骨格系の筋
群・骨格・関節を明らかにする。〕筋骨格系の外観を図
２に示す。但し、骨格と関節は筋に覆われている。
群・骨格・関節を明らかにする。〕筋骨格系の外観を図
２に示す。但し、骨格と関節は筋に覆われている。
【００１８】測定運動に関わる筋群は、上腕二頭筋７，
上腕三頭筋８，上腕筋９，腕撓骨筋10，三角筋11であ
る。骨格は、上腕骨12，尺骨13，撓骨14である。関節
は、上腕骨12と尺骨13間の蝶番関節15，尺骨13と撓骨14
間の車軸関節16，上腕骨12と撓骨14間の球関節17，肩甲
骨と上腕骨12の肩関節18である。
上腕三頭筋８，上腕筋９，腕撓骨筋10，三角筋11であ
る。骨格は、上腕骨12，尺骨13，撓骨14である。関節
は、上腕骨12と尺骨13間の蝶番関節15，尺骨13と撓骨14
間の車軸関節16，上腕骨12と撓骨14間の球関節17，肩甲
骨と上腕骨12の肩関節18である。
【００１９】〔手順３：簡潔な筋骨格系力学モデルを設
定する。〕筋骨格系力学モデルとして図３を設定する。
筋群の力学モデルは、三角筋５の前側単関節筋を前肩単
関節筋19，背側単関節筋を背肩単関節筋20，上腕二頭筋
７の２関節筋を前腕二関節筋21，上腕三頭筋８の２関節
筋を背腕二関節筋22とする。上腕二頭筋１の単関節筋及
び、協調動作する上腕筋９と腕撓骨筋10の単関節筋を１
つにまとめ前肘単関節筋23，上腕三頭筋８の２つの単関
節筋をまとめ背肘単関節筋24とする。骨格の力学モデル
は、上腕骨25及び、尺骨13と撓骨14を一本にまとめた前
腕骨26とする。関節の力学モデルは、蝶番関節15と車軸
関節16と球関節17をまとめた肘関節27、及び肩関節18と
する 〔手順４：測定運動を解析する運動解析用プログラムソ
フトを作成する。〕上述の筋骨格系力学モデルに筋力発
生モデルと運動モデルを加えて、運動解析用のプログラ
ムソフトを作成する。筋力発生モデルには、筋収縮力−
収縮速度モデル（図４），活動水準−時間モデル（図
５），筋収縮力−筋長モデル（図６），直列弾性要素や
並列弾性要素の伸張モデル（図７）などを考慮する。運
動は肩と肘の２つの関節軸が一定回転速度であるので、
各軸の正転／逆転及び駆動／停止の組み合わせにより運
動動作モデル（図８）がある。
定する。〕筋骨格系力学モデルとして図３を設定する。
筋群の力学モデルは、三角筋５の前側単関節筋を前肩単
関節筋19，背側単関節筋を背肩単関節筋20，上腕二頭筋
７の２関節筋を前腕二関節筋21，上腕三頭筋８の２関節
筋を背腕二関節筋22とする。上腕二頭筋１の単関節筋及
び、協調動作する上腕筋９と腕撓骨筋10の単関節筋を１
つにまとめ前肘単関節筋23，上腕三頭筋８の２つの単関
節筋をまとめ背肘単関節筋24とする。骨格の力学モデル
は、上腕骨25及び、尺骨13と撓骨14を一本にまとめた前
腕骨26とする。関節の力学モデルは、蝶番関節15と車軸
関節16と球関節17をまとめた肘関節27、及び肩関節18と
する 〔手順４：測定運動を解析する運動解析用プログラムソ
フトを作成する。〕上述の筋骨格系力学モデルに筋力発
生モデルと運動モデルを加えて、運動解析用のプログラ
ムソフトを作成する。筋力発生モデルには、筋収縮力−
収縮速度モデル（図４），活動水準−時間モデル（図
５），筋収縮力−筋長モデル（図６），直列弾性要素や
並列弾性要素の伸張モデル（図７）などを考慮する。運
動は肩と肘の２つの関節軸が一定回転速度であるので、
各軸の正転／逆転及び駆動／停止の組み合わせにより運
動動作モデル（図８）がある。
【００２０】〔手順５：筋力特性解析システムの作成と
筋力特性結果〕上述の運動解析用プログラムソフトを使
って逆解析を行う筋力特性解析システムのプログラムソ
フトを作成する。この解析システムに、測定運動により
得られた多数の運動特性、即ち肩と肘のアーム回転角速
度の組み合わせ毎の計測力データを入力し、逆解析手法
によって筋力特性パラメータ値の候補を生成しては検査
を繰り返し、多数の測定運動結果に良く一致するパラメ
ータ値を解とする。このようにして得られた筋の力学モ
デル（図４−７）で設定した各筋毎のパラメータ値が筋
力特性の解として得られる。
筋力特性結果〕上述の運動解析用プログラムソフトを使
って逆解析を行う筋力特性解析システムのプログラムソ
フトを作成する。この解析システムに、測定運動により
得られた多数の運動特性、即ち肩と肘のアーム回転角速
度の組み合わせ毎の計測力データを入力し、逆解析手法
によって筋力特性パラメータ値の候補を生成しては検査
を繰り返し、多数の測定運動結果に良く一致するパラメ
ータ値を解とする。このようにして得られた筋の力学モ
デル（図４−７）で設定した各筋毎のパラメータ値が筋
力特性の解として得られる。
【００２１】尚、逆解析手法には創発的方法（人工生命
・遺伝的アルゴリズムなど），学習的方法（ニューロネ
ットワーク・ファジイ推論法・知識推論など），数理計
画法（線形計画法・非線形計画法・多目的計画法な
ど）、これらの組み合わせ方などがある。
・遺伝的アルゴリズムなど），学習的方法（ニューロネ
ットワーク・ファジイ推論法・知識推論など），数理計
画法（線形計画法・非線形計画法・多目的計画法な
ど）、これらの組み合わせ方などがある。
【００２２】
【発明の効果】本発明は上述のように構成したから、今
まで摘出手術せずに筋力特性パラメータ値を知ることが
困難であったところを、だれでも容易に測定できるよう
になる。
まで摘出手術せずに筋力特性パラメータ値を知ることが
困難であったところを、だれでも容易に測定できるよう
になる。
【００２３】本方法により得た筋力特性パラメータ値を
使用して運動解析シミュレーションを行うことにより、
これまで評価の困難であった実際的運動特性を定量的に
精度良く評価できるようになる。よって、この評価方法
を運動障害，リハビリ，スポーツトレーニング時の運動
能力の定量的評価や問題点の診断に適用することによ
り、経験のみに頼ることなく合理的対策を実施すること
ができるようになる。
使用して運動解析シミュレーションを行うことにより、
これまで評価の困難であった実際的運動特性を定量的に
精度良く評価できるようになる。よって、この評価方法
を運動障害，リハビリ，スポーツトレーニング時の運動
能力の定量的評価や問題点の診断に適用することによ
り、経験のみに頼ることなく合理的対策を実施すること
ができるようになる。
【００２４】特に本発明は、従来の単関節を測定する装
置が図１のモータ部とアームIのみで構成されているも
のに、さらにアームIIと回転伝達部品を追加するだけ
で、多関節筋力特性を容易に精度良く測定できる画期的
な逆解析手法による多関節筋力特性の測定法となる。
置が図１のモータ部とアームIのみで構成されているも
のに、さらにアームIIと回転伝達部品を追加するだけ
で、多関節筋力特性を容易に精度良く測定できる画期的
な逆解析手法による多関節筋力特性の測定法となる。
【００２５】また、請求項２記載の発明においては、従
来の単関節を測定する装置が図１のモータ部とアームI
のみで構成されているものに、さらにアームII，回転伝
達部品およびトルク一定制御回路を追加するだけで、多
関節筋力特性を容易に精度良く測定できる画期的な逆解
析手法による多関節筋力特性の測定法となる。
来の単関節を測定する装置が図１のモータ部とアームI
のみで構成されているものに、さらにアームII，回転伝
達部品およびトルク一定制御回路を追加するだけで、多
関節筋力特性を容易に精度良く測定できる画期的な逆解
析手法による多関節筋力特性の測定法となる。
【００２６】特に本発明は、各関節毎に一定トルクを負
荷する方法であるために、被験者の筋力に対応した増速
運動を生じるので、被験者になじみ易い特徴がある。
荷する方法であるために、被験者の筋力に対応した増速
運動を生じるので、被験者になじみ易い特徴がある。
【００２７】また、請求項３記載の発明においては、従
来の単関節を測定する装置が図１のモータ部とアームI
で構成されているが、高価なモータに変えて図９の例の
ように二つの慣性車輪を取り付け、さらにアームIIと回
転伝達部品を追加するだけで、多関節筋力特性を容易に
精度良く測定できる画期的な逆解析手法による多関節筋
力特性の測定法となる。
来の単関節を測定する装置が図１のモータ部とアームI
で構成されているが、高価なモータに変えて図９の例の
ように二つの慣性車輪を取り付け、さらにアームIIと回
転伝達部品を追加するだけで、多関節筋力特性を容易に
精度良く測定できる画期的な逆解析手法による多関節筋
力特性の測定法となる。
【００２８】特に本発明は、各関節毎に慣性負荷を与え
る方法であるので、通常の運動時に経験するのと同じ加
速運動を生ずることから、被験者にとって自然な測定方
法の特徴がある。
る方法であるので、通常の運動時に経験するのと同じ加
速運動を生ずることから、被験者にとって自然な測定方
法の特徴がある。
【００２９】また、請求項４記載の発明においては、図
１０の例のように円運動機構を利用しているので、機構
が簡単で、機器の故障は少なく寿命が長く、安価に製作
できる。
１０の例のように円運動機構を利用しているので、機構
が簡単で、機器の故障は少なく寿命が長く、安価に製作
できる。
【００３０】特に本発明は、自転車こぎ等の運動時に関
わっている筋群の筋力特性を効果的に測定できる特徴が
ある。
わっている筋群の筋力特性を効果的に測定できる特徴が
ある。
【００３１】また、請求項５記載の発明においては、図
１１の例のように直線運動機構を利用しているので、機
構が極めて単純で、機器の故障は少なく寿命が長く、安
価に製作できる。
１１の例のように直線運動機構を利用しているので、機
構が極めて単純で、機器の故障は少なく寿命が長く、安
価に製作できる。
【００３２】特に本発明は、直線運動機構を利用してい
るので、脚の屈伸や腕を前方より頭の後方へ引き下ろす
ようなストロークの長い直線的運動時に関わっている筋
群の筋力特性を測定するのに効果的である。
るので、脚の屈伸や腕を前方より頭の後方へ引き下ろす
ようなストロークの長い直線的運動時に関わっている筋
群の筋力特性を測定するのに効果的である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施例の測定運動用装置による運動特性（関
節角速度一定の運動の場合）の測定説明図である。
節角速度一定の運動の場合）の測定説明図である。
【図２】本実施例の肩と肘を使う運動の筋群，骨格，関
節（矢状面内での運動の場合）説明図である。
節（矢状面内での運動の場合）説明図である。
【図３】本実施例の肩と肘の関節を運動する時（矢状面
内での運動の場合）の筋骨格系力学モデルの説明図であ
る。
内での運動の場合）の筋骨格系力学モデルの説明図であ
る。
【図４】本実施例の筋収縮力−収縮速度モデルの説明図
である。
である。
【図５】本実施例の筋収縮力の活動水準モデルの説明図
である。
である。
【図６】本実施例の筋収縮力−筋長モデルの説明図であ
る。
る。
【図７】本実施例の弾性要素の伸びモデルの説明図であ
る。
る。
【図８】本実施例の運動動作モデルの説明図である。
【図９】本実施例の測定装置による運動特性（関節毎の
慣性負荷一定の運動の場合）の測定説明図である。
慣性負荷一定の運動の場合）の測定説明図である。
【図１０】本実施例の測定装置による運動特性（円運動
の場合）の測定説明図である。
の場合）の測定説明図である。
【図１１】本実施例の測定装置による運動特性（直線運
動の場合）の測定説明図である。
動の場合）の測定説明図である。
【図１２】本実施例の本発明に基づく「逆解析手法によ
る２関節筋力特性の測定法」の全体概要説明図である。
る２関節筋力特性の測定法」の全体概要説明図である。
Claims (5)
- 【請求項１】 多関節の筋骨格系による運動を対象と
し、測定対象の運動時に動作する被験者の各関節部位毎
に角速度を一定に制御する装置を取り付け、或いは各関
節毎の角速度を漸増的または漸減的に制御させる装置を
取り付けて、総合的発揮力が作用する部位に作用力計を
取り付けて、被験者が最大努力で駆動した時の前記部位
の作用力を測定し、その測定条件の運動をコンピュータ
により運動解析し、解析結果の作用力特性が測定結果に
良く一致する筋力パラメータ（特性変数）値を逆解析手
法により求めて測定筋力特性値とする方法を基本とし、
コンピュータの運動解析にあたっては、運動時に関わる
筋群・骨格の筋骨格系力学モデルおよび各筋の筋力発生
モデルを定め、筋群は単関節筋および多関節筋の組み合
わせでモデル化し、もし複数の筋力が協調あるいは相殺
する場合はそれらの筋を一つの等価な筋モデルで表し、
それらモデルのパラメータを変数とする運動力学モデル
を構築し、それに基づく運動解析用プログラムソフトを
作成し、この変数のうち実験時の測定結果により得られ
る既知パラメータを運動解析に入力して逆解析すること
により、残りの未知パラメータの筋力特性パラメータが
得られ、この逆解析にあたり創発的方法（人工生命，遺
伝的アルゴリズムなど），学習的方法（ニューロネット
ワーク，ファジイ推論，知識推論など），数理計画法
（線形計画法，非線形計画法，多目的計画法など）など
のうち、問題に適するものを選ぶようにしたことを特徴
とする逆解析手法による多関節筋力特性の測定法。 - 【請求項２】 多関節の筋骨格系による運動を対象と
し、測定対象の運動時に動作する被験者の各関節部位毎
にトルクを一定に制御する装置を取り付け、或いは各関
節毎のトルクを漸増的または漸減的に制御させる装置を
取り付けて、総合的運動速度が発生する部位に速度計を
取り付けて、被験者が最大努力で駆動した時の前記部位
の速度を測定し、その測定条件の運動をコンピュータに
より運動解析し、解析結果の速度特性が測定結果に良く
一致する筋力パラメータ（特性変数）値を逆解析手法に
より求めて測定筋力特性値とする方法を基本とし、コン
ピュータの運動解析にあたっては、運動時に関わる筋群
・骨格の筋骨格系力学モデルおよび各筋の筋力発生モデ
ルを定め、筋群は単関節筋および多関節筋の組み合わせ
でモデル化し、もし複数の筋力が協調あるいは相殺する
場合はそれらの筋を一つの等価な筋モデルで表し、それ
らモデルのパラメータを変数とする運動力学モデルを構
築し、それに基づく運動解析用プログラムソフトを作成
し、この変数のうち実験時の測定結果により得られる既
知パラメータを運動解析に入力して逆解析することによ
り、残りの未知パラメータの筋力特性パラメータが得ら
れ、この逆解析にあたり創発的方法（人工生命，遺伝的
アルゴリズムなど），学習的方法（ニューロネットワー
ク，ファジイ推論，知識推論など），数理計画法（線形
計画法，非線形計画法，多目的計画法など）などのう
ち、問題に適するものを選ぶようにしたことを特徴とす
る逆解析手法による多関節筋力特性の測定法。 - 【請求項３】 多関節の筋骨格系による運動を対象と
し、測定対象の運動時に動作する被験者の各関節毎に慣
性負荷装置を取り付け、総合的発揮力が作用する部位に
作用力計および速度計を取り付けて、被験者が最大努力
で駆動した時の前記部位の作用力および速度を測定し、
その測定運動をコンピュータにより運動解析し、解析結
果が測定結果に良く一致する筋力パラメータ（特性変
数）値を逆解析手法により求めて測定筋力特性値とする
方法を基本とし、コンピュータの運動解析にあたって
は、運動時に関わる筋群・骨格の筋骨格系力学モデルお
よび各筋の筋力発生モデルを定め、筋群は単関節筋およ
び多関節筋の組み合わせでモデル化し、もし複数の筋力
が協調あるいは相殺する場合はそれらの筋を一つの等価
な筋モデルで表し、それらモデルのパラメータを変数と
する運動力学モデルを構築し、それに基づく運動解析用
プログラムソフトを作成し、この変数のうち実験時の測
定結果により得られる既知パラメータを運動解析に入力
して逆解析することにより、残りの未知パラメータの筋
力特性パラメータが得られ、この逆解析にあたり創発的
方法（人工生命，遺伝的アルゴリズムなど），学習的方
法（ニューロネットワーク，ファジイ推論，知識推論な
ど），数理計画法（線形計画法，非線形計画法，多目的
計画法など）などのうち、問題に適するものを選ぶよう
にしたことを特徴とする逆解析手法による多関節筋力特
性の測定法。 - 【請求項４】 多関節の筋骨格系による円運動を測定対
象とし、その運動時に動作する被験者の連鎖関節の一端
を固定し他端を円運動機構に固定させ、その円運動を一
定角速度に制御する方法，一定トルクに制御する方法，
一定慣性負荷とする方法が選べるように構成し、被験者
が最大努力で測定装置を駆動した時の作用力および作用
速度を測定し、その測定運動をコンピュータにより運動
解析し、解析結果が測定結果に良く一致する筋力パラメ
ータ（特性変数）値を逆解析手法により求めて測定筋力
特性値とする方法を基本とし、コンピュータの運動解析
にあたっては、運動時に関わる筋群・骨格の筋骨格系力
学モデルおよび各筋の筋力発生モデルを定め、筋群は単
関節筋および多関節筋の組み合わせでモデル化し、もし
複数の筋力が協調あるいは相殺する場合はそれらの筋を
一つの等価な筋モデルで表し、それらモデルのパラメー
タを変数とする運動力学モデルを構築し、それに基づく
運動解析用プログラムソフトを作成し、この変数のうち
実験時の測定結果により得られる既知パラメータを運動
解析に入力して逆解析することにより、残りの未知パラ
メータの筋力特性パラメータが得られ、この逆解析にあ
たり創発的方法（人工生命，遺伝的アルゴリズムな
ど），学習的方法（ニューロネットワーク，ファジイ推
論，知識推論など），数理計画法（線形計画法，非線形
計画法，多目的計画法など）などのうち、問題に適する
ものを選ぶようにしたことを特徴とする逆解析手法によ
る多関節筋力特性の測定法。 - 【請求項５】 多関節の筋骨格系による直線運動を測定
対象とし、その運動時に動作する被験者の連鎖する関節
の一端を固定し他端を直線運動機構に取り付け、その直
線運動を一定速度に制御する方法，一定作用力を加える
方法，一定慣性負荷とする方法が選べるように構成し、
直線運動部位に作用力計と速度計を取り付けて、被験者
が最大努力で測定装置を駆動した時の作用力および作用
速度を測定し、その測定運動をコンピュータにより運動
解析し、解析結果が測定結果に良く一致する筋力パラメ
ータ（特性変数）値を逆解析手法により求めて測定筋力
特性値とする方法を基本とし、コンピュータの運動解析
にあたっては、運動時に関わる筋群・骨格の筋骨格系力
学モデルおよび各筋の筋力発生モデルを定め、筋群は単
関節筋および多関節筋の組み合わせでモデル化し、もし
複数の筋力が協調あるいは相殺する場合はそれらの筋を
一つの等価な筋モデルで表し、それらモデルのパラメー
タを変数とする運動力学モデルを構築し、それに基づく
運動解析用プログラムソフトを作成し、この変数のうち
実験時の測定結果により得られる既知パラメータを運動
解析に入力して逆解析することにより、残りの未知パラ
メータの筋力特性パラメータが得られ、この逆解析にあ
たり創発的（人工生命，遺伝的アルゴリズムなど），学
習的方法（ニューロネットワーク，ファジイ推論，知識
推論など），数理計画法（線形計画法，非線形計画法，
多目的計画法など）などのうち、問題に適するものを選
ぶようにしたことを特徴とする逆解析手法による多関節
筋力特性の測定法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8096905A JPH09276255A (ja) | 1996-04-18 | 1996-04-18 | 逆解析手法による多関節筋力特性の測定法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8096905A JPH09276255A (ja) | 1996-04-18 | 1996-04-18 | 逆解析手法による多関節筋力特性の測定法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09276255A true JPH09276255A (ja) | 1997-10-28 |
Family
ID=14177389
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8096905A Pending JPH09276255A (ja) | 1996-04-18 | 1996-04-18 | 逆解析手法による多関節筋力特性の測定法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09276255A (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003339673A (ja) * | 2002-05-29 | 2003-12-02 | Japan Science & Technology Corp | 身体力学計算方法、身体力学計算プログラム及びそれを記録した記録媒体、身体力学モデル及びそのモデルデータを記憶した記録媒体 |
| JP2008206888A (ja) * | 2007-02-28 | 2008-09-11 | Oki Electric Ind Co Ltd | 筋力評価システム、装置及び方法 |
| US7490012B2 (en) | 2002-05-29 | 2009-02-10 | Japan Science And Technology Agency | Body dynamics calculation method, body dynamics model and model data thereof, and body-model generation method |
| JP2011182824A (ja) * | 2010-03-04 | 2011-09-22 | Oki Electric Industry Co Ltd | 行動状態推定装置、行動状態学習装置、行動状態推定方法、行動状態学習方法およびプログラム |
| CN103767709A (zh) * | 2012-10-22 | 2014-05-07 | 上海交通大学医学院附属瑞金医院 | 带有体表皮肤标记装置的人体关节骨骼运动逆向分析系统 |
| CN111568432A (zh) * | 2020-04-06 | 2020-08-25 | 沈阳工业大学 | 基于模糊推理的全方位步行训练机器人的跌倒检测方法 |
| CN113040792A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-29 | 上海逸动医学科技有限公司 | 一种肩关节生物力学测试系统及方法 |
| JP2021142027A (ja) * | 2020-03-11 | 2021-09-24 | 本田技研工業株式会社 | 筋力特性評価方法、及び、筋力特性評価装置 |
| CN114403858A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-29 | 杭州程天科技发展有限公司 | 一种人体运动功能评估方法、设备及系统 |
| CN114733160A (zh) * | 2022-04-14 | 2022-07-12 | 福州大学 | 一种基于肌电信号的肌力训练设备控制方法 |
| CN115983037A (zh) * | 2023-01-17 | 2023-04-18 | 首都体育学院 | 肌肉协同约束的肌电和优化耦合的肌肉力计算模型 |
-
1996
- 1996-04-18 JP JP8096905A patent/JPH09276255A/ja active Pending
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7490012B2 (en) | 2002-05-29 | 2009-02-10 | Japan Science And Technology Agency | Body dynamics calculation method, body dynamics model and model data thereof, and body-model generation method |
| JP2003339673A (ja) * | 2002-05-29 | 2003-12-02 | Japan Science & Technology Corp | 身体力学計算方法、身体力学計算プログラム及びそれを記録した記録媒体、身体力学モデル及びそのモデルデータを記憶した記録媒体 |
| JP2008206888A (ja) * | 2007-02-28 | 2008-09-11 | Oki Electric Ind Co Ltd | 筋力評価システム、装置及び方法 |
| JP2011182824A (ja) * | 2010-03-04 | 2011-09-22 | Oki Electric Industry Co Ltd | 行動状態推定装置、行動状態学習装置、行動状態推定方法、行動状態学習方法およびプログラム |
| CN103767709A (zh) * | 2012-10-22 | 2014-05-07 | 上海交通大学医学院附属瑞金医院 | 带有体表皮肤标记装置的人体关节骨骼运动逆向分析系统 |
| JP2021142027A (ja) * | 2020-03-11 | 2021-09-24 | 本田技研工業株式会社 | 筋力特性評価方法、及び、筋力特性評価装置 |
| CN111568432A (zh) * | 2020-04-06 | 2020-08-25 | 沈阳工业大学 | 基于模糊推理的全方位步行训练机器人的跌倒检测方法 |
| CN113040792A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-29 | 上海逸动医学科技有限公司 | 一种肩关节生物力学测试系统及方法 |
| CN114403858A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-29 | 杭州程天科技发展有限公司 | 一种人体运动功能评估方法、设备及系统 |
| CN114403858B (zh) * | 2021-12-29 | 2023-10-03 | 杭州程天科技发展有限公司 | 一种人体运动功能评估方法、设备及系统 |
| CN114733160A (zh) * | 2022-04-14 | 2022-07-12 | 福州大学 | 一种基于肌电信号的肌力训练设备控制方法 |
| CN114733160B (zh) * | 2022-04-14 | 2022-10-18 | 福州大学 | 一种基于肌电信号的肌力训练设备控制方法 |
| CN115983037A (zh) * | 2023-01-17 | 2023-04-18 | 首都体育学院 | 肌肉协同约束的肌电和优化耦合的肌肉力计算模型 |
| CN115983037B (zh) * | 2023-01-17 | 2023-08-11 | 首都体育学院 | 肌肉协同约束的肌电和优化耦合的肌肉力计算方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9861856B1 (en) | Computerized exercise apparatus | |
| Park et al. | Development of a haptic elbow spasticity simulator (HESS) for improving accuracy and reliability of clinical assessment of spasticity | |
| Yeadon et al. | Computer simulation modelling in sport | |
| Maszczyk et al. | EMG analysis and modelling of flat bench press using artificial neural networks | |
| JPH09276255A (ja) | 逆解析手法による多関節筋力特性の測定法 | |
| MacKenzie et al. | A three-dimensional forward dynamics model of the golf swing | |
| Inkol et al. | Muscle torque generators in multibody dynamic simulations of optimal sports performance | |
| JP4830715B2 (ja) | リハビリテーション用トレーニングシステム | |
| Błażkiewicz | Muscle force distribution during forward and backward locomotion | |
| JP2001286451A (ja) | 筋電信号の正規化基準値算出方法、内的力基準値算出方法、収縮度算出方法、内的力算出方法及びこれらの装置 | |
| Marshall et al. | A general Newtonian simulation of an n-segment open chain model | |
| WO1999016511A1 (en) | Method and apparatus for improving human physical performance, training for athletic activities, preventing injury, physical therapy or the like | |
| Sanchez-Salinas et al. | Design and analysis of a constant-force bench press | |
| Kim et al. | Estimation of multijoint stiffness using electromyogram and artificial neural network | |
| Ugartemendia et al. | Machine learning for active gravity compensation in robotics: Application to neurological rehabilitation systems | |
| Falkowski | Predicting dynamics of a rehabilitation exoskeleton with free degrees of freedom | |
| Betzler | The effect of differing shaft dynamics on the biomechanics of the golf swing | |
| Park et al. | Haptic recreation of elbow spasticity | |
| Sánchez-Salinas et al. | Design of trajectories and torques by parameter optimization for the bench press exercise on a Smith machine | |
| de Azevedo Fernandes et al. | A Real Framework to Apply Collaborative Robots in Upper Limb Rehabilitation. | |
| Bellomo et al. | Examination of the λ equilibrium point hypothesis when applied to single degree of freedom movements performed with different inertial loads | |
| Biscarini | Measurement of power in selectorized strength-training equipment | |
| Dereshgi | The rest-pause biceps curl exercise effect on biceps brachii muscle of women: A study of mechanical responsiveness | |
| Tanaka et al. | Manipulability analysis of kicking motion in soccer based on human physical properties | |
| Legnani et al. | An identification procedure for evaluating the dynamic parameters of the upper limbs during handcycling |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20050127 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050228 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050502 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20050526 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050727 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20050812 |
|
| A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20050902 |