负重深蹲过程中下肢冗余肌肉力分析

人体负重深蹲过程中下肢肌力协调机理分析是康复工程和体育科学的重要课题。该文建立了4刚体10组肌肉的肌骨生物力学模型,引入约束最优化方法和最优控制理论求解了冗余肌肉力分布和神经控制信号。理论计算与实验测量结果表明:在人体负重深蹲运动过程中,神经系统将肌肉结成不同的协同肌群,并将最小疲劳作为目标函数,来控制不同的协调肌群按照特定的时序结构执行运动的加速和姿态的控制。

面向并联骨折手术机器人的复位轨迹自动式规划方法

并联骨折手术机器人及其计算机辅助诊疗技术解决了骨折复位手术治疗创伤大、易二次感染的风险,但现有骨折复位轨迹规划方法存在碰撞检测效率低、复位路径长及肌肉牵拉力大等问题,难以实现精准安全的复位治疗。针对此问题,提出一种融合碰撞检测、肌肉力分析和最短路径搜索的骨折复位轨迹自动式规划方法。首先,基于患者的CT影像重建三维骨模型,以患者健侧骨模型为复位参考,获取骨折复位的目标。其次,定义碰撞检测阈值,基于八叉树搜索算法快速查找断骨间的最小距离点,实现断骨碰撞检测。随后,由OpenSim的标准模型通过缩放特征建立个性化骨折肌肉模型,实时获取复位过程的肌肉牵拉力。最后,以骨块无碰撞、肌肉牵拉力最小和路径最短为约束条件,设计A*算法的轨迹搜索节点与估价函数,实现轨迹规划。开展所述方法与交互式轨迹规划方法针对9组胫腓骨骨折的复位轨迹规划对比实验,本方法平均规划时间仅为3.2 s,比交互式方法耗时减小了两个数量级,平均复位路径长度为24.3 mm,减小了36.7%,平均肌肉力是96.4 N,减小了16.2%。结果表明,本方法轨迹规划耗时短、复位效率高且轨迹安全性高,为精准安全骨折复位治疗提供了新思路。