(57)【要約】【課題】本発明は、筋骨格系をモデリングする方法および対応するシステムを提供する。【解決手段】本発明の方法の一実施形態は、対象のモーションキャプチャデータに対応するように筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めすることによって始まる。次に、運動学的に矛盾のないモーションデータをモーションキャプチャデータから生成し、該生成された運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの解析結果を生成するように筋骨格モデルの逆動力学解析を行う。筋骨格モデルは、次に、逆動力学解析の少なくとも１つの解析結果に対応するように更新される。最後に、更新された筋骨格モデルを用いて少なくとも１つの筋力を決定し、該決定された少なくとも１つの筋力に対応するように、更新された筋骨格モデルをさらに更新することによって、更新された筋骨格モデルの筋活性を最適化する。【選択図】図１
2015011714.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
筋骨格系をモデリングする方法であって、
対象のモーションキャプチャデータに対応するように、筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするステップと、
前記モーションキャプチャデータから運動学的に矛盾のないモーションデータを生成するステップと、
前記生成された運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの解析結果が生成されるように前記筋骨格モデルの逆動力学解析を行うステップと、
前記逆動力学解析の前記少なくとも１つの解析結果に対応するように、前記筋骨格モデルを更新するステップと、
前記更新された筋骨格モデルの筋活性を最適化するステップであって、
前記更新された筋骨格モデルを用いて少なくとも１つの筋力を決定し、かつ、
前記決定された少なくとも１つの筋力に対応するように前記更新された筋骨格モデルをさらに更新することによって、
前記更新された筋骨格モデルの筋活性を最適化するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
スケーリングおよび位置決めの前に、前記筋骨格モデルを生成するステップを
さらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記筋骨格モデルを生成するステップは、
身体セグメントを定義するステップ、
筋付着点を識別するステップ、
骨のジオメトリを追加するステップ、
関節コネクタを定義するステップ、
筋コネクタを定義するステップ、
剛体制約を追加するステップ、および、
マーカを追加するステップ
のうち少なくとも１つを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記逆動力学解析の前記少なくとも１つの結果は、
関節モーメント、
筋長、
筋モーメントアーム、
筋速度、
無活性時の筋力、および、
完全活性時の筋力
の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記モーションキャプチャデータはビデオデータであり、前記筋骨格モデルは、前記モーションキャプチャデータの１つまたは複数のフレームを用いて、スケーリングおよび位置決めされる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記筋骨格モデル、前記更新された筋骨格モデル、および、前記さらに更新された筋骨格モデルの少なくとも１つを、
変形可能な関節のデータ、
靱帯データ、および、
軟組織データ
の少なくとも１つに対応するように、修正するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
スケーリングおよび位置決めの前に、
前記筋骨格モデルは、変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データの少なくとも１つに対応するように修正され、
前記逆動力学解析は非線形である、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つの解析結果は、線形解析結果であり、前記更新された筋骨格モデルの前記筋活性を最適化する前に、前記方法は、
変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データの少なくとも１つに対応するように前記更新された筋骨格モデルを修正するステップと、
前記対象の前記モーションキャプチャデータに対応するように前記修正された筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするステップと、
前記生成された運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの非線形解析結果が生成されるように前記修正された筋骨格モデルの非線形逆動力学解析を行うステップと、
前記非線形逆動力学解析の前記少なくとも１つの非線形解析結果に対応するように前記修正された筋骨格モデルを更新するステップと、をさらに含み、
前記筋活性を最適化するステップは、前記更新および修正された筋骨格モデルを用いて行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つの解析結果は、線形解析結果であり、前記方法は、
変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データの少なくとも１つに対応するように、前記さらに更新された筋骨格モデルを修正するステップと、
前記対象の前記モーションキャプチャデータに対応するように前記修正された筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするステップと、
前記運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの非線形解析結果が生成されるように前記修正された筋骨格モデルの非線形逆動力学解析を行うステップと、
前記非線形逆動力学解析の前記少なくとも１つの非線形解析結果に対応するように、前記修正された筋骨格モデルを更新するステップと、
前記更新および修正された筋骨格モデルの筋活性を最適化するステップであって、
前記更新および修正された筋骨格モデルを用いて少なくとも１つの筋力を決定し、
前記決定された少なくとも１つの筋力に対応するように前記更新および修正された筋骨格モデルさらに更新することによって、
前記更新および修正された筋骨格モデルの筋活性を最適化するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
筋骨格系のモデルを生成するシステムであって、
対象のモーションキャプチャデータに対応するように筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするように構成されたスケーリングおよび位置決めモジュールと、
前記モーションキャプチャデータから運動学的に矛盾のないモーションデータを生成するように構成されたデータフィルタモジュールと、
前記生成された運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの解析結果が生成されるように前記筋骨格モデルの逆動力学解析を行うように構成された解析モジュールと、
前記逆動力学解析の前記少なくとも１つの解析結果に対応するように、前記筋骨格モデルを更新するように構成された更新モジュールと、
前記更新された筋骨格モデルを用いて少なくとも１つの筋力を決定し、
前記決定された少なくとも１つの筋力に対応するように前記更新された筋骨格モデルをさらに更新することによって、
前記更新された筋骨格モデルの筋活性を最適化するように構成された最適化モジュールと、
を含むシステム。
【請求項１１】
前記スケーリングおよび位置決めモジュールが前記筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めする前に、前記筋骨格モデルを生成するように構成されたモデル生成モジュールを、
さらに含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記モデル生成モジュールは、
身体セグメントの定義、
筋付着点の識別、
骨のジオメトリの追加、
関節コネクタの定義、
筋コネクタの定義、
剛体制約の追加、および、
マーカの追加、
の少なくとも１つを行うことによって、
前記筋骨格モデルを生成するように構成された、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記逆動力学解析の前記少なくとも１つの結果は、
関節モーメント、
筋長、
筋モーメントアーム、
筋速度、
無活性時の筋力、および、
完全活性時の筋力
の少なくとも１つを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
前記モーションキャプチャデータは、ビデオデータであり、前記スケーリングおよび位置決めモジュールは、前記モーションキャプチャデータの１つまたは複数のフレームを用いて、前記筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするように構成された、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１５】
前記筋骨格モデル、前記更新された筋骨格モデル、及び、前記さらに更新された筋骨格モデルの少なくとも１つを
変形可能な関節のデータ、
靱帯データ、および、
軟組織データ
の少なくとも１つに対応するように修正するように構成されたハイブリッドモデリングモジュールをさらに含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１６】
前記スケーリングおよび位置決めモジュールが、前記筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めする前に、
ハイブリッドモデリングモジュールは、変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データの少なくとも１つに対応するように前記筋骨格モデルを修正し、
前記逆動力学解析は非線形である、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１７】
前記少なくとも１つの解析結果は、線形解析結果であり、前記最適化モジュールが、前記更新された筋骨格モデルの筋活性を最適化する前に、
ハイブリッドモデリングモジュールは、変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データの少なくとも１つに対応するように、前記更新された筋骨格モデルを修正し、
前記スケーリングおよび位置決めモジュールは、前記対象の前記モーションキャプチャデータに対応するように前記修正された筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするように構成され、
前記解析モジュールは、前記生成された運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの非線形解析結果が生成されるように前記修正された筋骨格モデルの非線形逆動力学解析を行うように構成され、
前記更新モジュールは、前記非線形逆動力学解析の前記少なくとも１つの非線形解析結果に対応するように前記修正された筋骨格モデルを更新するように構成され、
前記最適化モジュールは、前記更新および修正された筋骨格モデルを用いて、筋活性を最適化するように構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１８】
ハイブリッドモデリングモジュールは、変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データの少なくとも１つに対応するように前記さらに更新された筋骨格モデルを修正し、
前記スケーリングおよび位置決めモジュールは、前記対象の前記モーションキャプチャデータに対応するように前記修正された筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするように構成され、
前記解析モジュールは、前記運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの非線形解析結果が生成されるように前記修正された筋骨格モデルの非線形逆動力学解析を行うように構成され、
前記更新モジュールは、前記非線形逆動力学解析の前記少なくとも１つの非線形解析結果に対応するように前記修正された筋骨格モデルを更新するように構成され、
前記最適化モジュールは、
前記更新および修正された筋骨格モデルを用いて少なくとも１つの筋力を決定し、
前記決定された少なくとも１つの筋力に対応するように前記更新および修正された筋骨格モデルをさらに更新することによって、
前記更新および修正された筋骨格モデルの筋活性を最適化するように構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１９】
ネットワークを介して１つまたは複数のクライアントと通信するサーバによって実行されるコンピュータプログラム製品であって、
プロセッサによって実行されて、
対象のモーションキャプチャデータに対応するように筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めし、
前記モーションキャプチャデータから運動学的に矛盾のないモーションデータを生成し、
前記生成された運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの解析結果を生成するように前記筋骨格モデルの逆動力学解析を行い、
前記逆動力学解析の前記少なくとも１つの解析結果に対応するように前記筋骨格モデルを更新し、かつ、
前記更新された筋骨格モデルを用いて少なくとも１つの筋力を決定し、
前記決定された少なくとも１つの筋力に対応するように前記更新された筋骨格モデルをさらに更新することによって、
前記更新された筋骨格モデルの筋活性を最適化する、
プログラム命令を含むコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に、コンピュータプログラムおよびコンピュータシステムの分野に関し、詳細には、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）、コンピュータ支援工学（ＣＡＥ）、モデリングおよびシミュレーションの分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
ダッソーシステムズ社（Ｄａｓｓａｕｌｔ  Ｓｙｓｔｅｍｅｓ，Ｓ．Ａ．）が商標ＣＡＴＩＡとして提供するものなど、パーツまたはパーツの組立品を設計するための多くのシステムおよびプログラムが市場に提供されている。これらのいわゆるＣＡＤシステムによって、ユーザは、オブジェクトまたはオブジェクトの組立品の複雑な三次元（３Ｄ）モデルを構築し、操作することができる。従って、ＣＡＤシステムは、辺または線を用いて、場合によっては、面を用いて、モデル化オブジェクトを表現する。線または辺は、非一様有利Ｂスプライン（ＮＵＲＢＳ）等、様々な方法で表現してよい。
【０００３】
これらのＣＡＤシステムは、主に、幾何学的仕様である、モデル化オブジェクトのパーツまたはパーツの組立品を管理する。具体的に言うと、ＣＡＤファイルはジオメトリ（幾何学的特性）を生成するための仕様を含む。ジオメトリから、表現を生成する。仕様、ジオメトリ、および、表現は、１つのＣＡＤファイルに記憶してもよく、複数のＣＡＤファイルに記憶してもよい。ＣＡＤシステムは、設計者に対してモデル化オブジェクトを表現するグラフィックツールを含み、これらのツールは、複雑なオブジェクトの表示を行う。ＣＡＤシステムでオブジェクトを表現するファイルの典型的なサイズは変動があるが、典型的には、パーツに関してはメガバイト単位である。組立品は何千ものパーツを含んでよく、組立品ファイルは、それに応じて大きくなる。ＣＡＤシステムはオブジェクトのモデルを管理し、オブジェクトのモデルは電子ファイルに記憶される。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の一実施形態によると、方法および対応するシステムは、筋骨格モデルの生成に関する。より詳細には、本発明の実施形態例は、生物学的構造の有限要素モデリングを提供し、組織の詳細な接触挙動と機械的ストレスを出力する。
【０００５】
本発明の一実施形態は、対象のモーションキャプチャデータに対応するように筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めすることから始まる。このような実施形態は、次に、上記モーションキャプチャデータから、運動学的に矛盾のないモーションデータを生成する。次に、該生成された運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの解析結果が生成されるようにスケーリングおよび位置決めされた筋骨格モデルの逆動力学解析を行う。そして、該逆動力学解析の少なくとも１つの解析結果に対応するように筋骨格モデルを更新する。最後に、該更新された筋骨格モデルの筋活性を最適化する。本発明の実施形態によると、この最適化は、該更新された筋骨格モデルを用いて少なくとも１つの筋力を決定し、該決定された少なくとも１つの筋力に対応するように該筋骨格モデルをさらに更新することによって、達成される。
【０００６】
方法の別の一実施形態は、スケーリングおよび位置決めの前に筋骨格モデルを生成するステップをさらに含んでよく、このようなモデルは、ベースの筋骨格モデルと考えてよい。本発明のさらなる実施形態によると、筋骨格モデルを生成するステップは、身体セグメントの定義、筋付着点の識別、骨のジオメトリの追加、関節コネクタの定義、筋コネクタの定義、剛体制約の追加、および、マーカの追加、の少なくとも１つを含んでよい。
【０００７】
本発明の別の一実施形態例においては、逆動力学解析の少なくとも１つの結果は、関節モーメント、筋長、筋モーメントアーム、筋速度、無活性時の筋力、完全活性時の筋力の少なくとも１つを含む。本発明のさらに別の実施形態においては、モーションキャプチャデータは、ビデオデータであり、筋骨格モデルは、モーションキャプチャデータの１つまたは複数のフレームを用いてスケーリングおよび位置決めされる。
【０００８】
本発明の原理に従った方法の別の一実施形態は、ハイブリッドモデリングに関し、このような実施形態は、筋骨格モデル、更新された筋骨格モデル、および、さらに更新された筋骨格モデルの少なくとも１つを、変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データの少なくとも１つに対応するように修正するステップを含む。逆動力学解析が非線形の場合の代替実施形態は、筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めする前に、変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データの少なくとも１つに対応するように筋骨格モデルを修正するステップをさらに含む。少なくとも１つの解析結果が線形の場合の本発明の方法のさらに別の実施形態例は、更新された筋骨格モデルを最適化するステップの前に、変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データの少なくとも１つに対応するように、更新された筋骨格モデルを修正するステップと、対象のモーションキャプチャデータに対応するように修正された筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするステップと、生成された運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの非線形解析結果が生成されるように修正された筋骨格モデルの非線形の逆動力学解析を行うステップと、非線形逆動力学解析の少なくとも１つの非線形解析結果に対応するように修正された筋骨格モデルを更新するステップと、最後に、更新および修正された筋骨格モデルを用いて筋活性を最適化するステップと、をさらに含む。
【０００９】
少なくとも１つの解析結果が線形解析結果である場合の方法のさらに別の実施形態は、ハイブリッドモデリングに関する。このような実施形態は、変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データの少なくとも１つに対応するようにさらに更新された筋骨格モデルを修正するステップと、対象のモーションキャプチャデータに対応するように、修正された筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするステップと、運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの非線形解析結果が生成されるように修正された筋骨格モデルの非線形逆動力学解析を行うステップと、非線形逆動力学解析の少なくとも１つの非線形解析結果に対応するように修正された筋骨格モデルを更新するステップと、更新および修正された筋骨格モデルを用いて少なくとも１つの筋力を決定し、最後に、該決定された少なくとも１つの筋力に対応するように更新および修正された筋骨格モデルをさらに更新することによって、更新および修正された筋骨格モデルの筋活性を最適化するステップと、をさらに含む。
【００１０】
本発明の別の実施形態は、筋骨格系のモデルを生成するシステムに関する。本発明の原理に従ったシステムの実施形態は、スケーリングおよび位置決めモジュール、データフィルタモジュール、解析モジュール、更新モジュール、および、最適化モジュールを含む。該システムの別の実施形態は、モデル生成モジュールおよび／またはハイブリッド解析モジュールをさらに含んでよい。システムおよびその様々なコンポーネントの実施形態は、本明細書に記載の方法の任意の実施形態に従って動作するように構成されてよい。
【００１１】
詳細には、実施形態例においては、スケーリングおよび位置決めモジュールは、対象のモーションキャプチャデータに対応するように筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするように構成されてよく、データフィルタモジュールは、モーションキャプチャデータから運動学的に矛盾のないモーションデータを生成するように構成されてよい。このような実施形態において、解析モジュールは、生成された運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの解析結果が生成されるように筋骨格モデルの逆動力学解析を行うように構成されてよい。さらに、更新モジュールは、解析モジュールが行った逆動力学解析の少なくとも１つの解析結果に対応するように筋骨格モデルを更新するように構成されてよい。このような実施形態において、最適化モジュールは、更新された筋骨格モデルを用いて少なくとも１つの筋力を決定し、該決定された少なくとも１つの筋力に対応するように更新された筋骨格モデルをさらに更新することによって、更新された筋骨格モデルの筋活性を最適化するように構成される。
【００１２】
システムの代替実施形態によるモデル生成モジュールは、スケーリングおよび位置決めモジュールが筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めする前に、筋骨格モデルを生成するように構成されてよい。この生成された筋骨格モデルは、ベースの筋骨格モデルと考えてよい。本発明の実施形態によると、モデル生成モジュールは、身体セグメントの定義、筋付着点の識別、骨のジオメトリの追加、関節コネクタの定義、筋コネクタの定義、剛体制約の追加、マーカの追加の少なくとも１つを行うことによって、筋骨格モデルを生成するように構成されてよい。
【００１３】
本発明のさらに別の実施形態は、有限要素メッシュからＣＡＤモデルを生成するためのクラウドコンピューティングの実施に関する。このような実施形態は、１つまたは複数のクライアントとネットワークを介して通信するサーバによって実行されるコンピュータプログラム製品に関する。該コンピュータプログラム製品は、プログラム命令を含むコンピュータ可読媒体を含み、該プログラム命令は、プロセッサによって実行されると、対象のモーションキャプチャデータに対応するように筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めし、該対象のモーションキャプチャデータから運動学的に矛盾のないモーションデータを生成し、該生成された運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの解析結果が生成されるように筋骨格モデルの逆動力学解析を行い、該逆動力学解析の少なくとも１つの解析結果に対応するように筋骨格モデルを更新し、該更新された筋骨格モデルを用いて少なくとも１つの筋力を決定し、該決定された少なくとも１つの筋力に対応するように更新された筋骨格モデルをさらに更新することによって、更新された筋骨格モデルの筋活性を最適化する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
添付の図面に示した本発明の実施形態例に関する下記のより詳細な説明から、上の記載はより明らかになろう。図面中、同じ参照番号は、異なる図面の同じ部分を指す。図面は必ずしも縮尺比に従って縮小されたものではなく、本発明の実施形態を示すことに重点を置いている。
【図１】図１は、本発明の原理に従った、筋骨格系をモデリングする方法を示すフローチャートである。
【図２】図２は、生成中の様々な段階の筋骨格モデルを示す図である。
【図３ａ】図３ａは、本発明の一実施形態に従った、筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めする方法を示すフローチャートである。
【図３ｂ】図３ｂは、本発明の原理に従った、対象モデルに対応するようにベースの筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするステップを視覚的に描写した図である。
【図４ａ】図４ａは、本発明の一実施形態の原理に従った、運動学的に矛盾のないモーションデータを生成する方法を示すフローチャートである。
【図４ｂ】図４ｂは、本発明の一実施形態に従った、運動学的に矛盾のないモーションデータの生成に用いられたモデルの１つを視覚的に描写した図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態の原理に従った、逆動力学解析を行う方法を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の一実施形態で利用可能なＨｉｌｌの筋肉モデルの視覚表現である。
【図７】図７は、本発明の一実施形態に従った、筋肉最適化の方法を示すフローチャートである。
【図８】図８は、本発明の一実施形態に従った、ハイブリッドモデリングの方法を示すフローチャートである。
【図９】図９は、本発明の１つまたは複数の実施形態に従った、ハイブリッドモデリングの様々な態様を視覚的に描写した図である。
【図１０】図１０は、筋骨格系のモデルを生成するシステムを示す略ブロック図である。
【図１１】図１１は、本発明の一実施形態を具体化することができるコンピュータシステムを示す略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本明細書に引用した、全ての特許、出願公開、参考文献の教示は、援用により、全て本明細書に組み込まれるものとする。
【００１６】
筋骨格モデリングは、多くの生物医学的応用および臨床応用に用いられる。本発明の実施形態は、人間のモーションの逆動力学と筋肉最適化を効率的かつ正確にモデリングする数値シミュレーションに関する。本発明の実施形態は、プロセス統合ツールを活用して、生物学的構造の詳細な有限要素モデリングを可能にし、組織の詳細な接触挙動と機械的ストレスに関する信頼できる出力を提供する。
【００１７】
筋骨格モデリング方法論が存在するが、利用可能な方法には幾つかの欠陥がある。例えば、詳細な関節挙動をモデリングする能力に欠け、理想的な関節と所定の運動学のみを用いる解決法が多い。さらに、既存の解決法は、所定のワークフローに拘束されていることが多く、モデリング方法論の根底にあるアルゴリズムのカスタマイズができない。さらに、既存の解決法は、現実に即した材料を用いた人口膝の設計や、日常の活動での幾何学的な相互作用など、人間と製品の詳細な相互作用をモデリングする能力に欠けているので、工業製品の開発での使用は限定的である。同様に、既存の解決法は、モデリング環境に詳細な製品設計の仕様を含むことができず、ＩＧＥＳなどの幾何学的フォーマットをサポートしない解決法も多い。より一般的に言うと、既存の解決法には、簡略化しすぎた戦略を用いているので、筋骨格モデリングに関連付けられた力学関連の側面の多くを明らかにできないものがある。さらに、既存の解決法は、その場に応じて詳細な表現を試みることが多く、そのため、計算コストが高いアプローチとなる。これらの解決法では、現実に即した方法で関節／製品の詳細な記述を筋骨格のワークフローに統合することができない。
【００１８】
本発明の実施形態は、既存の解決法の欠点に取り組み、筋骨格系をモデリングする方法および対応するシステムを提供する。本発明の実施形態は、現実に即した三次元（３Ｄ）ジオメトリ、接触制約、および、組織の変形能を伴う詳細な関節挙動をモデリングする能力を含む。さらに、本発明の実施形態は、根底にあるアルゴリズムとワークフローシーケンスをカスタマイズする柔軟性を提供する。このようなアプローチの長所は、非線形の変形とストレス解析（例えば、現実的材料を用いた人口膝の設計と、日常の活動における幾何学的な相互作用）を含む人間と製品の相互作用を現実に即してモデリングする能力を備えることである。さらに、本発明の実施形態は、豊かなモデリング環境を提供する詳細な製品設計の仕様をユーザインタフェースに含んでよい。
【００１９】
本発明の実施形態例を次に記載する。
【００２０】
図１は、筋骨格モデル２００１を生成する方法１００を示すフロー図である。方法１００は、対象のモーションキャプチャデータに対応するように筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするステップによって始まる（１０１）。本発明の実施形態によると、該筋骨格モデルは、図２に関して下記に記載する、ベースの筋骨格モデルであってよい。さらに、該筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするプロセスは、図３ａおよび図３ｂに関して下記に記載する方法に従って行ってよい。方法１００の次のステップは、モーションキャプチャデータから運動学的に矛盾のないモーションデータを生成することである（１０２）。運動学的に矛盾のないモーションデータを生成するプロセスは、図４ａおよび図４ｂに関して下記に記載するプロセスであってよい。次に、該運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの解析結果が生成されるように筋骨格モデルの逆動力学解析を行う（１０３）。本発明の実施形態によると、このようにしてもたらされ得る結果のリストには、関節モーメント、筋長、筋モーメントアーム、筋速度、無活性時の筋力、完全活性時の筋力が含まれるが、このリストは包括的なものではない。方法１００の実施形態においては、図５に関して下記に記載するように逆動力学解析を行ってよい。方法１００の次のステップは、逆動力学解析の少なくとも１つの結果に対応するように筋骨格モデルを更新することである（１０４）。最後に、更新された筋骨格モデルを用いて少なくとも１つの筋力を決定し、さらに、該決定された少なくとも１つの筋力に対応するように筋骨格モデルを更新することによって、更新された筋骨格モデルの筋活性を最適化する（１０５）。方法１００の実施形態によると、筋活性を最適化するプロセスは、図７に関して下記に記載するようなプロセスであってよい。
【００２１】
さらに、方法１００のステップ１０１〜１０５は、Ｓａｒａｓｗａｔ等の、Ｒｅｓｕｌｔｓ  Ｒｅｐｅａｔａｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｒｉｇｈｔ  Ｌｅｇ  Ｆｉｎｉｔｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔ  Ｂａｓｅｄ  Ｍｕｓｃｕｌｏｓｋｅｌｅｔａｌ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ，国際バイオメカニクス学会（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｏｆ  Ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃｓ）、ブラジル（２０１３年８月）に記載されるように行ってよく、その内容は援用により本明細書に組み込まれる。
【００２２】
本発明の実施形態によると、筋骨格モデリング方法１００は、例えば、ダッソーシステムズ社（Ｄａｓｓａｕｌｔ  Ｓｙｓｔｅｍｅｓ  Ｓｉｍｕｌｉａ  Ｃｏｒｐ．）製のソフトウェアパッケージＩｓｉｇｈｔを備えるプロセス統合フレームワークを用いて、実施してよい。方法１００のこのような実施形態において、Ｉｓｉｇｈｔは、個々のステップ１０１〜１０５の統合を可能にする。さらに、下記のように、ステップ１０２〜１０５は、それぞれ、その前のステップ１０１〜１０４で計算または後処理された数値データを、入力として受信してよい。しかしながら、方法１００の実施形態において、最初のステップ１０１は、例えば、下記の対象のモーションキャプチャデータ等の外部ソースからのデータ入力を受信してよい。
【００２３】
本明細書に記載のように、方法１００は、モーションキャプチャデータに対応するように筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするステップによって始まる（１０１）。該モーションキャプチャデータは、当分野で既知の任意の方法で収集してよい。例えば、Ｑｕａｌｉｓｙｓ  Ｍｏｔｉｏｎ  Ｃａｐｔｕｒｅ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社製のＯｑｕｓカメラ等のモーションキャプチャカメラを用いて、対象の骨のランドマークにある反射マーカの空間位置を記録してよい。例えば１２等の任意の数のモーションキャプチャカメラを用いてよく、この数を選択する基準は、当分野で既知である。反射マーカは、当分野で既知の原則に従って配置してよい。例えば、脚部のモーションキャプチャデータを収集する場合、骨盤、大腿、すね、および、足などの脚部のセグメントに、それぞれ、３つか４つのマーカを配置してよい。さらに、地面反力（ＧＲＦ）は、床に埋め込んだフォースプレートの使用など、当分野で既知の任意の方法を用いて記録してよい。
【００２４】
方法１００の実施形態は、モーションキャプチャデータをインポートするステップをさらに含んでよい。方法１００のワークフローの例においては、モーションキャプチャデータは、例えば、ダッソーシステムズ社製のＡｂａｑｕｓ解析モジュールにインポートしてよい。さらに、本発明の実施形態によると、モーションキャプチャデータは、収集後、処理を行って、解析ツールで使用可能なフォーマットにしてよい。例えば、モーションキャプチャデータをＡｂａｑｕｓにインポーする場合、該データは、Ｃ３Ｄフォーマットに変換されてよい。
【００２５】
図２は、生成の様々な段階の筋骨格モデルを示す。詳細には、図２は、本発明の実施形態に従ったベースモデルを生成する段階を示す。上記のように、方法１００は、対象のモーションキャプチャデータに対応するように筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするステップによって始まる（１０１）。従って、方法１００の実施形態例は、この初期筋骨格モデルを生成するステップをさらに含み、該モデルは方法１００のステップ１０１でスケーリングおよび位置決めされる。図２は、本発明の原理に従って、右脚のベースモデルを生成する様々な段階を示す。筋骨格モデルを生成したい他の身体部分に同様のプロセスを用いてよい。右脚２１１を用いて該プロセスを始める。右脚２１１を剛体セグメント２１６ａ〜２１６ｄに分ける。図２の例においては、右脚２１２は、骨盤２１６ａ、大腿２１６ｂ、すね２１６ｃおよび足２ｌ６ｄの剛体セグメントに分けられる。次に、棒線図２１３を作成する。棒線図２１３は、該セグメントの質量中心を基準点として作成する。棒線図２１３は、２１７ａおよび２ｌ７ｂ等の軸コネクタと、２ｌ８ａ〜２１８ｃ等の関節を用いて作成する。該関節は、例えば、カルダンジョイント・コネクタ（ｊｏｉｎ−ｃａｒｄａｎ  ｃｏｎｎｅｃｔｏｒｓ）等の当分野で既知の任意の方法に従ってモデリングされてよい。次に、モデル２１４に示すように、骨のジオメトリを表示したものが、棒線図２１３に追加される。最後に、筋肉２１９（筋肉の表現）を追加してベースモデル２１５を作成する。ベースモデル２１５は、任意の数の筋肉を含んでよく、例えば、該人間の右脚のベースモデルでは、臀部、膝、および、くるぶしの関節にわたる４３の筋肉を含んでよい。このベースモデル２１５の開発において、筋付着点（ｍｕｓｃｌｅ  ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ）の座標および筋肉パラメータは、当分野で既知の文献から引用してよい。図示の段階２１１〜２１５を通して該ベースモデルを開発する要素は、身体セグメントの定義、筋付着点の追加、骨のジオメトリの追加、関節コネクタの定義、筋コネクタの定義、剛体制約の追加、および、マーカの追加を含んでよい。
【００２６】
図３ａは、本発明の一実施形態に従った、筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めする方法３２０を示すフローチャートである。方法３２０によると、方法１００のステップ１０１を行ってよい。方法３２０は、入力で３２１を開始する。この入力は、上記の筋骨格ベースモデルとモーションキャプチャデータであってよい。次に、一回の活動サイクルに関するモーションキャプチャデータをクロップするために、タイムフレーム入力を行ってよい（３２２）。そして、方法３２０は、ベースモデルをスケーリングおよび位置決めするプロセス３２３に進む。最初に、モデルのスケーリングと位置決めのためにデータを準備する（３２４）。これは、当分野で既知の任意のデータのフォーマッティングと、他の前処理を含んでよい。次に、そのスケーリングデータを読み込む（３２５）。スケーリングデータは、方法３２０のステップ３２４の出力から読み込んでよい。スケーリングデータ読み込み（３２５）後、計算機３２７を用いてスケーリングおよび位置決め因子を最適化する（３２６）。計算機３２７は、スケーリングおよび位置決め因子の最適化（３２６）から生じるスケーリングおよび位置決め行列の解を評価し、スケーリングおよび位置決め因子を最適化するためのフィードバックを提供する（３２６）。読み込んだスケーリングデータ（３２５）、並びに、最適化されたスケーリングおよび位置決め因子（３２６）を、次に、ステップ３２８で用いて、スケーリングおよび位置決めされたモデルを作成する。スケーリングおよび位置決めされたモデルを作成（３２８）後、方法は、該スケーリングおよび位置決めされたモデルを筋骨格モデル開発の次のプロセスに出力し（３２９）、終了してよい。
【００２７】
ベースモデルをスケーリングおよび位置決めする方法３２０は、当分野で既知の任意の方法に従って行われてよい。例えば、本発明の一実施形態例によると、最適化モジュールを用いて、スケーリングおよび変換行列を計算してよく、それを用いて、ベースモデルをスケーリングおよび位置決めする。スケーリングおよび位置決め因子を最適化するプロセス３２６は、当分野で既知の任意の数の条件に従って最適化してよい。例えば、右脚の筋骨格モデルを生成する本発明の実施形態において、目的関数は、臀部、膝、および、くるぶしの関節にヒンジ制約を課した状態で、マーカ座標の最小二乗誤差を最小化することであってよい。さらに、任意の形態のモーションキャプチャデータをベースモデルのスケーリングおよび位置決めに用いてよい。例えば、モーションキャプチャデータがビデオデータである場合、このビデオモーションキャプチャデータの１つまたは複数のフレームを用いてよい。
【００２８】
図３ｂは、本発明の一実施形態の原理に従った、対象モデルに対応するようにベースの筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするプロセス３２３を視覚的に描写した図である。スケーリングおよび位置決めプロセス３２３は、ベースモデル３３１を用いて開始される。ベースモデル３３ｌは、当分野で既知の任意の筋骨格モデルであってよく、本明細書に記載の任意の方法に従って生成してよい。本発明の一実施形態によると、筋骨格モデルのスケーリングおよび位置決めの目標は、図３ｂのステップ３３１および３３２に示すように、関節の位置を同じ位置に保ちながら三角形をマッピングすることである。プロセス３２３のステップ３３１に示す三角形は、ベースモデルを表現してよい。ステップ３３２に示す三角形は、対象モデルの表現であってよく、上記のようにモーションキャプチャデータから導いてよい。方法３３０は、ベースモデル３３１を用いて始まり、対象モデル３３２を用いて、関節の位置を同じ位置に保ちながら各モデルをマッピングして、スケーリングおよび位置決めプロセス３２３のステップ３３３で示した、スケーリングおよび位置決めされた筋骨格モデル３２９を作成する。
【００２９】
図４ａは、本発明の一実施形態の原理に従った、運動学的に矛盾のないモーションデータを生成する方法４４０を示すフローチャートである。方法４４０は、図１に関して記載した方法１００のステップ１０２で実施してよい。
【００３０】
上記のように、反射マーカを用いて記録したモーションキャプチャデータは、ノイズがあったり、皮膚アーチファクトおよび／または追従誤差の影響を受けたりする場合がある。従って、本発明の一実施形態によると、このモーションキャプチャデータを訂正して、運動学的に矛盾のないモーションデータを生成する。方法４４０は、入力（４４１）で開始してよく、該入力は、対象のモーションキャプチャデータおよび／または該モーションキャプチャデータに対応するようにスケーリングおよび位置決めされた筋骨格モデルであってよい。この入力４４１は、図３ａに関して記載した方法３２０からの出力３２９であってよい。次に、ロードステップを作成する（４４２）。例えば、Ａｂａｑｕｓを用いて実施された本発明の一実施形態においては、方法４４０のステップ４４２は、Ａｂａｑｕｓ解析のためのステップを作成することを含んでよい。ロードステップを作成（４４２）後、分散された結合部とシェル要素を用いて運動学的解析を行って運動学的な矛盾を取り除く（４４３）。本発明の一実施形態例において、方法４４０のステップ４４３は、Ａｂａｑｕｓを用いて行ってよい。最後に、フィルタリングされたモーションキャプチャデータを抽出する（４４４）。方法４４０は、生成された運動学的に矛盾のないモーションデータを出力するステップをさらに含んでよい（４４５）。さらに、本発明の一実施形態によると、運動学的に矛盾のないモーションデータを生成するプロセスは、Ｃｈｉｎｎａｋｏｎｄａ等のＧｅｎｅｒａｔｉｎｇ  Ｋｉｎｅｍａｔｉｃａｌｌｙ  Ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ  Ｄａｔａ  Ｆｏｒ  Ｍｕｓｃｕｌｏｓｋｅｌｅｔａｌ  Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ａｎａｌｙｓｅｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｆｉｎｉｔｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔ  Ｔｏｏｌｓ，アメリカバイオメカニクス学会（Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｏｆ  Ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃｓ）（２０１３年９月）に記載のプロセスであってよく、援用により、その全体を本明細書に組み込む。
【００３１】
図４ｂは、本発明の一実施形態例に従った、運動学的に矛盾のないモーションデータの生成に使用されるモデルを視覚的に描写した図４４７である。図４ｂにおいて、運動学的に矛盾のないモーションデータは、ヒト対象の右脚のモーションキャプチャデータから生成してよい。モデル４４７は有限要素モデルで、モーションキャプチャデータのマーカを用いて構築されている。該マーカは、最初に記録した座標で定義されたノードとして表現されたものである。シェル要素４４９ａ〜４４９ｃは、身体セグメント毎に指定された３つから４つのノードを接続して定義され、そして、次に、これらの要素４４９ａ〜４４９ｃのそれぞれを、分散された結合制約４４８ａ〜４４８ｃを介して、セグメント質量中心にある基準ノードに結合する。
【００３２】
本発明の一実施形態例においては、各脚セグメント上の３つから４つのマーカのモーションは、同等の自由度６のモーションに低減される（各身体セグメントに関して並進３と回転３、それらはシェル要素４４９ａ〜４４９ｃによって表現してよい）。本発明の一実施形態において、これは、モーションキャプチャデータの皮膚のモーションアーチファクトに関するフィルタとしても機能する、Ａｂａｑｕｓで提供されるもの等のシェル要素４４９ａ〜４４９ｃと分散された結合部４４８ａ〜４４８ｃの特徴の組合せを用いて行ってよい。
【００３３】
本発明の一実施形態例において、３ステッププロセスを用いて、運動学的に矛盾のないモーションデータを生成してよい。最初に、初めに記録した座標で定義されたノードとして表現されたマーカを用いて有限要素モデルを構築する。身体セグメント毎に指定された３つから４つのノードを接続してシェル要素を定義し、次に、これらの各要素を、結合制約を分散してセグメントの質量中心に配置された基準ノードに結合する。さらに、有限要素解析を行う。該有限要素解析においては、モーションキャプチャデータからの並進の自由度３（ＤＯＦ）を通じてマーカポイントを規定する。シェル要素は、分散された結合制約と共に、各マーカで取得可能な並進運動に基づいて、結合基準ノードで各身体セグメントの平均モーション（６ＤＯＦ）の計算に利用される。プロセスの次のステップは、対象に固有の筋骨格モデルを利用する。該筋骨格モデルは、上記のスケーリングおよび位置決めされた筋骨格モデルであってよく、例えば、Ａｂａｑｕｓ／ＣＡＥで開発可能な、関節で接続され、筋肉が渡された剛体セグメントを含む。該セグメントの質量中心に置かれた剛体の基準ノードは、それぞれ、特定の並進剛性および回転剛性で、カルテシアン−カルダン（Ｃａｒｔｅｓｉａｎ−Ｃａｒｄａｎ）コネクタ（不連続の点と点の物理的接続をモデリングする要素）を用いて接着される。最後に、第１のステップで記載した結合制約を分散する基準ノードで記録されたモーション（６ＤＯＦ）を用いて、カルテシアン−カルダン（Ｃａｒｔｅｓｉａｎ-Ｃａｒｄａｎ）コネクタの端点を駆動してよい。該モーション（６ＤＯＦ）は、上記のモーションキャプチャデータであってよい。これらのコネクタは、このような実施例においては、硬いバネとして作用し、筋骨格モデルの運動学的な矛盾を軽減して、後の処理に使用可能なフィルタリングされたデータを生成する。さらに、当業者は周知のように、モーションデータを綿密に追跡する必要のあるセグメントを制御するために、上記コネクタの剛性値を、重み因子として使用することができる。
【００３４】
図５は、本発明の一実施形態の原理に従った、逆動力学解析方法５５０を示すフローチャートである。方法５５０は、上記の方法１００のステップ１０３で用いてよい。方法５５０は、モーションデータの入力で始まる（５５１）。このモーションデータは、図４ａの方法４４０で生成され、ステップ４４５で出力された、運動学的に矛盾のないモーションデータであってよい。逆動力学解析ステップの生成（５５２）に続いて、逆動力学解析を行う（５５３）。本発明の一実施形態によると、Ａｂａｑｕｓで行われる解析等の解析を用いて、逆動力学解析を遂行または実行してよい（５５３）。人間の脚部をモデリングする本発明のこのような一実施形態例において、解析は、生成された運動学的に矛盾のないモーションデータ４４５、５５１によって、モデルを駆動し、時間依存性の負荷として足に地面反力を課す。該駆動されるモデルは、スケーリングおよび位置決めされたモデル３２９（図３ａおよび図３ｂ）であってよい。逆動力学解析の実行（５５３）後、結果として生じる１つまたは複数の筋肉パラメータは、較正してよい（５５４）。最後に、形状行列、Ｈｉｌｌの筋肉モデル、および、最適化入力を決定する（５５５）。次に、これらの結果の１つまたは複数を出力してよい（５５６）。
【００３５】
本発明の一実施形態によると、逆動力学解析方法５５０（または、図１の１０３）の１つまたは複数解析結果５５６は、関節モーメント、筋長、筋モーメントアーム、および、筋速度を含む。これらの結果５５６の１つまたは複数を、図６に関して下記に記載のＨｉｌｌの筋肉モデルの開発に用いてよい。
【００３６】
図６は、Ｈｉｌｌの筋肉モデル６６０を表した図である。Ｈｉｌｌの筋肉モデル６６０を本発明の一実施形態の図１のステップ１０４で利用して筋骨格モデルを更新してよい。Ｈｉｌｌの筋肉モデル６６０は、筋長および筋速度に基づいて筋肉の挙動を特徴づける数値的アプローチを提供する。上記のように、筋長および筋速度のデータは、図５に関して記載した逆動力学解析（一般的には、方法５５０）に由来してよい。Ｈｉｌｌの筋肉モデル６６０は、腱要素６６１、収縮要素６６２、および、受動要素６６３を含む。Ｈｉｌｌの筋肉モデル６６０のこれらのコンポーネントは、腱長６６４、筋長６６６、および、腱および筋肉の長さ６６５に関して開発されてよい。本発明の実施形態によると、対象に固有の筋モデルを開発するために、図５に関して上述した逆動力学解析から得られた筋長の範囲を用いて、Ｈｉｌｌの筋肉モデルのパラメータ（繊維長、腱長）を較正してよい。
【００３７】
本発明の一実施形態例によると、筋骨格モデルの各筋肉の関節モーメントへの寄与は、関節中心に対する各筋肉のモーメントアームを計算するコンピュータスクリプトによって計算されてよい。使用されるコンピュータスクリプトは、Ｐｙｔｈｏｎ等の、当分野で既知の任意のコンピュータプログラム言語を用いて開発されてよい。この決定されたモーメントアーム情報は、図５の形状行列５５５に保存されてよく、図７に関して下記に記載の筋活性最適化方法７７０に対する入力として用いられてよい。本発明の一代替実施形態においては、変形可能な身体セグメントを可能にする形状行列５５５は、例えば、Ａｂａｑｕｓを用いて実施される摂動ベースの手順を使って、計算されてよい。本発明のさらに別の一実施形態においては、形状行列５５５は、筋肉の単位当たりの力による関節での反作用モーメントを表してよい。
【００３８】
図７は、本発明の一実施形態に従った、筋活性最適化の方法７７０を示すフローチャートである。筋活性最適化方法７７０は、図１のステップ１０５を実施する。方法７７０は、入力（７７１）で始まる。該入力は、図５の逆動力学解析方法５５０の１つまたは複数の結果５５６であってよい。次に、１つまたは複数の筋肉最適化入力７７１を読み込む（７７２）。ステップ７７２で筋肉最適化入力を読み込んだ後、計算機（７７４）を介して筋力が最適化される（７７３）。詳細には、本発明の実施形態によると、計算機７７４は、筋活性の解を評価し、最適化７７３のためのフィードバックを提供する。筋力を最適化（７７３）した後、この情報を記憶してよい（７７５）。そして、筋活性最適化方法７７０は終了してよい（７７６）。さらに、本発明の一代替実施形態によると、（図７の方法７７０、または、一般的には図１のステップ１０５によって）筋力が最適化された後、この結果として生じた筋骨格モデル２００１は、出力され、下記のハイブリッドモデリングの一実施形態で用いられる。
【００３９】
上記のように、３つのコンポーネントからなるＨｉｌｌの筋肉モデル６６０は、コンピュータスクリプトを用いて実施してよく、該コンピュータスクリプトは、筋長６６６および筋速度を入力として用い、（無活性時の）受動的な力と、（完全活性時の）最大力を出力として計算する。Ｉｓｉｇｈｔで用いられる最適化モジュール等の最適化モジュールを用いて、筋活性レベルを推定してよい。本発明の一実施形態によると、筋肉の最適化関数は、等式β＝Σａｐ，ｐ＝３によって与えられてよい。本発明の一実施形態においては、目的関数は、能動的筋力と、各関節のモーメントの均衡方程式とを含む制約を受けて、上記等式で与えられる活性の三乗の合計を最小化することである。関節に関する均衡方程式は、ＣＲＭ＝ΣＴ＊ａ＊ＭＦ（ｌ，ｖ）で与えられてよい。式中、ＣＲＭは、運動学的解析で計算された関節モーメント、Ｔは、筋肉の単位当たり力によって生成された関節モーメント、ａは、筋肉の活性レベル、ＭＦは、筋長および筋速度の関数としての最大筋力である。他の目的関数は、当分野で既知のワークフローで実施されてよい。
【００４０】
上記方法および、その様々な実施形態は、筋骨格モデリング方法論を提供する。このような実施形態は、筋肉と身体セグメントの定義を用いたベースモデルの生成を伴ってよい。そして、ヒト対象の骨のランドマーク上の反射マーカを用いてモーションキャプチャ実験で収集されたモーションデータを用いて、筋骨格モデルを駆動してよい。このような実施形態によると、次に、ベースとなるコンピュータの人体モデルは、モーションキャプチャデータの最初のフレームに一致するようにスケーリングおよび位置決めされる。スケーリングおよび位置決めされたモデルは、次に、マーカデータの軌道によって運動学的に駆動される。次に、逆動力学および筋活性最適化を行って、活動に関する筋活性パターンを計算する。現実に即した正確な筋骨格モデル２００１が生じる。
【００４１】
本発明の様々な実施形態は、Ｉｓｉｇｈｔワークフローを用いて実施してよい。Ｉｓｉｇｈｔワークフローは、Ａｂａｑｕｓベースの逆動力学解析（一般的には５５０）、ｐｙｔｈｏｎスクリプト（Ｈｉｌｌの筋肉モデル６６０）、及び、最適化（スケーリング、位置決め、および、筋活性３２０、７７０）モジュールを用いて、筋骨格モデリングプロセス１００全体を自動化する。しかしながら、本発明は、これらの製品または任意の他の製品を用いて実施することに限定されない。最も簡単な形態では、このワークフローは、剛体の動力学と、最も簡単な関節の表現を用いてよい。より一般的な形態では、該ワークフローは、現実に即した変形可能な関節と、製品と人体モデルの相互作用を含んでよい。
【００４２】
図８は、本発明の一実施形態に従った、ハイブリッドモデリングのコンピュータ実施方法８８０を示すフローチャートである。ハイブリッドモデリングは、非線形の有限要素ベースの筋骨格ワークフローを用いる。該ワークフローは、最も簡単な関節の制約を、変形可能な関節、靱帯、および、軟組織のデータが入手可能である場合、それらの現実に即した三次元（３Ｄ）表現で置き換えたものである。筋骨格構造の機能単位の現実に即したシミュレーションは、生物組織の複雑な接触と変形を計算効率の良い方法で捉えることが必要な場合が多い。詳細には、複雑さには、整形外科的関節の接触、靱帯の拘束、および、軟組織の現実に即した材料特性を含む。本発明の実施形態においては、Ａｂａｑｕｓが提供するコンポーネント等の逆動力学解析コンポーネント（図５の５５０）は、例えば、Ｉｓｉｇｈｔを用いて、靱帯、軟骨の接触、および、生物学的に忠実な組織の挙動を伴った、変形可能な関節の有限要素モデルを含むように強化される。
【００４３】
ハイブリッドモデリングを用いて、例えば、膝や脊椎の関節など、より複雑な要素に関しても、筋骨格モデルを開発してよい。本発明の原理に従った脊椎関節のモデリングは、ネブラスカ州オマハ（２０１３年９月）でのＡＳＭＥ２０１３、Ｓｕｍｍｅｒ  Ｂｉｏｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅの記録、Ｙａｏ等のＡ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｌｙ  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ａｎｄ  Ａｃｃｕｒａｔｅ  Ｌｕｍｂａｒ  Ｓｐｉｎｅ  Ｍｏｄｅｌにより詳細に記載されており、その内容を援用により本明細書に組み込む。
【００４４】
図８は、図１に関して記載した筋骨格モデリング方法１００に従って筋骨格モデル２００１の筋活性を最適化した後、本発明の原理によるハイブリッドモデリングを行う方法８８０を示す。方法８８０は、変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データのうち少なくとも１つに対応するように、さらに更新された筋骨格モデル２００１を修正することによって始まる（８８１）。本発明の一実施形態においては、さらに更新された筋骨格モデル２００１は、図１に記載の方法１００のステップ１０５で更新された筋骨格モデルである。次に、修正された筋骨格モデル２００８（ステップ８８１からの出力）は、ヒト対象のモーションキャプチャデータに対応するようにスケーリングおよび位置決めされる（８８２）。ステップ８８２で修正された筋骨格モデル２００８をスケーリングおよび位置決めした後、運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、少なくとも１つの非線形解析結果が生成されるように修正された筋骨格モデル２００８の非線形逆動力学解析を行う（８８３）。修正された筋骨格モデル２００８は、次に、該非線形逆動力学解析の少なくとも１つの非線形解析結果に対応するように更新される（８８４）。最後に、更新および修正された筋骨格モデル２００８´を用いて少なくとも１つの筋力を決定し、該決定された少なくとも１つの筋力に対応するように更新および修正された筋骨格モデル２００８´をさらに更新することによって、更新および修正された筋骨格モデル２００８´（ステップ８８４ｂの出力）の筋活性を最適化して（８８５）、方法８８０は終了する。
【００４５】
本発明の一実施形態によると、方法８８０と方法８８０の様々なステップ８８１〜８８５は、本明細書に記載の様々な手段および方法を介して達成してよい。上記のように、方法８８０は、方法１００を行った後で、ハイブリッドモデリング解析を行う。しかしながら、本発明の代替実施形態によると、方法１００は、ハイブリッドモデリングを最初から行うように変更されてよい。このような実施形態においては、スケーリングおよび位置決め（１０１）の前に、変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データのうちの少なくとも１つに対応するように筋骨格モデルを修正し、ステップ１０３で行われる逆動力学解析は非線形となる。
【００４６】
本発明のさらに別の一実施形態においては、更新された筋骨格モデルの筋活性を最適化する（１０５）前に、変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データの少なくとも１つに対応するように該更新された筋骨格モデルを修正する。次に、対象のモーションキャプチャデータに対応するように、修正された筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めし、修正された筋骨格モデルを用いて非線形逆動力学解析を行い、該非線形逆動力学解析の少なくとも１つの結果に対応するように修正された筋骨格モデルを更新する。最後に、更新および修正された筋骨格モデルを用いて筋活性を最適化する。
【００４７】
図９は、本発明の一実施形態によるハイブリッドモデリングの様々な態様を示す。上記のように、本発明の一実施形態は、変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データの少なくとも１つに対応するように筋骨格モデルを修正するステップを含む。ヒトの膝９９１および脊椎９９２をモデリングする本発明の実施形態に関して、これを図９に示す。さらに、本明細書に記載のように、本発明の実施形態は、人間と製品の相互作用を正確にモデリングしてよい。このような実施形態は、図９に示す履物９９３や脛骨固定板９９４等の物体をモデリングするのに用いてよい。
【００４８】
図１０は、本発明の原理に従った、筋骨格系のモデルを生成するシステム１００１のハイレベルブロック図である。システム１００１はバス１０１２を含む。バス１０１２は、システム１００１の様々なコンポーネントを接続する。バス１０１２には、入出力装置インタフェース１００９が接続される。入出力装置インタフェース１００９は、キーボード、マウス、ディスプレイ、スピーカ等の様々な入力装置および出力装置をシステム１００１に接続するためのである。本発明の一実施形態によると、入出力装置インタフェース１００９は、ベースの筋骨格モデルを入力するインタフェースを提供する。中央処理装置（ＣＰＵ）１００３はバス１０１２に接続されて、コンピュータ命令を実行する。メモリｌ００８は、コンピュータ命令の実行に使用されるデータのための揮発性記憶装置を提供する。記憶装置１００７は、オペレーティングシステム（図示せず）等のソフトウェア命令のための不揮発性記憶装置を提供する。システム１００１は、広域ネットワーク（ＷＡＮ）およびローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）等、当分野で既知の任意の様々なネットワークに接続するための、ネットワークインタフェースｌ００２も含む。
【００４９】
さらに、システム１００１にスケーリングおよび位置決めモジュール１００４が接続される。スケーリングおよび位置決めモジュール１００４は、上記方法に従って、対象のモーションキャプチャデータに対応するように筋骨格モデルをスケーリングおよび位置決めするように構成されてよい。さらに、バス１０１２には、データフィルタモジュール１００５が接続される。データフィルタモジュール１００５は、本発明の原理に従って、モーションキャプチャデータから運動学的に矛盾のないモーションデータを生成するように構成してよい。システム１００１は、解析モジュール１００６をさらに含む。解析モジュール１００６は、データフィルタモジュール１００５が生成した運動学的に矛盾のないモーションデータを用いて、筋骨格モデルの逆動力学解析を行うように構成される。更新モジュール１０１０は、解析モジュール１００６に通信可能に接続される。更新モジュール１０１０は、解析モジュール１００６が生成した少なくとも１つの解析結果に対応するように筋骨格モデルを更新するように構成される。システム１００１は、最適化モジュール１０１１をさらに含む。最適化モジュール１０１１は、更新モジュール１０１０によって更新された筋骨格モデルの筋活性を最適化するように構成される。最適化モジュール１０１１は、更新された筋骨格モデルを用いて少なくとも１つの筋力を決定し、該決定された少なくとも１つの筋力に対応するように更新された筋骨格モデルをさらに更新することによって、筋骨格モデルを最適化するように構成される。
【００５０】
システム１００１の別の一実施形態は、ハイブリッドモデリングモジュール（図示せず）をさらに含んでよい。該ハイブリッドモデリングモジュールは、本明細書に記載の本発明の原理に従った開発の任意の段階で、変形可能な関節のデータ、靱帯データ、および、軟組織データの少なくとも１つに対応するように筋骨格モデルを修正するように構成されてよい。さらに、システム１００１および、システム１００１の様々なモジュールは、本明細書に記載の任意の方法に従って動作するように構成されてよい。
【００５１】
システム１００１の様々なモジュールは、バス１０１２を介して接続されるとして図１０に示したが、当業者は周知のように、該様々なモジュールは、遠隔に配置された１つまたは複数のモジュールと、様々な構成で接続してよい。
【００５２】
図１１は、本発明を実施可能なコンピュータネットワーク環境１１００を示す。コンピュータネットワーク環境１１００においては、サーバ１１１０は、通信ネットワーク１１２０を介してクライアントｌ１３０ａ〜１１３０ｎにリンクされる。該環境１１００を用いて、クライアントｌ１３０ａ〜１１３０ｎは、単独で、または、サーバ１１１０と共同して、上記方法を実行することができる。
【００５３】
本発明の実施形態は、市販のコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）ツールおよびコンピュータ支援工学（ＣＡＥ）ツールを用いて行ってよい。該ツールはＩｓｉｇｈｔやＡｂａｑｕｓ等であるが、これらに限られない。本発明の様々な実施形態は、ソフトウェアパッケージＩｓｉｇｈｔを備えたプロセス統合フレームワークを用いて実施してよい。Ｉｓｉｇｈｔは、本明細書に記載の個々のステップの統合を可能にする。しかしながら、本明細書に記載の実施形態は、Ｉｓｉｇｈｔ、Ａｂａｑｕｓ、他の現在知られているいずれのソフトウェアも必要としないことは理解されたい。詳細には、筋骨格系をモデリングするステップは下記のように本発明の原理に従って行われる。このような実施形態においては、最初のステップ以外の全てのステップは、前のステップで計算または後処理された数値データを入力として受信する。しかしながら、最初のステップは、外部ソースからのデータ入力を受信する。この実施形態においては、生体工学実験室で日常の活動を行う対象から得たモーションキャプチャデータを受信する。実施形態例のワークフローを可能にする個々のステップの概要を下記に記載する。
【００５４】
最初に、Ａｂａｑｕｓで提供される解析モジュール等の解析モジュールにモーションキャプチャ（Ｃ３Ｄ）データをインポートする。Ｃ３Ｄフォーマットは、全てのモーションキャプチャツール（カメラ）で幅広くサポートされるニュートラルなフォーマットであり、このような実施形態においては、その情報は、処理、変換されてＡｂａｑｕｓまたは他の製品で直接使用可能なフォーマットにしてよい。次に、Ａｂａｑｕｓ／ＣＡＥまたは任意の他のソフトウェアで作成された筋骨格モデル等の筋骨格モデルは、モーションキャプチャデータに一致するようにスケーリングされる。該筋骨格モデルにおいては、筋肉は、コネクタ（または線）要素で表され、骨は、剛体として表される。スケーリングに続いて、方法は、皮膚アーチファクトと運動学的不確定性をフィルタリングする。コネクタおよび／または結合部は、本明細書に記載の課題を解決するように本明細書に記載の方法で用いてよい。
【００５５】
次に、逆動力学解析を行う。逆動力学解析には２つのバージョンがある。簡単なアプローチにおいては、上記に述べた筋肉と骨の構成を維持する。高度なアプローチにおいては、筋肉の構成は変更しないが、完全に変形可能な特徴と、他の組織の表現を追加して、より正確な関節と軟組織の表現を提供する。簡単なアプローチは、骨を剛体として扱い、軟組織構成物（軟骨や靱帯など）を考慮しない。さらに、高度なアプローチを用いて、統合的および現実に即した方法で、ヒト対象と製品（インプラント、履物など）との相互作用を含んでよい。最後に、Ｉｓｉｇｈｔまたは任意の他のソフトウェア製品によって提供される最適化コンポーネント等の最適化コンポーネントを用いて、筋力を最適化する。該最適化コンポーネントは、対象によって行われた日常の活動に応答して筋活性の測定値を出力として提供する。
【００５６】
上記の実施形態例は、多くの異なる方法で、および／または、多くの異なるソフトウェア製品を用いて、実施してよいことは理解されたい。場合によっては、本明細書に記載の様々な方法および機械は、それぞれ、物理的、仮想、または、ハイブリッドの汎用コンピュータ、または、コンピュータ環境１１００等のコンピュータネットワーク環境によって、実施されてよい。
【００５７】
実施形態または、その態様は、ハードウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアの形で実施してよい。ソフトウェアで実施する場合、該ソフトウェアは、プロセッサがソフトウェアまたはソフトウェアの命令のサブセットをロードするのを可能にするように構成された任意の非一時的コンピュータ可読媒体に記憶してよい。該プロセッサは、命令を実行し、かつ、本明細書に記載のように動作、または、装置を動作させるように構成される。
【００５８】
さらに、ファームウェア、ソフトウェア、ルーチン、または、命令は、データプロセッサの一定のアクションおよび／または機能を行うとして、本明細書に記載している。しかしながら、本明細書に含まれるこのような記載は便宜上であり、このようなアクションは、実際は、コンピューティングデバイス、プロセッサ、コントローラ、または、ファームウェア、ソフトウェア、ルーチン、命令などを実行する他の装置に由来することは理解されたい。
【００５９】
フロー図、ブロック図、および、ネットワーク図は、より多くの要素を含んでも、より少ない要素を含んでもよく、異なる配置をしてもよく、異なる表現をしてもよいことは理解されたい。しかし、一定の実施によってブロック図およびネットワーク図は規定され、実施形態の実行を示すブロック図およびネットワーク図の数は、特定の方法で実施してよいことも理解されたい。
【００６０】
従って、様々なコンピュータアーキテクチャ、物理的コンピュータ、仮想コンピュータ、クラウドコンピュータ、および／または、それらの組み合わせでさらなる実施形態を実施してもよく、よって、本明細書に記載のデータプロセッサは、例示を目的としたものであり、実施形態を制限するものではない。
【００６１】
本発明を、その実施形態例に関して、詳細に示し、記載したが、請求項によって包含される本発明の範囲を逸脱することなしに形態および詳細を様々に変更してよいことを、当業者は理解されよう。
【図１】
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【図８】
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【図１０】
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【図１１】
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【図２】
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【図３ａ】
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【図３ｂ】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図９】
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【外国語明細書】
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