【技术实现步骤摘要】
一种基于人体动力学建模和表面肌电信号修正的肌肉协同分析方法
本专利技术涉及生物医学工程领域，尤其涉及一种基于人体动力学建模和表面肌电信号修正的肌肉协同分析方法。
技术介绍
肌肉协同分析是人体运动功能分析的重要手段，对于定量分析人体肌肉、神经等运动功能具有重要意义。通常情况下，进行肌肉协同分析首先需要通过肌电传感器获取所涉及肌肉的肌电信号，对原始肌电信号处理后，通过矩阵分解算法得到各协同的协同结构和募集模式。这种方法需要采用尽可能多的肌电传感器，将表面电极粘贴在浅层肌肉的皮肤表面，或将侵入式的针式电极刺入深层肌肉，否则难以测量深层肌肉肌电信号，这些肌电传感器的电极会引起人体的不舒适感甚至疼痛感，从而影响人体正常的运动功能，进而影响肌肉协同分析，且侵入式针式电极对人体的感染风险较大，此外，肌电传感器还极易受到干扰。
技术实现思路
针对上述不足，本专利技术提出一种基于人体动力学建模和表面肌电信号修正的肌肉协同分析方法。由于原有的肌肉协同分析方法需要大量肌电传感器采集肌电信号，而肌电传感器的测量误差较大，人体舒适度差且安全风险较高，因此我们提出一种新的肌肉协同分析方法，该方法...
【技术保护点】
1.一种基于人体动力学建模和表面肌电信号修正的肌肉协同分析方法，其特征在于，该方法包括：首先对实验对象进行个性化人体肌肉骨骼模型缩放；然后采集实验对象运动状态下运动学、动力学数据和肌电信号，通过逆运动学求解各关节角度，通过肌肉‑肌腱运动学计算生理学参数，通过逆动力学求解各关节力矩；根据上述求得的各关节角度、生理学参数、各关节力矩及处理后的肌电信号，求解关于肌肉协同结构和募集模式的关节力矩分配最优控制问题，得到驱动人体动力学模型的肌肉协同结构和募集模式。
【技术特征摘要】
1.一种基于人体动力学建模和表面肌电信号修正的肌肉协同分析方法，其特征在于，该方法包括：首先对实验对象进行个性化人体肌肉骨骼模型缩放；然后采集实验对象运动状态下运动学、动力学数据和肌电信号，通过逆运动学求解各关节角度，通过肌肉-肌腱运动学计算生理学参数，通过逆动力学求解各关节力矩；根据上述求得的各关节角度、生理学参数、各关节力矩及处理后的肌电信号，求解关于肌肉协同结构和募集模式的关节力矩分配最优控制问题，得到驱动人体动力学模型的肌肉协同结构和募集模式。2.根据权利要求1所述的一种基于人体动力学建模和表面肌电信号修正的肌肉协同分析方法，其特征在于，所述对实验对象进行个性化人体肌肉骨骼模型缩放具体为：利用三维运动捕捉系统采集实验对象静态状态下身体表面粘贴的标志点位置PSTATIC，应用OpenSim人体建模理论，以标准人体肌肉骨骼模型为基准，对当前实验对象进行个性化人体肌肉骨骼模型缩放。3.根据权利要求2所述的一种基于人体动力学建模和表面肌电信号修正的肌肉协同分析方法，其特征在于，模型中的参数包含肌纤维长度、肌腱静息长度、肌肉起止点和人体各环节长度及质量。4.根据权利要求2或3所述的一种基于人体动力学建模和表面肌电信号修正的肌肉协同分析方法，其特征在于，所述各关节角度、生理学参数、各关节力矩及处理后的肌电信号的求解过程如下：三维运动捕捉系统采集实验对象运动状态下身体表面粘贴的标志点运动轨迹P，同时测力台采集人体运动状态下与外界的交互作用力FREACTION，同时选取活动明显的肌肉，肌电传感器采集其肌电原始信号uRAW。将标记点三维坐标数据P导入到个性化人体肌肉骨骼模型中，通过逆运动学求解得出各关节角度θ，通过肌肉-肌腱运动学计算肌纤维长度l、肌肉长度L和各肌肉-肌腱单元相对于各关节的力臂R生理学参数，然后以关节角度θ和交互作用力FREACTION作为输入，通过逆动力学求解得出关节力矩实验值T*；将原始表面肌电信号u...
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