换一批基于XCM模型预测排球运动员前交叉韧带应力
Predicting Anterior Cruciate Ligament Stress in Volleyball Players Based on the XCM Model
摘要目的 通过XCM深度神经网络模型预测排球运动员扣球落地左腿前交叉韧带(anterior cruciate ligament,ACL)应力情况.方法 基于核磁共振和CT影像建立完整的膝关节有限元模型;通过 8 镜头Qualisys动捕系统和Kistler三维测力台同步采集排球运动员运动学和动力学数据;通过OpenSim中肌骨模型计算膝关节力矩,将关节力矩作为有限元模型输入,输出 ACL 应力;将运动学、动力学数据作为神经网络的输入,ACL 应力作为输出.结果 排球运动员扣球落地ACL等效应力峰值为(27.7±0.36)MPa,最大主应力为(8.2±0.23)MPa,最大剪切应力为(14.7±0.32)MPa;等效应变(5.7±0.008)%,最大主应变(5.0±0.006)%、最大剪切应变为(7.6±0.009)%.预测值与计算值间归一化的均方根误差为 5.84%～7.12%,均方根误差为 0.251～0.282.结论 XCM模型可在一定范围内预测排球运动员扣球过程中ACL应力情况.研究结果为获得排球运动员生物力学数据提供新途径,以及帮助排球运动员预防ACL损伤提供有效方法.
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关键词
深度神经网络有限元模型前交叉韧带排球扣球落地deep neural networkfinite element modelanterior cruciate ligament(ACL)volleyballball-snapping landing
分类号
R318.01（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.16156/j.1004-7220.2024.06.019
发布时间
2025-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（11372223）
国家自然科学基金（11102135）
天津市自然科学基金（17JCZDJC36000）
天津市自然科学基金（18JCZDJC35900）
天津市研究生创新项目（2022SKYZ318）
天津市研究生创新项目（2022SKYZ319）
国家队科研攻关项目（22KJCX077）
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