膝关节动力学模型的研究进展

膝关节是人体最重要的关节之一。研究膝关节的力学行为对临床上治疗各类膝关节伤病均有极大的帮助。本回顾了近年来国外学提出的若干膝关节力学模型，分析了其优点及局限性，提出了膝关节动力学模型的发展趋势，为进一步探讨膝关节动力学模型提供了参考和借鉴。     

人体膝关节韧带生物力学研究进展

韧带是稳定膝关节的主要组成部分。如何在生物力学模型中模拟韧带将会影响膝关节动力学特性以及韧带力．韧带应变和接触力分布的计算。本文就韧带在生物力学模型中的简化方法及其力学参数的选择以作一综述．并提出建模的具体方法。     

膝关节生物力学模型研究现状

膝关节是人体最重要的关节之一。对膝关节的生物力学性质和行为的正确认识有助于临床上各类膝关节伤病的治疗。模型是研究生物力学系统的有效手段，本文回顾了近年来国内外学者提出的若干膝关节力学模型，分析了其优点及局限性。提出了膝关节模型的发展趋势，为进一步探讨膝关节模型提供了参考和借鉴。     

半月板摘除对行走状态膝关节韧带-肌肉受力影响的计算机仿真

本研究结合人体下肢行走步态,建立韧带-肌肉-半月板-骨骼的膝关节力学模型,分别对有半月板和无半月板(半月板摘除)进行仿真计算,获得并对比了平地行走周期内有、无半月板时的膝关节运动和受力的动态数据,所建立的动态模型与传统不含半月板的力学模型相比,更符合实际,提高了计算效率和精度,有助于指导各类膝关节半月板损伤手术后恢复运动和康复评价。     

前交叉韧带力学特性差异对膝关节有限元仿真结果的影响

目的研究不同前交叉韧带力学特性对膝关节有限元模拟结果产生的影响。方法基于医学图像数据重建包含主要解剖结构在内的膝关节三维有限元模型,并考虑韧带的横观各向同性特性;用同一种韧带本构方程对3种不同前交叉韧带应力应变力学实验曲线进行参数拟合,对比不同的前交叉韧带力学参数对膝关节运动学和生物力学性能的影响。结果不同的前交叉韧带力学特性会得到不同的膝关节位移结果,前交叉韧带内的应力及应变大小有很大变化,但分布的趋势基本相同。结论选取不同前交叉韧带力学特性曲线会影响膝关节有限元分析的仿真结果,今后在关节组织力学性能的设置、模型的构建及验证中要足够重视。     

基于膝关节三维模型的髌股关节动力学特性研究

目的构建有效的膝关节三维模型以计算髌股关节动力学参数。方法基于CT图像处理和CAD技术, 重建包括股骨下端、胫骨上端及髌骨的膝关节的骨骼三维模型,并定义髌股关节运动起重要作用的股四头肌直线模型、韧带及其它软组织的非线性弹性纤维束模型,以股四头肌肉力为输入控制变量。结果构造出一个有效的膝关节三维模型。结论该模型可以有效的计算髌股关节动力学参数。     

跳跃运动中不同护膝条件下膝关节半月板应力场的数值研究

目的 采用数值模拟方法,建立人体膝关节肌骨系统生物力学模型,并将人体动力学模型模拟跳跃运动时所获得的运动学和动力学信息作为模型驱动数据,进而分析不同热力耦合护膝条件下膝关节半月板的应力场分布特征。方法 基于受试者CT与MRI断层扫描图像,构建包括骨、关节软骨、半月板、韧带和膝关节外围软组织的较真实人体膝关节模型,依据跳跃运动全周期分析选择蓄力起跳、落地冲击两个半月板损伤风险较大的位姿步态进行模拟,分析4种不同热力耦合护膝条件下膝关节半月板的应力场特征,讨论半月板峰值应力及其应力集中区域的变化,探究半月板损伤以及佩戴护膝的防护功效和力学依据。 结果 膝关节内侧半月板前角是应力集中的易受损区域;在热力场耦合护膝条件下,内侧半月板应力集中区域由其狭长且薄弱的前角转移至其较为宽厚的中部,且峰值应力显著降低;内、外侧半月板的峰值应力接近,表明两者共同承担外载,且半月板应力集中区域面积减小。结论 热力场耦合护膝对于膝关节半月板的损伤具有良好防护作用。数值模拟研究结果可以为热力多功能护膝的设计提供理论支撑和技术指导。     

虚拟置换后的膝关节力学分析

背景：仿真力学具有可重复性和对模型无损伤性的优势,加上个性化结构模型提高了有限元分析的可靠性,选择虚拟置换后对膝关节的力学分析不失为一种优化尝试。 目的：通过膝关节置换虚拟手术,用有限元法全面分析术后的膝关节接触面的受力状况,为下一步“手术规划”实验提供客观资料。 方法：CT/MR扫描患侧膝关节,激光扫描假体,经逆向软件数字化重建假体、膝关节及其韧带并测量下肢力线, 根据膝关节置换标准,用Mimics中的Simulation性能模拟膝关节置换手术的截骨、置入假体之后, 再将所得的模型导入ANSYS划分网格、材料赋值、施加载荷,以有限元法分析接触应力分布。 结果与结论：获得最佳的全膝关节置换后3D膝关节有限元模型,测得的力学数据与前人在力学实验中对假体直接测试所获得的结果基本一致。以有限元方法分析出虚拟置换后膝关节的结构形变、应力分布、内部能量变化等情况,有利于寻找假体置入的最佳位置、优化截骨、预见手术结果,成为手术规划不可缺少的数据。中国组织工程研究杂志出版内容重点：人工关节;骨植入物;脊柱;骨折;内固定;数字化骨科;组织工程全文链接：     

机构模型在膝关节生物力学中的应用进展

对膝关节建立有效的机构模型 ,即依据膝关节主要组成部分的功能及相互间连接关系 ,将其抽象为有特定约束和特定材料性质的简单构件 ,最终将膝关节简化为一个有效的机构系统。通过对机构模型进行分析计算可求解膝关节的运动及动力学参数。本文对几种典型的膝关节机构模型进行综述。     

有限元分析Ilizarov技术对肘膝关节屈伸挛缩畸形矫正器作用的机制

背景：目前国内外鲜见采用有限元法分析Ilizarov技术在骨科疾病肢体延长及对关节挛缩外固定器的作用机制。 目的：利用三维有限元分析Ilizarov技术对肘膝关节屈伸挛缩畸形矫正器的作用机制。 方法：利用Ilizarov生物学理论设计出的符合人体生物力学特性和可以广泛应用于临床的关节挛缩矫正器。通过三维有限元分析应用Ilizarov技术在肘膝关节屈伸挛缩畸形矫正器设计中的力学有效性和科学性。 结果与结论：建立了几何外型逼真、生物力学特性全面的肘膝关节三维有限元模型。通过三维有限元模型及力学分析计算出各组织包括骨与软组织的弹性模量和泊松比等力学指标,可通过施加关节挛缩矫正器的载荷分析其关节内、外的应力-应变分布及变化情况。Ilizarov技术可对肘膝关节挛缩畸形矫正器的设计与优化改良提供理论依据,利用有限元力学分析揭示了肘膝关节屈伸挛缩畸形病变组织结构的生物力学变化中的机制。     

神经网络中的微心理学——兼论人工神经网络框架

本文叙述了著名的ＰＤＰ神经网络理论框架及其七个模型，并讨论了建模的原则和模型仿真研究的结果。因此讨论了ＰＤＰ小组提出的微心理学（Ｍｉｃｒｏｐｓｃｈｏｌｏｇｙ）的真实含义及其发展的局限性，提出神经网络进一步发展应遵循的原则。     

基于MRI的深度学习在膝关节运动损伤中的研究进展

膝关节是运动系统损伤的常见发病部位,其损伤多发生在软骨、半月板、韧带等软组织,MRI是主要的诊断方法。深度学习作为肌肉骨骼影像研究领域的热门技术,可高效、精准地对影像学图像进行处理和分析,从而辅助医师的临床工作。该文基于MRI的深度学习在膝关节运动损伤中的研究现状及挑战展开综述,以期为开展相关研究的学者提供一定的参考。     

Mechanical testing and modelling of the Universal 2 implant

Understanding the load mechanics of orthopaedic implants is important to be able to predict their behaviour in-vivo. Much research, both mechanical and clinical, has been carried out on hip and knee implants, but less has been written about the mechanics of wrist implants. In this paper, the load mechanics of the Universal 2 wrist implant have been measured using two types of measuring techniques, strain gauges and Fibre Bragg Grating measurements to measure strains. The results were compared to a finite element model of the implant. The results showed that the computational results were in good agreement with the experimental results. Better understanding of the load mechanics of wrist implants, using models and experimental results can catalyse the development of future generation implants.     

基于磁共振图像的帕金森病计算机辅助诊断研究进展

近年来,由于帕金森病(PD)的临床复杂性与多模态磁共振(MR)图像的高维性,如何有效挖掘图像中特异性标记PD的影像生物标志物、建立高效的PD计算机辅助诊断(CAD)模型是研究中极具挑战性的问题。综述目前国内外研究进展,进一步分析MR多模态特征提取、特征选择、分类器模型等传统机器学习方法建立CAD模型的关键技术,并简要概述基于深度学习方法在早期PD分类诊断中的应用。指出基于多模态MR图像,采用机器学习或深度学习方法构建CAD模型,能够客观、准确地识别PD患者,对提高早期PD诊断的准确性具有很大价值和应用前景。今后研究应更深入挖掘多模态MR图像中的潜在标记PD的影像生物指标,开发更高阶的CAD模型,以辅助早期PD的临床智能诊断。     

语境对词汇加工的影响及其神经机制

本文从三个方面介绍了语境影响词汇加工的行为学与脑功能成像的研究,包括单词语境、句子语境和情绪语境对词汇加工的影响.文章最后对该领域的研究现状进行了总结分析,提出了未来研究的方向.     

前交叉韧带重建术后膝关节运动分析研究进展

膝关节前交叉韧带损伤是临床常见的严重影响膝关节稳定性的运动性损伤。尽管前交叉韧带重建(anterior cruciate ligament reconstruction,ACLR)可以修复韧带结构,但却无法恢复膝关节正常的运动学与动力学。近年来,利用运动分析评估ACLR术后疗效是运动医学及康复医学领域的研究热点。目前运动分析主要应用于ACLR术后疗效评价、个性化康复方案制定,也是探讨ACLR术后继发性损伤和早发性骨性关节炎潜在危险因素的科学客观工具。未来ACLR术后的运动分析更多关注于优化手术方案和康复治疗方案。回顾近10年ACLR术后膝关节运动分析的观察性研究和随机临床试验,介绍光学运动捕捉和双平面透视追踪在ACLR术后运动分析中的应用进展。临床研究表明,无论选择何种移植物和术式重建前交叉韧带,术后膝关节在功能任务中仍表现出异常的运动学特征,但术后膝关节生物力学的改变与早发性膝关节骨性关节炎的关系仍不清楚。恢复膝关节的旋转稳定性是临床ACLR手术最大的挑战之一。未来研究应通过合理的研究设计与长期随访,探讨ACLR对膝关节生物力学机制的影响,帮助临床医生和物理治疗师制定更有效的干预措施。     

动脉壁力学性质研究评述

动脉壁复杂的结构使其力学性质具有特殊性,残余应变是其一个很重要的力学性质.在描述动脉壁组织结构和力学性质的基础上,给出了完整的动脉壁力学理论模型.最后对动脉壁的残余应变研究进行了总结,指出了其中存在的问题.     

Applying Simulated In Vivo Motions to Measure Human Knee and ACL Kinetics

Patients frequently experience anterior cruciate ligament (ACL) injuries but current ACL reconstruction strategies do not restore the native biomechanics of the knee, which can contribute to the early onset of osteoarthritis in the long term. To design more effective treatments, investigators must first understand normal in vivo knee function for multiple activities of daily living (ADLs). While the 3D kinematics of the human knee have been measured for various ADLs, the 3D kinetics cannot be directly measured in vivo. Alternatively, the 3D kinetics of the knee and its structures can be measured in an animal model by simulating and applying subject-specific in vivo joint motions to a joint using robotics. However, a suitable biomechanical surrogate should first be established. This study was designed to apply a simulated human in vivo motion to human knees to measure the kinetics of the human knee and ACL. In pursuit of establishing a viable biomechanical surrogate, a simulated in vivo ovine motion was also applied to human knees to compare the loads produced by the human and ovine motions. The motions from the two species produced similar kinetics in the human knee and ACL. The only significant difference was the intact knee compression force produced by the two input motions.     

Multibody dynamic simulation of knee contact mechanics

Multibody dynamic musculoskeletal models capable of predicting muscle forces and joint contact pressures simultaneously would be valuable for studying clinical issues related to knee joint degeneration and restoration. Current three-dimensional multibody knee models are either quasi-static with deformable contact or dynamic with rigid contact. This study proposes a computationally efficient methodology for combining multibody dynamic simulation methods with a deformable contact knee model. The methodology requires preparation of the articular surface geometry, development of efficient methods to calculate distances between contact surfaces, implementation of an efficient contact solver that accounts for the unique characteristics of human joints, and specification of an application programming interface for integration with any multibody dynamic simulation environment. The current implementation accommodates natural or artificial tibiofemoral joint models, small or large strain contact models, and linear or nonlinear material models. Applications are presented for static analysis (via dynamic simulation) of a natural knee model created from MRI and CT data and dynamic simulation of an artificial knee model produced from manufacturer's CAD data. Small and large strain natural knee static analyses required 1 min of CPU time and predicted similar contact conditions except for peak pressure, which was higher for the large strain model. Linear and nonlinear artificial knee dynamic simulations required 10 min of CPU time and predicted similar contact force and torque but different contact pressures, which were lower for the nonlinear model due to increased contact area. This methodology provides an important step toward the realization of dynamic musculoskeletal models that can predict in vivo knee joint motion and loading simultaneously.