Protocolo Confluence para bateo de críquet basado en XR: Un marco para un análisis integrado del rendimiento

Summary

El protocolo de confluencia presenta un marco para integrar la realidad extendida (XR) en el análisis de bateo de críquet utilizando EMG, VO₂, captura de movimiento y frecuencia cardíaca. Demuestra cómo los entornos XR capturan respuestas coordinadas durante el bateo, proporcionando una metodología estructurada para la evaluación multimodal y apoyando futuras investigaciones en entrenamiento y evaluación del rendimiento.

Abstract

Las tecnologías de realidad extendida (XR) proporcionan entornos de entrenamiento inmersivo en el deporte, pero su eficacia para el desarrollo de habilidades y el análisis del rendimiento requiere una evaluación cuidadosa y sistemática. Este protocolo presenta una metodología integrada de entrenamiento XR para el bateo de cricket que combina simulación inmersiva con mediciones fisiológicas y biomecánicas. Describe procedimientos para recopilar y analizar la actividad muscular, las respuestas metabólicas y los datos de captura de movimiento durante el bateo basado en XR, con el fin de caracterizar las respuestas fisiológicas y biomecánicas. El objetivo es evaluar el rendimiento del bateo (incluyendo el bateo de potencia) dentro de un escenario virtual controlado mientras se mide la activación muscular mediante electromiografía (EMG), las demandas metabólicas mediante el análisis de gases respiratorios (VO₂), la frecuencia cardíaca (FC) y las salidas cinemáticas mediante captura de movimiento. Un solo bateador (n = 1) lleva un casco de realidad virtual y sensores inerciales para enfrentarse a un lanzador virtual, con electrodos EMG en los músculos clave de la parte superior del cuerpo y un sistema metabólico portátil para análisis respiración a respiración. El protocolo describe la configuración del sistema XR, la calibración de sensores y la ejecución de pruebas de bateo estandarizadas, con resultados representativos presentados como salidas sincronizadas con el tiempo. Las trazas EMG indicaron un pico de activación muscular durante la ejecución del ictus, mientras que las fluctuaciones de VO₂ y frecuencia cardíaca sugerían una respuesta aeróbica moderada. La cinemática articular, incluyendo la extensión del codo y la rotación del tronco, se capturó mediante datos de movimiento. Estos resultados ilustran la viabilidad de utilizar el entrenamiento basado en XR para capturar respuestas físicas y fisiológicas, ofreciendo un marco novedoso para mejorar el rendimiento y analizar respuestas. Se discuten los pasos críticos de implementación, las ventajas respecto a los ejercicios tradicionales, los posibles problemas de resolución de problemas y las consideraciones para integrar XR en los programas de entrenamiento de críquet. Esta confluencia de tecnología inmersiva con mediciones en ciencias del deporte proporciona un marco para evaluar y explorar objetivamente las métricas de rendimiento del bateo en un entorno XR y podría replicarse en otros deportes.

Introduction

El objetivo general de este método es integrar la realidad extendida (XR) (que abarca virtual (VR), aumentada (AR) y realidad mixta (MR)⁾¹ en el entrenamiento y análisis de bateo de críquet. XR permite a los atletas practicar en simulaciones inmersivas y controladas de escenarios de competición. En el cricket, el éxito al bateo requiere no solo habilidad técnica, sino también rapidez en la toma de decisiones y resiliencia psicológica bajo^{presión 2}. El entrenamiento tradicional (por ejemplo, sesiones en red) no puede replicar completamente los contextos de juego de alta presión ni capturar continuamente datos detallados de rendimiento. La tecnología XR cubre estas carencias creando un entorno de bateo virtual realista con dificultad ajustable y permitiendo la recopilación completa de datos en tiempo real sobre las respuestas biomecánicas y fisiológicas del atleta. La lógica de esta técnica se basa en dinámicas ecológicas y en el diseño representativo del aprendizaje, que enfatizan que la práctica debe parecerse mucho a las condiciones de competencia para transferir habilidades^{de forma eficaz 3,4}. Al enfrentarse a lanzadores virtuales y escenarios, los bateadores pueden experimentar lanzamientos variados y estímulos de presión que activan su acoplamiento percepción-acción de forma similar a los partidos^{reales 5,6}.

Este enfoque basado en XR ofrece varias ventajas frente a técnicas alternativas. A diferencia de la formación estándar basada en vídeo, la VR totalmente inmersiva proporciona entrada e interacción visual de 360°, lo que puede mejorar habilidades perceptivo-cognitivas como el juicio anticipatorio y la conciencia^{situacional 7,8,9}. Por ejemplo, investigaciones previas con un simulador de críquet en realidad virtual indujeron con éxito una ansiedad similar a la competencia entre los bateadores y midieron sus efectos en el rendimiento, demostrando que los entornos virtuales pueden provocar respuestas psicológicas y fisiológicas auténticas (por ejemplo, aumento de la frecuencia cardíaca bajo presión⁾¹⁰. Además, los sistemas XR permiten un control preciso sobre variables (velocidad de lanzamiento, línea, longitud, etc.), lo que permite practicar de forma repetitiva escenarios específicos (por ejemplo, anotar carreras con un yorker o bouncer) que pueden ser poco comunes en el entrenamiento real. La integración de sensores avanzados en este protocolo (EMG, captura de movimiento, analizadores metabólicos) permite una evaluación objetiva de métricas relacionadas con el rendimiento. Un seguimiento tan exhaustivo rara vez es factible en el campo; Por ejemplo, la captura de movimiento puede evaluar cuantitativamente la técnica de bateo y la cinemática articular con alta^{fidelidad 11}. De manera similar, las mediciones fisiológicas sincronizadas (VO₂, frecuencia cardíaca) revelan la carga interna del bateo en XR, informando las necesidades de acondicionamiento. Esta confluencia de tecnología y ciencia del deporte se alinea con las recientes demandas de un mayor uso de la innovación en el entrenamiento de cricket, especialmente ahora que el deporte abraza una nueva (más) revolución^{industrial 12}.

En la literatura más amplia, la XR en el entrenamiento deportivo ha mostrado potencial en diversas disciplinas. Estudios en^{béisbol 13}, fútbol¹⁴ y otros han encontrado que el entrenamiento basado en VR puede mejorar varios parámetros de rendimiento (habilidades motoras, toma de decisiones, psicología, cognitiva y ansiedad), a menudo igualando o incluso superando los avances de la práctica^convencional 5,13,14,15. Una revisión narrativa de Richlan et ^al.16 concluyó que intervenciones de RV bien diseñadas pueden producir efectos reales en el rendimiento deportivo, mejorando tanto la ejecución física como las habilidades mentales como la concentración y la gestión del estrés. Es importante destacar que los beneficios de XR no se limitan a los atletas de élite; Las mejoras en accesibilidad significan que incluso los jugadores de nivel inferior pueden usar configuraciones asequibles para desarrollar sus habilidades. Sin embargo, es fundamental garantizar la validez y fidelidad de las situaciones virtuales para que los deportistas las perciban como realistas y^relevantes. Trabajos recientes en cricket sugieren que los jugadores valoran las experiencias de realidad virtual de alta fidelidad y que estas pueden imitar de cerca las exigencias de bateo en el campo cuando se diseñan^{correctamente 17}. El protocolo discutido en este artículo incorpora principios de estos estudios (como avatares de lanzadores a tamaño real, física precisa de la bola y retroalimentación integrada) para maximizar el realismo y la efectividad del entrenamiento.

Este protocolo debería ayudar a los lectores a determinar si el entrenamiento de bateo basado en XR se adapta a su aplicación. Es especialmente adecuado para investigadores y entrenadores interesados en evaluar cuantitativamente cambios en la técnica o en las respuestas fisiológicas durante una intervención de entrenamiento. Si el objetivo de uno es perfeccionar la técnica del bateador bajo presión o comparar estrategias de entrenamiento (por ejemplo, XR frente a redes tradicionales) con métricas objetivas, este método proporciona una plantilla. Por el contrario, si faltan recursos para hardware XR o experiencia en integración de sensores, un enfoque más sencillo podría ser más factible al principio. No obstante, a medida que la XR se difunda más en el deporte, enfoques como este pueden ayudar a tender puentes entre la investigación y la práctica proporcionando un marco estructurado para examinar el entrenamiento basado en XR utilizando datos objetivos y multimodales. Al compartir este protocolo detallado y resultados representativos, el objetivo es acelerar la adopción de XR en el cricket y otros deportes, e ilustrar cómo combinar XR con análisis de rendimiento (EMG, VO₂, cinemática) puede ofrecer conocimientos más allá de lo que pueden lograr tanto el entrenamiento tradicional como las simulaciones independientes.

Protocol

Debido a la naturaleza de este estudio, no se consideró necesaria ninguna aprobación ética ni por parte de ninguna institución ni de la junta de cricket. El participante participó voluntariamente y proporcionó su consentimiento informado antes de ser incluido en el estudio.

1. Configuración y calibración del equipo

1. Instalación del sistema XR
   1. Monta el simulador de bateo de realidad virtual en un área cubierta abierta.
   2. Monta las estaciones base de seguimiento VR alrededor del área de bateo según las directrices del fabricante.
   3. Asegúrate de que el área de bateo (aprox. 3 m × 3 m) esté libre de obstáculos.
2. Configuración del entorno virtual
   1. Carga el software de simulación de bateo de críquet (iB Cricket o similar) en un ordenador de alto rendimiento.
   2. Selecciona un escenario de bateo (por ejemplo, enfrentarse a un lanzador rápido diestro, dependiendo del juego o simulación que se utilice).
   3. Asegúrate de que el punto de lanzamiento y la altura del lanzador virtual sean realistas (aproximadamente 2,2–2,5 m para un jugador adulto).
   4. Calibración de cascos de VR: Haz que el participante se ponga un casco de VR (Meta Quest o similar). Entrega al participante un bate físico de cricket o un bate háptico de críquet (instrumentado según el paso 1.4) y asegúrate de que su posición esté representada correctamente en VR.
      NOTA: Algunos sistemas permiten una representación virtual del murciélago usando seguimiento del controlador o modelos personalizados (verificar la alineación para que el participante pueda juzgar con precisión la posición del murciélago en el espacio virtual).
3. Acoplamiento del sensor de bate: Acopla sensores de seguimiento de movimiento al bate de cricket si está disponible. Por ejemplo, fija una pequeña unidad de medida inercial (IMU) en la cara o el extremo proximal del bate para capturar datos del swing.
   NOTA: Si usas captura de movimiento óptica, aplica marcadores reflectantes en el bate (por ejemplo, en la punta y el hombro del bate) y en los puntos anatómicos del bateador (muñecas, codos, hombros, caderas, etc.) para medir el ángulo articular.
4. Además de los sensores EMG, equipa al bateador con un IMU colocado en el bate.
   NOTA: La IMU incluye un acelerómetro y giroscopio triaxiales, que capturan tanto datos de aceleración lineal (ACC X, Y, Z) como de velocidad angular (GIROSCOPIO X, Y, Z) (frecuencia de muestreo de la IMU: 240 Hz). Estos datos permiten un análisis detallado del tempo del swing del bate y el movimiento angular, así como la cuantificación de fenómenos como el lag del bate y el tiempo rotacional (parámetros que no se capturan fácilmente solo con la captura de movimiento).
5. Configuración del sistema EMG
   1. Enciende el sistema inalámbrico de sensores EMG (Delsys Trigno) y conecta el receptor al ordenador. Prepara electrodos EMG limpiando la piel sobre los músculos de interés (afeitado y frotando con alcohol, si es necesario).
   2. Asegúrate de que el software de adquisición de EMG esté configurado a la frecuencia de muestreo adecuada (por ejemplo, 1200 Hz) y que los canales estén etiquetados para cada músculo (por ejemplo, "flexores del antebrazo de adelantamiento", "flexores del antebrazo de trail", "bíceps braquiales", "tríceps", etc.).
   3. Calibra o pone a cero las señales EMG con el participante relajado para establecer niveles de ruido de referencia.
6. Configuración metabólica y de frecuencia cardíaca
   1. Si mides VO₂, equipa al participante con un analizador metabólico portátil o un sistema fijo de análisis de gases. Calibrar los analizadores de gases con gases de referencia (por ejemplo, 16% O₂, 5% CO₂) y realizar una calibración de volumen del sensor de flujo (por ejemplo, usando una bomba de jeringuilla de 3 L).
   2. Coloca al participante una mascarilla respiratoria cómoda, asegurando que no haya fugas. Conecta una correa para el monitor de frecuencia cardíaca y verifica que la fuente de datos (al sistema metabólico o a otro dispositivo) esté funcionando.
7. Sincronización del sistema
   1. Conecta todos los sistemas de medición a una señal de temporización común o asegura un protocolo claro para una sincronización posterior. Por ejemplo, utiliza un disparador digital del sistema de realidad virtual para marcar el inicio de una prueba en EMG, captura de movimiento y grabaciones metabólicas.
   2. Si es posible, que el participante realice una acción distinta (por ejemplo, un aplauso o un salto) que produzca un pico reconocible en todos los sensores (movimiento visual, ráfaga EMG, cambio de VO₂) para servir como evento sincronizado.
   3. Capturar las fuerzas de reacción del suelo (Fx, Fy, Fz) y los momentos (Mx, My, Mz) durante pruebas de bateo seleccionadas utilizando un sistema de placa de fuerza. Esto puede proporcionar datos sobre el equilibrio, la transferencia de carga y las fuerzas de impacto máximas mientras el bateador ejecuta el juego de pies y los swings dinámicos.

2. Preparación de participantes

1. Indica a la masa que caliente durante 5–10 minutos.
   NOTA: Esto puede incluir actividad aeróbica ligera (por ejemplo, correr en el sitio o ciclismo estático si está disponible) y estiramientos dinámicos, especialmente para la parte superior del cuerpo (hombros, brazos, muñecas) y tronco, para mitigar el riesgo de lesiones durante los swings máximos.
2. Colocación de electrodos EMG
   1. Aplica electrodos EMG de superficie en los grupos musculares objetivo. Para un bateador diestro, coloca electrodos en el grupo flexor del antebrazo izquierdo (para el control del agarre y bate del brazo delantero), los flexores del antebrazo derecho (brazo de trail), el bíceps braquial izquierdo (flexor del codo del brazo delantero), el tríceps braquial derecho (extensor del codo del brazo trasero) y posiblemente en los músculos principales del tronco como el oblicuo externo o el dorsal ancho.
   2. Utiliza puntos anatómicos para colocar electrodos sobre el abdomen de cada músculo, alineándolos paralelos a la dirección de las fibras musculares.
   3. Presiona firmemente para asegurar un contacto óptimo y aplica cinta adhesiva si es necesario para asegurar los electrodos contra el movimiento durante el balanceo. Conecta los transmisores inalámbricos EMG a cada electrodo.
3. Captura de movimiento
   1. Viste al participante con un traje de captura de movimiento (dependiendo del nivel de comodidad del participante) o coloca marcadores individuales si usas un sistema óptico.
   2. La colocación de los marcadores clave debe incluir acromión bilateral (hombros), epicóndilos laterales (codos), estiloides cubital (muñecas), espinas ilíacas anterosuperiores (caderas), cóndilos femorales laterales (rodillas) y maléolos laterales (tobillos), además de los marcadores de murciélago.
      NOTA: Utiliza correas elásticas o adhesivo para los marcadores en los segmentos que puedan experimentar una alta aceleración (como las manos que sujetan el bate) para evitar la pérdida de marcadores durante los swings.
4. Ajuste de engranajes metabólicos
   1. Coloca al jugador la mascarilla respiratoria conectada al analizador metabólico. Asegúrate de que la mascarilla esté bien ajustada y que el participante pueda respirar cómodamente.
   2. Haz que el participante se coloque en la postura de bateo mientras lleva la máscara y el casco de realidad virtual para comprobar que no hay obstrucción a la visión o al movimiento.
   3. Coloca la unidad metabólica (si es portátil) en una mochila pequeña o un arnés de cintura en el participante, o pasa el tubo de forma segura si es un sistema basado en carrito, para evitar enredos.
   4. Asegura el monitor de frecuencia cardíaca alrededor del tórax y confirma que se está transmitiendo al sistema de registro.
5. Mediciones de referencia
   1. Con todo el equipo puesto, registra una línea de fondo de 1–2 minutos con el participante de pie en posición de bateo.
      NOTA: Estos incluyen EMG en reposo (mínimo salvo actividad postural), VO₂ y frecuencia cardíaca basales, y una pose de referencia fija para captura de movimiento (útil para calibración de modelos).
   2. Asegúrese durante este tiempo de que todos los sistemas graben correctamente y que los datos parezcan normales (por ejemplo, ruido de fondo EMG ~<50 μV, valores de VO₂ en reposo ~0,3–0,5 L/min dependiendo del sujeto, frecuencia cardíaca alrededor de ~60–80 bpm).
   3. Corrige cualquier lectura irregular ahora (por ejemplo, vuelve a colocar cualquier electrodo EMG que muestre ruido excesivo o recalibra el VO₂ si los valores se desvían).
6. Orientación XR
   1. Haz que el participante haga algunos golpes de práctica en VR para familiarizarse. En el entorno virtual, deberían ver el campo de cricket, el lanzador y los marcadores relevantes (palos, campo, etc.).
   2. Guíalos para que se centren en el tiempo y en acostumbrarse a la falta de contacto físico con el balón.
   3. Permite que el participante practique el inicio de una bola (si el sistema requiere una señal o si un operador iniciará cada bola; sin embargo, la mayoría de las entregas de bola en los juegos de críquet en realidad virtual son automáticas).
      NOTA: Este paso ayuda a reducir el efecto de novedad para que, durante la recogida real de datos, el participante actúe de la forma más natural posible.
7. Comprobación de seguridad
   1. Recuerda al participante que actúe dentro de su zona de confort y que no se sobrecargue si siente dolor.
   2. Ten un asistente listo para identificar al participante, ya que el casco de realidad virtual bloquea la visión real; asegúrate de que el área inmediata de 360° del participante esté despejada.
   3. Si el participante se siente mareado o desorientado en algún momento, pausa la sesión y deja que se quite el casco.
      PRECAUCIÓN: La combinación de la VR, la mascarilla VO₂ y el ejercicio físico puede provocar mareos; Siempre prioriza la seguridad de los participantes y dispara si surge una molestia fuerte.

3. Ejecución en la prueba de bateo XR

1. Inicio del juicio
   1. Comienza la grabación integrada en todos los sistemas (EMG, captura de movimiento, metabólico) ya sea mediante un disparador unificado por software o arranque manual en rápida sucesión (sincronizado en el paso 1.7).
   2. Anuncia el inicio de la grabación y ten una señal clara (auditiva o a través del sistema) de que el juicio está en directo.
2. Secuencia de entrega
   1. Inicia la primera entrega virtual de la pelota. Por ejemplo, pulsa el control de Bowl en el software de VR o haz que el participante indique que está listo (algunos sistemas lanzan cuando el bateador toca el bate, señala un icono en el espacio virtual o dice una palabra clave).
   2. Pide al participante que intente golpear la bola virtual con el golpe de cricket deseado. Utiliza una secuencia estandarizada de seis entregas (un over) para simular condiciones realistas.
   3. Varía las bolas de forma predeterminada (por ejemplo, algunas pueden ser de longitud completa, cortas, off-stump, lado de la pierna o incluso rectas) para activar diferentes golpes de bateo.
      NOTA: El protocolo puede ajustarse; Las seis pelotas pueden utilizarse como una prueba para demostración, pero se pueden realizar sesiones más largas si la forma física y/o el nivel de comodidad lo permiten. Cada bateador enfrenta 6 bolas: 2 cortas, 2 completas, 2 buenas longitudes.
3. Señales de rendimiento de bateo
   1. Anima al participante a golpear cada bola con el máximo esfuerzo pero controlado, centrándose especialmente en golpear con potencia cuando sea apropiado (por ejemplo, para bolas lanzadas en arco para drives elevados).
   2. Opcionalmente, los bateadores podían hacer un sencillo rápido imaginario tras golpear (para incorporar juego de pies y realismo), pero asegurándose de mantenerse en la zona calibrada para el seguimiento.
4. Intervalo entre entregas
   1. Después de cada golpe, permite ~10–15 segundos antes de la siguiente entrega (como en el cricket real, el lanzador vuelve a la marca de inicio).
   2. Durante esta breve pausa, pide al participante que se reajuste a la postura de bateo.
      NOTA: El experimentador puede comprobar datos en tiempo real para detectar cualquier saturación o problema (por ejemplo, si un canal EMG se bloqueó porque un sensor se movió, ajustarlo rápidamente durante una pausa).
   3. Mantén la comunicación mínima con el participante para mantener la concentración, salvo que proporciones breves indicaciones de coaching como "Buen swing" o ajustes de instrucción (por ejemplo, "muévete un poco hacia atrás en la postura" si se adelanta).
5. Finalización del ensayo
   1. Después del último (6º) lanzamiento y brazada, indica al participante que permanezca en su sitio durante unos segundos. Detiene la grabación en todos los sistemas simultáneamente si es posible.
   2. Indica verbalmente "Fin del juicio." Si se planifican varios ensayos (por ejemplo, para comparar condiciones o recopilar más datos de fiabilidad), conceda al participante un periodo de descanso (al menos unos minutos o hasta que la frecuencia cardíaca y la respiración vuelvan más cerca del estado inicial) antes de repetir.
      NOTA: Para este protocolo, se puede asumir que un único ensayo es para demostración de recogida de datos.
6. Retirar el equipo
   1. Retira cuidadosamente el casco de VR del participante, seguido de la máscara metabólica (permitiéndole recuperar el aliento con normalidad).
   2. Desconecta los sensores EMG y cualquier marcador de captura de movimiento. Guarda los archivos de datos grabados de cada sistema con marcas de tiempo o etiquetas sincronizadas (por ejemplo, "Trial1_VR_batting_EMG.csv", "Trial1_VO2.csv", "Trial1_motion.bvh").
      NOTA: Si algún equipo resbala o falla durante la prueba (por ejemplo, un electrodo se afloja), avístalo y considera repetir la prueba tras solucionar el problema para garantizar la calidad y fiabilidad de los datos.
7. Comprobación de calibración del sistema (postproducción)
   1. Realiza una breve comprobación de calibración tras el juicio. Por ejemplo, realiza una prueba estática rápida en la captura de movimiento para asegurarte de que los datos del marcador siguen siendo válidos (sin grandes derivas).
   2. Además, revisa la calibración del sistema metabólico si se realizará otro ensayo, para asegurarte de que no se ha producido un cambio significativo de la línea base debido al calentamiento o deriva del sensor.
   3. Reinicia cualquier sistema según sea necesario. Omite este paso si solo se realiza un intento y los datos parecen consistentes, pero es útil para solucionar problemas si algo no cuadra en los datos recogidos.

4. Análisis de datos

1. Procesamiento de datos EMG:
   1. Cuantifica métricas clave como la amplitud máxima de EMG para cada músculo durante la prueba y el momento de ocurrencia en relación con el swing.
      NOTA: En el análisis representativo, el EMG se observa alrededor del momento del impacto entre la pelota y el bate (como indica la captura de movimiento o un pico en los datos del acelerómetro en el bate).
   2. Identifica los patrones de activación muscular para el golpe de potencia: por ejemplo, los tríceps del brazo de esquina pueden mostrar un pico al extender el codo durante el swing, mientras que los flexores del antebrazo muestran actividad sostenida para estabilizar el agarre.
2. Cálculo de datos metabólicos:
   1. Revisa los datos paso a paso del sistema VO₂. Eliminar cualquier respiración obviamente errónea (por ejemplo, si el participante tosió o si un sensor interpretó mal, lo que resultó en valores fuera de rango).
   2. Calcula una media móvil o una curva de ajuste para VO₂ para visualizar la cinética: qué tan rápido aumentó la captación de oje cuando empezó el bateo y cómo se estancó o cambió durante el(los) swing(s).
   3. Calcula el VO₂ total consumido durante el ensayo (área bajo la curva de tiempo de VO₂) para estimar el gasto energético y anota el pico de VO₂ (valor máximo alcanzado durante o inmediatamente después del ensayo).
   4. De igual forma, extrae datos de frecuencia cardíaca y determina la frecuencia cardíaca máxima y media. Si la relación de intercambio respiratorio (RER = VCO₂/VO₂) es de interés, derivársela de las señales VO₂ y VCO₂ para ver si el esfuerzo fue mayoritariamente aeróbico (RER alrededor de 0,8–1,0) o si se acercaba a la anaeróbica (RER >1,0).
3. Análisis de captura de movimiento:
   1. Importa los datos de captura de movimiento (por ejemplo, un archivo .bvh) a una herramienta de análisis biomecánico. Reconstruye los ángulos articulares para movimientos clave: flexión/extensión del codo de ambos brazos, rotación del hombro, rotación del tronco (tórax respecto a la pelvis), flexión de rodilla, etc.
   2. Calcula la velocidad angular del bate durante el swing a partir de los datos del marcador o de la IMU en el bate. Identificar el marco de impacto (si la simulación proporciona esa marca temporal o inferirlo de cuando la trayectoria del bate se cruza con la de la bola).
   3. En el momento del impacto, anota los ángulos de las articulaciones (esto puede indicar técnica, por ejemplo, el codo delantero puede estar ligeramente flexionado frente a estar completamente extendido) y la velocidad del bate. Determina la velocidad máxima del bate durante la fase de downswing.
      NOTA: Estas métricas cinemáticas se utilizarán para evaluar la técnica y comparar con rangos conocidos de la literatura (por ejemplo, si la velocidad del bate del bateador está en línea con la de jugadores habilidosos⁾¹⁸.
4. Sincronización e integración de datos:
   1. Alinea los conjuntos de datos en un eje temporal común usando los eventos de sincronización. Verifica que la secuencia temporal tenga sentido; por ejemplo, un pico en la EMG del tríceps debe coincidir con el momento en que los datos de movimiento muestran una aceleración de la extensión del codo, y un aumento de VO₂ debería producirse poco después de que comience la serie de oscilaciones (retraso metabólico).
   2. Una vez sincronizados, integra los hallazgos: por ejemplo, crea un gráfico de línea temporal con los eventos del swing marcados, superponiendo la activación muscular y la frecuencia cardíaca.
      NOTA: Esto ofrece una visión de cómo cada swing contribuyó a la carga fisiológica. Si participaron varios ensayos o participantes, compila los resultados para calcular medias y variabilidad. Para el alcance de esta demostración de caso único, se puede centrar en los datos de un único ensayo representativo.
5. Control de calidad:
   1. Realiza una comprobación de calidad en el análisis de datos. Confirma que las señales EMG están libres de artefactos importantes y que los picos son plausibles.
   2. Comprueba que la recuperación basal y post-ejercicio de VO₂ sigan los patrones esperados (por ejemplo, VO₂ debería volver hacia la línea inicial tras la detención del ejercicio).
   3. Asegúrate de que los cálculos de ángulo de captura de movimiento no tengan saltos (que podrían indicar cambios de marcador o pérdida de seguimiento). Si se encuentran anomalías, anótalas. Este paso completa la fase de análisis de datos.
   4. Mitigar posibles interferencias de señal de sensores inalámbricos usando cables apantallados y calibración previa al juicio.

5. Análisis estadístico

1. Realizar todo el procesamiento y visualización de datos usando Python (Versión 3.12.0, Python Software Foundation) dentro de Jupyter Notebook (Versión 7.2). Utiliza Pandas (Versión 2.2.2) para estructurar datos, NumPy (Versión 1.25.1) para operaciones numéricas y Matplotlib (Versión 3.9.0) para visualización.
2. Dada la naturaleza de un solo participante de este protocolo piloto, limitar el análisis a estadísticas descriptivas, incluyendo valores de media y desviación estándar entre oscilaciones repetidas.
3. No realices pruebas estadísticas inferenciales, ya que el protocolo está diseñado para demostración y viabilidad más que para pruebas de hipótesis entre grupos o condiciones.
4. Céntrate en generar resultados representativos para ilustrar la integración de datos y la reproducibilidad de los flujos de trabajo.

Results

Para demostrar el potencial analítico de este protocolo basado en XR, se generó una serie de visualizaciones de ejemplo para ilustrar los tipos de salidas alineadas en el tiempo que pueden derivarse de los datos recogidos, incluyendo perfiles de activación muscular (EMG cuadrático medio de raíz), respuestas fisiológicas sincronizadas (VO₂ y FC), líneas temporales multisensor, visualizaciones cinemáticas 2D y 3D de trayectorias de swing (Figura 1) y los gráfi...

Discussion

Esta discusión centrada en métodos evalúa la eficacia del protocolo, los pasos críticos, la resolución de problemas y cómo el entrenamiento basado en XR se compara con los métodos convencionales. Los resultados anteriores ilustran que el protocolo de bateo XR captura con éxito tanto el rendimiento como las métricas fisiológicas. Se destacan aspectos cruciales de la metodología que sustentan estos resultados, junto con una discusión sobre posibles modificaciones, limitaciones y la importa...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
VR Headset (Meta Quest 2)	Meta	899-00182-02	Auriculares VR autónomos para simulación de bateo XR
VR Cricket Software (iB Cricket)	ProYuga Advanced Technologies	N/A	Software de simulación de cricket inmersivo
Wireless EMG System (Trigno)	Delsys	Trigno Avanti	Medición de activación muscular; tasa de muestreo ~1200 Hz
Surface EMG Electrodes	Delsys	DE-2.1	Electrodos desechables para adquisición de señal EMG
Inertial Measurement Unit (IMU)	Xsens / Noraxon	MTw Awinda	Acelerómetro triaxial & amp; giróscopo; ~240 Hz
Motion Capture System	OptiTrack	OptiTrack Prime	Sistema de seguimiento cinemático 3D
Reflective Markers	OptiTrack	N/A	Seguimiento basado en marcadores para puntos de referencia anatómicos
Force Plate	AMTI / Bertec	OR6-7	Medición de fuerza de reacción al suelo (Fx, Fy, Fz)
Portable Metabolic Analyzer	COSMED	K5	Sistema de medición VO2 de respiración a respiración
Respiratory Mask	COSMED	Serie Mask 7400	Máscara para análisis de intercambio gaseoso
Calibration Gas Tank (16% O2, 5% CO2)	Airgas / BOC	N/A	Usado para calibrar el analizador metabólico
Heart Rate Monitor (Chest Strap)	Polar	H10	Seguimiento de frecuencia cardíaca inalámbrico
Jupyter Notebook Software	Project Jupyter	v7.2	Entorno de procesamiento y análisis de datos
Python	Python Software Foundation	v3.12.0	Lenguaje de programación para análisis
Pandas Library	PyData	v2.2.2	Estructuración y manipulación de datos
NumPy Library	NumPy	v1.25.1	Cálculos numéricos
Matplotlib Library	Matplotlib	v3.9.0	Visualización de datos