Artykuł metodologiczny

Metoda oparta na inercyjnej jednostce miary do oceny kinematyki stawów biodrowych i kolanowych u sportowców sportów zespołowych na boisku

10.3K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/60857

⸱

26 maja 2020

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Center for Human Movement Sciences, University Medical Center, University of Groningen, 2Department of Human Movement Sciences, Faculty of Behavioural and Movement Sciences, Vrije Universiteit Amsterdam, 3Emerging Materials, Department of Design Engineering, Delft University of Technology, 4Department of Biomechanical Engineering, Delft University of Technology, 5FIFA Medical Center, Royal Netherlands Football Association, 6Royal Dutch Hockey Association

* These authors contributed equally

W tym artykule

Podsumowanie

Monitorowanie sportowców jest niezbędne do poprawy wyników i zmniejszenia ryzyka kontuzji w sportach zespołowych. Obecne metody monitorowania sportowców nie obejmują kończyn dolnych. Przymocowanie wielu inercyjnych jednostek pomiarowych do kończyn dolnych może poprawić monitorowanie sportowców w terenie.

Streszczenie

Obecna praktyka monitorowania sportowców w sportach zespołowych opiera się głównie na danych pozycyjnych mierzonych przez globalne lub lokalne systemy pozycjonowania. Wadą tych systemów pomiarowych jest to, że nie rejestrują one kinematyki kończyn dolnych, która może być przydatną miarą do identyfikacji czynników ryzyka urazów. Szybki rozwój technologii czujników może przezwyciężyć ograniczenia obecnych systemów pomiarowych. Dzięki inercyjnym jednostkom pomiarowym (IMU) bezpiecznie przymocowanym do segmentów ciała, algorytmom fuzji czujników i modelowi biomechanicznemu, można było oszacować kinematykę stawów. Głównym celem tego artykułu jest zademonstrowanie konfiguracji czujników do szacowania kinematyki stawów biodrowych i kolanowych sportowców sportów zespołowych w terenie. Pięciu mężczyzn (22,5 ± 2,1 roku, masa ciała 77,0 ± 3,8 kg; wzrost 184,3 ± 5,2 cm; doświadczenie treningowe 15,3 ± 4,8 roku) wykonało maksymalny 30-metrowy sprint liniowy. Kąty i prędkości kątowe stawów biodrowych i kolanowych uzyskano za pomocą pięciu IMU umieszczonych na miednicy, obu udach i obu podudziach. Kąty bioder wahały się od 195° (± 8°) do 100,5° (± 8°), a kąty kolan wahały się od 168,6° (± 12°) minimalnego zgięcia i 62,8° (± 12°) maksymalnego zgięcia. Ponadto prędkość kątowa bioder wahała się od 802,6 °·s-1 (± 192 °·s-1) do -674,9 °·s-1 (± 130 °·s-1). Prędkość kątowa kolana wahała się od 1155,9 °·s-1 (± 200 °·s-1) do -1208,2 °·s-1 (± 264 °·s-1). Konfiguracja czujnika została zweryfikowana i może dostarczyć dodatkowych informacji w odniesieniu do monitorowania sportowców w terenie. Może to pomóc profesjonalistom w codziennym środowisku sportowym w ocenie ich programów treningowych, mając na celu zmniejszenie liczby kontuzji i optymalizację wydajności.

Wprowadzenie

Sporty zespołowe (np. piłka nożna i hokej na trawie) charakteryzują się naprzemiennymi krótkimi, eksplozywnymi działaniami, takimi jak bieganie o wysokiej intensywności lub sprint, z dłuższymi okresami mniej wymagających aktywności, takich jak chodzenie czy jogging1,2,3,4,5,6. W ciągu ostatnich dziesięcioleci fizyczne wymagania gry ewoluowały, z większą odległością pokonywaną z dużą prędkością i sprintem, większą prędkością piłki i większą liczbą podań7,8.

Sportowcy nieustannie ciężko trenują, aby utrzymać i poprawić swoją fizyczną zdolność do sprostania fizycznym wymaganiom gry. Prawidłowe zastosowanie bodźca treningowego w połączeniu z wystarczającą regeneracją wywołuje reakcje, które prowadzą do adaptacji ludzkiego ciała, poprawiając kondycję i wydajność9. Wręcz przeciwnie, brak równowagi między bodźcem treningowym a regeneracją może prowadzić do długotrwałego zmęczenia i niepożądanej reakcji treningowej (nieprzystosowania), co zwiększa ryzyko kontuzji zarówno u profesjonalnych, jak i amatorskich sportowców sportów zespołowych10,11,12,13.

Jednym z głównych zagrożeń, którym towarzyszy intensywne bodźce treningowe i meczowe, są kontuzje związane z napięciem mięśni. Urazy związane z przeciążeniem mięśni stanowią ponad jedną trzecią wszystkich urazów spowodowanych utratą czasu w sportach zespołowych i powodują ponad jedną czwartą całkowitej absencji w urazach, przy czym najczęściej dotyczy to ścięgien podkolanowych14,15,xref"16,17. Co więcej, liczba sportowców, którzy doznali kontuzji nadwyrężenia ścięgna podkolanowego, rośnie każdego roku18,19, pomimo tego, że wprowadzono wiele programów zapobiegających urazom związanym z nadwyrężeniem ścięgna podkolanowego12,13,20,21. W związku z tym ma to negatywny wpływ z perspektywy sportive22 i financial23. Dlatego odpowiednie monitorowanie poszczególnych sportowców jest niezbędne do optymalizacji harmonogramów treningowych, zminimalizowania ryzyka kontuzji i optymalizacji wydajności.

Obecna praktyka monitorowania sportowców w sportach zespołowych opiera się głównie na danych o pozycji mierzonych przez lokalne lub globalne systemy pozycjonowania24,25. Systemy te monitorują aktywność za pomocą wskaźników opartych na GPS, takich jak pokonany dystans, średnia prędkość biegu lub wskaźniki oparte na akcelerometrii, takie jak PlayerLoad26,27,28. Wadą tych miar jest to, że nie obejmują one kinematyki kończyn dolnych. Optoelektroniczne systemy pomiarowe służą jako złoty standard do przeprowadzania analizy kinematycznej kończyn dolnych podczas sprintu liniowego29,30,31,32. Wadą tych systemów jest brak wartości ekologicznej ze względu na ich ograniczony obszar pomiarowy, konieczność obsługi systemu przez eksperta oraz czasochłonna analiza danych. Dlatego ta metoda nie nadaje się do codziennych ćwiczeń sportowych.

Szybki rozwój technologii czujników może przezwyciężyć ograniczenia obecnych metod monitorowania sportowców. Najnowsza niezawodność, miniaturyzacja i możliwości przechowywania danych przez inercyjne jednostki pomiarowe (IMU) umożliwiają zastosowanie technologii czujników w terenie. IMU zawierają akcelerometr, żyroskop i magnetometr, które mierzą przyspieszenie, prędkość kątową i pole magnetyczne odpowiednio w trzech ortogonalnych osiach33,34. Dzięki czujnikom bezpiecznie przymocowanym do segmentów ciała, algorytmom fuzji czujników i modelowi biomechanicznemu, możliwe jest oszacowanie kinematyki stawów33. Rejestracja kinematyki stawów w połączeniu z informacjami o przyspieszeniu różnych segmentów ciała może poprawić monitorowanie sportowców w sportach zespołowych.

Poprzez sprzężenie konfiguracji czujnika IMU ze standardowym testem terenowym, można zilustrować, jak rejestrowana jest kinematyka kończyn dolnych podczas liniowego sprintu w terenie, co może być użytecznym miernikiem do identyfikacji czynników ryzyka kontuzji. Konfiguracja czujnika może dostarczyć dodatkowych informacji do bieżących środków monitorowania, które profesjonaliści mogą wykorzystać do optymalizacji harmonogramów treningowych w celu poprawy wydajności i zminimalizowania ryzyka kontuzji. Dlatego głównym celem tego artykułu jest zademonstrowanie konfiguracji czujnika inercyjnego do szacowania kinematyki stawów biodrowych i kolanowych sportowców sportów zespołowych w tej dziedzinie.

Protokół

Wszystkie metody opisane w tej sekcji zostały zatwierdzone przez komisję etyczną Centrum Nauk o Ruchu Człowieka Uniwersytetu w Groningen (numer rejestru: 201800904).

1. Test terenowy i przygotowanie inercyjnej jednostki pomiarowej

  1. Ustaw dwa stożki w odległości co najmniej 1 m od siebie, aby określić początek testu terenowego.
    UWAGA: Odległość 1 m między pachołkami umożliwia testerowi łatwe przejście przez punkt początkowy testu terenowego. Odległość ta może być dostosowana do preferencji prowadzącego test.
  2. Określić punkt końcowy badania terenowego, zwijając taśmę mierniczą od punktu początkowego badania do momentu pokonania 30-metrowej odległości liniowej.
  3. Ustaw dwa stożki w odległości co najmniej 1 m od siebie, aby określić punkt końcowy badania terenowego.
  4. Przygotuj IMU, aby prawidłowo przymocowały się do ciała obiektu.
    UWAGA: Patrz Tabela materiałów, aby uzyskać informacje o wymiarach i charakterystyce masy IMU.
    1. Pokrój taśmę stretch na 5 kawałków o wymiarach 10 cm x 10 cm.
    2. Pokrój dwustronną taśmę klejącą (np. taśmę tupecika) na 5 kawałków równych rozmiarowi używanych IMU.
    3. Przymocuj kawałek dwustronnej taśmy klejącej do każdego IMU.
    4. Oznacz każdy IMU, aby można go było rozpoznać indywidualnie podczas analizy danych.

2. Przygotowanie przedmiotu

  1. Uzyskaj informacje o płci, wieku, masie ciała i wzroście obiektu. Poproś osobę o wypełnienie kwestionariusza na temat jej doświadczenia w sportach zespołowych. Uzyskaj pisemną świadomą zgodę od uczestników, którzy spełniają kryteria włączenia.
    UWAGA: Przykłady pytań: (i) Od ilu lat gra Pan/Pani w piłkę nożną? (ii) Na jakim poziomie grasz w piłkę nożną? (iii) Ile godzin tygodniowo trenuje Pan/Pani piłkę nożną w ciągu ostatnich 6 miesięcy? (iv) Jaka jest Twoja pozycja w grze? (v) Czy w ciągu ostatnich 6 miesięcy odczuwał Pan/Pani ból lub doznał Pan/Pani urazu mięśniowo-szkieletowego kończyny dolnej?
  2. Ustal, czy temat spełnia kryteria włączenia.
    UWAGA: Uwzględnij osoby, które nie doświadczyły żadnych urazów mięśniowo-szkieletowych ani bólu kończyn dolnych w ciągu 6 miesięcy przed wykonaniem protokołu; Badani powinni mieć więcej niż 1 rok doświadczenia w rywalizacji sportów zespołowych na poziomie amatorskim.
  3. Poproś osobę o przebranie się w strój sportowy (np. koszulkę piłkarską, spodenki piłkarskie i buty piłkarskie).
    UWAGA: Ponieważ czujniki zostaną umieszczone na kości piszczelowej, skarpety piłkarskie są niepożądane.
  4. Przygotuj jednostki IMU do zamocowania na ciele obiektu.
    1. Ustaw wszystkie 5 jednostek IMU obok siebie.
    2. Aktywuj wszystkie pięć IMU w tym samym czasie, naciskając przycisk na górze czujnika. Czujnik aktywuje się, gdy zielone światło.
      UWAGA: Od tego momentu każdy IMU próbkuje dane z częstotliwością 500 Hz. Dane są przechowywane wewnętrznie na karcie SD. Dane muszą zostać przesłane do laptopa lub komputera po zakończeniu testu.
    3. Upewnij się, że szczyt mechaniczny został wygenerowany, stukając wszystkimi IMU o twardą powierzchnię w tym samym czasie (np. w stół).
      UWAGA: Mechaniczny szczyt jest potrzebny do synchronizacji sygnałów IMU. Synchronizacja sygnałów IMU odbywa się podczas przetwarzania danych (rozdział 5). Ta sekcja nie jest konieczna, gdy używane są czujniki dostępne na rynku. W takim przypadku użyj odpowiedniego oprogramowania do synchronizacji czujników.
  5. Przymocuj IMU do ciała obiektu (Rysunek 1).
    1. Ogolić owłosienie na ciele pacjenta w następujących miejscach anatomicznych: na kości krzyżowej między oboma tylnymi górnymi kolcami biodrowymi, przednio-przyśrodkowej części kostnej prawej i lewej kości piszczelowej oraz bocznej części prawego i lewego uda (tj. tractus illiotibialis).
      UWAGA: Anatomiczne miejsca, w których należy umieścić czujniki, można określić za pomocą badania palpacyjnego.
    2. Rozpyl klej w sprayu na miejsca anatomiczne opisane w kroku 2.5.1. Odczekaj 5−10 s, aby upewnić się, że klej w sprayu jest suchy.
      UWAGA: Trzymaj spray w odległości co najmniej 10 cm (4 cale) od skóry i spryskaj żądany obszar zamaszystym ruchem.
    3. Usuń warstwę ochronną dwustronnej taśmy klejącej z IMU.
    4. Umieść IMU w opisanych miejscach anatomicznych. Zapisz położenie anatomiczne wraz z odpowiednią etykietą IMU (np. prawy trzonek: IMU 1).
    5. Przymocuj taśmę rozciągającą na górze każdego IMU, aby upewnić się, że czujnik jest dodatkowo przymocowany do skóry.

3. Kalibracja czujnika IMU

  1. Poinstruuj osobę, aby stała nieruchomo w neutralnej pozycji ze stopami rozstawionymi na szerokość bioder i rękami po boku. Utrzymaj tę pozycję przez minimalny okres 5 sekund.
  2. Poinstruuj badanego, aby zgiął lewe biodro i kolano pod kątem 90° w płaszczyźnie strzałkowej, a następnie wyprostował biodro do neutralnej pozycji, jak opisano w kroku 3.1.
    UWAGA: Definicje zmiennych kinematycznych znajdują się w Rysunek 2.
  3. Powtórz krok 3.2 dla prawego biodra i kolana.
  4. Poinstruuj uczestnika, aby zgiął tułów w kierunku ziemi i powrócił do neutralnej pozycji.
  5. Odczekaj co najmniej 5 sekund.
  6. Powtórz kroki 3.1−3.5 raz.

4. Wykonaj test sprintu liniowego na 30 m

  1. Poinstruuj osobę, aby przeprowadziła rozgrzewkę (np. program rozgrzewki FIFA 11+ dla piłki nożnej specyficzny dla piłki nożnej20).
  2. Poinformuj badanego o protokole testu.
    1. Wyraźnie zaznacz, że ryzyko doznania kontuzji podczas testu nie jest wyższe niż podczas normalnego treningu i że uczestnik może przerwać test w dowolnym momencie, bez podania przyczyny.
    2. Poinstruuj badanego, aby stanął we właściwej pozycji wyjściowej, z preferowaną stopą stojącą na linii startu i ramionami za linią startu na boisku.
    3. Poinstruuj badanego, że prowadzący test będzie odliczał od 3 do 0, a następnie krzyknie "Start". Poinstruuj, że po wywołaniu "Start" rozpoczyna się test.
    4. Poinformuj podmiot, aby sprintował tak szybko, jak to możliwe, aż do osiągnięcia 30-metrowego punktu końcowego. Po osiągnięciu 30-metrowego punktu końcowego tester musi jak najszybciej zwolnić do pozycji zatrzymania.
    5. Pozwól osobie badanej zadawać pytania. W razie potrzeby pozwól testerowi na wykonanie ćwiczenia w celu zapoznania go z protokołem.
  3. Zapytaj rozmówcę, czy instrukcje były jasne.
  4. Upewnij się, że obiekt znajduje się we właściwej pozycji wyjściowej.
  5. Odliczaj od "3" do "0" i krzycz "Start", aby rozpocząć test. Uruchom stoper, gdy zostanie podany znak startu.
  6. Zachęcaj do tematu, aby osiągnąć maksymalną wydajność.
  7. Zatrzymaj stoper, gdy uczestnik osiągnie pozycję zatrzymania.
  8. Powtarzaj kroki 4.4−4.6, aż zostaną wykonane trzy sprinty.
    UWAGA: Pozwól uczestnikom odpocząć przez co najmniej 2 minuty między próbami. Uwzględnij najszybszy sprint do analizy danych.
  9. Poinstruuj testera, aby się ochłonął.
  10. Odłącz IMU od obiektu, usuwając taśmę stretch i dwustronną taśmę klejącą z ciała testera.

5. Przetwarzanie danych

  1. Połącz IMU z komputerem za pomocą USB. Wyeksportuj nieprzetworzone dane IMU do określonego folderu na komputerze.
  2. Otwórz program MATLAB (wersja r2018b). Zaimportuj nieprzetworzone pliki danych IMU (tj. dane akcelerometru, żyroskopu i magnetometru).
  3. Zsynchronizuj pliki nieprzetworzonych danych IMU.
    1. Zaimportuj plik danych przyspieszenia jednego czujnika (np. czujnika miednicy).
    2. Oblicz szarpnięcie, różnicując sygnały przyspieszenia X, Y i Z. Zsumuj szarpnięcie X, Y i Z, aby uzyskać całkowite szarpnięcie.
    3. Mechaniczny pik należy uzyskać, znajdując wartość indeksu w pliku danych, w którym całkowite szarpnięcie osiągnęło wartość maksymalną. Wartość indeksu to początek pomiaru.
    4. Usuń wszystkie punkty danych przyspieszenia, danych magnetometru i danych żyroskopu przed wartością indeksu czujnika.
    5. Powtórz kroki 5.3.1−5.3.3 dla każdego pliku danych surowych odpowiedniego czujnika.
    6. Określ, który czujnik zawiera najmniejszą liczbę punktów danych, uzyskując liczbę próbkowanych punktów danych dla każdego pliku danych.
    7. Przytnij wszystkie inne pliki danych do rozmiaru czujnika, który rejestrował sygnały przez najkrótszy okres czasu.
  4. Filtruj dane żyroskopowe za pomocą dolnoprzepustowego filtra Butterwortha drugiego rzędu o częstotliwości odcięcia 12 Hz.
    UWAGA: Filtr i konkretna częstotliwość odcięcia zostały wybrane na podstawie wizualnej kontroli danych w poprzednich eksperymentach pilotażowych.
  5. Uzyskaj orientację czujnika w odniesieniu do globalnej ramki Ziemi, obliczając kwaternion orientacji czujnika za pomocą filtra Madgwicka35.
    UWAGA: Obszerny opis sposobu obliczania orientacji czujnika w odniesieniu do globalnej ramy Ziemi jest opisany w Madgwick et al.35.
  6. Dopasuj ramkę współrzędnych czujnika do segmentu obiektu.
    1. Wybierz numery indeksów pliku danych, gdy obiekt stał nieruchomo podczas kalibracji (krok 3.1).
      UWAGA: Zakłada się, że oś podłużna czujnika jest podobna do wektora grawitacji.
    2. Użyj numerów indeksów z kroku 5.6.1, aby obliczyć średnią orientację każdego czujnika w stosunku do globalnego układu odniesienia podczas kalibracji statycznej. Następnie obróć ramkę czujnika każdego czujnika, tak aby wyrównała się z globalną ramką odniesienia podczas kalibracji statycznej.
    3. Wybierz numery indeksów pliku danych, gdy wykonywano ruch kalibracyjny lewej nogi (krok 3.2).
    4. Obróć orientację czujników lewej nogi w taki sposób, aby ruch kalibracyjny był obrotem tylko wokół osi czołowej.
    5. Powtórzyć kroki 5.6.3 i 5.6.4 dla ruchów kalibracyjnych prawej nogi i tułowia.
  7. Uzyskaj orientacje stawów, wyrażając orientację dystalnego segmentu ciała w układzie współrzędnych segmentu bliższego dla każdego stawu.
  8. Kąty połączenia można uzyskać, rozkładając uzyskane orientacje połączeń na kąty Eulera "XZY".
    UWAGA: Jak zdekomponować uzyskane orientacje połączeń na kąty Eulera 'XZY' jest opisane w pracy Diebel36.
  9. Uzyskać wspólne prędkości kątowe wyrażające sygnały żyroskopowe każdego segmentu dystalnego w układzie współrzędnych odpowiadającego mu segmentu proksymalnego pomniejszone o prędkość kątową segmentu proksymalnego.
  10. Zidentyfikuj każdy krok podczas sprintu liniowego przy użyciu algorytmu wykrywania kroków.
    1. Zaimportuj przefiltrowane dane żyroskopu do MATLAB.
    2. Użyj funkcji wykrywania pików, aby zidentyfikować piki w sygnale żyroskopu.
      UWAGA: Wysokość piku ustalono na 286,5 °·s-1, a minimalną odległość piku ustalono na 100 próbek (= 0,2 s).
  11. Dla każdego kroku oblicz maksymalną wartość kąta biodra, kąta kolana, prędkości kątowej biodra i prędkości kątowej kolana.
  12. Dla każdego kroku oblicz minimalną wartość kąta biodra, kąta kolana, prędkości kątowej biodra i prędkości kątowej kolana.
  13. Dla każdego kroku oblicz zakres ruchu bioder, odejmując minimalny kąt biodra od maksymalnego kąta biodra.
  14. Dla każdego kroku oblicz zakres ruchu kolana, odejmując minimalny kąt kolana od maksymalnego kąta kolana.
  15. Przetworzone dane zapisujemy w określonym folderze na komputerze w celu wykorzystania ich do dalszej analizy.

6. Analiza danych

  1. Zaimportuj przetworzone dane IMU do MATLAB.
  2. Podziel sprint na fazę przyspieszania, prędkości maksymalnej i zwalniania w oparciu o kroki zidentyfikowane przez algorytm wykrywania kroków.
    UWAGA: Fazy sprintu w tym artykule zostały wybrane arbitralnie. Faza przyspieszenia jest zdefiniowana jako krok od 3 do 837, podczas gdy faza zwalniania jest zdefiniowana jako ostatnie osiem kroków sprintu. Dane dotyczące prędkości maksymalnej uzyskano z kroków wykonanych między tymi fazami.
  3. Wybierz dane prędkości kątowej do analizy danych.
  4. Obliczyć wartości średnie i odchylenie standardowe zmiennych kinematycznych wszystkich etapów podczas każdej fazy próby sprintu liniowego na długości 30 m.
  5. Powtórz kroki 6.3 i 6.4 dla danych kąta.

Wyniki

Pięciu badanych (wszyscy mężczyźni; wszyscy piłkarze; wiek 22,5 ± 2,1 lat; masa ciała 77,0 ± 3,8 kg; wzrost 184,3 ± 5,2 cm; staż treningowy 15,3 ± 4,8 lat) wykonało maksymalny sprint liniowy na dystansie 30 m. Kąty w stawie biodrowym wahały się od 100,5° (± 8°) maksymalnego zgięcia do 183,1° (± 8°) maksymalnego wyprostu podczas przyspieszania, od 104,1° (± 8°) maksymalnego zgięcia do 195° (± 8°) maksymalnego wyprostu przy prędkości maksymalnej oraz od 128,4° (± 11°) maksymalnego zgięcia do 171,9° (± 23°) minimalnego zgięcia podczas hamowania. Prędkości kątowe w stawie biodrowym wahały się od 744,9 °·s-1 (± 154 °·s-1) do –578 °·s-1 (± 99 °·s-1) podczas przyspieszania, od 802,6 °·s-1 (± 192 °·s-1) do -674,9 °·s-1 (± 130 °·s-1) przy prędkości maksymalnej oraz od 447,7 °·s-1 (± 255 °·s-1) do -430,3 °·s-1 (± 189 °·s-1) podczas hamowania.

Ponadto kąty w stawie kolanowym wahały się od 73,5° (± 12°) maksymalnego zgięcia do 162,6° (± 7°) minimalnego zgięcia podczas przyspieszenia, od 62,8° (± 12°) maksymalnego zgięcia do 164,8° (± 6°) minimalnego zgięcia przy prędkości maksymalnej oraz od 81,1° (± 16°) maksymalnego zgięcia do 168,6° (± 12°) minimalnego zgięcia podczas hamowania. Prędkość kątowa kolana zmieniała się od 935,8 °·s-1 (± 186 °·s-1) do -1137,8 °·s-1 (± 214 °·s-1) podczas przyspieszenia, od 1155,9 °·s-1 (± 200 °·s-1) do -1208,2 °·s-1 (± 264 °·s-1) przy prędkości maksymalnej oraz od 1000,1 °·s-1 (± 282 °·s-1) do -1004,3 °·s-1 (± 324 °·s-1). Rysunek 3 przedstawia ciągłe dane kinematyczne z jednego powtórzenia testu sprintu liniowego na 30 m, natomiast Rysunek 4 i Rysunek 5 ilustrują dane kinematyczne z jednego cyklu kroku podczas przyspieszenia, prędkości maksymalnej i hamowania w jednym powtórzeniu.

figure-results-1
Rysunek 1: Schemat rozmieszczenia czujników. (A) Rozmieszczenie czujników na prawej i lewej goleni. (B) Rozmieszczenie czujników na miednicy oraz prawym i lewym udzie. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

figure-results-2
Rycina 2: Definicje kątów w stawach biodrowych i kolanowych oraz prędkości kątowych. (A) Przedstawienie pozycji neutralnej w płaszczyźnie strzałkowej. Kąty stawowe w pozycji neutralnej wynoszą 180°. (B) Przedstawienie kąta w stawie biodrowym (θ hip), kąta w stawie kolanowym (θ knee) oraz zakresu ruchu (ROM). Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

figure-results-3
Rysunek 3: Wizualizacja kinematyki sprintu z jednej próby podczas fazy przyspieszania, prędkości maksymalnej i zwalniania. Gwiazdka oznacza moment wykrycia kroku. (A) Kąty zgięcia i wyprostu lewego i prawego stawu biodrowego w czasie. (B) Prędkości kątowe lewego i prawego stawu biodrowego w czasie. (C) Kąty lewego i prawego stawu kolanowego w czasie. (D) Prędkości kątowe lewego i prawego stawu kolanowego w czasie. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

figure-results-4
Rysunek 4: Wykres polarny przedstawiający kąt w stawie biodrowym (°) oraz prędkości kątowe (zgięcie/wyprost) jednego kroku podczas przyspieszenia, prędkości maksymalnej i hamowania. Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku.

figure-results-5
Rysunek 5: Wykres polarny, na którym przedstawiono kąt w stawie kolanowym (°) oraz prędkości kątowe (zgięcie/wyprost) jednego kroku podczas przyspieszania, prędkości maksymalnej i zwalniania. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Dyskusja

Obecne metody monitorowania sportowców w sportach zespołowych nie rejestrują kinematyki kończyn dolnych, co mogłoby być przydatną miarą do identyfikacji czynników ryzyka kontuzji. Złotym standardem w analizie kinematyki kończyn dolnych podczas sprintu są optoelektroniczne systemy pomiarowe 29,30,31,32. Chociaż optoelektroniczne systemy pomiarowe służą jako złoty standard, systemy te nie mają znaczenia ekologicznego ze względu na ograniczony obszar pomiarowy. Konfiguracja czujników przedstawiona w tym artykule pokonuje ograniczenia obecnych systemów pomiarowych i jest stosunkowo tania. Możliwość rejestrowania kinematyki kończyn dolnych w terenie, mierzonej przez konfigurację czujników, może poprawić praktykę monitorowania sportowców.

Poprzednie badania, w których analizowano kinematykę sprintu 29,31,37,38,39, wykazały kąty bioder w zakresie od wyprostu 210° do zgięcia 90°. Co więcej, badania te wykazały kąty kolan w zakresie od 160° minimalnego zgięcia i 40° maksymalnego zgięcia. Wartości zaobserwowane w tym badaniu mieszczą się w zakresie podanym wcześniej. W jednym z badań38 odnotowano prędkości kątowe bioder w zakresie od -590 °·s-1 do 700 °·s-1 oraz prędkości kątowe kolana w zakresie od -1000 °·s-1 do 1100 °·s-1. Chociaż wartości zaobserwowane w tym badaniu były wyższe, wykazują podobną tendencję w czasie. Metoda została zwalidowana i może być stosowana do monitorowania sportowców w terenie40.

Obecne badanie ma pewne ograniczenia, którymi należy się zająć. Po pierwsze, poza charakterystyką IMU, które zostały użyte, użytkownicy muszą mieć świadomość, że na sygnały pochodzące z IMU wpływa kilka źródeł błędów, które ograniczają możliwy zakres zastosowań41. Po pierwsze, oscylacja tkanek miękkich wokół kości (tj. artefaktów tkanek miękkich42) może wpływać na rejestrację kinematyki. Z tego powodu ważne jest, aby ostrożnie przymocować IMU do ciała podmiotu zgodnie z krokami opisanymi w protokole. Chociaż podjęto niezbędne kroki, należy zauważyć, że obecne badanie nie obejmowało dodatkowych elastycznych pasków, aby zapobiec błędnemu ruchowi czujnika. Może to poprawić wyniki i może być postrzegane jako ograniczenie tego badania. Po drugie, zakłócenia ferromagnetyczne od innych urządzeń (głównie wewnątrz budynków) zmieniają wielkość lub kierunek mierzonego wektora pola magnetycznego magnetometru IMU, powodując w ten sposób błędy w szacowanej orientacji43. Dlatego w miarę możliwości należy unikać źródeł zakłóceń ferromagnetycznych. Ponadto należy zauważyć, że konfiguracja czujników nie ma zastosowania do wślizgów, ponieważ czujniki odczepią się od skóry w wyniku kontaktu z powierzchnią podłoża. W związku z tym uczestnicy powinni zostać poinstruowani, aby nie wykonywać wślizgów podczas małych gier jednostronnych. Możliwym rozwiązaniem tego problemu może być zintegrowanie konfiguracji czujnika z inteligentną odzieżą (tj. Rajstopy z inteligentnym czujnikiem).

Zmienne kinematyczne uzyskane przez konfigurację czujnika mogą być wykorzystane w modelu segmentowym w celu monitorowania sportowców w terenie. Poprzednie badania wykazały zmniejszenie maksymalnego łącznego kąta zgięcia bioder i wyprostu kolana (tj. teoretycznej długości ścięgna podkolanowego) po każdej połowie symulacji meczu piłki nożnej44. W tym samym badaniu zaobserwowano wzrost prędkości kątowej trzonka na końcach każdej połówki. Dolna długość ścięgna podkolanowego w połączeniu ze zwiększoną prędkością trzonka może wskazywać na zwiększone ryzyko nadmiernego obciążenia ścięgien podkolanowych po zmęczeniu. Takie zmiany w kinematyce sprintu mogą być wykryte w warunkach polowych za pomocą modelu segmentowego sterowanego inercyjną jednostką miary (IMU). Oprócz zmian w kinematyce stawów można również oszacować siły, które działają na ciało jako całość. Siły reakcji gruntu (GRF) opisują obciążenie biomechaniczne doświadczane przez cały układ mięśniowo-szkieletowy i można je oszacować za pomocą drugiej zasady dynamiki Newtona (tj. F = m · a). Obecne badania dotyczące biegania wykorzystywały oszacowanie GRF do optymalizacji wyników sprintu45,46 lub oceny potencjalnego ryzyka kontuzji 47,48,49,50. Badania te sugerują, że wskaźniki obciążenia, szczyty siły uderzenia pionowego i pozioma siła zrywająca są związane z urazami związanymi z przeciążeniem układu mięśniowo-szkieletowego. Chociaż dokładne oszacowanie GRF podczas bardzo dynamicznych ruchów specyficznych dla sportów zespołowychjest wyzwaniem 51,52, możliwość monitorowania tych zmiennych podczas pomiarów na boisku może dostarczyć nowych informacji w celu optymalizacji wydajności lub zapobiegania kontuzjom.

Wyniki przedstawione w niniejszej pracy ograniczają się do monitorowania kinematyki kończyn dolnych podczas sprintu liniowego, koncentrując się na mechanizmie urazów nadwyrężenia ścięgien podkolanowych. Należy jednak zauważyć, że urazy biodra i pachwiny występują również często w sportach zespołowych 14,17,53,54,55. Urazy te są prawdopodobnie spowodowane powtarzającym się wykonywaniem kopnięć i zmianą kierunku. W związku z tym przyszłe badania powinny nie tylko ograniczyć ich skupienie się na sprincie w związku z mechanizmem kontuzji nadwyrężenia ścięgna podkolanowego, ale także skupić się na poszerzaniu wiedzy na temat zadań związanych ze zmianą kierunku56 i kopnięciem 57,58,59 w związku z urazami bioder i pachwin.

Podsumowując, ta konfiguracja czujników może być zintegrowana z inteligentną odzieżą. Inteligentna odzież może umożliwić rejestrację kinematyki kończyn dolnych w terenie podczas zadań specyficznych dla sportów zespołowych, co może poprawić monitorowanie sportowców w przyszłości. Może to pomóc profesjonalistom w codziennym środowisku sportowym w ocenie ich programów treningowych i ich optymalizacji, mając na celu zmniejszenie ryzyka kontuzji.

Oświadczenia

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Podziękowania

Autorzy dziękują za źródła finansowania zapewnione przez holenderską narodową organizację badawczą (NWO). Ponadto autorzy pragną podziękować Holenderskiemu Królewskiemu Związkowi Piłki Nożnej (KNVB) za ułatwienie programu badawczego poprzez udostępnienie ich obiektów badawczych. Na koniec autorzy pragną podziękować Thijsowi Wiggersowi za jego wkład w program badawczy.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Oprogramowanie komputeroweThe MathWorks, Inc., Natick, MA, USAMatlab Wersja 2018b
StożkiNiken = 4
Dwustronna taśmaDo mocowania IMU na skórze
Inercyjne jednostki pomiaroweMPU-9150, Invensense, San Jose, Kalifornia, Stany Zjednoczonen = 5; Wymiary: 3,5 x 2,5 x 1,0 cm; Waga: 0,011 kg; Częstotliwość próbkowania: 500Hz; Akcelerometr: ± 16 G, Żyroskop: ± Taśma miernicza 2000 °/s
Minimalna długość: 30 metrów
klejąca Przed natryskiem taśmy Mueller Tuffner, Mueller Sports Medicine, Inc., Wisconsin, Stany Zjednoczone Zawartość: 283 g taśmy rozciągliwej Fixomull, BSN Medical, Almere, Holandia

Bibliografia

  1. Bradley, P. S., et al. High-intensity running in English FA Premier League soccer matches. Journal of Sports Sciences. 27 (2), 159-168 (2009).
  2. Di Salvo, V., et al. Performance characteristics according to playing position in elite soccer. International Journal of Sports Medicine. 28 (3), 222-227 (2007).
  3. Mohr, M., Krustrup, P., Bangsbo, J. Match performance of high-standard soccer players with special reference to development of fatigue. Journal of Sports Sciences. 21 (7), 519-528 (2003).
  4. Rampinini, E., Coutts, A. J., Castagna, C., Sassi, R., Impellizzeri, F. M. Variation in top level soccer match performance. International Journal of Sports Medicine. 28 (12), 1018-1024 (2007).
  5. McGuinness, A., Malone, S., Hughes, B., Collins, K., Passmore, D. Physical Activity and Physiological Profiles of Elite International Female Field Hockey Players Across the Quarters of Competitive Match Play. Journal of Strength and Conditioning Research. 33 (9), 2513-2522 (2019).
  6. Ihsan, M., et al. Running Demands and Activity Profile of the New Four-Quarter Match Format in Men's Field Hockey. Journal of Strength and Conditioning Research. , (2018).
  7. Wallace, J. L., Norton, K. I. Evolution of World Cup soccer final games 1966-2010: game structure, speed and play patterns. Journal of Science and Medicine in Sport. 17 (2), 223-228 (2014).
  8. Barnes, C., Archer, D. T., Hogg, B., Bush, M., Bradley, P. S. The Evolution of Physical and Technical Performance Parameters in the English Premier League. International Journal of Sports Medicine. 35 (13), 1095-1100 (2014).
  9. Smith, D. J. A framework for understanding the training process leading to elite performance. Sports Medicine. 33 (15), 1103-1126 (2003).
  10. Soligard, T., et al. How much is too much? (Part 1) International Olympic Committee consensus statement on load in sport and risk of injury. British Journal of Sports Medicine. 50 (17), 1030-1041 (2016).
  11. Jaspers, A., Brink, M. S., Probst, S. G. M., Frencken, W. G. P., Helsen, W. F. Relationships Between Training Load Indicators and Training Outcomes in Professional Soccer. Sports Medicine. 47 (3), 533-544 (2017).
  12. van der Horst, N., Smits, D. W., Petersen, J., Goedhart, E. A., Backx, F. J. The preventive effect of the nordic hamstring exercise on hamstring injuries in amateur soccer players: a randomized controlled trial. American Journal of Sports Medicine. 43 (6), 1316-1323 (2015).
  13. van de Hoef, P. A., et al. Does a bounding exercise program prevent hamstring injuries in adult male soccer players? - A cluster-RCT. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports. 29 (4), 515-523 (2019).
  14. Ekstrand, J., Hagglund, M., Walden, M. Epidemiology of muscle injuries in professional football (soccer). American Journal of Sports Medicine. 39 (6), 1226-1232 (2011).
  15. Woods, C., et al. The Football Association Medical Research Programme: an audit of injuries in professional football - analysis of hamstring injuries. British Journal of Sports Medicine. 38 (1), 36-41 (2004).
  16. Barboza, S. D., Joseph, C., Nauta, J., van Mechelen, W., Verhagen, E. Injuries in Field Hockey Players: A Systematic Review. Sports Medicine. 48 (4), 849-866 (2018).
  17. Delfino Barboza, S., Nauta, J., van der Pols, M. J., van Mechelen, W., Verhagen, E. A. L. M. Injuries in Dutch elite field hockey players: A prospective cohort study. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports. 28 (6), 1708-1714 (2018).
  18. Jones, A., et al. Epidemiology of injury in English Professional Football players: A cohort study. Physical Therapy in Sport. 35, 18-22 (2019).
  19. Ekstrand, J., Walden, M., Hagglund, M. Hamstring injuries have increased by 4% annually in men's professional football, since 2001: a 13-year longitudinal analysis of the UEFA Elite Club injury study. British Journal of Sports Medicine. 50 (12), 731-737 (2016).
  20. Thorborg, K., et al. Effect of specific exercise-based football injury prevention programmes on the overall injury rate in football: a systematic review and meta-analysis of the FIFA 11 and 11+ programmes. British Journal of Sports Medicine. 51 (7), 562-571 (2017).
  21. Shield, A. J., Bourne, M. N. Hamstring Injury Prevention Practices in Elite Sport: Evidence for Eccentric Strength vs. Lumbo-Pelvic Training. Sports Medicine. 48 (3), 513-524 (2018).
  22. Ekstrand, J. Keeping your top players on the pitch: the key to football medicine at a professional level. British Journal of Sports Medicine. 47 (12), 723-724 (2013).
  23. Hagglund, M., et al. Injuries affect team performance negatively in professional football: an 11-year follow-up of the UEFA Champions League injury study. British Journal of Sports Medicine. 47 (12), 738-742 (2013).
  24. Akenhead, R., Nassis, G. P. Training Load and Player Monitoring in High-Level Football: Current Practice and Perceptions. International Journal of Sports Physiology and Performance. 11 (5), 587-593 (2016).
  25. Vanrenterghem, J., Nedergaard, N. J., Robinson, M. A., Drust, B. Training Load Monitoring in Team Sports: A Novel Framework Separating Physiological and Biomechanical Load-Adaptation Pathways. Sports Medicine. 47 (11), 2135-2142 (2017).
  26. Boyd, L. J., Ball, K., Aughey, R. J. The reliability of MinimaxX accelerometers for measuring physical activity in Australian football. International Journal of Sports Physiology and Performance. 6 (3), 311-321 (2011).
  27. Barrett, S., Midgley, A., Lovell, R. PlayerLoad: reliability, convergent validity, and influence of unit position during treadmill running. International Journal of Sports Physiology and Performance. 9 (6), 945-952 (2014).
  28. Ehrmann, F. E., Duncan, C. S., Sindhusake, D., Franzsen, W. N., Greene, D. A. GPS and Injury Prevention in Professional Soccer. Journal of Strength and Conditioning Research. 30 (2), 360-367 (2016).
  29. Chumanov, E. S., Heiderscheit, B. C., Thelen, D. G. The effect of speed and influence of individual muscles on hamstring mechanics during the swing phase of sprinting. Journal of Biomechanics. 40 (16), 3555-3562 (2007).
  30. Heiderscheit, B. C., et al. Identifying the time of occurrence of a hamstring strain injury during treadmill running: a case study. Clinical Biomechanics. 20 (10), 1072-1078 (2005).
  31. Thelen, D. G., et al. Hamstring muscle kinematics during treadmill sprinting. Medicine & Science in Sports & Exercise. 37 (1), 108-114 (2005).
  32. Schache, A. G., Wrigley, T. V., Baker, R., Pandy, M. G. Biomechanical response to hamstring muscle strain injury. Gait & Posture. 29 (2), 332-338 (2009).
  33. Roetenberg, D., Luinge, H., Slycke, P. Xsens MVN: Full 6DOF human motion tracking using miniature inertial sensors. Xsens Motion Technologies B.V. Enschede. , 1-7 (2009).
  34. Roetenberg, D., Slycke, P. J., Veltink, P. H. Ambulatory position and orientation tracking fusing magnetic and inertial sensing. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 54 (5), 883-890 (2007).
  35. Madgwick, S. O., Harrison, A. J., Vaidyanathan, A. Estimation of IMU and MARG orientation using a gradient descent algorithm. Proceedings of IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics. , Zurich, Switzerland. (2011).
  36. Diebel, J. Representing Attitude: Euler Angles, Unit Quaternions, and Rotation Vectors. Matrix. 58 (15-16), 1-35 (2006).
  37. Struzik, A., et al. Relationship between Lower Limb Angular Kinematic Variables and the Effectiveness of Sprinting during the Acceleration Phase. Applied Bionics and Biomechanics. 2016, 9(2016).
  38. Struzik, A., et al. Relationship between lower limbs kinematic variables and effectiveness of sprint during maximum velocity phase. Acta of Bioengineering and Biomechanics. 17 (4), 131-138 (2015).
  39. Higashihara, A., Nagano, Y., Ono, T., Fukubayashi, T. Differences in hamstring activation characteristics between the acceleration and maximum-speed phases of sprinting. Journal of Sports Sciences. 36 (12), 1313-1318 (2018).
  40. Wilmes, E., et al. Inertial Sensor-Based Motion Tracking in Football with Movement Intensity Quantification. Sensors (Basel). 20 (9), (2020).
  41. Camomilla, V., Bergamini, E., Fantozzi, S., Vannozzi, G. Trends Supporting the In-Field Use of Wearable Inertial Sensors for Sport Performance Evaluation: A Systematic Review. Sensors. 18 (3), 873(2018).
  42. Camomilla, V., Dumas, R., Cappozzo, A. Human movement analysis: The soft tissue artefact issue. Journal of Biomechanics. 62, 1-4 (2017).
  43. Robert-Lachaine, X., Mecheri, H., Larue, C., Plamondon, A. Effect of local magnetic field disturbances on inertial measurement units accuracy. Applied Ergonomics. 63, 123-132 (2017).
  44. Small, K., McNaughton, L. R., Greig, M., Lohkamp, M., Lovell, R. Soccer fatigue, sprinting and hamstring injury risk. International Journal of Sports Medicine. 30 (8), 573-578 (2009).
  45. Wdowski, M. M., Gittoes, M. J. R. First-stance phase force contributions to acceleration sprint performance in semi-professional soccer players. European Journal of Sport Science. , 1-23 (2019).
  46. Bezodis, N. E., North, J. S., Razavet, J. L. Alterations to the orientation of the ground reaction force vector affect sprint acceleration performance in team sports athletes. Journal of Sports Sciences. 35 (18), 1-8 (2017).
  47. Hreljac, A. Impact and overuse injuries in runners. Medicine & Science in Sports & Exercise. 36 (5), 845-849 (2004).
  48. Willy, R. W. R. In-field gait retraining and mobile monitoring to address running biomechanics associated with tibial stress fracture. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports. 26 (2), 197-205 (2016).
  49. van der Worp, H., Vrielink, J. W., Bredeweg, S. W. Do runners who suffer injuries have higher vertical ground reaction forces than those who remain injury-free? A systematic review and meta-analysis. British Journal of Sports Medicine. 50 (8), 450-457 (2016).
  50. Napier, C. C. Kinetic risk factors of running-related injuries in female recreational runners. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports. 28 (10), 2164-2172 (2018).
  51. Wundersitz, D. W., Netto, K. J., Aisbett, B., Gastin, P. B. Validity of an upper-body-mounted accelerometer to measure peak vertical and resultant force during running and change-of-direction tasks. Sports Biomechanics. 12 (4), 403-412 (2013).
  52. Nedergaard, N. J., et al. The Relationship Between Whole-Body External Loading and Body-Worn Accelerometry During Team-Sport Movements. International Journal of Sports Physiology and Performance. 12 (1), 18-26 (2017).
  53. Lundgardh, F., Svensson, K., Alricsson, M. Epidemiology of hip and groin injuries in Swedish male first football league. Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy. , 1-8 (2019).
  54. Werner, J., Hagglund, M., Ekstrand, J., Walden, M. Hip and groin time-loss injuries decreased slightly but injury burden remained constant in men's professional football: the 15-year prospective UEFA Elite Club Injury Study. British Journal of Sports Medicine. 53 (9), 539-546 (2019).
  55. Werner, J., Hagglund, M., Walden, M., Ekstrand, J. UEFA injury study: a prospective study of hip and groin injuries in professional football over seven consecutive seasons. British Journal of Sports Medicine. 43 (13), 1036-1040 (2009).
  56. Havens, K. L., Sigward, S. M. Whole body mechanics differ among running and cutting maneuvers in skilled athletes. Gait & Posture. 42 (3), 240-245 (2015).
  57. Charnock, B. L., Lewis, C. L., Garrett, W. E., Queen, R. M. Adductor longus mechanics during the maximal effort soccer kick. Sports Biomechanics. 8 (3), 223-234 (2009).
  58. Nunome, H., Inoue, K., Watanabe, K., Iga, T., Akima, H. Dynamics of submaximal effort soccer instep kicking. Journal of Sports Sciences. 36 (22), 2588-2595 (2018).
  59. Kellis, E., Katis, A., Vrabas, I. S. Effects of an intermittent exercise fatigue protocol on biomechanics of soccer kick performance. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports. 16 (5), 334-344 (2006).

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Fuzja czujnik wmodel biomechanicznyk ty w stawie biodrowym i kolanowympr dko k towarozmieszczenie czujnik wprocedura kalibracjisprint na 30 metr w

Powiązane artykuły