Predictive musculoskeletal simulation for functional electrical stimulation cycling : from optimization to experimental validation in spinal cord injury

Abstract

A estimulação elétrica funcional (FES) aplicada ao ciclismo é uma estratégia promissora de exercício e reabilitação para indivíduos com lesão medular, porém sua e cácia depende criticamente do projeto de padrões de estimulação capazes de coordenar a ativação muscular de forma siologicamente plausível e robusta. Tradicionalmente, esses padrões são de nidos de maneira empírica, por meio de ajustes manuais, o que limita a reprodutibilidade e a exploração sistemática das decisões de projeto. Esta dissertação investiga o uso de simulações musculoesqueléticas preditivas para a derivação de estratégias de estimulação para o ciclismo com FES e sua tradução em sinais de controle experimentalmente viáveis. O trabalho é organizado em torno de dois estudos sequenciais que abordam as mesmas questões de pesquisa a partir de perspectivas complementares. O primeiro estudo apresenta uma investigação de prova de conceito, na qual simulações de controle ótimo totalmente preditivas são utilizadas para gerar per s de estimulação para o ciclismo, posteriormente implementados experimentalmente em um indivíduo com lesão medular completa. Esse estudo estabelece a viabilidade de derivar a temporização da estimulação diretamente a partir de simulações, sem recorrer a eletromiogra a previamente coletada ou a de nições heurísticas de fase. O segundo estudo estende esses princípios ao incorporar re namentos siológicos adicionais, incluindo grupos musculares antagonistas e restrições de coordenação baseadas em sinergias, além de realizar uma validação experimental mais abrangente ao longo de múltiplos dias. Em conjunto, os estudos avaliam a robustez, a plausibilidade siológica e a viabilidade experimental de sinais de estimulação derivados de simulação em comparação com uma estratégia de controle do tipo bang-bang madura e empiricamente ajustada. Ao longo de ambas as investigações, as simulações preditivas produziram padrões de estimulação que puderam ser implementados de forma segura e sustentada experimentalmente, resultando em comportamento cíclico estável e métricas de desempenho comparáveis às obtidas com a estimulação empiricamente ajustada. No primeiro estudo, a potência medida, cadência de pedalada, e equilíbrio entre as pernas mostraram melhorias quando comparado com um protocolo simples liga-desliga. No segundo estudo, juntamente com as melhorias apresentadas no método, um protocolo liga-desliga mais maduro e elaborado foi utilizado como referência. Enquanto as métricas de performance de potência e cadência do sinal de referência foram superiores, o equilíbrio entre as pernas se manteve superior. Embora a abordagem proposta não tenha como objetivo superar controles estabelecidos, os resultados demonstram que sinais de estimulação totalmente sintéticos, estruturados siologicamente, podem ser gerados de forma sistemática e traduzidos para o ciclismo com FES no mundo real. Ao integrar explicitamente as decisões metodológicas ao longo do processo de modelagem e experimentação, esta dissertação contribui com um uxo de trabalho reprodutível de simulação para estimulação e esclarece as implicações das escolhas relacionadas ao controle preditivo, à abstração do modelo e à implementação experimental. Os resultados fornecem uma base para trabalhos futuros em modelagem personalizada, estratégias de controle adaptativas e em malha fechada, e para a aplicação mais ampla de simulações preditivas no contexto da neurorreabilitação.