Direct Validation of Model-Predicted Muscle Forces in the Cat Hindlimb During Locomotion
Notice bibliographique
Résumé
Various methods are available for simulating the movement patterns of musculoskeletal systems and determining individual muscle forces, but the results obtained from these methods have not been rigorously validated against experiment. The aim of this study was to compare model predictions of muscle force derived for a cat hindlimb during locomotion against direct measurements of muscle force obtained in vivo. The cat hindlimb was represented as a 5-segment, 13-degrees-of-freedom (DOF), articulated linkage actuated by 25 Hill-type muscle-tendon units (MTUs). Individual muscle forces were determined by combining gait data with two widely used computational methods-static optimization and computed muscle control (CMC)-available in opensim, an open-source musculoskeletal modeling and simulation environment. The forces developed by the soleus, medial gastrocnemius (MG), and tibialis anterior muscles during free locomotion were measured using buckle transducers attached to the tendons. Muscle electromyographic activity and MTU length changes were also measured and compared against the corresponding data predicted by the model. Model-predicted muscle forces, activation levels, and MTU length changes were consistent with the corresponding quantities obtained from experiment. The calculated values of muscle force obtained from static optimization agreed more closely with experiment than those derived from CMC.
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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 ».