XRベースのクリケットバッティングのためのConfluenceプロトコル:統合パフォーマンス分析のフレームワーク

Summary

コンフルエンスプロトコルは、EMG、VO₂、モーションキャプチャー、心拍数を用いてクリケットのバッティング分析に拡張現実(XR)を統合するフレームワークを提供します。XR環境がバッティング中の協調反応をどのように捉えるかを示し、マルチモーダル評価のための構造化された方法論を提供し、将来のトレーニングおよびパフォーマンス評価の研究を支援します。

Abstract

拡張現実(XR)技術はスポーツにおける没入型トレーニング環境を提供しますが、スキル開発やパフォーマンス分析の効果には慎重かつ体系的な評価が必要です。このプロトコルは、没入シミュレーションと生理学的・生体力学的測定を組み合わせた統合されたXRトレーニング手法を提示します。XRベースのバッティング中に筋肉活動、代謝反応、モーションキャプチャデータを収集・解析し、生理学的および生体力学的反応を特徴づける手順を概説しています。目的は、制御された仮想シナリオ内でバッティングパフォーマンス(パワーヒッティングを含む)を評価し、筋電図(EMG)による筋肉活性化、呼吸ガス分析(VO₂)による代謝要求、心拍数(HR)、モーションキャプチャによる運動学的出力を測定することです。シングルバッター(n = 1)はVRヘッドセットと慣性センサーを装着し、バーチャルボウラーに対峙し、上半身の重要な筋肉にはEMG電極を装着し、呼吸ごとに分析できる携帯型代謝システムを備えています。プロトコルはXRシステムのセットアップ、センサーの校正、標準化されたバッティングトライアルの実行を概説し、代表的な結果は時間同期された出力として提示されます。筋電図の痕跡は、脳内運動中の筋肉活性化のピークを示し、VO₂と心拍数の変動は中程度の有酸素反応を示しました。関節の運動学、例えば肘の伸出や胴体の回転などは、動きデータを通じて記録されました。これらの結果は、XRベースのトレーニングを用いて身体的および生理学的反応を捉える実現可能性を示し、パフォーマンス向上と反応分析の新たな枠組みを提供します。重要な導入ステップ、従来のドリルに対する利点、潜在的なトラブルシューティング問題、クリケットトレーニングプログラムへのXR統合に関する考慮事項について議論します。この没入型技術とスポーツ科学の測定の融合は、XR環境でバッティングパフォーマンス指標を客観的に評価・探求するための枠組みを提供し、他のスポーツでも再現可能です。

Introduction

この手法の全体的な目標は、拡張現実(XR)(仮想現実(VR)、拡張現実(AR)、混合現実(^MR)1をクリケットのバッティングトレーニングと分析に統合することです。XRは、アスリートが没入型でコントロールされたシミュレーションで試合シナリオを練習できるようにします。クリケットにおいて、バッティングの成功には技術的なスキルだけでなく、迅速な意思決定とプレッシャー下での心理的な回復力も求められます^。従来のトレーニング(例:ネットセッション)では、プレッシャーのかかる試合状況を完全に再現したり、詳細なパフォーマンスデータを継続的に取得したりすることはできません。XR技術は、難易度調整可能なリアルな仮想バッティング環境を作成し、アスリートの生体力学的および生理学的反応に関する包括的なリアルタイムデータ収集を可能にすることで、これらのギャップを埋めています。この手法の根拠は生態学的ダイナミクスと代表的な学習設計に基づいており、実践が競技条件に非常に近いことが求められることが強調されています^。スキルを効果的に移転させるためには^3,4。仮想ボウラーやシナリオに対抗することで、バッターは^{実際の試合のように}知覚とアクションの連携を刺激する多様な投球やプレッシャー刺激を体験できます^5,6。

このXRベースのアプローチは、他の手法に比べていくつかの利点を持っています。標準的なビデオベースのトレーニングとは異なり、完全没入型VRは360°の視覚入力とインタラクションを提供し、先取り判断や状況認識などの知覚認知スキルを向上させることができます^7,8,9。例えば、VRクリケットシミュレーターを用いた過去の研究では、バッターに競争のような不安を誘発し、それがパフォーマンスに与える影響を測定し、仮想環境が本物の心理的・生理的反応(例:圧力下での心拍数上昇)を引き起こすことを示しました¹⁰。さらに、XRシステムはボウリングスピード、ライン、長さなどの変数を正確に制御できるため、実際のトレーニングでは稀な特定のシナリオ(例:ヨーカーやバウンサーでの得点)の繰り返し練習を可能にします。このプロトコルに高度なセンサー(EMG、モーションキャプチャー、代謝分析装置)を統合することで、パフォーマンス関連指標の客観的な評価が可能になります。このような包括的な監視は現場ではほとんど実現できません。例えば、モーションキャプチャーはバッティング技術や関節運動学を高精度で定量的に評価^{できます。}同様に、同期した生理的測定(VO₂、心拍数)はXRのバッティングの内部負荷を示し、コンディショニングの必要性を示唆しています。この技術とスポーツ科学の融合は、特に新しい産業革命を迎える中で、クリケットコーチングにおけるイノベーションの活用を求める最近の呼びかけと一致しています¹²。

より広い文献では、スポーツトレーニングにおけるXRはさまざまな分野で将来性を示しています。 Baseball¹³、Socc¹⁴などの研究では、VRベースのトレーニングが運動能力、意思決定、心理学、認知、不安などのさまざまなパフォーマンスパラメータを向上させることがわかっており、^{従来のトレーニングと}同等かそれ以上の効果をもたらすこと^{もあります。}Richlanらによるナラティブ^{レビュー16}では、よく設計されたVR介入がスポーツパフォーマンスに実際の効果をもたらし、身体的な実行力や集中力やストレス管理などの精神的スキルを向上させることができると結論づけました。重要なのは、XRの恩恵はエリートアスリートに限ったものではありません。アクセシビリティの向上により、下位ランクのプレイヤーでも手頃なセットアップでスキルを磨けるようになりました。しかし、アスリートが現実的^{かつ関連性}のあるものとして認識できるように、バーチャルシナリオの表面的妥当性と忠実さを確保することが重要です。最近のクリケットの研究では、プレイヤーは高忠実度のVR体験を重視しており、適切に設計すればフィールド上のバッティング要求を非常によく模倣できることが示^{唆されています。}本論文で論じるプロトコルは、実物大のボウラーアバター、正確なボール物理学、統合フィードバックなど、これらの研究から得られた原則を取り入れ、トレーニングの現実性と効果を最大化しています。

このプロトコルは、XRベースのバッティングトレーニングが自分の用途に適しているかどうかを読者が判断するのに役立つはずです。特に、トレーニング介入中の技術変化や生理的反応を定量的に評価したい研究者やコーチに適しています。もし目標がプレッシャー下での打者の技術を磨き、XRと従来のネットのトレーニング戦略を客観的な指標と比較することであれば、この方法はテンプレートを提供します。逆に、XRハードウェアのリソースやセンサー統合の専門知識が不足している場合は、最初はよりシンプルなアプローチの方が現実的かもしれません。それでも、XRがスポーツでより普及する中で、このようなアプローチは、客観的で多様式データを用いてXRベースのトレーニングを検証するための構造化された枠組みを提供することで、研究と実践のギャップを埋める助けとなるでしょう。この詳細なプロトコルと代表的な結果を共有することで、クリケットや他のスポーツにおけるXRの普及を加速させ、XRとパフォーマンス分析(EMG、VO₂、運動学)を組み合わせることで、従来のコーチングや単独のシミュレーションが達成できない洞察をもたらすことを示すことを目指しています。

Protocol

この研究の性質上、機関やクリケット委員会からの倫理的承認は必要とされませんでした。参加者は自主的に参加し、研究への参加前にインフォームドコンセントを提供しました。

1. 機器のセットアップと校正

1. XRシステムの設置
   1. 屋内のオープンスペースにバーチャルリアリティバッティングシミュレーターを設置します。
   2. メーカーのガイドラインに従って、バッティングエリアの周囲にVRトラッキングベースステーションを設置してください。
   3. バッティングエリア(約3m×3m)に障害物がないことを確認してください。
2. 仮想環境の設定
   1. 高性能コンピューターにクリケットバッティングシミュレーションソフト(iB Cricketなど)をインストールしてください。
   2. バッティングシナリオを選択します(例:右腕速球投手と対戦する場合—使用するゲームやシミュレーションによって異なります)。
   3. バーチャルボウラーの投球のリリースポイントと高さを現実的に設定し(成人ボウラーなら約2.2〜2.5m)、
   4. VRヘッドセットのキャリブレーション:参加者にVRヘッドセット(Meta Questなど)を装着させます。参加者に物理的なクリケットバットまたはハプティッククリケットバット(ステップ1.4の計器付き)を渡し、その位置がVRで正しく表現されているか確認してください。
      注:一部のシステムでは、コントローラートラッキングやカスタムモデル(参加者が仮想空間内でバットの位置を正確に判断できるようにアライメントの確認)を使ったバットの仮想表現が可能です。
3. バットセンサーアタッチメント:可能な場合、動き追跡センサーをクリケットバットに取り付けてください。例えば、バットの顔や近位端に小さな慣性測定ユニット(IMU)を取り付けてスイングデータを取得します。
   注意:光学モーションキャプチャを使用する場合は、関節角測定のためにバットの指や肩(例:つま先や肩)およびバッターの解剖学的ランドマーク(手首、肘、肩、腰など)に反射マーカーを適用してください。
4. EMGセンサーに加え、バッターにIMUを装着してください。
   注:IMUには三軸加速度計とジャイロスコープが含まれており、線形加速度(ACC X, Y, Z)および角速度(GYRO X, Y, Z)データ(IMUサンプリングレート:240 Hz)の両方を捉えます。これらのデータは、コウモリのスイングテンポや角度運動の詳細な解析、さらにはコウモリの遅れや回転タイミング(モーションキャプチャだけでは簡単に捉えられないパラメータ)の定量化を可能にします。
5. EMGシステムのセットアップ
   1. ワイヤレスEMGセンサーシステム(デルシス・トリニョ)をオンにし、受信機をコンピューターに接続します。EMG電極は、興味のある筋肉の皮膚を洗浄して準備します(必要に応じて剃毛やアルコールで綿棒を拭き取ってください)。
   2. EMG取得ソフトウェアが適切なサンプリングレート(例:1200 Hz)に設定され、各筋肉ごとにチャネルがラベル付けされていることを確認してください(例:「前腕屈筋」「前腕屈筋」「腕上腕二頭筋」「上腕三頭筋」など)。
   3. 参加者をリラックスさせた状態でEMG信号を校正またはゼロにし、基準ノイズレベルを確立します。
6. 代謝と心拍数の設定
   1. VO₂を測定する場合は、携帯型代謝分析装置や定置型ガス分析システムを装備してください。ガス分析装置を基準ガス(例:16% O₂、5% CO₂)で校正し、流量センサーの体積校正(例:3Lシリンジポンプ使用)を行います。
   2. 参加者には快適な呼吸マスクを装着し、漏れがないようにしてください。心拍数モニターのストラップを接続し、データ(代謝系または別の機器への)が正常に動作しているか確認してください。
7. システム同期
   1. すべての測定システムを共通のタイミング信号に接続するか、後の同期のために明確なプロトコルを確保しましょう。例えば、VRシステムのデジタルトリガーを使って、EMG、モーションキャプチャ、代謝記録を通じて試験の開始をマークします。
   2. 可能であれば、参加者に特定の動作(例:拍手やジャンプ)を行い、すべてのセンサー(視覚運動、EMGバースト、VO₂変化)に認識可能なスパイクを発生させ、同期イベントとして機能させます。
   3. フォースプレートシステムを用いて、選ばれたバッティングトライアル中に地面の反作用力(Fx、Fy、Fz)やモーメント(Mx、My、Mz)を捉えます。これにより、バッターが動的なフットワークやスイングを行う際のバランス、荷重伝達、ピークインパクトフォースのデータが得られます。

2. 参加者の準備

1. バッターに5〜10分間ウォームアップするよう指示します。
   注意:これには軽い有酸素運動(例:その場でのジョギングや可能なら固定式自転車)や、特に上半身(肩、腕、手首)や胴体の動的なストレッチが含まれ、最大スイング時の怪我リスクを軽減します。
2. EMG電極配置
   1. 対象の筋肉群に表面EMG電極を当ててください。右利きの打者の場合、左前腕屈筋群(前腕のグリップとバットコントロール用)、右前腕屈筋(後ろ腕)、左上腕二頭筋(前腕肘屈筋)、右腕三頭筋(後腕肘伸筋)、そして場合によっては外斜筋や広背筋などの主要な幹筋に電極を設置します。
   2. 解剖学的なランドマークを使って、各筋肉の腹部に電極を配置し、筋繊維の方向に平行に合わせます。
   3. 最適な接触を確保するためにしっかり押し、必要に応じて接着テープを貼ってスイング中の電極の動きを防ぎます。無線EMG送信機を各電極に接続してください。
3. モーションキャプチャー
   1. 参加者にモーションキャプチャースーツ(参加者の快適さに応じて)を着せたり、光学システムを使う場合は個別のマーカーを取り付けたりします。
   2. 主要なマーカーには、両側肩峰(肩)、外上顎(肘)、尺骨茎突(手首)、前上腸骨棘(股関節)、外側大腿骨頭(膝)、外側大骨骨(足首)など、バットマーカーも含まれます。
      注意:スイング時のマーカーの損失を防ぐために、高い加速度がかかるセグメント(例えばバットを持つ手)にはゴムストラップや接着剤を使用してください。
4. メタボリックギアフィッティング
   1. 参加者に代謝分析装置に接続された呼吸マスクを装着させます。マスクがしっかり固定され、参加者が快適に呼吸できるようにしましょう。
   2. 参加者はマスクとVRヘッドセットを着用したままバッティングスタンスで立ち、視界や動きの妨げがないか確認します。
   3. メタボリックユニット(携帯式の場合は)を小さなバックパックや腰のハーネスに装着するか、カート方式の場合はチューブを安全に配管して絡まりを防ぎましょう。
   4. 心拍数モニターを胸の周りに固定し、記録システムに送信されているか確認してください。
5. ベースライン測定値
   1. すべての装備を装着した状態で、参加者はバッティングスタンスで休んだ状態で1〜2分間のベースラインを記録します。
      注:これには安静時のEMG(姿勢活動を除く最小限)、ベースラインVO₂と心拍数、モーションキャプチャ用の静止姿勢(モデルキャリブレーションに有用)が含まれます。
   2. この間、すべてのシステムが正しく記録され、データが正常に見えることを確認してください(例:EMGノイズフロア~<50μV、静止時のVO₂値は被験者によりますが~0.3〜0.5 L/min、安静時の心拍数は約60〜80 bpm)。
   3. 不規則な測定値があれば今すぐ対処してください(例えば、過度なノイズが現れるEMG電極を再接続したり、値がずれた場合はVO₂を再校正するなど)。
6. XRの向き
   1. 参加者にVRで数回練習スイングをさせて慣れさせましょう。バーチャル環境では、クリケットピッチ、ボウラー、関連するマーカー(スタンプ、フィールドなど)を見る必要があります。
   2. タイミングに集中し、物理的なボール接触がないことに慣れるよう導いてください。
   3. システムが信号を必要とする場合やオペレーターが各ボールを開始する場合(ただし、VRクリケットゲームのほとんどのボールは自動化されていますが)、プレイヤーが投球開始の練習を行えるようにしましょう。
      注:このステップは新規性効果を軽減し、実際のデータ収集時に参加者ができるだけ自然にパフォーマンスを発揮できるようにします。
7. 安全確認
   1. 参加者に自分の快適ゾーン内で演奏し、痛みを感じたら無理に無理をしないように注意を促します。
   2. VRヘッドセットは実際の視界を遮るため、参加者のすぐそばの360度がクリアになるようにアシスタントを用意してください。
   3. 参加者がめまいや混乱を感じた場合は、セッションを一時停止し、ヘッドセットを外してもらいます。
      注意:VR、VO₂マスク、身体運動の組み合わせはめまいを引き起こすことがあります。常に参加者の安全を最優先し、強い不快感が出たら中止してください。

3. XRバッティングトライアルの実行

1. 裁判開始
   1. 統合記録は、すべてのシステム(EMG、モーションキャプチャ、代謝)で、統一ソフトウェアトリガーまたはステップ1.7で同期した手動スタートで短時間で開始します。
   2. 録画開始を知らせ、審判がライブであることを明確に(音声またはシステム)伝えましょう。
2. 配達シーケンス
   1. 最初のバーチャルボールの投球を開始します。例えば、VRソフトの ボウル コントロールを押すか、参加者に準備完了の合図をさせる(一部のシステムではバッターがバットをタップしたり、仮想空間のアイコンを指さしたり、キーワードを言ったりするとボウルが出る)。
   2. 参加者に望むクリケットのストロークでバーチャルボールを打つように求めます。6回の投球(1オーバー)という標準化された順序を用いて、現実的な状況をシミュレートします。
   3. あらかじめ決められた投球(例:フルレングス、ショート、オフスタンプ、レッグサイド、ストレートなど)で異なるバッティングショットを引きつけましょう。
      注: プロトコルは調整可能です。6つのボールを1回の試練としてデモンストレーションとして使用できますが、フィットネスや快適さが許せばより長時間のセッションを行うことも可能です。各バッターは6球に対峙します:ショート2球、フルボール2球、グッドレングス2球です。
3. バッティングパフォーマンスのヒント
   1. 参加者に、各ボールを最大限に抑えた力で打つよう促し、特に適切な場合(例えば、弧に投げられたボールやロフトドライブの場合)に力を入れることを奨励しましょう。
   2. オプションとして、打者がヒット後に想像上のクイックシングルを打つことも可能で(フットワークとリアリズムを取り入れ)、ただし追跡のためにキャリブレーションされたエリア内に留まることが求められます。
4. インターデリバリー間隔
   1. 各ショットの後、次のボールまで約10〜15秒の空きを置きます(実際のクリケットと同様に、ボウラーはスタートマークに戻ります)。
   2. この短い間、参加者にバッティングスタンスに戻すよう促します。
      注意:実験者はリアルタイムのデータをチェックし、飽和や問題がないか確認できます(例えば、センサーの動きでEMGチャンネルがフラットラインになった場合、一時停止中に素早く調整します)。
   3. 参加者とのコミュニケーションは最小限に抑えて集中を保ち、「良いスイング」といった簡単なコーチングや調整の指示(例:前にずれた場合は「少し後ろに動いて」)を指示するだけです。
5. 試験終了
   1. 最終(6回目の投げとストローク)の後、参加者に数秒間その場に留まるよう指示します。可能であれば、すべてのシステムで同時に録画を停止してください。
   2. 口頭で「裁判終了」を示す。複数の試験を計画する場合(例:疾患の比較や信頼性のためのデータ収集など)、参加者に休息期間(少なくとも数分、または心拍数や呼吸が基準値に近い状態に戻るまで)を与えてから繰り返します。
      注:このプロトコルでは、単一試験はデータ収集の実証用とみなしてよい。
6. 機器を撤去してください
   1. 参加者からVRヘッドセットを慎重に外し、その後代謝マスクを外して(正常に呼吸できるようにします)。
   2. EMGセンサーとモーションキャプチャマーカーを外せ。各システムから記録されたデータファイルは同期したタイムスタンプやラベル(例:「Trial1_VR_batting_EMG.csv」「Trial1_VO2.csv」「Trial1_motion.bvh」)を付けて保存します。
      注意:試験中に機器が滑ったり故障したりした場合(例えば電極が緩むなど)、注意し、問題を修正した後に試験を再実施することでデータの品質と信頼性を確保してください。
7. システムキャリブレーションチェック(後)
   1. 試験後の簡単な校正チェックを行います。例えば、モーションキャプチャに対してクイック静的トライアルを実行し、マーカーデータがまだ有効かどうか(大きなドリフトがない)を確認します。
   2. また、代謝系の校正を確認し、センサーの加熱やドリフトによる有意な基準線シフトがないか確認してください。
   3. 必要に応じてシステムをリセットしてください。もし1回の試験だけでデータが一貫している場合はこのステップを省略しても構いませんが、収集されたデータに何か異常が見えた場合はトラブルシューティングに役立ちます。

4. データ分析

1. EMGデータ処理:
   1. 試験中の各筋肉のEMGピーク振幅や、スイングに対する発生時刻などの重要な指標を定量化してください。
      注:代表的な解析では、EMGはバットボールの衝突瞬間(モーションキャプチャやバットの加速度計データの急増で示される)あたりで観測されます。
   2. パワーヒットの筋肉の活性化パターンを特定しましょう。例えば、トレイルアームの上腕筋はスイング中に肘を伸ばす際にピークを迎えるかもしれませんし、前腕屈筋はグリップ安定化のために持続的な活動を示します。
2. 代謝データの計算:
   1. VO₂システムの呼吸データを確認してください。明らかに誤った呼吸(例:参加者が咳をしたりセンサーの読み取りを誤って値が範囲外に出た場合)は除外します。
   2. VO₂の移動平均またはフィッティングカーブを計算し、バッティングが始まったときに酸素の取り込みがどれだけ速く増え、スイング中にどのように停滞または変化したかを視覚化します。
   3. 試験期間中の総VO₂(VO₂時間曲線下の面積)を計算してエネルギー消費を推定し、最大VO₂(試験中または直後に到達した最大値)を記録します。
   4. 同様に、心拍数のデータを取得し、ピーク心拍数と平均心拍数を算出します。呼吸交換比(RER = VCO₂/VO₂)に関心がある場合は、VO₂およびVCO₂の信号から導き出し、努力が主に有酸素的(RER 約0.8–1.0)か嫌気性寄りか(RER >1.0)かを調べます。
3. モーションキャプチャー分析:
   1. モーションキャプチャデータ(例:.bvhファイル)を生体力学解析ツールにインポートします。肘の屈曲・両腕の伸ばし、肩の回転、体幹(骨盤に対する体幹)の回転、膝の屈曲など、重要な動きの関節角度を再構築します。
   2. バットのマーカーデータやIMUデータから、スイング中の角速度を計算します。インパクトのフレームを特定してください(シミュレーションがタイムスタンプを提供しているか、バットの軌道がボールの軌道と交差する地点から推測してください)。
   3. インパクト時に関節の角度(これは技術を示すことがあり、例えば前肘がわずかに曲がっているか完全に伸ばしているか)とバットの速度を記録します。ダウンスイングフェーズ中の最大バットスピードを決定します。
      注:これらの運動学的指標は技術の評価や文献の既知の範囲(例えば、打者のバットスピードが熟練選手と一致しているかどうか)と比較するために使用されます¹⁸。
4. データの同期と統合:
   1. 同期イベントを使ってデータセットを共通の時間軸に整列させます。時間的な順序が妥当かどうかを確認してください。例えば、三頭筋筋のEMGの急上昇は、動作データで肘の伸出加速を示す瞬間と一致し、VO₂の上昇は一連のスイングが始まった直後に起こるはずです(代謝遅れ)。
   2. 同期したら、結果を統合します。例えば、スイングイベントをマークしたタイムラインプロットを作成し、筋肉の活性化や心拍数を重ね合わせます。
      注:これは各スイングが生理的負荷にどのように寄与したかの洞察を提供します。複数の試験や参加者が関与している場合は、結果をまとめて平均値と変動性を算出します。この単一症例の実証の範囲では、単一の代表的な試験データに注目することができます。
5. 品質管理:
   1. データ分析の品質チェックを行います。EMG信号に大きなアーティファクトがなく、ピークが現実的であることを確認しましょう。
   2. VO₂のベースラインおよび運動後の回復が予想されるパターンに従っているか確認してください(例:運動停止後にVO₂がベースラインに戻るはずです)。
   3. モーションキャプチャ角度の計算にジャンプがないことを確認してください(これはマーカーの入れ替わりやトラッキングの損失を示す可能性があります)。異常があれば注釈を付けてください。このステップでデータ分析フェーズが完了します。
   4. シールドケーブルと事前キャリブレーションを用いて、ワイヤレスセンサーからの信号干渉の可能性を軽減します。

5. 統計分析

1. Jupyter Notebook(バージョン7.2)内で、すべてのデータ処理と可視化はPython(バージョン3.12.0、Python Software Foundation)を使用して行います。データ構造化にはPandas(バージョン2.2.2)、数値演算にはNumPy(バージョン1.25.1)、可視化にはMatplotlib(バージョン3.9.0)を使いましょう。
2. このパイロットプロトコルは単一参加者であるため、分析は繰り返し変動した平均値および標準偏差値を含む記述的統計に限定してください。
3. 推論的統計的検定は行わないでください。このプロトコルは、グループや条件を超えた仮説検定ではなく、実証と実現可能性を目的としています。
4. データ統合やワークフローの再現性を示す代表的な出力の生成に注力しましょう。

Results

このXRベースのプロトコルの解析的可能性を示すために、収集されたデータから導き出せる時間に整合した出力の種類を示す一連の例を作成した。これには筋肉活性化プロファイル(平方根EMG)、同期された生理的反応(VO₂およびHR)、マルチセンサータイムライン、スイング軌道の2Dおよび3D運動学的可視化(図1))およびフォースプレートからの地面反作用力プロット。ここに示されたプロットはシミュレートまたはパイロットデータに基づいていますが、プロトコルから得られる出力の種類を反映し、統合パフォーマンス分析の能力を示しています(図2)。

上記のプロトコルをXR環境で右打ちの打者1人に実行すると、打者のパフォーマンスを特徴づける包括的なデータセットが得られました。

パワーヒッティングシーケンス中の打者の上半身の筋肉活性化プロファイル(EMG)は

Discussion

この方法に焦点を当てた議論では、プロトコルの有効性、重要なステップ、トラブルシューティング、そしてXRベースのトレーニングが従来の方法とどのように比較されるかを評価します。上記の結果は、XRバッティングプロトコルがパフォーマンスと生理学的指標の両方をうまく捉えていることを示しています。これらの成果を支える方法論の重要な側面が強調され、潜在的な変更点、制限点、そして従来のトレーニング方法と比較したXRアプローチの重要性についても議論されています。

プロトコルの重要なステップの一つは 、すべてのシステムの同期とキャリブレーションです。VRイベントとセンサーデータの整合不一致が生じ、誤った解釈(例えば、EMGの急上昇を誤ったスイングに帰属させるなど)につながることがあります。同期トリガー(ステップ1.7)が正しく実行されていること(例えば、デバイス間でキャプチャされた鋭い音響映像キューの使用)が不可欠です。もう一つ重要な要素は センサーの取り付けと配置です。ほとんどの場合、EMG電極(...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
VRヘッドセット（Meta Quest 2）	Meta	899-00182-02	XRバッティングシミュレーション用スタンドアロンVRヘッドセット
VRクリケットソフトウェア（iB Cricket）	ProYuga Advanced Technologies	N/A	没入型クリケットシミュレーションソフトウェア
ワイヤレスEMGシステム（Trigno）	Delsys	Trigno Avanti	筋活動測定; サンプリング周波数〜1200 Hz
表面EMG電極	Delsys	DE-2.1	使い捨てEMG信号取得電極
慣性計測ユニット（IMU）	Xsens / Noraxon	MTw Awinda	3軸加速度計＆アンプ; ジャイロスコープ; 〜240 Hz
モーションキャプチャシステム	OptiTrack	OptiTrack Prime	3D運動学追跡システム
反射マーカー	OptiTrack	N/A	解剖学的ランドマークのマーカーベーストラッキング
フォースプレート	AMTI / Bertec	OR6-7	地面反力測定（Fx、Fy、Fz）
ポータブル代謝分析装置	COSMED	K5	呼吸ごとのVO2測定システム
呼吸用マスク	COSMED	Mask 7400シリーズ	ガス交換分析用マスク
校正用ガスタンク（16% O2、5% CO2）	Airgas / BOC	N/A	代謝分析装置の校正に使用
心拍数モニター（チェストストラップ）	Polar	H10	ワイヤレス心拍数追跡
Jupyter Notebookソフトウェア	Project Jupyter	v7.2	データ処理と分析環境
Python	Python Software Foundation	v3.12.0	分析用プログラミング言語
Pandasライブラリ	PyData	v2.2.2	データ構造と操作
NumPyライブラリ	NumPy	v1.25.1	数値計算
Matplotlibライブラリ	Matplotlib	v3.9.0	データ可視化