膝关节骨关节炎患者常因疼痛、关节畸形出现步态异常，传统诊断依赖影像学与主观评估。本文提出结合三维运动捕捉系统与表面肌电技术构建诊断模型，通过量化膝关节运动学参数、肌肉激活模式及生物力学特征，实现步态异常的精准识别与机制解析，为临床干预提供科学依据。
膝关节骨关节炎（KOA）患者常因关节疼痛、畸形和活动受限出现步态异常，如步速减慢、步幅缩短、跛行等。这些异常不仅是疾病进展的标志，更是导致关节退变加速、生活质量下降的关键因素。然而，传统诊断依赖X线、MRI等影像学检查及主观步态观察，难以量化运动过程中的动态生物力学变化。如何通过技术手段精准捕捉步态异常特征，成为临床康复领域亟待解决的难题。
膝关节运动学特征
KOA患者膝关节屈曲角峰值、冠状面活动范围显著减小，导致步态周期延长。例如，患者单足支撑期较健康人群延长，双足支撑期占比增加，反映出关节稳定性下降与代偿性调整。这种运动学改变会引发下肢力线偏移，进一步加重关节负荷。
肌肉激活模式异常
表面肌电（sEMG）监测显示，KOA患者股四头肌、腘绳肌等下肢肌群激活时序紊乱。胫骨前肌均方根值（RMS）较健侧高，提示拮抗肌过度激活以维持关节稳定；而股四头肌中值频率（MF）下降，表明肌肉疲劳阈值降低，长期可导致肌力衰退。
生物力学负荷失衡
三维运动分析发现，KOA患者膝关节接触力峰值较正常人群降低，但内侧间室压力分布异常集中。这种负荷失衡会加速软骨磨损，形成“疼痛-活动受限-负荷异常-软骨退变”的恶性循环。
技术融合：三维运动捕捉与表面肌电的协同
三维运动捕捉系统通过红外高速摄像机捕捉下肢标记点空间坐标，实时重建膝关节三维运动轨迹；表面肌电系统同步采集股四头肌、腘绳肌等肌群电信号，量化肌肉激活强度与时序。两者数据融合可全面解析步态异常的“运动-肌肉-力学”关联机制。
模型构建：从数据到诊断的转化
参数提取：提取步频、步幅、膝关节屈曲角峰值等运动学指标，以及RMS、MF等肌电参数。
模式识别：通过机器学习算法建立正常步态与KOA异常步态的分类模型，识别关键特征参数。
机制解析：结合肌骨模型仿真，分析肌肉激活模式与关节负荷的相互作用，揭示步态异常的生物力学根源。
临床应用：从诊断到干预的闭环
该模型可应用于KOA早期筛查、手术效果评估及康复方案制定。例如，通过术前术后步态参数对比，量化关节置换术对运动功能的改善程度；根据肌电反馈调整康复训练强度，优化肌群激活时序，促进步态重建。
Q1：三维运动捕捉系统如何捕捉步态数据？
A：通过红外高速摄像机捕捉下肢标记点空间坐标，实时重建三维运动轨迹，结合软件算法计算步频、步幅、关节活动范围等参数。
Q2：表面肌电技术能否检测深层肌肉活动？
A：表面肌电主要监测浅层肌肉电活动，深层肌肉需通过针电极肌电或高密度肌电阵列技术检测。
Q3：KOA患者步态异常会引发哪些并发症？
A：长期步态异常可导致对侧膝关节过度负荷、腰椎代偿性侧弯及平衡能力下降，增加跌倒风险。
Q4：诊断模型如何指导康复训练？
A：通过量化肌群激活时序与关节负荷，识别代偿性肌肉过度使用问题，针对性设计肌力训练与本体感觉训练方案。
Q5：该技术是否适用于早期KOA诊断？
A：可捕捉早期步态微变化与肌电异常，结合影像学检查可提高早期诊断敏感性。
膝关节骨关节炎步态异常的精准诊断需突破传统影像学局限，融合三维运动捕捉与表面肌电技术构建多模态模型。该模型通过量化运动学参数、肌肉激活模式及生物力学特征，揭示步态异常的动态机制，为临床提供从诊断到干预的全流程解决方案。未来，随着人工智能算法的优化，该技术有望实现步态异常的自动化识别与个性化康复方案生成，推动KOA诊疗向精准化、智能化方向发展。
