Predicting Muscle Activations in a Forward-Inverse Dynamics Framework Using Stability-Inspired Optimization and an In Vivo-Based 6DoF Knee Joint

Abstract

Modeling and simulations are useful tools to help understand knee function and injuries. As there are more muscles in the human knee joint than equations of motion, optimization protocols are required to solve a problem. The purpose of this thesis was to improve the biofidelity of these simulations by adding in vivo constraints derived from experimental intra-cortical pin data and stability-inspired objective functions within an OpenSim-Matlab forward-inverse dynamics simulation framework on lower limb muscle activation predictions. Results of this project suggest that constraining the model knee joint’s ranges of motion with pin data had a significant impact on lower limb kinematics, especially in rotational degrees of freedom. This affected muscle activation predictions and knee joint loading when compared to unconstrained kinematics. Furthermore, changing the objective will change muscle activation predictions although minimization of muscle activation as an objective remains more accurate than the stability inspired functions, at least for gait. /// La modélisation et les simulations in-silico sont des outils importants pour approfondir notre compréhension de la fonction du genou et ses blessures. Puisqu’il y a plus de muscles autour du genou humain que d’équations de mouvement, des procédures d’optimisation sont requises pour résoudre le système. Le but de cette thèse était d’explorer l’effet de changer l’objectif de cette optimisation à des fonctions inspirées par la stabilité du genou par l’entremise d’un cadre de simulation de dynamique directe et inverse utilisant MatLab et OpenSim ainsi qu'un model musculo-squelétaire contraint cinématiquement par des données expérimentales dérivées de vis intra-corticales, sur les prédictions d’activation musculaire de la jambe. Les résultats de ce projet suggèrent que les contraintes de mouvement imposées sur le genou modélisé ont démontré des effets importants sur la cinématique de la jambe et conséquemment sur les prédictions d'activation musculaire et le chargement du genou. La fonction objective de l'optimisation change aussi les prédictions d’activations musculaires, bien que la fonction minimisant la consommation énergétique soit la plus juste, du moins pour la marche.