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本研究为解决建立肌肉骨骼手部模型所需多模态实验数据稀缺且采集费时的问题，开发了生物力学手部模型数据库BHaM。该研究通过收集包括握力/捏力、手部功能问卷、人体测量学数据，以及多种任务下的运动学、动力学、肌电图和磁共振成像数据，旨在为肌肉骨骼模型的开发、测试和验证提供全面的数据资源。数据库涵盖了从18岁到91岁的广泛健康成年人群，对推动手部生物力学与康复工程研究具有重要意义。
在康复工程、生物力学和人机交互等领域，精确的肌肉骨骼手部模型是理解和模拟手部复杂功能的关键。然而，构建一个可靠的模型并非易事，它严重依赖于详实且多样的实验数据，包括骨骼如何运动（运动学）、肌肉如何发力（动力学）、神经如何控制（肌电图）以及组织的精确形态（影像学）。长期以来，研究人员面临一个普遍难题：获取一套全面、高质量的生物力学手部数据极其耗时费力，导致此类数据集的公开可得性严重不足。这种数据匮乏成为了阻碍手部模型开发、测试和标准化验证的瓶颈。为了打破这一僵局，一个国际研究团队在《Scientific Data》期刊上发表了一项重要工作，旨在建立一个开放的、多模态的生物力学手部模型数据库，以加速该领域的研究进程。
该项研究核心是创建了生物力学手部模型（Biomechanics Hand Modeling， BHaM）数据库。研究者们开展了一项系统性的数据采集工作，构建了两个相互关联的数据集。第一个是群体数据集，旨在描绘人群的普遍特征。他们招募了多达726名年龄跨度为18至91岁的健康成年人，收集了他们的手部力量数据（包括捏力和握力），通过密歇根手部问卷（Michigan Hand Questionnaire）评估了自我报告的手部功能，并利用照片进行了人体测量学分析。第二个则是深度生物力学数据集，旨在揭示手部活动的内在机理。该部分纳入了30名成年人，在他们执行涉及肘、腕、手的19种不同任务时，同步采集了基于标记点的运动学数据、等长和等速收缩下的动力学数据，以及表面和细线肌电图（Electromyography, EMG）信号。尤为重要的是，其中15名参与者的数据还包含了从肩部到腕部的磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）扫描，为模型提供了宝贵的解剖学依据。
为开展此项研究，研究人员主要采用了以下几种方法：首先，通过招募大规模、年龄跨度广（18-91岁）的健康成年志愿者队列，建立了群体与生物力学两个核心数据集。其次，运用了多模态数据同步采集技术，包括基于光学标记的运动捕捉系统获取高精度运动学数据，测力计与生物力学传感器记录等长与等速收缩下的动力学数据，以及表面和细线电极采集肌电信号。再次，对部分参与者进行了从肩到腕的磁共振成像扫描，以获取软组织和骨骼的解剖结构信息。最后，通过标准化问卷（如密歇根手部问卷）和人体测量学方法（基于照片的分析）收集了手部功能与形态学参数。
研究结果
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群体数据集特征：研究成功建立了一个包含726名健康成年人的多样化群体数据集。数据分析显示，手部力量（捏力和握力）与年龄、性别显著相关，并且自我报告的手部功能评分也呈现人群差异性，这为建立考虑人口统计学因素的模型提供了基准数据。
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生物力学数据集的多模态记录：在19种设计任务中，研究人员同步记录了30名参与者的完整生物力学信号。运动学数据详细描绘了手部及上肢关节在空间中的运动轨迹；动力学数据量化了在不同收缩模式下的力输出；而肌电图则揭示了相关肌肉的激活模式和协同工作状况。这些时间同步的数据为理解运动控制机制提供了直接依据。
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肌肉骨骼结构的影像学基础：对15名参与者的磁共振成像分析，生成了从肩部到腕部的高分辨率横断面影像。这些影像数据清晰地显示了骨骼、肌肉、肌腱、韧带等结构的形态、尺寸和空间相对位置，是构建个性化或通用化几何模型不可或缺的解剖学模板。
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数据集的整合与可用性：所有数据均经过标准化处理和匿名化，并通过BHaM数据库整合发布。数据以通用格式存储，并附有详细的元数据描述，确保了其可查找、可访问、可互操作和可重用性，极大地方便了后续研究者的使用。
结论与讨论
本研究成功创建并发布了生物力学手部模型（BHaM）数据库，这是一个涵盖大规模群体特征与深度多模态生物力学信号的综合性开放资源。该工作系统地解决了手部生物力学研究领域长期存在的高质量数据稀缺问题。通过提供包括手部力量、功能、人体测量学，以及任务态下的运动学、动力学、肌电图和磁共振成像数据，BHaM数据库为肌肉骨骼手部模型的开发、验证和比较建立了坚实的实验数据基础。
其重要意义主要体现在以下几个方面：首先，它极大地降低了相关研究的入门门槛和数据获取成本，使更多研究团队能够专注于模型算法开发而非耗时费力的数据采集。其次，数据集的规模与多样性（年龄跨度大、任务类型多）有助于开发出更具普适性和鲁棒性的模型。再者，多模态数据的同步性为研究神经-肌肉-骨骼系统的耦合机制提供了前所未有的机会。最后，该数据库的开放共享精神促进了研究透明度和可重复性，有望推动手部生物力学、康复工程、外骨骼设计、虚拟现实交互等多个领域的协同发展与技术突破。这项工作不仅是数据资源的积累，更是推动整个领域向更标准化、更精细化方向迈进的关键一步。
