DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-97637-5
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40254606
تاريخ النشر: 2025-04-20
المؤلف: Seongwoong Hong وآخرون
الموضوع الرئيسي: التوازن، والمشي، والوقاية من السقوط
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة التي أجراها هونغ وبارك الانتقال بين استراتيجيات الكاحل والورك في التحكم في وضعية الإنسان، خاصة استجابةً لمقادير الاضطراب المتغيرة وأحجام أسطح الدعم. يقترح المؤلفون آلية تحسين تتضمن قيودًا بيوميكانيكية، وتحديدًا حد نطاق مركز الضغط (CoP) عند مفصل المشط. من خلال استخدام نموذج التعلم المعزز (RL)، نجحوا في تكرار الانتقال الملحوظ من استراتيجيات الكاحل إلى الورك، مما يظهر أن زيادة مقادير الاضطراب تؤدي إلى عزم كاحل محدود وحركيات مفصل الورك محسّنة، مما يعكس التكيفات الوضعية البشرية.
تؤكد النتائج على فائدة إطار تحسين في فهم الطبيعة التكيفية لانتقالات استراتيجيات الوضعية. لا يلتقط نموذج RL الجوانب غير الخطية للتحكم في وضعية الإنسان فحسب، بل يبرز أيضًا الحاجة إلى تفسير دقيق لنتائج المحاكاة فيما يتعلق بالعمليات العصبية. يدعو المؤلفون إلى مزيد من البحث لتوضيح الآليات العصبية الكامنة وراء التحكم في التوازن، مقترحين أن إطارهم يمكن أن يوجه التدخلات لعلاج اضطرابات التوازن ويعمق فهمنا للتحكم الحركي البشري في سياقات متنوعة.
الطرق
في هذا القسم، يحدد المؤلفون الطرق المستخدمة لقياس استراتيجيات الوضعية من خلال مقاييس بيوميكانيكية مثل زوايا المفاصل، وعزوم المفاصل، وبيانات التخطيط الكهربائي للعضلات (EMG). يركز التركيز الأساسي على تحليل التغيرات الحركية استجابةً لمقادير متغيرة من ترجمات سطح الدعم الخلفي. تفحص الدراسة بشكل خاص التغيرات النسبية في زوايا مفاصل الورك والكاحل لتحديد الانتقالات بين استراتيجيات الوضعية.
يقترح المؤلفون أنه إذا ظلت استراتيجية الكاحل مهيمنة خلال زيادة مقادير الاضطراب، فإن الجسم سيظهر خصائص مشابهة لجهاز بندول مقلوب واحد، يتميز بزيادة متناسبة في زاوية الكاحل مع الحفاظ على زاوية مفصل الورك صغيرة نسبيًا. على العكس، فإن التحول إلى استراتيجية الورك تحت الاضطرابات الأكبر سيشير إليه زيادة متناسبة في زاوية الورك، مما يشبه ديناميات بندول مقلوب مزدوج. تعتبر التغيرات المنسقة في الحركيات والعزوم لكل من مفاصل الكاحل والورك مؤشرات حاسمة لتقييم هذه الانتقالات في استراتيجيات الوضعية.
النتائج
تظهر نتائج هذه الدراسة أن نموذج التعلم المعزز (RL)، عند تضمين قيد مركز الضغط (CoP)، يكرر بفعالية الانتقال من استراتيجية الكاحل إلى استراتيجية الورك التي لوحظت في استجابات وضعية الإنسان لمقادير الاضطراب المتغيرة. كشفت التحليلات أن كل من بيانات الإنسان ومحاكاة RL المقيدة بـ CoP أظهرت زيادات متناسبة في زوايا مفاصل الكاحل والورك مع زيادة مقدار الاضطراب، مما يدل على استراتيجية استرداد منسقة تعتمد أكثر على حركة الورك مع زيادة الاضطرابات. بالمقابل، أظهر نموذج RL بدون قيد CoP اعتمادًا غير واقعي على حركة الكاحل، مما أدى إلى متطلبات عزم غير قابلة للتطبيق بيوميكانيكيًا.
أوضحت التقييمات الكمية لزوايا الانثناء القصوى وزيادات التغذية الراجعة الانتقال من استراتيجية الكاحل إلى استراتيجية الورك. أظهرت كل من استجابات الإنسان والنموذج المقيد بـ CoP انخفاضًا كبيرًا في زيادة التغذية الراجعة لمفصل الكاحل مع زيادة الاضطراب، بينما ظلت زيادة التغذية الراجعة لمفصل الورك مستقرة، مما يبرز التحول في استراتيجية التحكم. أشار تحليل أهداف التحكم إلى أنه مع زيادة مقدار الاضطراب، أعطى البشر الأولوية للتحكم في عزم المفاصل أقل واسترداد الوضعية أكثر، مما يسمح بمزيد من حركة المفاصل وتقليل عزم الكاحل. وهذا يشير إلى أن قيد CoP يلعب دورًا حاسمًا في تسهيل الانتقال من استراتيجية استرداد مهيمنة على الكاحل إلى استراتيجية مهيمنة على الورك، كما يتضح من قدرة نموذج RL على محاكاة استجابات الإنسان عندما تم تطبيق قيد CoP.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في هذه الورقة البحثية الضوء على التطبيق الناجح لإطار تحسين لنمذجة انتقالات استراتيجيات الوضعية البشرية استجابةً للاضطرابات. استخدمت الدراسة التعلم المعزز (RL) لتحليل بيانات التحكم في الوضعية من تجربة سابقة، مما يظهر أن تضمين قيود مركز الضغط (CoP) كدالة عقوبة جنبًا إلى جنب مع الأهداف التقليدية (زوايا المفاصل والعزوم) يكرر بفعالية الانتقال من استراتيجيات الكاحل إلى الورك. مع زيادة مقادير الاضطراب، تصاعدت عقوبة CoP بشكل أسرع من العقوبات الأخرى، مما يشير إلى أن الحفاظ على الوضعية ضمن قاعدة الدعم له أولوية على الاسترداد الفعال من حيث الطاقة. تؤكد هذه النتيجة على التفاعل المعقد لحركات المفاصل المتعددة في تحسين أداء المهام واستهلاك الطاقة.
تؤكد الأبحاث أيضًا على الدور الحاسم للرؤى البيوميكانيكية، وخاصة قيد CoP، في دفع انتقالات الاستراتيجيات. تؤكد الدراسات السابقة على أهمية CoP في التأثير على استراتيجيات الوضعية، وقد صمم المؤلفون بشكل مبتكر دالة عقوبة تعطي الأولوية لقيود CoP مع زيادة الاضطرابات. بينما تؤثر صلابة الورك أيضًا على التحكم في الوضعية، تختتم الدراسة بأن قيود CoP تظل العامل المهيمن في انتقالات الاستراتيجيات. لا يلتقط نموذج RL الذي تم تطويره في هذه الدراسة الديناميات غير الخطية للتحكم في الوضعية فحسب، بل يتماشى أيضًا مع الفهم بأن توازن الإنسان ينطوي على استجابات مبرمجة مسبقًا وتعلمت. يدعو المؤلفون إلى تفسير حذر لنتائج المحاكاة، مقترحين أن مزيدًا من البحث ضروري لتوضيح الآليات العصبية الكامنة وراء هذه استراتيجيات التحكم.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-97637-5
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40254606
Publication Date: 2025-04-20
Author(s): Seongwoong Hong et al.
Primary Topic: Balance, Gait, and Falls Prevention
Overview
This study by Hong and Park investigates the transition between ankle and hip strategies in human postural control, particularly in response to varying perturbation magnitudes and support surface sizes. The authors propose an optimization mechanism that incorporates biomechanical constraints, specifically a center of pressure (CoP) range limitation at the metatarsal joint. By employing a reinforcement learning (RL) model, they successfully replicate the observed transition from ankle to hip strategies, demonstrating that increased perturbation magnitudes lead to limited ankle torque and enhanced hip joint kinematics, mirroring human postural adaptations.
The findings underscore the utility of an optimization framework in understanding the adaptive nature of postural strategy transitions. The RL model not only captures the nonlinear aspects of human postural control but also highlights the need for careful interpretation of simulation outcomes concerning neural processes. The authors advocate for further research to clarify the neural mechanisms underlying balance control, suggesting that their framework could inform interventions for balance disorders and deepen our understanding of human motor control in various contexts.
Methods
In this section, the authors outline the methods used to quantify postural strategies through biomechanical measures such as joint angles, joint torques, and electromyographic (EMG) data. A primary focus is on the analysis of kinematic changes in response to varying magnitudes of backward support surface translations. The study specifically examines the relative changes in hip and ankle joint angles to identify transitions between postural strategies.
The authors propose that if the ankle strategy remains dominant during increased perturbation magnitudes, the body will exhibit characteristics similar to a single inverted pendulum, characterized by a proportional increase in ankle angle while maintaining a relatively small hip joint angle. Conversely, a shift to a hip strategy under larger perturbations would be indicated by a proportional increase in hip angle, resembling the dynamics of a double inverted pendulum. The coordinated changes in joint kinematics and torques of both the ankle and hip joints serve as critical indicators for assessing these postural strategy transitions.
Results
The results of this study demonstrate that the reinforcement learning (RL) model, when incorporating a center of pressure (CoP) constraint, effectively replicates the ankle-to-hip strategy transition observed in human postural responses to varying perturbation magnitudes. The analysis revealed that both human data and the CoP-constrained RL simulation exhibited proportional increases in ankle and hip joint angles with perturbation magnitude, indicating a coordinated recovery strategy that relies more on hip motion as perturbations increase. In contrast, the RL model without the CoP constraint displayed an unrealistic reliance on ankle motion, leading to biomechanically unfeasible torque requirements.
Quantitative assessments of maximum flexion angles and feedback gains further elucidated the transition from ankle to hip strategy. Both the human responses and the CoP-constrained model showed a significant decrease in ankle joint feedback gain with increasing perturbation, while hip joint feedback gain remained stable, highlighting the shift in control strategy. The analysis of control objectives indicated that as perturbation magnitude increased, humans prioritized joint torque control less and upright recovery more, allowing for greater joint motion and reduced ankle torque. This suggests that the CoP constraint plays a critical role in facilitating the transition from an ankle-dominant to a hip-dominant recovery strategy, as evidenced by the RL model’s ability to mirror human responses when the CoP constraint was applied.
Discussion
The discussion section of this research paper highlights the successful application of an optimization framework to model human postural strategy transitions in response to perturbations. The study utilized reinforcement learning (RL) to analyze postural control data from a previous experiment, demonstrating that incorporating center of pressure (CoP) constraints as a penalty function alongside traditional objectives (joint angles and torques) effectively replicated the transition from ankle to hip strategies. As perturbation magnitudes increased, the CoP penalty escalated more rapidly than other penalties, indicating that maintaining posture within the base of support takes precedence over energy-efficient recovery. This finding underscores the complex interplay of multi-joint movements in optimizing task performance and energy expenditure.
The research further emphasizes the critical role of biomechanical insights, particularly the CoP constraint, in driving strategy transitions. Prior studies corroborate the significance of CoP in influencing postural strategies, and the authors innovatively designed a penalty function that prioritizes CoP constraints as perturbations increase. While hip stiffness also affects postural control, the study concludes that CoP constraints remain the dominant factor in strategy transitions. The RL model developed in this study not only captures the nonlinear dynamics of postural control but also aligns with the understanding that human balance involves both pre-programmed and learned responses. The authors advocate for cautious interpretation of the simulation results, suggesting that further research is necessary to elucidate the neural mechanisms underlying these control strategies.