静态优化充当数学求解器，可解决人类运动的生物学歧义。它通过利用已知的总关节力矩并根据生理效率原则计算这些载荷如何在个体肌肉之间分配，来帮助估算肌肉力。
核心见解 人体是“冗余的”，这意味着产生特定运动所需的肌肉数量多于严格必需的数量。静态优化通过最小化特定的成本函数来确定最可能的肌肉活动模式，从而有效地预测中枢神经系统如何募集肌肉，而无需侵入性物理传感器。
肌肉冗余的挑战
不确定性问题
在生物力学中，“冗余问题”指的是跨越关节的肌肉数量超过该关节自由度数量的事实。
从数学上讲，这意味着没有单一的解决方案可以确定每块肌肉提供多少力来产生运动；理论上，无数种肌肉力组合都可以产生相同的关节力矩。
直接测量的局限性
目前无法直接测量活体受试者每块肌肉的力。
虽然肌电图 (EMG) 可以测量表面肌肉的活动，但它需要复杂的设备，并且难以在不进行侵入性穿刺的情况下接触深层或协同肌肉。静态优化通过计算完全规避了这种硬件限制。
算法如何估算力
最小化成本函数
为了解决冗余问题，静态优化引入了“成本函数”——一个数学规则，它假设身体以尽可能有效的方式移动。
该算法通常最小化瞬时总肌肉激活的平方和。通过寻求该总和的最低可能值，模型确定了一个数学上最优的肌肉力分布。
从关节力矩到肌肉激活
该过程从“已知量”开始：执行特定动作所需的总关节力矩（扭矩）。
使用成本函数作为过滤器，算法将这些总力矩分解，为所有参与的肌肉分配特定的贡献水平。这可以全面估算复杂系统的生理激活，例如上肢中的 100 多块肌肉。
计算方法的优势
接触深层解剖结构
静态优化的一项独特能力是它能够模拟难以通过物理方式接触到的肌肉。
它会与表面肌肉一起自动估算深层和协同肌肉的力。这提供了表面传感器通常会遗漏的内部生物力学的整体视图。
独立于设备
由于估算值是通过运动数据（运动学和动力学）从数学上推导出来的，因此无需高密度 EMG 设置。
这降低了数据收集的复杂性，并允许分析可能未记录 EMG 数据的现有运动数据集。
理解权衡
效率假设
静态优化在很大程度上依赖于所选成本函数（例如，最小化平方激活）的有效性。
它假设中枢神经系统始终优先考虑这种特定的效率定义。因此，在身体自然优先考虑稳定性或关节刚度而非纯代谢效率的情况下（例如在共同收缩中），该模型可能会低估肌肉力。
为您的目标做出正确选择
在决定是否依赖静态优化进行分析时，请考虑您的具体目标：
- 如果您的主要重点是深层肌肉分析：静态优化是理想的选择，因为它可以预测表面 EMG 无法检测到的深层和协同组织的力。
- 如果您的主要重点是非侵入性研究：该方法允许您仅使用标准的运动捕捉和测力台数据来估算复杂的内部力。
静态优化将一个数学上不确定的生物学问题转化为一个可解的方程，提供了物理传感器无法提供的内部肌肉力学的窗口。
摘要表：
| 特征 | 静态优化 | 肌电图 (EMG) |
|---|---|---|
| 核心方法 | 数学算法和成本函数 | 物理电信号测量 |
| 解剖结构接触 | 估算深层和协同肌肉 | 主要限于表面肌肉 |
| 设备 | 基于软件（运动学/动力学数据） | 硬件密集型（传感器/针头） |
| 主要优势 | 解决生物冗余问题 | 提供实时生理活动 |
| 局限性 | 假设生理效率 | 通常需要侵入性才能接触深层肌肉 |
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参考文献
- Cristina Brambilla, Alessandro Scano. The Number and Structure of Muscle Synergies Depend on the Number of Recorded Muscles: A Pilot Simulation Study with OpenSim. DOI: 10.3390/s22228584
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