Analysis of Fatigue-Induced Compensatory Movements in Bicep Curls: Gaining Insights for the Deployment of Wearable Sensors

要約

バイセップカールのリハビリテーションにおける一般的な課題は、筋肉の代償です。怪我や疲労により主要な筋肉群が機能できない場合、患者は代替の運動パターンを採用し、リハビリテーションの取り組みの有効性が大幅に低下します。
この問題は、理学療法士による継続的な監視と矯正が制限されている、診療所から在宅リハビリテーションへ移行する傾向が強まっており、さらに悪化しています。
この課題に対処するには、筋肉の代償を検出できるウェアラブル センサーの開発が重要になります。
この研究は、上腕二頭筋カールにおける筋肉補償の包括的な研究を通じて、ウェアラブルセンサーの最適な展開に関する洞察を得ることが目的です。
標準段階および疲労段階で、12 人の健康な被験者の 8 つの筋肉から上肢関節運動学および表面筋電図信号 (sEMG) を収集します。
2 つの筋肉の相乗効果が sEMG 信号から得られ、関節の運動学とともに包括的に分析されます。
私たちの発見は、肩の筋肉に対する前腕の筋肉の相対的な寄与の変化と、両方の相乗効果の活性化振幅の大幅な増加を伴うことを明らかにしました。
さらに、疲労時には肩関節でより顕著な動きが観察されました。
これらの結果は、代償運動を効果的に検出するためにウェアラブルセンサーを導入する際に、筋肉の活動と関節の動きに焦点を当てる必要があることを示唆しています。

要約(オリジナル)

A common challenge in Bicep Curls rehabilitation is muscle compensation, where patients adopt alternative movement patterns when the primary muscle group cannot act due to injury or fatigue, significantly decreasing the effectiveness of rehabilitation efforts. The problem is exacerbated by the growing trend toward transitioning from in-clinic to home-based rehabilitation, where constant monitoring and correction by physiotherapists are limited. To address this challenge, developing wearable sensors capable of detecting muscle compensation becomes crucial. This study aims to gain insights for the optimal deployment of wearable sensors through a comprehensive study of muscle compensation in Bicep Curls. We collect upper limb joint kinematics and surface electromyography signals (sEMG) from eight muscles in 12 healthy subjects during standard and fatigue stages. Two muscle synergies are derived from sEMG signals and are analyzed comprehensively along with joint kinematics. Our findings reveal a shift in the relative contribution of forearm muscles to shoulder muscles, accompanied by a significant increase in activation amplitude for both synergies. Additionally, more pronounced movement was observed at the shoulder joint during fatigue. These results suggest focusing on the should muscle activities and joint motions when deploying wearable sensors for effective detection of compensatory movements.

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