مدل سازی چندمقیاسی عملکرد عصبی – عضلانی در اصلاح الگوهای حرکتی بیماران دارای ناپایداری مفصلی با کمک تحلیل داده های کمی و هوش مصنوعی کم وزن

ناپایداری مفصلی یکی از مهم ترین عوامل اختلال در الگوهای حرکتی انسان است که اغلب در اثر آسیب های لیگامانی، ضعف عصبی–عضلانی، نقص در کنترل پاسچر و اختلال در سیستم های حسی–حرکتی ایجاد می شود. در دهه های اخیر، پژوهشگران به این نتیجه رسیده اند که تحلیل عملکرد حرکتی و طراحی مداخلات اصلاحی موثر، نیازمند درک چندمقیاسی از تعامل بین سیستم عصبی، عضلانی و بیومکانیک بدن است. مدل سازی چندمقیاسی (Multiscale Modeling) رویکردی نوین است که امکان تحلیل هم زمان سطوح گوناگون—از فعالیت نورون ها و واحدهای حرکتی گرفته تا رفتار عضله، مفصل و کل بدن—را فراهم می کند. در این مطالعه، با تمرکز بر بیماران دارای ناپایداری مفصلی، چارچوبی مدل سازی ارائه می شود که عملکرد عصبی–عضلانی، الگوهای حرکتی جبرانی، و ظرفیت های سازگاری سیستم حسی–حرکتی را به شکلی یکپارچه تحلیل می کند. بخش کوچکی از این سیستم (حدود ۲۰٪) از الگوریتم های هوش مصنوعی سبک و کم وزن بهره می برد تا الگوهای غیرخطی در داده های کمی حرکتی مانند EMG، داده های حرکت نگاری سه بعدی و شاخص های کنترل پاسچر را شناسایی کند. این سیستم کمک می کند تا تمرینات اصلاحی با دقت بالاتر طراحی شوند و به صورت فردمحور، الگوهای حرکتی نادرست بیماران تصحیح گردد. ترکیب علوم اعصاب حرکتی، مکانیک زیستی، فیزیولوژی عضله و هوش مصنوعی کم وزن، یک چشم انداز نوین برای بهینه سازی مداخلات تمرینی، کاهش جبران سازی های حرکتی و بازیابی پایداری مفصلی ارائه می دهد. این مقاله تلاش می کند نشان دهد که چگونه مدل سازی چندمقیاسی، ابزاری قدرتمند برای درک عمیق تری از ریشه های ناپایداری مفصلی و توسعه راهبردهای تمرینی هدفمند و پایدار فراهم می سازد.

کلیدواژه ها:

ناپایداری مفصلی ، مدل سازی چندمقیاسی ، عملکرد عصبی–عضلانی ، الگوهای حرکتی ، تمرینات اصلاحی ، بیومکانیک ، کنترل عصبی ، یادگیری ماشین سبک ، EMG ، بازتوانی حرکتی