Musculoskeletal model predictions sensitivity to upper body mass scaling during gait
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal modeling based on inverse dynamics provides a cost-effective non-invasive means for calculating intersegmental joint reaction forces and moments, solely relying on kinematic data, easily obtained from smart wearables. On the other hand, the accuracy and precision of such models strongly hinge upon the selected scaling methodology tailored to subject-specific data. This study investigates the impact of upper body mass distribution on internal and external kinetics computed using a comprehensive musculoskeletal model during level walking in both normal weight and obese individuals. Human motion data was collected using seventeen body worn inertial measuring units for nineteen (19) healthy subjects. The results indicate that variations in segmental masses and centers of mass, resulting from diverse mass scaling techniques, significantly affect ground reaction force estimations in obese subjects, particularly in the vertical component, with a root mean square error (RMSE) of 54.7 ± 23.8 %BW; followed by 12.3 ± 8.0 %BW (medio-lateral); and 6.2 ± 3.2 %BW (antero-posterior). The vertical component of hip, knee, and ankle joint reaction forces also exhibit sensitivity to personalized mass distribution variations. Importantly, the degree of deviation in model predictions increases with body mass index. Statistical analysis using single sample Wilcoxon-Signed Rank test for non-normal data and t -test for normal data, revealed significant differences (p < 0.05) in the computed errors in kinetic parameters between the two scaling approaches. The body shape-based scaling approach significantly impacts musculoskeletal modeling in clinical applications where the upper body mass distribution is crucial, such as in spinal deformities, obesity, and low back pain. This approach accounts for the body shape inherent variability within the same BMI category and enhances the predicted joint kinetics. • Impact of upper body mass distribution on musculoskeletal model predictions during gait. • Two mass scaling methods: Constant Percentage-Based (CPB) and Body Shape-Based (BSB). • Gait dynamics in both normal-weight and obese individuals using subject-specific models. • BSB scaling approach incorporated fifteen anthropometric measurements, providing a personalized model. • Predicted joint reaction forces and ground reaction forces are highly sensitive to mass scaling methods. • Obese individuals demonstrated increased sensitivity to variations in model scaling compared to normal-weight subjects. • Statistical analysis revealed significant differences in model predictions between CPB and BSB methods. • Results highlight the need for personalized scaling to improve the accuracy of musculoskeletal models.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».