A comprehensive three-dimensional dynamic model of the human head and trunk for estimating lumbar and cervical joint torques and forces from upper body kinematics
Notice bibliographique
Résumé
Linked-segment representations of human body dynamics have been used extensively in biomechanics, ergonomics, and rehabilitation research to systemize thinking, make predictions, and suggest novel experiments. In the scope of upper body biomechanics, these models play an even more essential role as the human spine dynamics are difficult to study in vivo. No study exists to date, however, that specifically disseminates the technical details of a comprehensive three-dimensional model of the upper body for the purpose of estimating spinal joint torques and forces for a wide range of scenarios. Consequently, researchers are still bound to develop and implement their own models. Therefore, the objective of this study was to design a dynamic model of the upper body that can comprehensively estimate spinal joint torques and forces from upper body kinematics. The proposed three-dimensional model focuses on the actions of the lumbar and cervical vertebrae and consists of five lumbar segments (L1 to L5), the thorax, six cervical segments (C2 to C7), and the head. Additionally, the model: (1) is flexible regarding the kinematic nature of the spinal joints (free, constrained, or fixed); (2) incorporates all geometric and mass-inertia parameters from a single, high-resolution source; and (3) can be feasibly implemented via different inverse dynamics formulations. To demonstrate its practicality, the model was finally employed to estimate the lumbar and cervical joint torques during perturbed sitting using experimental motion data. Considering the growing importance of mathematical predictions, the developed model should become an important resource for researchers in different fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».