Estimating Biological Stiffness Without Relying on External Joint Perturbations: A Musculoskeletal Modeling Framework
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the stiffness of joints, skeletal muscles, and tendons is crucial for allowing effective interaction with the environment and facilitating versatile movements. For instance, navigating a slippery surface requires increased stiffness achieved through muscle co-contraction compared to walking on a dry flat surface. Investigating the modulation of biological stiffness in vivo during movement offers valuable insights into motor control strategies, with potential applications in developing control mechanisms for biomimetic prostheses or exoskeletons. Additionally, estimating biological stiffness in clinical settings can aid in identifying biomechanical factors contributing to movement disorders, leading to advancements in neurorehabilitation. However, quantifying how humans modulate biological stiffness in vivo remains challenging due to the complex nature of the neuromusculoskeletal system. The gold standard for estimating joint stiffness involves controlled experiments where joint angles and torques are measured while a robotic manipulator applies small rotations to the joint. This method, while effective, has limitations in terms of lengthy lab-constrained measurements and the need for external joint perturbations, hindering clinical translation. To address these challenges, this thesis focuses on developing an electromyography (EMG)-driven musculoskeletal modeling framework based on the Hill-type muscle model. The framework aims to estimate biological stiffness across joint, muscle, and tendon levels without external perturbations, paving the way for a broader range of movement studies. Validation against experimental data during dynamic ankle rotations demonstrates the framework's ability to calibrate parameters and estimate joint torque and stiffness profiles, even during natural or unperturbed movement. Further validation across anatomical levels reveals accurate estimations of reference data, emphasizing the potential for understanding stiffness at multiple levels. This thesis also explores a hybrid muscle stiffness formulation valid for both dynamic and isometric contractions, enhancing overall estimations and suggesting applications in assistive device control. In conclusion, the proposed framework lays the foundation for estimating biological stiffness during dynamic movement without external perturbations, with future work focusing on refining the model to control assistive devices and for clinical application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».