Experimental validation of a biomechanical model of the human limb for its integration into a robotic system for diagnosis and rehabilitation of knee injuries

Abstract

[ES] Los modelos musculoesqueléticos de miembros inferiores (MSM) constituyen una poderosa herramienta de simulación con numerosas aplicaciones en el campo del deporte y la rehabilitación. A pesar de los avances realizados en los MSM de miembros inferiores, estos todavía presentan algunos inconvenientes que afectan a su validez y utilidad en aplicaciones clínicas. Estos inconvenientes están relacionados con tres aspectos fundamentales: (i) disponer de un modelo cinemático preciso y ajustable para cada paciente; (ii) mantener la complejidad del modelo lo más baja posible; y (iii) validar experimentalmente el modelo. En primer lugar, el modelo cinemático debe ser capaz de ajustarse a movimientos de rehabilitación específicos y a la variabilidad entre sujetos. En efecto, el modelo cinemático de la rodilla define el movimiento relativo estimado entre puntos anatómicos relevantes, afectando a los brazos de palanca de los músculos y por tanto a las fuerzas calculadas, por lo que es importante utilizar modelos que puedan adaptarse a diferentes personas y rangos de movimiento. En segundo lugar, los modelos deben ofrecer una adecuada representación de la contribución de los grupos musculares al movimiento articular, lo que suele estar asociado a considerar un mayor número de músculos. Sin embargo, aumentar el número de músculos requiere más información sobre sus características anatómicas y fisiológicas, con lo que la calibración del modelo se complica sustancialmente. Además, la resolución del problema de la redundancia de acciones musculares se vuelve más difícil, requiriendo algoritmos de optimización complejos con un alto costo computacional. Finalmente, la validez de los MSM es quizás la principal limitación para su uso en aplicaciones clínicas. Actualmente se han establecido algunas reglas prácticas para la verificación y validación de los HSH. También se han abordado otras propiedades clinimétricas importantes, como la fiabilidad de las estimaciones. Sin embargo, la mayoría de los trabajos publicados se limitan a comparar estimaciones con otros modelos previos o a validaciones indirectas basadas en la coherencia entre los niveles de actividad EMG y las fuerzas estimadas. Una de las aplicaciones más recientes e interesantes de MSM es su inclusión dentro del algoritmo de control de los sistemas robóticos dedicados a ejercicios de rehabilitación. El conocimiento de las fuerzas musculares y ligamentosas durante el movimiento permite (i) aumentar la seguridad del paciente durante el proceso; (ii) monitorear el proceso de rehabilitación en el tiempo, cuantificando así su avance; y (iii) establecer a priori qué niveles de fuerza se van a alcanzar durante el movimiento en músculos específicos. En este Trabajo Final de Máster se propone la validación de un modelo MSM capaz de operar en tiempo real mediante dos herramientas fundamentales: i) Comparación de los esfuerzos musculares calculados por el MSM con los obtenidos por el software de simulación dinámica AnyBody ii) Comparación de los esfuerzos musculares calculados por el MSM con los obtenidos por electromiografía (EMG)

Las herramientas que se utilizarán serán, fundamentalmente: a) Sistema Optitrack b) Software AnyBody c) Sistemas de electromiografía (EMG)

[EN] Lower limb musculoskeletal models (MSM) constitute a powerful simulation tool with numerous applications in the field of sports and rehabilitation. Despite the progress made in lower limb MSM, they still have some drawbacks which affect their validity and their usefulness in clinical applications. These drawbacks are related with three fundamental aspects: (i) have a precise and adjustable kinematic model for each patient; (ii) keep the model complexity as low as possible; and (iii) experimentally validate the model. First, joint kinematics must be able to accommodate specific rehabilitation movements and inter-subject variability. In effect, the knee kinematics model defines the estimated relative motion between relevant anatomical points, affecting the muscles¿ lever arms and the calculated forces, hence it is important to use models that can be adapted to different peoples and ranges of movement. Second, the models must offer an adequate representation of the contribution of muscle groups to joint movement, which is usually associated with considering a higher number of muscles. However, increasing the number of muscles requires more information about their anatomical and physiological characteristics to calibrate the model. In addition, the resolution of the problem of the redundancy of muscular actions becomes more difficult, requiring complex optimization algorithms with a high computational cost. Finally, the validity of MSMs is perhaps the main limitation for their use in clinical applications. Currently, some practical rules for the verification and validation of MSMs have been established. Other important clinimetric properties, such as the reliability of the estimates, have also been addressed]. However, most of the published works are limited to comparing estimates with other previous models or to indirect validations based on the coherence between the levels of EMG activity and the estimated forces. One of the most recent and interesting applications of MSM is their inclusion within the control algorithm of the robotic systems devoted to rehabilitation exercises. The knowledge of the muscular and ligamentous forces during movement allows (i) to increase the patient¿s safety during the process; (ii) to monitor the rehabilitation process over time, thus quantifying its progress; and (iii) to establish a priori what force levels are to be achieved during the movement in specific muscles. In this Master's Final Project, the validation of an MSM model capable of operating in real time through two fundamental tools is proposed: i) Comparison of muscle efforts calculated by the MSM with those obtained by the AnyBody dynamic simulation software ii) Comparison of the muscle efforts calculated by the MSM with those obtained by electromyography (EMG)

The tools that will be used will be, fundamentally: a) Optitrack system b) AnyBody Software c) Electromyography systems (EMG)