OpenSim在人體骨肌系統生物力學中的應用

丁立軍，呂杰，魏俊璟，徐軍，曹金鳳

1.上海健康醫學院 醫療器械學院（上海， 201318）

2.上海大學期刊社（上海，200444）

0 引言

與人體運動相關的大量研究數據表明，人體肌肉骨骼系統的協調運動涉及到多個要素的相互作用。早期臨床醫生在中風、骨關節炎和帕金森病的臨床觀察和研究中發現，人體運動異常與人體關節運動、肌肉力、肌肉與骨骼之間幾何關系的變化具有相關性。通過實驗對人體進行運動和動力學研究是探索上述問題的基本方法，但由于關節力、肌肉力等重要的變量在實驗中通常無法測量，僅憑實驗數據很難在復雜的動態系統中建立因果關系。因此，需要建立一個與實驗相結合的虛擬仿真環境和算法工具，來幫助研究人員更有效地開展人體運動研究。

早期的研究人員在人體運動的動態模擬方面取得了一定的研究成果，并開發了相關算法對肌肉和接觸進行模擬，建立了骨骼肌肉的幾何模型［1］。許多實驗室也開發了自己的仿真軟件，但由于各個實驗室的研究成果不向外界公開，仿真分析工作在實驗室之外很難開展。20世紀90年代初期，Delp等［2］引入了一個稱為SIMM的骨骼肌肉建模環境，該環境允許用戶創建、更改和評估不同的骨骼肌肉模型［3］，并開發了人體下肢和上肢模型。研究人員通過該平臺可以創建人體骨骼肌肉計算機模型，并可模擬步行、騎自行車、跑步、爬樓梯等運動。下肢模型用于估計正常和病理步態中的肌腱長度、速度、力矩臂和加速度［4-5］，主要用于分析髕骨疼痛患者的關節力學特性，計算跑步過程中膝蓋的受力，檢查腳的位置和關節順應性對踝扭傷的影響，人體異常步態的運動分析以及脊髓損傷患者的治療等。盡管SIMM可以幫助用戶制定骨骼肌肉模型和進行運動模擬，但不具備肌肉激勵和肌肉力計算功能。

2007年，Seth等［6］開發的OpenSim的運動仿真軟件在美國生物力學學會會議上以免費軟件包的形式正式推出，逐漸成為人體運動與動力學研究的主流分析平臺之一。該軟件平臺自首次發布以來，在生物力學、骨科和康復科學、神經科學、人體工程學、體育科學等領域得到了廣泛的應用。本文從運動與動力學分析、力學建模、算法優化與軟件功能提升幾個方面對OpenSim在人體骨肌系統生物力學領域的研究成果進行介紹，為研究人員了解OpenSim在該領域的研究進展以及后續相關研究工作提供參考。

1 人體骨肌系統運動與動力學分析

OpenSim可對人體在各種運動狀態下的運動進行模擬與分析，其研究成果可用于提升運動員的動作技巧和運動成績，如對高爾夫揮桿動作中不同姿勢的各個關節進行動作和姿態采集，并對基本初學者與高技能球員的揮桿方式和特點進行對比分析，其結果可用于提高運動員的運動技能。穆雪蓮［7］分別采集2名受試者在起跑后第一步支撐期的運動參數、地面反作用力和表面肌電數據，在OpenSim3.3 中分別建立2名受試者的下肢三維骨骼肌肉模型，分別計算起跑后第一步支撐階段的下肢臀大肌、髂腰肌、股四頭肌、腘繩肌、小腿三頭肌和脛骨前肌的肌肉力和做功大小。通過對比發現，提升踝關節跖屈肌的離心收縮力，有助于提高運動員在起跑加速階段的運動表現。在日常生活中，人體特定動作姿態對人的健康狀況往往會產生較大的影響。Molinaro等［8］對固體廢物重量和收集拋擲方法對腰背疼痛（low back pain，LBP）的影響進行分析，研究比較了對稱技術、不對稱固定姿勢技術和不對稱樞軸技術的廢物收集拋擲方法和不同重量垃圾袋對腰部力矩和關節反作用力的影響。結果表明，在處理輕型物體時應使用快速、不對稱的技術；對較重的物體應使用較慢的對稱性技術，以減少廢物收集投擲技術期間的LBP風險。且無論采用何種技術，增加裝袋質量通常均會增加LBP危險因素。

對人體植入物的運動模擬也是近年來的一個發展方向。Chan等［9］采用Opensim仿真代替體外實驗實現了膝蓋植入物運動參數的快速測試。采用對稱、不對稱和解剖形態3種不同的植入物進行測試和驗證仿真模擬的準確性。測試對象為膝關節從00和1350屈曲過程中的中性路徑、前切、后切、外旋和內旋等運動狀態參數。通過對3種膝蓋植入物的在體實驗和仿真模擬結果進行對比分析，驗證了仿真模擬的準確性。OpenSim還可以通過跨平臺解決方案實現肢體局部骨肌系統的運動控制與仿真。Mansouri等［10］基于Matlab的S功能機制將OpenSim與Simulink集成在一起，采用開環和閉環系統對手臂模型進行運動仿真和運動控制。通過閉環系統中的比例積分微分控制器可以使手臂模型在隨機外力干擾下獲得平衡。

2 生物力學建模

2.1 個性化骨肌系統建模

對研究對象進行建模是人體骨肌系統生物力學的研究基礎。隨著該領域研究的不斷深入，針對不同疾病、個體差異和特定的研究目的構建個性化骨肌模型是人體骨肌生物力學研究的熱點之一。

人體的運動機能是由神經和肌肉骨骼系統共同完成的，神經系統功能障礙往往會引起運動機能的異常，如糖尿病神經病變和腦性偏癱。已有研究數據表明［11］，糖尿病神經性病變多伴隨著末端血管疾病和肢端功能異常，可影響患者下肢及全身的運動功能。通過個性化骨肌建模并對正常人和糖尿病患者的步態生物力學和肌肉功能進行對比分析發現，對照組脛骨后肌、比目魚肌、拇趾屈肌、趾屈肌及趾伸肌的功能更強勁，而糖尿病組踝關節活動度降低且跖背屈肌群活動減弱，上述研究結果對制定提升肌力和關節活動度的訓練方案具有重要參考價值。

腦功能異常會導致神經肌肉系統出現運動功能障礙，如腦性偏癱患者常呈現異常步態，臨床表現為髖關節外展肌群的降阻代償機制。通過構建個性化肌骨模型，并對軀干側傾對髖關節冠狀面的關節力矩與功率影響進行分析，發現病患組軀干腰椎段冠狀面ROM比正常組大，髖關節力矩顯著降低而腰椎段力矩與功率均顯著高于正常組。研究表明，偏癱患者需通過代償機制提高軀干肌群的功能和作用［12］。

肥胖不僅與多種疾病有關而且是造成下肢關節退行性病變的一個風險因素。Sasaki等［13］研究表明，身體質量每增加 5 kg，發生膝關節炎的機率就增加35%。通過構建個性化肌骨模型對正常人與肥胖人群下肢關節的運動特點、肌肉力與關節力的相互關系進行研究，發現采用不同步速進行坡度行走時，與正常人組相比，肥胖組股脛接觸力較高且膝關節彎曲較小。在慢速上坡行走時，落地期肥胖組股脛接觸力降低幅度較小，蹬離期顯示出更大的股脛接觸力。該成果可為成年肥胖人群進行減重的運動模式的選擇提供參考［14］。

對人體不同部位的局部骨骼肌肉系統進行研究已成為一種發展趨勢，不同的研究人員需根據自己的研究需要建立差異化的研究對象。在全膝關節置換術中，崔偉玲等［15］基于患者骨骼數據，構建了個性化全膝關節置換術后骨骼肌肉多體動力學模型。建立骨骼實體以及骨標點和肌肉標點，參照OpenSim廣義模型的肌肉插入點和附著點信息構建基于Hill 模型的肌肉。該研究成果為膝關節疾病患者術前進行假體設計提供了理論支持。

已有研究顯示脊柱穩定性與特定的肌肉激活模式具有極大的相關性。但由于脊柱肌肉結構的復雜性以及患者脊柱和椎骨關節幾何形狀的可變性，使脊柱骨肌系統的個性化建模具有一定的難度。自從1992年Bogduk等最初建立人類腰椎模型以來，后續研究者提出了多個新的或改進模型，且模型的復雜性不斷增加。在最近的研究成果中，Christophy等［16］建立了基于OpenSim平臺的腰椎模型，該模型將腰肌解剖結構與肌腱力的產生要素相結合，有利于腰椎進行更準確的運動和動態分析。模型適用于對背部疼痛、關節變性和肌肉激活模式改變的相關性、舉重過程中拮抗性肌肉共激活現象以及脊柱穩定性的伴隨影響等問題進行研究。

基于OpenSim平臺的骨肌系統建模主要依據患者的骨長和質量等屬性對已有的標準模型進行縮放來實現。為解決在個性化手部建模中如何準確定位手指肌肉附著點位置等問題，Lee等［17-18］首先通過部分速度法計算所有內在和外在的肌肉力矩臂來估計肌肉功能，采用優化后的“模擬退火”和Hooke-Jeeves算法尋找肌肉-肌腱路徑來確定手指肌肉附著點位置，并討論了模型與實驗測量位置數據和機械功能（力矩臂）相匹配的問題。該路徑實現了被測對象和模型力矩臂之間的均方根差異的最小化。

2.2 軟組織建模

膝關節中的軟組織屬于致密結締組織（dense connective tissues，DCT），包括韌帶、肌腱和關節囊。DCT對關節運動狀態的影響很大，因此，這些組織的異常會導致肢體活動受限并可能造成永久性殘疾。韌帶在動態活動中受傷的概率較高，其中韌帶撕裂是最常見的損傷之一，需要保守治療或手術重建［19］。為揭示不同應變率下的力-長度特性，Schmitz等［20］在OpenSim中開發了分別具有10個DCT束和18個DCT膝關節束的下肢模型，模型中定義了具有線性力-長度特性的DCT，該特性與應變率無關。而后續的膝關節韌帶相關運動研究表明，動態活動期間前交叉韌帶損傷發生時間范圍在10到40 ms之間［21］。因此，要了解韌帶損傷機理并對其進行仿真，必須將DCT的應變率依賴性納入考慮范圍。由于應變率實驗存在一定困難，Sikidar等［22］將有限元方法、離散元技術與剛體和軟組織力學特性相結合，建立了基于OpenSim平臺的骨骼肌肉模型。根據實驗數據確定了20個膝關節DCT束的材料屬性，并對0.000 1～100/s應變率、10～40 ms范圍內的 DCT束的力-伸長特性進行模擬計算，得出每個DCT的應變率函數。該研究為動態情況下組織行為精確建模提供了參考。

2.3 彈性接觸建模

臨床治療中的骨科植入物設計需要對關節的功能和負荷進行預測。計算機仿真已成為分析研究動態活動中關節接觸力的常用方法。早期研究人員建立了可變形的有限元關節接觸模型，但是該模型較復雜并且計算量很大。后期出現了一種用于接觸建模的替代方法，即彈性基礎（elastic foundation, EF）算法。與有限元模型相比，該算法計算成本相對較低，可將關節接觸算法整合到肌肉驅動模擬中［20］，但該算法在實施過程中，存在著某些參數難以確定的問題。針對這一問題，Hast 等［23］對OpenSim中的彈性基礎接觸模型的相關變量進行了系統研究。通過對4個金屬-塑料接觸表面進行力學實驗，記錄了從100～750 N之間的循環載荷期間的載荷-位移曲線，并采用彈性基礎算法對接觸力學進行了建模。該模型也可對自然和手術關節接觸作用進行仿真估計。

3 平臺軟件功能的提升與算法優化

OpensSim作為對人體骨肌系統進行仿真分析的軟件平臺，已在平臺開發初期就提供了若干計算和分析工具。隨著該軟件在生物力學領域應用研究的不斷拓展，其已有工具的分析、計算功能均不能滿足要求，對平臺原有工具功能的完善和新計算分析方法的開發，也是后續Opensim應用研究中的重要工作之一。

文獻［24］通過開放式Matlab界面增強了Opensim中的靜態優化（static optimization, SO）功能，使計算出的肌肉激活度除了平衡外部施加的力矩，同時也可以滿足必要的機械穩定性要求。這種穩定性受限的靜態優化（stability-constrained SO，SCSO）適用于需要對抗性肌肉共同收縮以穩定人體關節的作用。與SO求解相比，SCSO預測的肌肉激活EMG數據的平均偏差較小，在外部負荷高度變化的情況下肌肉的平均激活增加，實現了與實驗數據較好的匹配。

慣性傳感器技術領域的進步為無實驗室運動分析方法提供了新的可能。慣性運動傳感技術允許采用小型、移動式和便宜的解決方案來代替昂貴的大型、固定式光學采集系統。Borbély等［25］提出了一種用于測量并分析人體手臂運動的擴展工作流程和算法，算法基于上肢模型的內部結構構建了原型標記集，該標記集使用可從慣性測量系統獲得的方向數據用于模型關節角度的重建，并提出了相應的重建算法。這與OpenSim的逆向運動學工具相比，在保持數值精度的同時，大幅度提升了運算速度。

基于特定研究對象的測量數據對標準模型進行縮放，是進行運動學分析的前提和基礎，但不同的縮放方法可能造成研究結果之間差異。Bakke等［26］對受試者靜態站立和以自選速度行走進行了動作捕捉實驗，分別采用線性縮放與形狀模型縮放方法對標準人體骨肌模型進行縮放，比較了2種縮放方法引起的路段長度、關節中心位置差異以及對步態測量數據可重復性的影響。結果表明，采用形狀模型縮放肌肉骨骼模型可得到重復性較高的運動和動力學步態數據。

為研究在模型標記匹配過程中，參與者參數數據對運動分析結果準確性的影響，Wells等［27］在標記點匹配階段，對縮放模型分別進行了常規的標記對齊操作（MR）以及在標記點匹配中添加了被測對象特定的肘部屈曲、伸展角和基于DK（direct kinematic, DK）模型的外展角關節坐標2個附加約束操作（MRPC）。采用上述2種標記點匹配方法對測試者之間運動參數的重復性進行比對分析。結果顯示，在模型標記點匹配階段指定參與者特定的關節坐標約束可提高逆向運動學（inverse kinematics，IK）分析結果的準確性和可重復性。

4 總結

OpenSim的應用領域已從正常人體運動研究發展到臨床疾病的生物力學機制研究，從采用OpenSim已有計算工具分析問題深入到算法工具及應用創新、模型驗證和Opensim再開發。人體三維模型也從最初的下肢肌肉骨骼模型向全身骨骼、肌肉、組織結構、關節接觸面、個性化建模以及人機與環境耦合等方向發展。由于OpenSim具有對肌肉形態參數控制精細、計算誤差小、計算速度快等特點，日益受到生物力學研究人員的關注。

基于OpenSim運動仿真研究的未來發展趨勢主要集中在:異常步態的神經肌肉作用機制和步態補償機制研究；骨性關節炎的肌肉工作特性研究；與有限元分析方法相結合，揭示人體運動中骨骼肌肉間的相互作用機制和力學特性研究；人體動作的協調機制探索以及通過運動模擬改進動作技術和預防運動損傷等研究。