面向肌少症运动功能评估的多模神经肌肉协同步态特异性分析

       肌少症是随年龄增长的高发性肌肉衰退疾病，严重影响肌肉协调性并增加跌倒、失能和死亡风险，肌肉衰减后的运动功能评估具有非常重要的意义。由于肌少症运动障碍的神经肌肉功能耦合特性不清晰、评估手段单一且效率低等问题，目前还不能满足肌少症有效大范围快速筛查。为了阐明肌少症神经肌肉功能耦合异常与运动步态特征的关系，本项目拟重点挖掘神经肌肉协同工作期间信息流向和耦合强度的动态变化规律，纵向分析神经肌肉功能耦合异常与步态量化参数间的关联性；进一步为了明确多模态神经肌肉协同步态特异性与肌少症的相互映射关系，提出肌肉激活动力学、肌肉收缩动力学以及骨骼肌肉几何学模型、基于深度学习网络的三维姿态估计、足底压力分布回归等新方法预测肌肉力量与肌肉功能，继而构建出低秩多模态神经肌肉协同步态特异性的融合分析模型，实现肌少症早期筛查。本项目的顺利实施有望为精准、客观地评估肌少症运动功能提供创新方法和理论支撑。

项目总体研究框架图