Wibawa, Adhi

English

Computermodel kan krachten op kniegewricht goed voorspellenHet AMS-model, een computermodel dat menselijke bewegingen kan nadoen en voorspellen, kan gebruikt worden om de krachten die tijdens het lopen op het kniegewricht werken accuraat te voorspellen. Dat concludeert Adhi Wibawa in zijn promotieonderzoek. Hij testte het AMS-model met behulp van gezonde proefpersonen.Om te bestuderen hoe ons lichaam biomechanisch gezien werkt, worden er computermodellen ontwikkeld die de menselijke bewegingen nauwkeurig kunnen nadoen. Een van die computermodellen is het AMS-model (Anybody Modeling System). Wibawa testte dit model voor de loopbeweging in knie, enkel en voet. De promovendus deed dat door de bewegingen van tien gezonde proefpersonen tijdens verschillende loopactiviteiten (normaal lopen, springen op één been, opzij springen en buigen van de knie) te filmen en door het AMS-model vervolgens spieractiviteit te laten voorspellen op basis van de gefilmde beelden. Die voorspellingen konden vervolgens in de proefpersonen gecontroleerd worden door de elektrische activiteit te meten van de spieren en de zenuw die de spier aanstuurt.Wibawa concludeert dat het AMS-model de bewegingen in de enkel en de voet nog niet goed kan voorspellen. Dat komt waarschijnlijk doordat het model werkt met een vereenvoudigde versie van deze lichaamsdelen. Wel bleek het model goed in staat om te voorspellen welke krachten er op het kniegewricht werken tijdens normaal lopen. Door het systeem te verbeteren, zal de voorspellende kracht toenemen.This study is focusing on validating a musculoskeletal modelling of human motion by using EMG as part of our grand project in optimizing Anterior Cruciate Ligament (ACL) reconstruction by using a numerical model. The AnyBody™ Modeling System (AMS) is one of the advanced modelling tools which can simulate human motion and give prediction on important kinetic data such as muscle force, muscle activity and knee joint force. One of the AMS models, the GaitLowerExtremity model (GLEM) was used in this study. Ten healthy subjects performed four activity tests: normal walking (NW), one-legged forward hopping (FH), side jumping (SJ) and knee flexion motion. They were recorded by a Vicon camera system. Based on these data AMS was used to model the activities. Muscle activity prediction from AMS was then validated using 8 EMG electrodes which were attached to 8 muscles in lower limb: Rectus Femoris, Vastus Medialis and Lateralis, Bicep Femoris, Semitendinosus, Gastrocnemius Medialis dan Lateralis and Tibialis anterior. Cohen kappa value and Pearson correlation coefficient were used to calculate the level of agreement between AMS and EMG by using the variables: number of onset, offset and hill. Knee joint force prediction from AMS was also validated through literature study during NW. The overall result showed that the level of agreement between AMS and EMG in all three variables was not so satisfying due to the nature of modelling (simplification of the knee, ankle and foot and assumption of muscle recruitment criteria) and other minor causes. Knee joint force prediction during NW was confirmed well with previous studies. The role of ACL during FH and SJ was described well by AMS. In conclusion, despite the inevitable simplifications, AMS is a powerful tool for modeling human motion. More accurate predictions can be obtained when improvements are implemented

ARTS repository - University of Groningen

Lower limb musculoskeletal modeling during normal walking, one-legged forward hopping, side jumping and knee flexion:A Validation study of the AnyBody Modeling System for optimizing Anterior Cruciate Ligament Reconstruction

https://pure.rug.nl/ws/files/12997446/20140611_Thesis_Wibawa.pdf

Lower limb musculoskeletal modeling during normal walking, one-legged forward hopping, side jumping and knee flexion:A Validation study of the AnyBody Modeling System for optimizing Anterior Cruciate Ligament Reconstruction

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

ARTS repository - University of Groningen