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Fragestellung: Muskuloskelettale Modelle des Fingers erlauben die Abschätzung von ansonsten nur schwer direkt messbaren Größen, wie z.B. Gelenkkräfte, und erlangen zur Beantwortung medizinischer Fragestellungen immer mehr Popularität. Obwohl die Modelle an sich oft simpel sind, beruhen die Vorhersagen innerer Kräfte maßgeblich auf einer akkuraten Definition der Modellparameter. Die Parameter des Sehnenverlaufs relativ zu den Gelenken spielen hierbei potentiell eine große Rolle, wurden jedoch bisher nicht ausreichend validiert. Das Ziel dieser Studie war die Identifikation optimaler Sehnenverlaufsparameter eines muskuloskelettalen Fingermodells anhand experimentell gemessener Kräfte.

Methodik: Mit einem vor kurzem entwickelten in vitro Versuchsaufbau wurden drei Mittelfinger in vier statischen Posen platziert. Die Sehne jedes Muskels wurde sequentiell mit einem definierten Gewicht belastet und die resultierende Kraft an der Fingerspitze wurde mit einer Kraftmessdose gemessen. Ein muskuloskelettales Fingermodell wurde in Python implementiert und die Kräfte an der Fingerspitze wurden unter den selben Randbedingungen wie im Experiment berechnet. Der Sehnenverlauf in diesem Modell wurde hierbei durch Kontrollpunkte parametrisiert. Zur Identifikation des optimalen Sehnenverlaufs wurde eine Optimierungsmethode verwendet, die diese Kontrollpunkte variiert um den Fehler zwischen gemessener und vorhergesagter Kraft zu minimieren. Zusätzlich wurde ein Strafterm hinzugefügt, der dafür sorgt, dass die Änderungen minimal und das Modell somit physiologisch plausibel bleibt.

Ergebnisse und Schlussfolgerung: Die Optimierung hatte im Mittel eine Verschiebung der Kontrollpunkte von 0.9 mm zur Folge; die maximale Kontrollpunktverschiebung lag bei 9.0 mm. Qualitativ waren diese Änderungen nur gering und der Sehnenverlauf blieb plausibel (Abbildung 1, links [Abb. 1]). Bereits diese geringe Verschiebung der Kontrollpunkte hatte eine Reduktion des Gesamtfehlers (root mean square error) in der vorhergesagten Kraft von 0.53N (52.1%) auf 0.11N (10.73%) zur Folge (Abbildung 1, rechts [Abb. 1]). Die große Auswirkung einer lediglich geringen Veränderung des Sehnenverlaufs bestätigt, dass diese Parameter kritisch und ihre Identifikation wichtig für akkurate Vorhersagen innerer Kräfte sind. Die hier vorgestellte Methode erlaubt es anhand eines Optimierungsverfahrens die Parameter einfach und automatisch zu bestimmen.