Agent-based Modeling and Simulation of Human Muscle For Development of Human Gait Analyzer Application

要約

運動疾患や運動障害の影響を受ける筋肉はごく一部であるという事実にもかかわらず、医学療法では健康な筋肉と不健康な筋肉を区別しません。
この論文では、歩行周期中の下半身の神経刺激を計算し、筋肉群が適切に機能していないかどうかをチェックする方法を考案しました。
このため、人間の筋肉のエージェントベースのモデルが提案されています。
エージェントは、神経刺激を筋肉によって生成される力に変換したり、その逆に変換したりすることができます。
医学教育や研究、補綴物の開発など多くの研究に活用できます。
次に、ブーツ アルゴリズムは、人間の下半身の生体力学的モデルに基づいて設計され、各筋肉グループによって生成される力を計算することによって人間の動きの逆ダイナミクスを実行します。
人間の筋肉とブーツのアルゴリズムのエージェント駆動モデルを使用して、歩行サイクル中に各筋肉が受け取る神経刺激の数を計算できるユーザーフレンドリーなアプリケーションが開発されています。
このアプリケーションは、臨床専門家が健康な筋肉と不健康な筋肉を区別するために使用できます。

要約(オリジナル)

Despite the fact that only a small portion of muscles are affected in motion disease and disorders, medical therapies do not distinguish between healthy and unhealthy muscles. In this paper, a method is devised in order to calculate the neural stimuli of the lower body during gait cycle and check if any group of muscles are not acting properly. For this reason, an agent-based model of human muscle is proposed. The agent is able to convert neural stimuli to force generated by the muscle and vice versa. It can be used in many researches including medical education and research and prosthesis development. Then, Boots algorithm is designed based on a biomechanical model of human lower body to do a reverse dynamics of human motion by computing the forces generated by each muscle group. Using the agent-driven model of human muscle and boots algorithm, a user-friendly application is developed which can calculate the number of neural stimuli received by each muscle during gait cycle. The application can be used by clinical experts to distinguish between healthy and unhealthy muscles.

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