本方案详细介绍了使用Footscan压力板在45°变向任务中量化足底压力分布、足部平衡及足轴角度的标准化方法,可在控制接近速度的条件下,对双侧下肢负荷模式进行可重复的评估。
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本方案详细介绍了使用Footscan压力板在45°变向任务中量化足底压力分布、足部平衡及足轴角度的标准化方法,可在控制接近速度的条件下,对双侧下肢负荷模式进行可重复的评估。
本方案建立了一种标准化的方法,用于检测45°变向(COD)任务是否在优势肢与非优势肢之间引发足底负荷的不对称性。工作流程包括压力板校准、受试者赤足准备,以及使用计时门将接近速度控制在3.5 m·s⁻¹(±5%),以提高试验的一致性。足底负荷通过十区域足部分区法进行量化,支撑相时间被归一化至101个时间点。力轨迹被归一化为平均垂直力(Zavg),从而实现双侧肢体间时间连续信号的比较。肢体差异采用基于随机场理论推断的一维统计参数映射(SPM1d)进行评估,并根据需要辅以离散的汇总指标(如区域峰值和足部平衡指数)。在15名健康成年人执行标准化45°变向试验的队列中,时间连续性分析未发现肢体间曲线水平的统计学显著差异,表明在当前条件下具有高度的功能对称性。尽管在某些足底区域观察到微小的方向性趋势,但这些应视为描述性现象,而非确定性的肢体特异性策略。总体而言,该方案为双侧足底力学研究提供了透明且可重复的框架,适用于运动表现测试、鞋具评估、康复监测及临床步态评估等应用。
变向(COD)动作是许多运动项目中的关键技术,尤其在足球、篮球和橄榄球等高强度活动中,速度和精确性直接影响运动员的表现和竞技能力1,2。研究表明,COD动作不仅要求运动员具备较高的下肢力量和爆发力,还需要良好的协调性和精细的步态控制能力2,3,4。为了全面理解COD动作背后的生物力学机制,特别是其对足底压力的影响,大量研究聚焦于分析运动学和动力学相关参数,尤其是不同运动速度和步态条件下的变化情况。
足底压力分布反映了足部结构、功能以及整体身体姿势控制的动态变化5,6,7。通过分析足底压力,可以了解人体在不同姿势和运动状态下生理与病理的生物力学参数及功能特征8,9。近年来,足底压力分布分析已成为生物医学科学、鞋类设计和运动表现研究中的重要工具,有助于阐明足部与地面之间复杂的生物力学相互作用。先前的研究表明,足底压力分析能够揭示与运动表现相关的适应性变化;例如,职业足球运动员相较于业余运动员表现出更高的前足负荷,反映出专项运动对推进力和稳定性的特定需求。同时,行走和落地等动态活动所产生的足底负荷明显高于静态站立,强调了运动过程中足部压力重新分布的生物力学重要性10。此外,Pataky 等人比较了传统的离散子采样方法与基于曲线的足底压力统计参数映射(pSPM),结果表明步行速度会系统性地影响峰值足底压力的估计值,研究发现指出基于区域的推断减少了对任意采样窗口的依赖,支持我们采用统计参数映射(SPM)进行时间连续性分析11。
体育运动和竞技活动对足部施加了独特的生物力学需求,尤其是在快速变向和其他高强度动作过程中。Amaro 等人(2020年)报道,篮球专项动作(如跑动、变向和抢篮板)会导致足部不同区域的峰值足底压力出现依赖于动作的变化12。Serrano 等人13进一步证明,青少年五人制足球运动员在不同地面上进行变向(COD)动作时,足底压力模式保持一致,凸显了动态环境下足部生物力学的适应性。Kong 等人14发现,在冲刺、45°变向和上篮过程中,前足负荷显著高于普通跑动,强调了在专项运动任务中足底压力重新分布的生物力学重要性。
尽管足底压力分析在运动和鞋类研究中应用广泛,但很少有研究系统地考察过标准化变向任务期间的足底压力分布和足部平衡行为。本研究通过提出一种可重复的实验方案,填补了这一空白,用于在速度受控条件下进行45°变向动作期间的双侧足底压力和足部平衡评估。作者选择45°切割角度,是因为该角度在生物力学研究中是一种常用的中等变向角度,能够在运动相关性、实验室可行性与受试者安全性之间取得平衡。此外,已知变向力学特征会随切割角度和接近速度的变化而变化;因此,本研究结果应被理解为仅适用于在受控接近速度下完成的标准化45°变向任务。我们假设,优势肢在与推进相关的前足区域会表现出更大的负荷,而非优势肢则在足部平衡指数上表现出更高的内外侧变异性,反映出其在稳定中的作用。所选的速度和步态组合基于现有文献、开源数据集以及当前关于变向运动的生物力学研究,以确保实验条件的科学性和代表性15,16。
本研究旨在揭示在标准化速度和步态条件下,变向运动过程中足底压力分布与足部平衡的分布规律。通过分析该特定运动情境下的生物力学响应,研究结果有望为运动科学、康复策略及运动鞋设计提供理论依据,并为优化运动员训练与运动技术提供实践指导。
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本研究已获得宁波大学研究所伦理委员会的批准(批准编号:ty2022020)。所有参与者在了解实验的目的、要求和操作流程后,均签署了书面知情同意书。所使用的仪器和软件列于材料表中。
1. 实验室准备
使用一块 Footscan 2 米压力板(2.0 米 × 0.40 米 × 0.02 米,16,384 个传感器),采样频率为 480 Hz。压力板通过保护垫与周围跑道齐平嵌入,以消除步高伪影。根据制造商的说明对系统进行归零和重量校准,并在测试前核对所连接压力板的序列号和校准文件。
在脚部触地前最后2 m的进近速度通过双红外计时门系统进行监测,计时门间距为2.0 m,光束高度为80 cm,并与跑道路面对齐。计时门布置在跑道两侧,以避免干扰变向(COD)动作。受试者需在接触压力板前,沿进近路径保持3.5 m·s⁻¹(±5%)的速度。尽管计时门测量的是最后2 m距离内的平均速度,但受试者沿蓝色垫跑道前进,并执行一个45°变向(COD)动作,使支撑(转向)脚踩在压力板的有效区域。为尽量减少受试者刻意调整落脚位置,未设置任何视觉标记,并允许进行多次练习试验。当支撑脚在有效区域内完全接触且无明显步态调整时,该试验被视为有效;若出现部分接触或明显刻意对准的情况,则需重复试验。
2. 受试者准备
所有参与者在充分了解研究目的和实验流程,并有机会提出问题后,均签署了书面知情同意书。为尽量减少双侧肢体差异,仅招募右腿优势个体。腿优势通过偏好踢腿测试确定(三次试验中至少两次确认);所有参与者均为右腿优势。最终纳入十五名健康的中国成年人(9名男性,6名女性;年龄:22.0岁;体重:65.52 kg;身高:170.3 cm),且均在过去六个月内无下肢损伤或足部畸形病史。设定特定的纳入标准旨在减少年龄和性别的混杂效应,从而提高实验结果的可重复性和统计学有效性。
要求受试者穿着合身的运动裤,赤脚站立于Footscan测力板上,双脚并拢放置。随后采集并记录人体测量数据,包括身高、体重、足长、鞋码和足弓类型。采用足弓高度指数(Arch Height Index, AHI)评估内侧纵弓高度,该指数为足背高度(在足总长度50%处测量)与足总长度的比值。AHI值在0.310至0.356之间被认为提示正常足弓结构17。
在开始主要试验之前,首先向参与者展示所需运动任务的演示。随后,每位参与者进行10分钟的慢跑作为标准化热身,以确保其生理状态充分准备好进行静态和动态记录。
3. 样本量合理性说明
一项针对双尾配对t检验的敏感性分析(α=0.05,1−β=0.80,n=15)表明,本研究具有足够的检验效能,可检测到主要离散结局指标(FBI)的个体内效应,其Cohen's dz值约为0.74。
4. 足底区域分割及缩写
足底被Footscan软件划分为10个解剖区域:拇趾(T1)、将较小的足趾合并为一个区域(T2-T5)、第一至第五跖骨(M1-M5)、内侧足跟(MH)、外侧足跟(LH)以及中足(MF)。对于足部平衡指数(Foot Balance Index, FBI),内侧负荷定义为M1、M2和MF区域归一化力的总和,而外侧负荷则包括M3、M4、M5和LH。该分类基于跖骨头、跟骨分界以及中足边界(足长的30%-60%)的默认Footscan分割规则。完整的缩写对照表见图1A。
5. 静态测量
6. 动态测量
受试者赤脚进行45°侧向变向跑(COD)测试。在向右变向条件下,左脚(变向/支撑脚)完全落在测力台上。为确保足部放置位置一致且足底完全接触,每位受试者在适应性练习期间设定一个固定的起始标记,使接近过程形成“先右后左”的步态序列,其中左脚变向步接触测力台。正式测试前,受试者完成多次适应性跑动,以建立自然且可重复的步态,且不依赖测力台上的视觉目标。每种条件下至少记录三次有效试验;足部接触不完整或明显瞄准目标的试验将被剔除并重新进行。在向左变向条件下,起始标记和步态序列相应镜像调整,使右脚变向步以相同标准接触测力台。
实验室跑道长10 m;测力台嵌入地面并与地面齐平,位于起始线6 m处,留出约6 m用于助跑,约2 m用于触板后的减速。助跑速度通过两个单束光束计时门(光束高度80 cm)进行监测,两门沿助跑路径相距2.0 m,下游门与测力台有效区域近端边缘对齐,从而测量足部触板前最后2 m的距离。只有当测得的助跑速度为3.5 m·s⁻¹(±5%)时,该试验才被视为有效。
所有试验均由经过培训的研究人员密切观察,以确保受试者符合规定的速度范围并正确执行任务。动力学数据由Footscan系统自动采集,并安全存储以供后续分析。脚部着地模式未进行明确控制;参与者采用自己习惯的跑步方式完成任务。
7. 数据处理
实验结束后,所有收集到的数据均使用 Footscan 软件进行手动处理。
对每次静态和动态试验均进行了仔细检查,以识别任何缺失数据或异常的足部接触模式,从而确保数据的有效性。左右足的识别依据为足部接触时采集的动态足底压力图像,该图像可直观显示站立相期间峰值压力分布及压力中心的位置。
首先使用系统的自动分割功能将足底表面划分为十个解剖区域,该功能将足部分为前足、中足和后足区域。随后根据需要进行手动调整,以确保各区域边界准确。基于最终的分割结果,提取每个区域的压力值,并用于生成区域性的压力-时间曲线,以供进一步分析。
分别导出了静态和动态条件下的足底压力数据。导出的参数包括足部角度、足部轴线、足部平衡以及区域特异性压力值(图1),这些数据均提取自预定义的足部分区区域。
注意:尽管严格遵循实验方案,但由于 Footscan 软件中标记的轨迹消失,部分受试者的数据不完整。
8. 足底压力与力
为了分析站立阶段足底负荷分布,从十个足底区域提取了足底力和压力的时间序列数据。力/压力-时间曲线被时间归一化至101个数据点,以确保不同试验间的时间可比性。为减少受试者间的个体差异(例如因体重不同所致),各区域的力被归一化为站立期平均垂直力(Zavg),其定义如下:
(1)
其中 Fz (t) 表示第 t 帧时的垂直地面反作用力,N 为支撑相帧数。归一化后的力以无量纲形式(×1)表示。相比之下,足底区域压力以物理单位(kPa)进行分析,未作归一化处理,因其本身已相对于接触面积表达。该力的归一化方法遵循先前的研究18。
9. 足部平衡
足部平衡指数(FBI),如图所示 公式 2,指在支撑相期间的足部旋前或足部旋后图1)19. Favg 用于计算FBI的是整个足底的平均压力19FBI 的计算公式为,
(2)
其中,Fmedial 和 Flateral 分别代表来自足内侧(M1、M2、MH)和足外侧(M3-M5、LH)区域的足底合力。FBI 值为正表示内侧负荷较大(内翻),而负值表示外侧负荷较大(外翻)。
需要注意的是,为了避免足弓相关变异并专注于前足/足跟的平衡,MF 被有意排除在 FBI 分组之外(内侧 = M1、M2、MH;外侧 = M3-M5、LH)。
10. 足轴角
足轴角反映了行走过程中足部内旋和外旋的程度。该角度由足跟中点与第二、第三跖骨间隙中点之间的连线构成,此连线即为运动方向线,定义为足轴角19(图1)。在水平面上,足部的内旋和外旋分别以负角和正角表示。
11. 统计学分析
离散型结局指标(例如,足部平衡指数、足部不同区域的足底压力以及足部轴线角)采用 SPSS v19.0 进行分析。对于 15 名参与者中的每一位,其优势足与非优势足的数据被视为配对样本。因此,对于符合正态分布的数据(通过受试者内差异分布验证正态性),采用配对 t 检验;而对于非参数比较,则采用 Wilcoxon 符号秩检验。对于每种条件,在进行双侧肢体比较之前,先对个体内的试验水平曲线进行平均处理;离散性指标则使用个体内有效试验的均值。
对于连续的足底压力时间序列,数值经过Zavg标准化处理(参见数据处理部分),并使用线性插值法将时间归一化至101个数据点。随后,采用一维统计参数映射(SPM1d)结合配对t检验,对整个支撑相的压力曲线进行比较。利用随机域理论(RFT)控制场域范围内的误差,并对时间点上的多重比较进行校正20。所有时间序列分析均在MATLAB R2018a中完成,显著性阈值设定为0.05。
为了控制多次离散比较中的整体误差,采用霍尔姆-邦费罗尼法(Holm-Bonferroni procedure)对离散区域/指标结果的 p 值进行校正(α = 0.05)。在适当情况下,同时报告未经校正和经过校正的显著性解释。
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十个区域中力和压力随时间变化的改变
在变向运动过程中,与非优势足相比,优势足在大部分足底区域(如M1、M3、M4、MF和SUM)表现出更高的时序性力值和压强值,尤其在支撑中期至后期阶段更为明显。然而,统计参数映射(SPM)分析显示,这些差异未达到统计学显著性阈值(α = 0.05)。例如,在力值曲线图中,优势足在M1和MF区域 consistently 显示出更大的幅值;而在压强曲线图中,M2、M3和M4区域也呈现出类似的趋势(图2 和 图3). 多种因素可能导致统计学显著性不足,包括样本量有限、统计效能不足以及健康受试者较高的神经肌肉控制能力。总体而言,在方向转换过程中,双侧肢体保持了相对对称的足底负荷分布,这可能反映了高效的神经肌肉控制和适应性足部功能。
足部平衡
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本研究探讨了在标准化的45°变向任务中足底压力分布和足部平衡的双侧差异。总体而言,基于时间连续的SPM1d分析未发现支撑阶段各区域受力/压力轨迹在左右肢体之间存在任何具有统计学意义的差异。尽管优势肢在某些区域显示出略高的数值,而非优势肢在其他区域表现出相反的趋势,但这些模式应被视为描述性、无统计学意义的趋势,而非存在一致的肢体特异性生物力学策略的证据。综合来看,结果表明在当前测试条件下,健康受试者在执行该任务时保持了高度的功能对称性。
此外,支撑相期间,双侧肢体的足部平衡指数(Foot Balance Index, FBI)在统计学上具有可比性,表明健康个体尽管存在局部偏差,仍能维持接近对称的内外侧足底负荷分布。这些结果提示,时间连续的生物力学分析方法(如SPM1d)有助于揭示离散点比较可能忽略的细微不对称模式21。
从应用角度来看,该健康人群在受控条件下进行45°变向任务时未表现出具有统计学意义的不对称性,这表明任何肢体差异均较小。因此,与 footwear 相关的推论——例如...
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作者无任何利益冲突需要披露。
本研究由国家自然科学基金(12202216)、宁波市自然科学基金(2023J128)资助。 "力学+" 宁波大学跨学科顶尖创新青年基金项目(GC2024006),以及浙江省无液氦磁共振成像新技术与应用工程研究中心(2024GCLX05)。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 一种 Foustcan 2-m 压力板 | Tekscan Inc., USA | 5101 | |
| 数据采集软件 | Tekscan Inc., USA | www.tekscan.com/products/software | |
| 红外计时门 | Lafayette Instrument Company, USA | 5016A | |
| MATLAB | MathWorks, USA | www.mathworks.com/products/matlab | |
| SPM1d 工具箱 | 开源(统计参数映射) | www.spm1d.org |
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