Identification of dynamic ankle stiffness during time-varying conditions

The neuromechanical properties of a joint can be described in terms of its dynamic stiffness that describes the dynamic relation between joint position and torque. Dynamic stiffness is generated by intrinsic (mechanical) and reflex (neural) mechanisms that act and change together; therefore, their individual contributions cannot be measured directly. During stationary conditions, the neuromechanical properties of a joint can be estimated using nonlinear mathematical models, specialized systems identification algorithms, and disturbance experiments. Stationary results have shown that dynamic joint stiffness is heavily modulated by joint position and voluntary torque. Consequently, during movement, when these undergo large, rapid changes, dynamic joint stiffness will be time-varying.This thesis develops new analytical tools to estimate time-varying, dynamic joint stiffness during function. These methods were validated and their performance characterized using realistic simulations. Pilot experiments demonstrated that the methods accurately decompose the overall dynamic joint stiffness into its intrinsic and reflex components, and track how they change throughout functionally relevant activities. Therefore, these new methods make it possible for the first time to characterize the neuromechanical properties of joints during functional activities. This information is essential to understand how the central nervous system controls posture and movement and for the objective characterization of neuromuscular diseases.Les propriétés neuromécaniques d'une articulation peuvent être d´écrites en termes de sa rigidité dynamique qui d´écrit la relation dynamique entre la position de l'articulation et le couple. La rigidité dynamique est générée par des mécanismes intrinsèques (mécaniques) et réflexes (neuronaux) qui agissent et changent ensemble. Par conséquent, leurs contributions individuelles ne peuvent pas être mesurées directement. En conditions stationnaires, les propriétés neuromécaniques d'une articulation peuvent être estimées l'aide de modèles mathématiques non linéaires, d'algorithmes d'identification de systèmes spécialises et d'expériences de perturbation. Les résultats stationnaires ont montre que la rigidité dynamique des articulations est fortement modulée par la position des joints et le couple volontaire. Par conséquent, lors du mouvement, lorsque ceux-ci subissent de grands changements rapides, la rigidité articulaire dynamique va varier dans le temps. Cette thèse développe de nouveaux outils analytiques pour estimer la rigidité articulaire dynamique et variable dans le temps pendant la fonction. Ces méthodes ont été validées et leurs performances ont été caractérisées par des simulations réalistes. Des expériences pilotes ont démontre que les méthodes décomposent avec précision la rigidité articulaire globale dynamique dans ses composantes intrinsèque et réflexe et suivent comment elles évoluent tout au long des activités fonctionnellement pertinentes. Par conséquent, ces nouvelles méthodes permettent pour la première fois de caractériser les propriétés neuromécaniques des articulations au cours des activités fonctionnelles. Cette information est essentielle pour comprendre comment le système nerveux central contrôle la posture et le mouvement et pour la caractérisation objective des maladies neuromusculaires