Muscle Activation Estimation by Optimzing the Musculoskeletal Model for Personalized Strength and Conditioning Training

要約

筋骨格モデルは、筋肉の状態を分析するために、リハビリテーションとレジスタンストレーニングの領域で極めて重要です。
ただし、筋骨格パラメーターの個々の変動性と、いくつかの内部生体力学的変数の計り知れないことは、正確な個別化されたモデリングに大きな障害をもたらします。
さらに、複数の筋肉が単一の関節を駆動する筋骨格系の固有の冗長性により、筋肉の活性化推定は困難な場合があります。
この研究は、筋力とコンディショニングのトレーニングのための全身筋骨格モデルを開発し、筋電図ベースの最適化方法で関連する筋肉パラメーターを調整します。
個別化された筋骨格モデルを利用することにより、その後、筋肉の活性化を推定して、エクササイズの性能を分析できます。
ベンチプレスとデッドリフトは、このアプローチの有効性を確認するために、実験的検証のために選択されています。

要約(オリジナル)

Musculoskeletal models are pivotal in the domains of rehabilitation and resistance training to analyze muscle conditions. However, individual variability in musculoskeletal parameters and the immeasurability of some internal biomechanical variables pose significant obstacles to accurate personalized modelling. Furthermore, muscle activation estimation can be challenging due to the inherent redundancy of the musculoskeletal system, where multiple muscles drive a single joint. This study develops a whole-body musculoskeletal model for strength and conditioning training and calibrates relevant muscle parameters with an electromyography-based optimization method. By utilizing the personalized musculoskeletal model, muscle activation can be subsequently estimated to analyze the performance of exercises. Bench press and deadlift are chosen for experimental verification to affirm the efficacy of this approach.

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