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J-GLOBAL ID：201802281277559429   整理番号：18A0422294

下肢と腰椎を含む筋骨格モデルからの腰椎荷重の検証【Powered by NICT】

Validation of lumbar spine loading from a musculoskeletal model including the lower limbs and lumbar spine

著者 (6件)： Actis Jason A. (Department of Mechanical Engineering, Colorado School of Mines, Golden, CO 80401, USA) ,  Honegger Jasmin D. (Department of Mechanical Engineering, Colorado School of Mines, Golden, CO 80401, USA) ,  Gates Deanna H. (School of Kinesiology, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA) ,  Petrella Anthony J. (Department of Mechanical Engineering, Colorado School of Mines, Golden, CO 80401, USA) ,  Nolasco Luis A. (School of Kinesiology, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA) ,  Silverman Anne K. (Department of Mechanical Engineering, Colorado School of Mines, Golden, CO 80401, USA)
資料名： Journal of Biomechanics  (Journal of Biomechanics)
巻： 68  ページ： 107-114  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0632A  ISSN： 0021-9290  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 腰痛の力学が,負傷,痛みと障害を研究するために定量化するために重要である。in vivo力を直接測定することは困難であるので,モデリングアプローチは,これらの力を推定するために使用されている。モデル推定値の検証は,関心のある個体群を横切るモデリング結果の信頼性を得るために重要である下肢切断者である。モーションキャプチャ,床反力及び筋電図データは切断(五男性/女性五)の有無と屈曲/伸展,横曲げと軸回転の運動試験の体幹骨盤領域で片側下腿切断(四男性/女性1名)の参加者五名十人の参加者から収集した。詳細な腰椎の筋骨格モデルと294種類の筋肉を含む脚を用いて静的最適化を用いてL4-L5負荷と筋活性化を予測した。L4-L5椎間関節荷重のモデル推定値は文献から測定した椎間板内圧と比較し,筋肉活性化は筋電図信号と比較した。模型載荷推定は切断なし切断,椎間関節によるL4-L5軸方向荷重伝達の大部分を示唆する可能性がある者男性の体幹伸展中の実験測定からのみ有意に異なっており,ファセット荷重は円板内圧力変換器により捕捉することはできない。モデルと以前の研究間の圧力推定値は,屈曲,横曲げまたは軸回転の有意差はなかった。腰椎paraspinalsと上部脊柱起立筋の筋電図活動と良く一致しモデル筋活性化のタイミング。腰部負荷の有効な推定値は,臨床診断と治療への筋骨格モデルの適用性を増加させることができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 女性 ,  内圧 ,  *モデル ,  *腰椎 ,  男性 ,  最適化 ,  モデリング ,  *下肢 ,  シミュレーション ,  骨盤 ,  推定量 ,  信頼性 ,  筋電図
準シソーラス用語： 体幹 ,  *筋骨格モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： モデリングとシミュレーション ,  脊椎の ,  腰痛 ,  下腿切断術 ,  生体力学

分類 (2件)： 筋骨格系・皮膚モデル  (EL02040R) ,  筋肉  (EJ10020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 下肢 ,  腰椎 ,  筋骨格モデル ,  荷重 ,  検証