В.В. Каправчук1, А.Н. Брико2, А.С. Борде3, П.Е. Чибизов4, А.Р. Ишкильдин5, А.А. Карасев6, В.С. Мазеина7, С.И. Щукин8

1–8 Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (Москва, Россия)
1 kapravchuk@bmstu.ru

Постановка проблемы. Анатомическая визуализация мягких тканей применяется уже более трех десятилетий с использованием магнитно-резонансной и компьютерной томографии, методов ультразвукового исследования. При регистрации сигналов нейромышечной активности, таких как электромиография, электроимпедансная миография, миотонография, величина сигналов, измеряемых с помощью биосенсорных систем, располагаемых на поверхности кожи в проекции мышц, и их изменение при сокращении/расслаблении мышц зависят от изменения взаимного расположения «электрод – мышца», а также от формы, размеров окружающих тканей. Количественная оценка деформаций мышечной ткани и кожно-жирового слоя на основании реконструированных объемных моделей представляет интерес для фундаментальных исследовательских и клинических задач.  В свою очередь, исследование морфологических изменений мышц и окружающих тканей при мышечном сокращении потенциально позволит привнести новые подходы к получению информации о совершаемом движении и определять не только его тип, но и проводить численную оценку силомоментных характеристик.

Цель. Разработка методических аспектов исследования морфофункциональных особенностей мышечного сокращения на основе реконструированных объемных моделей тканей предплечья.

Результаты. Полученные данные позволили установить количественные характеристики мышечного сокращения, в частности смещение центра масс мышечного брюшка, изменение его формы и толщины кожно-жирового слоя в проекции мышцы разгибателя пальцев. Результаты показали, что ультразвуковая визуализация с последующей реконструкцией объемных моделей тканей при их деформациях позволяет получать численные значения морфологических характеристик мышц и окружающих тканей. 

Практическая значимость. Предложенный метод позволит получать надежные и воспроизводимые модели тканей, а также проводить оценку биомеханических особенностей морфофункциональных изменений, что находит применение в таких областях, как медицинская диагностика, реабилитация, спортивная медицина, физиология, бионические системы. Благодаря использованию робота-манипулятора предложенный в работе метод является воспроизводимым и оператор-независимым. 

Каправчук В.В., Брико А.Н., Борде А.С., Чибизов П.Е., Ишкильдин А.Р., Карасев А.А., Мазеина В.С., Щукин С.И. Морфофункциональные особенности мышечного сокращения на основе реконструированных объемных моделей тканей предплечья // Биомедицинская радиоэлектроника. 2024. T. 27. № 6. С. 40−52. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604136-202406-04

1. Wang Z., Destro A., Petersson S., Cenni F. и Wang R. In vivo 3D muscle architecture quantification based on 3D freehand ultrasound and magnetic resonance imaging // J. Biomech.. 2023. V. 152. P. 111567.
2. Haberfehlner H., Maas H., Harlaar J., Becher J.G., Buizer A.I., Jaspers R.T. Freehand three‐dimensional ultrasound to assess semitendinosus muscle morphology // J. Anat. 2016. V. 229. № 4. P. 591–599.
3. Kwak Y., Kim J., Lee K.M., Koo S. Increase of stiffness in plantar fat tissue in diabetic patients // J. Biomech. 2020. V. 107.
   P. 109857.
4. Rusu L.D. и др. Tensiomyography method used for neuromuscular assessment of muscle training // J. Neuroengineering Rehabil. 2013. V. 10. P. 1–8.
5. Zheng Y.-P., Chan M., Shi J., Chen X., Huang Q.-H. Sonomyography: Monitoring morphological changes of forearm muscles in actions with the feasibility for the control of powered prosthesis // Med. Eng. Phys. 2006. V. 28. № 5. P. 405–415.
6. Salminger S. и др. Current rates of prosthetic usage in upper-limb amputees–have innovations had an impact on device acceptance? // Disabil. Rehabil. 2022. V. 44. № 14. P. 3708–3713.
7. Kapravchuk V., Briko A., Kobelev A., Hammoud A., Shchukin S. An Approach to Using Electrical Impedance Myography Signal Sensors to Assess Morphofunctional Changes in Tissue during Muscle Contraction // Biosensors. 2024. V. 14. № 2. P. 76.
8. Осипов Л.В. Ультразвуковые диагностические приборы. 2011.
9. Делягин В.М. Ультразвуковое исследование мышц в норме и при нейромышечной патологии // SonoAce Ultrasound. 2015. № 27. P. 68.
10. Брико А.Н., Каправчук В.В., и Парновская А.Д. Патент № 2773610 C2 Российская Федерация, МПК A61B 5/053, A61B 5/296, A61B 8/08. Способ измерения гипертрофии скелетных мышц и комплекс для его реализации. № 2020122371: заявл. 07.07.2020: опубл. 06.06.2022 / – EDN TBIKVV.
11. Briko A. и др. Parametric assessment of morphological changes in forearm tissues when performing basic actions with a hand based on MRI: Methodological aspects // Biomed Radioelekronika Biomed Radioeng. 2021. V. 24. P. 6–16.
12. Lopata R.G. и др. Dynamic imaging of skeletal muscle contraction in three orthogonal directions // J. Appl. Physiol. 2010. V. 109. № 3. P. 906–915.
13. Rodrigues J., Santos-Faria D., Silva J., Azevedo S., Tavares-Costa J., Teixeira F. Sonoanatomy of anterior forearm muscles // J. Ultrasound. 2019. V. 22. № 3. P. 401–405.
14. Федорец В. Основы анатомии человека. Мышцы. 2016.
15. Tschakovsky M.E. и др. Immediate exercise hyperemia in humans is contraction intensity dependent: evidence for rapid vasodilation // J. Appl. Physiol. 2004. V. 96. № 2. P. 639–644.
16. Damon B.M., Hornberger J.L., Wadington M.C., Lansdown D.A., Kent‐Braun J.A. Dual gradient‐echo MRI of post‐contraction changes in skeletal muscle blood volume and oxygenation // Magn. Reson. Med. Off. J. Int. Soc. Magn. Reson. Med. 2007. V. 57. № 4. P. 670–679.
17. Pelc J.S. и Beaulieu C.F. Volume Rendering of Tendon—Bone Relationships Using Unenhanced CT // Am. J. Roentgenol. 2001. V. 176. № 4. P. 973–977.
18. Herzog W. и Leonard T.R. The history dependence of force production in mammalian skeletal muscle following stretch-shortening and shortening-stretch cycles // J. Biomech. 2000. V. 33. № 5. P. 531–542.
19. Shil’ko S.V., Chernous D.A., Bondarenko K.K. Generalized Model of a Skeletal Muscle // Mech. Compos. Mater. 2016. V. 51. № 6. P. 789–800.
20. Modenese L., Kohout J. Automated Generation of Three-Dimensional Complex Muscle Geometries for Use in Personalised Musculoskeletal Models // Ann. Biomed. Eng. 2020. V. 48. № 6. P. 1793–1804.
21. Akagi R., Kanehisa H., Kawakami Y., Fukunaga T. Establishing a new index of muscle cross-sectional area and its relationship with isometric muscle strength // J. Strength Cond. Res. 2008. V. 22. № 1. P. 82–87.
22. Jones E.J., Bishop P.A., Woods A.K., Green J.M. Cross-sectional area and muscular strength: a brief review // Sports Med. 2008. V. 38. P. 987–994.
23. Seminati E., Canepa Talamas D., Young M., Twiste M., Dhokia V., Bilzon J.L. Validity and reliability of a novel 3D scanner for assessment of the shape and volume of amputees’ residual limb models // PloS One. 2017. V. 12. № 9. P. e0184498.
24. Portnoy S., Siev-Ner I., Shabshin N., Kristal A., Yizhar Z., Gefen A. Patient-specific analyses of deep tissue loads post transtibial amputation in residual limbs of multiple prosthetic users // J. Biomech. 2009. V. 42. № 16. P. 2686–2693.
25. Paternò L. и др. Residual limb volume fluctuations in transfemoral amputees // Sci. Rep. 2021. V. 11. № 1. P. 12273.