肌肉骨骼超声成像的一种新应用
September 17th, 2013
我们描述了一个新的基于超声波的载体组织多普勒成像技术测量肌肉收缩速度，应变和应变率在动态活动亚毫秒级的时间分辨率。这种方法提供的动态肌肉功能互补的测量，并可能导致更好的了解相关肌肉骨骼疾病的机制。
该程序的总体目标是在使用矢量组织多普勒成像在下落任务期间以亚毫秒时间分辨率估计股直肌的收缩、速度、应变和应变率。这是通过首先通过在受试者的下肢上放置反光标记并将换能器放在受试者的大腿上来准备受试者来实现的。接下来，要求主体站在动作捕捉体积的中间，双臂交叉在胸部，并捕捉静态试验。
然后，当站在平台上时，受试者通过从平台上下降并同时用双腿着陆来执行下降着陆任务。最终，可以获得结果，通过矢量组织多普勒成像显示下落任务期间股直肌的运动学，以及使用运动捕捉系统量化关节运动学和动力学。这项技术或其他现有方法（如 3D、动作捕捉和肌电图）的主要优点是超声成像可以直接估计单个肌肉的运动。
此外，与目前现有的超声成像技术相比，矢量组织多普勒成像具有多项优势，因为它可以以非常高的帧速率提供肌肉运动的幅度和方向，尤其是在下落着陆等活动中。该方法可以通过提供动态任务期间肌肉骨骼运动学的定量测量来回答生物力学和康复迹象领域的关键问题。该方法可用于了解退行性疾病的病理生理过程，例如骨关节炎的早期发作、前韧带损伤后。
这是因为我们可以同时量化动态活动期间的关节力学和肌肉骨骼功能。了解这些早期发展的基本过程 对于此程序，请对象穿运动文胸或短 T 恤、短裤和跑鞋。首先，指导受试者在数据收集前进行 10 分钟的自我指导热身和伸展运动。
这是为了避免任何异常的肌肉收缩并减少任何肌肉痉挛的范围。热身后，使用胶带将反光校准标记放在大吟唱、双侧、内侧和外侧膝关节以及外侧 meli 上。然后将跟踪标记放置在髂后嵴和前上嵴上。
将簇状物放在大腿和小腿上，最后，在每只脚上贴上五个标记。接下来，将超声换能器牢固地放在定制设计的换能器支架中，并确保它与皮肤之间有良好的接触，涂抹大量的超声透射凝胶。然后将带支架的超声换能器放在髂前棘和外上髁之间的受试者大腿
上。在将超声换能器和支架固定到腿部之前，获得股四头肌群的轴向或横截面视图。以此为指导，将换能器旋转到纵向视图，并确保超声换能器现在正在对 fem 直肌进行成像，并且不会向外侧或内侧移动。为避免在不阻挡任何反光标记的情况下对巨大的眼部肌肉群进行成像，请使用自粘绷带将支架舒适地固定在受试者的大腿上。
然后，为了获得静态 3D 动作捕捉试验，指示被试者站在 3D 相机聚焦区域中心的测力板上，双臂交叉在肩膀上。要完成设置，请将高速摄像机放置在矢状面上距离主体至少两米的地方，并聚焦相机镜头，以确保可以捕捉到主体的整个下降着陆序列。让受试者站在 30 厘米高、距离测力板 50 厘米的平台上，并远离任何物体，指示受试者在开始下落着陆任务之前和在下落任务开始前的整个下落着陆序列中将手放在臀部上， 开始 Ultrasound 3D 的数据收集。
动作捕捉测力台和高速摄像机。接下来，指示受试者通过从平台上下降而不是跳跃并同时用双腿着陆来执行下降着陆任务。在受试者完全稳定并完成投放着陆序列后，停止数据收集。
要分析原始射频超声数据，请使用 MATLAB 导入超声数据文件，并对数据执行正交解调以去除载波频率。从两个接收光束生成 en 模式图像以可视化肌肉的运动，使用传统的自动相关速度估计器来估计沿两个接收光束的速度。将各个速度波形组合在一起，以获得整个落着陆序列中的横向和轴向速度波形。
使用以下方程，从各个速度分量获得合成速度矢量的大小，其中 beta 是声束转向角。F1 和 F two 是两个接收频率分量，FT 是发射频率。使用横向和轴向速度的空间梯度计算 ε 在 DT 上的横向和轴向应变率。
如果 V 2 和 V 1 是在两个空间位置估计的瞬时速度，相隔距离为 L，然后通过分别对轴向和横向应变率进行积分来计算轴向和横向应变 ε。导出 3D 运动捕捉数据后，使用至少平方优化的 3D 运动捕捉软件创建骨盆、大腿小腿和足部的运动学模型。使用该模型，量化髋关节、膝关节和踝关节的运动。
过滤反射标记轨迹和地面反作用力。使用截止频率分别为 7 赫兹和 25 赫兹的四阶低通巴特沃斯滤波器。使用标准的逆动力学分析和估计对象的段惯性特性。
根据 dempster 的方法，从运动学和地面力数据中计算 3D 关节力和力矩，以分析高速相机数据。导出视频后，以每秒 15 帧的速度播放视频，并观察落点动态。然后，使用这些数据，量化整个下落试验期间换能器支架的运动和超声换能器的位移。
通过跟踪解剖标志上的可见标记，如图所示，对整个下落着陆序列中股直肌轴向和外侧速度的时间特征的分析表明，正横向速度对应于膝关节屈曲期间股直肌的偏心收缩，而负横向速度对应于膝关节伸展期间肌肉的向心收缩。如图所示，所有受试者的整个下落着陆序列持续了大约 1.45 正负 0.27 秒，如图所示，轴向和横向肌肉速度在试验之间显示出很强的可重复性，斜率为 0.99，r 平方等于 0.75。八名受试者中有六名的速度值在每秒 48 到 62 厘米的相似范围内。
虽然两名男性受试者的速度更高，但在调整每个受试者的个体体重和肌肉厚度时，男性的肌肉速度明显高于女性。使用高速相机通过下落着陆序列跟踪超声换能器的位置。计算耳廓与袖带之间的线段与大腿中部与袖带之间的线段之间的夹角。
该数字表示总共 16 次试验，每个受试者 2 次试验。在所有 16 项试验中，都观察到着陆过程中换能器支架相对于解剖标记的角度变化最小。超声换能器的角度变化也产生了很高的可重复性。
这表明着陆试验期间的换能器运动最小，速度测量不受任何换能器运动的影响，重点是膝关节和髋关节屈曲角度、膝关节外翻角度和膝关节外翻力矩，通过与地面髋关节屈曲的初始接触发现以下运动模式，41 正负 13 度，膝关节屈曲 23 正负 9 度，膝外翻 0.03 正负 6 度，因为他们在着陆阶段取得了进展。达到的最大角度是髋关节屈曲 58 度或负 19 度，膝关节屈曲 54 度或负 24 度，膝关节外翻负 4 度或负 8 度。此外，膝关节外翻力矩从初始地面接触到着陆阶段的最大值，从初始地面接触到每公斤正负 0.1 牛顿米下降到 0.1 牛顿米/千克。
一旦精通了整个方法，此过程可能需要大约一个小时才能完成整个数据收集。在执行此程序时，重要的是要确保超声换能器与皮肤在整个任务中有足够的接触，并确保没有任何 3D 标记脱落。如果换能器运动过度。
该过程需要重复。看完这个视频后，你应该已经很好地理解了如何在使用矢量组织多普勒成像进行下落任务期间以高时间分辨率估计股直肌的速度、应变和应变率。
概述
本研究引入了一种新的基于超声的矢量组织多普勒成像技术，以在动态活动期间以亚毫秒时间分辨率评估肌肉收缩速度、应变和应变率。该方法增强了我们对肌肉功能及其对肌肉骨骼疾病影响的理解。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 生物力学
- 康复
背景
- 当前测量肌肉动力学的方法包括3D运动捕捉和肌电图。
- 超声成像提供了肌肉运动的直接估计，这对动态任务有利。
- 了解肌肉运动学对于解决骨关节炎等退行性疾病至关重要。
- 矢量组织多普勒成像在高帧率下提供肌肉运动的幅度和方向。
研究目的
- 估计股四头肌的收缩速度、应变和应变率。
- 分析落地任务期间的肌肉动力学。
- 同时量化关节运动学和动力学与肌肉功能。
使用的方法
- 受试者在进行落地任务时，同时接受超声和运动捕捉系统的监测。
- 在受试者的四肢上放置反射标记，以便准确跟踪运动。
- 超声探头位于大腿上以捕捉肌肉运动。
- 数据分析涉及使用MATLAB处理超声数据和运动捕捉结果。
主要结果
- 该技术成功捕捉了动态活动期间的肌肉运动学。
- 获得了肌肉收缩和应变率的定量测量。
- 同时量化了关节力学，提供了肌肉骨骼功能的全面视图。
- 结果可以为肌肉骨骼疾病的康复策略提供信息。
结论
- 这种基于超声的技术比传统方法具有显著优势。
- 它增强了我们对肌肉动力学与关节力学关系的理解。
- 研究结果对退行性疾病的研究和治疗具有重要意义。
常见问题
Executive Industry Relevance
This method enables high-temporal-resolution quantification of muscle kinematics during dynamic tasks, supporting mechanistic de-risking in musculoskeletal target validation. By providing direct, quantitative measures of muscle contraction velocity, strain, and strain rate, it enhances predictive confidence in preclinical models of muscle function and dysfunction. Integration with motion capture and EMG allows cross-functional validation of biomechanical hypotheses in discovery workflows.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by quantifying muscle dynamics during functional tasks like drop landing.
- Operational Value: Provides repeatable, sub-millisecond resolution data to de-risk mechanistic assumptions about muscle function in disease models.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative, directional muscle motion readouts suitable for assay standardization in preclinical screening.
- Operational Value: Supports reproducible biomarker-like outputs when combined with motion capture and force plate data for multi-parametric assessment.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Facilitates understanding of pathophysiological processes in degenerative diseases such as osteoarthritis through concurrent muscle and joint quantification.
- Operational Value: Enables translational continuity from discovery to preclinical validation by linking muscle function to joint mechanics and kinetics.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery continuum from target validation to preclinical assessment by providing mechanistic readouts that inform lead identification and disease model qualification.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by measuring muscle strain and strain rate during dynamic challenges.
- Screening: Delivers assay-ready, quantitative outputs with high repeatability (slope 0.99, R² 0.75) for reliable compound or intervention evaluation.
- Analytics: Produces measurable kinematic and kinetic parameters (velocity, strain, joint angles, moments) enabling comparative analysis across conditions.
- Translational Research: Connects muscle dysfunction to joint pathology in musculoskeletal disorders, supporting biomarker-aligned preclinical advancement.
- Enterprise Reuse: Represents a reusable imaging capability applicable across multiple musculoskeletal disease models and dynamic functional assays.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing ambiguity in muscle function readouts during dynamic tasks.
- Operational Value: Ensures standardization and reproducibility through minimal transducer movement and high repeatability across trials.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by providing direct, quantitative muscle data to complement indirect biomechanical proxies.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of targets based on validated muscle mechanism engagement in disease-relevant systems.
Implementation Considerations
- Requires expertise in ultrasound imaging, motion capture systems, and biomechanical data synchronization.
- Needs instrumentation including ultrasound transducer with vector Doppler capability, motion capture cameras, force plates, and EMG.
- Demands cross-team standardization for marker placement, transducer positioning, and data collection timing.
- Involves adaptation considerations when applying to different muscle groups or dynamic tasks beyond drop landing.
- Limited by the need for technical expertise in MATLAB-based quadrature demodulation and velocity vector computation.
