Modelo 3D para quantificação das forças articulares e momentos proximais resultantes para o membro superior

Abstract

Objetivos: Este estudo teve como objetivo implementar um modelo biomecânico, de segmentos articulados, associado à dinâmica inversa que permita a análise em três dimensões das forças de reação proximais e momentos proximais resultantes para diferentes gestos do membro superior. Método: Os gestos avaliados foram: flexão, extensão e abdução de ombro e flexão de cotovelo, os quais foram realizados por um indivíduo do sexo masculino. O modelo implementado é composto por cinco segmentos rígidos (mão, antebraço, braço, escápula e tronco) conectados. As equações de movimento de Newton-Euler foram utilizadas para quantificação das forças e momentos proximais resultantes. Para registro cinemático foram utilizadas cinco câmeras digitais, com freqüência de amostragem de 50 campos/ s. A precisão estimada do sistema de videogrametria foi, em média, de 1,7 mm. Foi monitorada a atividade eletromiográfica dos músculos deltóide (anterior, médio e posterior), bíceps braquial, tríceps braquial e peitoral maior. O modelo foi avaliado através da comparação qualitativa dos resultados de momento proximal resultante, com a atividade eletromiográfica. Resultados: Os resultados sugerem que o modelo apresenta resultados coerentes. O sinal eletromiográfico e o momento proximal apresentam sincronismo temporal. Conclusão: O modelo foi capaz de estimar as forças de reacção e momentos proximais resultantes nos diferentes gestos.

Objectives: The aim of this study was to implement a biomechanical model, with linked segments associated with inverse dynamics, to analyze proximal net forces and moments during different upper limbs’ activities. Methods: one male subject performed flexion, extension and abduction of the shoulder and flexion of the elbow. The model is composed of five connected rigid segments (hand, forearm, arm, scapula and trunk). The Newton-Euler motion equations were used to quantify proximal net reaction forces and moments. For kinematics recording, five cameras with a frequency sample of 50 fps were used. Videogrammetry accuracy was, on average, 1,7mm. The following muscles had their activities monitored: deltoid (anterior, medial, posterior), biceps brachialis, triceps brachialis, pectoralis major. The model was evaluated by qualitative comparison of proximal net moments with electromyographic signal of agonist muscles. Results: The results showed a temporal synchronism between the proximal net moments and agonist EMG activity. Conclusions: The model was able to estimate proximal net forces and moments during different upper limbs’ activities.