不同硬度楔形鞋垫对膝关节内翻力矩的影响

目的研究不同硬度楔形鞋垫在步行状态下对膝关节内翻力矩的影响。方法 15名健康成年男性受试者穿着不同硬度楔形鞋垫进行步态测试,通过光学运动捕捉系统和地面测力板收集运动学和动力学数据,经Visual3D软件计算得出膝关节内翻力矩,分析在3种不同步行状况下(仅穿鞋、鞋中放入软、硬楔形鞋垫)膝关节内翻力矩峰值的差异。结果与较软的楔形鞋垫相比,较硬的楔形鞋垫可使膝关节内翻力矩的第1个峰值降低9.3%,第2个峰值降低9.7%,差异具有统计学意义。结论楔形鞋垫增加一定的硬度能更多降低膝关节内侧间室的压力,减轻关节面的磨损,从而可能缓解膝关节炎症状。

基于惯性传感网络的穿戴式步行膝关节力矩估计

目的通过惯性传感网络(inertial sensor network,ISN)估计多种步态下膝关节内翻力矩(knee adduction moment,KAM)和膝关节屈曲力矩(knee flexion moment,KFM)。方法12名健康成年男性穿戴8个惯性传感器(位于躯干、骨盆、左右大腿、左右小腿、左右脚)在不同步态下(改变足偏角、躯干摇晃角、步宽和步速)行走。使用ISN,并从中提取生物力学特征作为循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型的输入,用于估计KAM和KFM。结果整体KAM估计精度:相对均方根误差(relative root mean square error,rRMSE)为8.54%,r=0.84;整体KFM估计精度:rRMSE=6.40%,r=0.94。结论该RNN模型可作为实验室外膝关节载荷估计的基础,潜在应用领域包括步态训练以及膝关节术后康复效果评估。