Методическая статья

Инерционный метод измерения на основе метода оценки кинематики тазобедренного и коленного суставов в командных спортивных спортсменах на поле

10.3K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/60857

⸱

26 мая 2020 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

В этой статье

Краткое содержание

Мониторинг спортсменов имеет важное значение для повышения производительности и снижения риска травматизма в командных видах спорта. Современные методы мониторинга спортсменов не включают нижние конечности. Присоединение нескольких инерционных измерительных блоков к нижним конечностям может улучшить мониторинг спортсменов в этой области.

Аннотация

Нынешняя практика мониторинга спортсменов в командных видах спорта в основном основана на позиционных данных, измеряемых глобальным позиционированием или местными системами позиционирования. Недостатком этих измерительных систем является то, что они не регистрируют кинематику нижних конечностей, что может быть полезной мерой для выявления факторов риска травматизма. Быстрое развитие сенсорных технологий может преодолеть ограничения нынешних систем измерения. С помощью инерциальных измерительных блоков (IMUs), надежно закрепленных на сегментах тела, алгоритмов синтеза датчиков и биомеханической модели можно оценить киноматику суставов. Основной целью данной статьи является продемонстрировать установку датчика для оценки кинематики тазобедренного и коленного суставов спортсменов командного спорта в полевых условиях. Пять мужчин (возраст 22,5 ± 2,1 года; масса тела 77,0 ± 3,8 кг; рост 184,3 ± 5,2 см; тренировочный опыт 15,3 ± 4,8 года) выполнили максимальный 30-метровый линейный спринт. Бедра и коленные суставы углы и угловые скорости были получены пять IMUs размещены на таз, как бедра и оба хвостовика. Углы тазобедренного сустава варьировались от 195 "(± 8 ") расширение до 100,5 "(± 8 ") сгибание и колено углы варьировались от 168,6 "(± 12 ") минимальное сгибание и 62,8 "(± 12 ") максимальное сгибание. Кроме того, угловая скорость тазобедренного сустава колебалась от 802,6до -1 (± 192 градуса по Цельсию-1)и -674,9градусов по Цельсию (± 130градусов по Цельсию -1). Колено угловой скорости колебался между 1155,9с -1 (± 200s -1)и -1208.2 s-1 (± 264s -1). Настройка датчика была проверена и может предоставить дополнительную информацию в отношении мониторинга спортсменов в этой области. Это может помочь профессионалам в ежедневной спортивной обстановке оценить свои учебные программы, с целью снижения травматизма и оптимизации производительности.

Введение

Командные виды спорта (например, футбол и хоккей на траве) характеризуются чередованием кратких взрывных действий, таких как высокоинтенсивный бег или спринт, с более длительными периодами менее требовательных видов деятельности, таких как ходьбаили бег трусцой1,2,3,4,5,6. За последние десятилетия физические требования игры развивались с большим расстоянием, пройденное на высокой скорости и спринте, более быстрыми скоростями мяча иболее проходит 7,8.

Спортсмены постоянно упорно тренируются, чтобы поддерживать и улучшать свою физическую способность выдерживать физические требования игры. Правильное применение учебного стимула в сочетании с достаточным восстановлением вызывает реакции, которые приводят к адаптации человеческого организма, улучшению физической подготовки ипроизводительности 9. Напротив, дисбаланс между тренировочным стимулом и восстановлением может привести к длительной усталости и нежелательной реакции тренировки (maladaptation), что увеличивает риск травм как у профессиональных, так и любительских спортсменовкоманды спорта 10,11,12,13.

Одним из основных рисков, сопровождаемых высокой подготовки и матч стимулы мышечной деформации травм. Травмы мышечного напряжения составляют более трети всех травм потери времени в командных видах спорта и вызывают более четверти общего отсутствия травмы, с подколеннымисухожилиями является наиболее часто участвующих 14,15,16,17. Кроме того, число спортсменов, которые поддерживают травмы подколенного сухожилия штаммарастет каждый год 18,19, несмотря на то, что несколько программ были введены для предотвращения травмподколенного сухожилия деформации 12,13,20,21. Следовательно, это оказывает негативное влияние состороны спортивных 22 ифинансовых 23 точек зрения. Таким образом, адекватный мониторинг отдельных спортсменов имеет важное значение для оптимизации графиков тренировок, минимизации риска травматизма и оптимизации производительности.

Текущая практика мониторинга спортсменов в командных видах спорта в основном основана на данных о позициях, измеренных местными илиглобальными системами позиционирования 24,25. Эти системы контролируют активность с помощью GPS-метрик, таких как пройденное расстояние, средняя скорость бега или метрики на основе акселерометрии, такие как PlayerLoad26,27,28. Недостатком этих мер является то, что они не включают кинематику нижних конечностей. Оптоэлектронные измерительные системы служат золотым стандартом для выполнения кинематический анализ нижних конечностей вовремя линейного спринта 29,30,31,32. К недостаткам этих систем можно сказать об отсутствии экологической обоснованности в связи с их ограниченной зоной измерения, необходимостью эксперта для эксплуатации системы и трудоемким анализом данных. Таким образом, этот метод не подходит для ежедневной спортивной практики.

Быстрое развитие сенсорных технологий может преодолеть ограничения современных методов мониторинга спортсменов. Недавняя надежность, миниатюризация и возможности хранения данных инерциальных измерительных блоков (ИДУ) позволяют в полевых условиях использовать сенсорную технологию. IMUs содержат акселерометр, гироскоп и магнитометр, которые измеряют ускорение, угловую скорость и магнитное поле, в трех ортогональныхосей соответственно 33,34. С датчиками, надежно закрепленными на сегментах тела, алгоритмами синтеза датчиков и биомеханической моделью, можно оценить совместнуюкинематику 33. Регистрация совместной кинематики в сочетании с информацией об ускорении различных сегментов тела может улучшить мониторинг спортсменов в командных видах спорта.

Соелыкав установку датчика ИДУ со стандартизированным полевым тестом, можно проиллюстрировать, как кинематика нижних конечностей регистрируется во время линейного спринта в полевых условиях, что может быть полезной мерой для выявления факторов риска травматизма. Установка датчиков может предоставить дополнительную информацию для текущих мер мониторинга, которые специалисты могут использовать для оптимизации графиков тренировок для повышения производительности и минимизации риска травматизма. Поэтому основной целью данной статьи является продемонстрировать инерциальную установку датчика для оценки кинематики тазобедренного и коленного суставов спортсменов командного спорта на местах.

Протокол

Все методы, описанные в этом разделе, утверждены комитетом по этике Центра наук о движении человека Гронингененского университета (регистрационный номер: 201800904).

1. Подготовка полевых испытаний и инерциальных измерительных единиц

  1. Установите два конуса на 1 м друг от друга, чтобы определить начало полевых испытаний.
    ПРИМЕЧАНИЕ: 1-метровое расстояние между конусами позволяет субъекту легко пробежать через отправную точку полевого теста. Это расстояние можно приспособить к предпочтениям лидера теста.
  2. Определите конечной точки полевых испытаний, перекатив измерительную ленту от отправной точки теста до тех пор, пока не будет пройдено 30-метровое линейное расстояние.
  3. Установите два конуса на 1 м друг от друга, чтобы определить конечной точки полевого теста.
  4. Подготовьтесь к IMUs, чтобы правильно прикрепиться к телу субъекта.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Смотрите таблицу материалов для размеров ИДУ и весовых характеристик.
    1. Нарежьте растяжку на 5 частей размером 10 см х 10 см.
    2. Разрежьте двустороннюю клейую ленту (например, ленту toupee) на 5 частей, равных размеру используемых IMUs.
    3. Прикрепите кусок двусторонней клейкой ленты к каждому ИДУ.
    4. Этикетка каждого ИДУ, так что он может быть распознаен индивидуально во время анализа данных.

2. Тема подготовки

  1. Получить информацию о поле субъекта, возрасте, массе тела и росте. Попросите субъекта заполнить анкету об их прошлом в командных видах спорта. Получение письменного информированного согласия от субъектов, которые отвечают критериям включения.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Примеры вопросов: i) Сколько лет вы играете в футбол? ii) На каком уровне вы играете в футбол? iii) Сколько часов в неделю вы тренируете футбол в течение последних 6 месяцев? iv) Какова ваша игровая позиция? v) Вы испытываете какую-либо боль или вы выдержали травму опорно-двигательного мозга в нижней конечности в течение последних 6 месяцев?
  2. Определите, соответствует ли предмет критериям включения.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Включите субъектов, когда они не испытывают каких-либо травм опорно-двигательного мозга или боли в нижних конечностях в течение 6 месяцев до выполнения протокола; Субъекты должны иметь более чем 1-летний опыт в конкурирующих командных видах спорта на любительском уровне.
  3. Попросите субъекта перейти на спортивную одежду (например, футболку, футбольные шорты и футбольные бутсы).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Потому что датчики будут размещены на голени, футбол носки являются нежелательными.
  4. Подготовь IMUs для присоединения к телу субъекта.
    1. Выровняй все 5 IMUs рядом друг с другом.
    2. Активируйте все пять IMUs одновременно, нажав кнопку поверх датчика. Датчик активируется при мигание зеленого света.
      ПРИМЕЧАНИЕ: С этого момента каждый образец ИДУ данные на 500 Гц. Данные хранятся на SD-карте внутренне. Данные должны быть загружены на ноутбук или компьютер после завершения теста.
    3. Убедитесь, что механический пик был создан путем нажатия всех IMUs на твердой поверхности в то же время (например, на столе).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Механический пик необходим для синхронизации сигналов ИДУ. Синхронизация сигналов ИДУ осуществляется при обработке данных (раздел 5). Этот раздел не является необходимым при использовании коммерчески доступных датчиков. В этом случае используйте соответствующее программное обеспечение для синхронизации датчиков.
  5. Прикрепите IMUs к телу субъекта(рисунок 1).
    1. Бритье волос на теле субъекта в следующих анатомических местах: в крестце между двумя задними верхними подвихом шипов, антеромедиальной костной части правой и левой голени, а также боковой части правого и левого бедра (т.е. трактат illiotibialis).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Анатомические места, где должны быть размещены датчики, могут быть определены путем пальпации.
    2. Спрей клей спрей на анатомических местах, описанных в шаге 2.5.1. Подождите 5-10 с, чтобы убедиться, что клей спрей сухой.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Держите спрей по крайней мере 10 см (4 дюйма) от кожи и спрей желаемой области с радикальным движением.
    3. Снимите защитный слой двухсторонней клейкой ленты с IMUs.
    4. Поместите ИДУ в описанные анатомические места. Запишите анатомическое местоположение с соответствующим ярлыком ИДУ (например, правый хвостовик: ИДУ 1).
    5. Прикрепите растяжение ленты поверх каждого ИДУ, чтобы убедиться, что датчик дополнительно закреплены на коже.

3. Калибровка датчика ИДУ

  1. Поручить субъекту стоять на месте в нейтральном положении с ноги хип-ширина друг от друга и руки в их сторону. Поддерживайте эту позицию в течение минимального периода в 5 с.
  2. Проинструктируй субъекта сгибать левое бедро и колено под углом 90 градусов в сагиттаальной плоскости с последующим расширением бедра до нейтрального положения, как описано в шаге 3.1.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Для определения кинематических переменных см. Рисунок 2.
  3. Повторите шаг 3.2 для правого бедра и колена.
  4. Поручите участнику сгибать ствол к земле и вернуться в нейтральное положение.
  5. Подождите минимум 5 с.
  6. Повторите шаги 3.1-3.5 один раз.

4. Выполнить 30-метровый линейный спринт тест

  1. Проинструктируем субъекта для выполнения разогрева (например, футбол конкретных FIFA 11- разогрев программы20).
  2. Сообщите субъекту о протоколе тестирования.
    1. Четко уровень риска получения травмы во время теста не выше, чем во время обычной подготовки, и что субъект может прервать тест в любое время, без объяснения причин.
    2. Проинструктируйте субъекта стоять в правильном стартовом положении, с предпочтительной ногой, стоящей на стартовой линии, и плечами за стартовой линией на поле.
    3. Проинструктируйте субъекта, что руководитель теста будет отсчитывания от 3 до 0, а затем кричать "Старт". Проинструктируйте, что когда "Старт" был вызван, тест начинается.
    4. Сообщите об этом субъекту спринта как можно быстрее до тех пор, пока не будет достигнута 30-метровая точка. После того, как 30-метровая точка финиша будет достигнута, объект должен как можно быстрее замедлиться до положения в тупике.
    5. Разрешить субъекту задавать вопросы. При необходимости разрешить субъекту выполнить практический запуск для ознакомления субъекта с протоколом.
  3. Спросите субъекта, если инструкции были ясны.
  4. Убедитесь, что объект находится в правильном исходном положении.
  5. Отсчитайте от '3' до '0' и кричите 'Start', чтобы начать тест. Запустите таймер, когда был дан стартовый знак.
  6. Поощряйте предмет для достижения максимальной производительности.
  7. Остановите таймер, когда участник достиг своей позиции в тупике.
  8. Повторите шаги 4.4'4.6 до тех пор, пока не будут выполнены три спринта.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Пусть участники отдыхают, по крайней мере 2 мин между испытаниями. Включите самый быстрый спринт для анализа данных.
  9. Проинструктируем субъекта для выполнения охлаждения.
  10. Отсоедините IMUs от предмета, удалив растяжку и двустороннюю клейую ленту из тела субъекта.

5. Обработка данных

  1. Подключите ИДУ к компьютеру с помощью USB-кабеля. Экспорт необработанных данных ИДУ в конкретную папку на компьютере.
  2. Открытый MATLAB (версия r2018b). Импорт необработанных файлов данных ИДУ (т.е. акселерометра, гироскопа и магнитометра).
  3. Синхронизация необработанных файлов данных ИДУ.
    1. Импорт файла данных об ускорении одного датчика (например, датчика таза).
    2. Рассчитайте рывок, отличив сигналы ускорения X, Y и q. Суммировать X, Y, и рывок, чтобы получить общий рывок.
    3. Получите механический пик, найдя значение индекса в файле данных, где общий рывок достиг максимального значения. Значение индекса является началом измерения.
    4. Удалите все точки данных данных об ускорении, данные магнитометра и данные гироскопа до индексного значения датчика.
    5. Повторите шаги 5.3.1-5.3.3 для каждого файла необработанных данных соответствующего датчика.
    6. Определите, какой датчик содержит наименьшее количество точек данных, получив количество отобранных точек данных для каждого файла данных.
    7. Отрежьте все остальные файлы данных, равные размеру датчика, который регистрит сигналы в течение кратчайшего периода времени.
  4. Фильтруйте данные гироскопа с помощью фильтра с низким проходом баттерворта второго порядка с частотой отсечения 12 Гц.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Фильтр и особая частота отсечения были выбраны на основе визуальной проверки данных в предыдущих пилотных экспериментах.
  5. Получите ориентацию датчика по отношению к глобальной земной раме, вычислив ориентацию кварниона датчика с помощью фильтра Madgwick35.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Подробное описание того, как рассчитывается ориентация датчиков по отношению к глобальной земной раме, описано в Madgwick et al.35.
  6. Выровнять рамку координат датчика к сегменту тела.
    1. Выберите индексные номера файла данных, когда объект стоял на месте во время калибровки (шаг 3.1).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Предполагается, что продольная ось датчика похожа на гравитационный вектор.
    2. Используйте индексные числа шага 5.6.1 для расчета средней ориентации каждого датчика по отношению к глобальной эталонной рамке во время статической калибровки. Затем поверните рамку датчика каждого датчика, чтобы он согласовыровыйся с глобальной эталонной рамкой во время статической калибровки.
    3. Выберите индексные номера файла данных при калибровке движения левой ноги (шаг 3.2).
    4. Поверните ориентацию датчиков левой ноги таким образом, чтобы калибровочное движение было вращением только вокруг лобной оси.
    5. Повторите шаги 5.6.3 и 5.6.4 для калибровочные движения правой ноги и туловища.
  7. Получить совместную ориентацию, выразив ориентацию дистального сегмента тела в координации кадра проксимального сегмента для каждого сустава.
  8. Получить совместные углы, разлагая полученные совместные ориентации на углы 'X'' Euler.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Как разложить полученные совместные ориентации на углы 'X'' Euler описано в работе Diebel36.
  9. Получение совместных угловых скоростей, выражаюющих гироскоповые сигналы каждого дистального сегмента в рамке координат соответствующего проксимального сегмента за вычетом угловой скорости проксимального сегмента.
  10. Определите каждый шаг во время линейного спринта с помощью алгоритма обнаружения шагов.
    1. Импорт данных фильтрованного гироскопа в MATLAB.
    2. Используйте функцию пикового обнаружения для определения пиков в сигнале гироскопа.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Пиковая высота была установлена на уровне 286,5градусов по Цельсию,1, а минимальное пиковое расстояние было установлено на уровне 100 проб (0,2 с).
  11. Для каждого шага вычислите максимальное значение угла бедра, угла колена, угловой скорости бедра и угловой скорости колена.
  12. Для каждого шага вычислите минимальное значение угла бедра, угла колена, угловой скорости бедра и угловой скорости колена.
  13. Для каждого шага вычислите диапазон движения бедра, вычитая минимальный угол бедра с максимального угла бедра.
  14. Для каждого шага рассчитайте диапазон движения колена, вычитая минимальный угол колена с максимального угла колена.
  15. Сохраните обработанные данные в определенной папке на компьютере, чтобы использовать их для дальнейшего анализа.

6. Анализ данных

  1. Импорт обработанных данных ИДУ в MATLAB.
  2. Разделите спринт на ускорение, максимальную скорость и фазу замедления на основе шагов, выявленных алгоритмом обнаружения шагов.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Этапы спринта в этой статье были выбраны произвольно. Фаза ускорения определяется как шаг от 3 до 837, в то время как фаза замедления определяется как последние восемь этапов спринта. Данные о высокой скорости были получены на основе шагов, выполняемых между этими фазами.
  3. Выберите угловые данные о скорости для анализа данных.
  4. Рассчитайте средние значения и стандартное отклонение кинематических переменных всех этапов на каждом этапе 30-метрового линейного спринта.
  5. Повторите шаг 6.3 и 6.4 для угловых данных.

Результаты

Пять предметов (все мужчины; все футболисты; 22,5 ± 2,1 года; масса тела 77,0 ± 3,8 кг; рост 184,3 ± 5,2 см; опыт тренировок 15,3 ± 4,8 года) выполнили максимальный 30-метровый линейный спринт. Углы тазобедренного сустава варьировались от 100,5 "(± 8 ") максимального сгибания и 183,1 "(± 8 ") максимальное расширение во время ускорения, 104,1 "(± 8 ") максимальное сгибание и 195 "(± 8 ") максимальное расширение во время максимальной скорости, и 128,4 "(± 11 ") максимальное сгибание и 171,9 "(± 23 ") минимальное сгибание во время замедления. Хип угловые скорости варьировались от 744,9с -1 (± 154с -1)и -578-1 (± 99-1) во время ускорения, 802,6с -1 (± 192с -1)и -674,9с -1 (± 130-1)на высокой скорости, и 447,7градуса -1 (± 255 градусов по Цельсию-1)и -430,3с -1 (± 189-1)во время замедления.

Кроме того, углы колена варьировались от 73,5 "(± 12 ") максимальной сгибания и 162,6 "(± 7 ") минимальное сгибание во время ускорения, 62,8 "(± 12 ") максимальное сгибание и 164,8 "(± 6 ") минимальное сгибание во время максимальной скорости, и 81,1 "(± 16 ") максимальное сгибание и 168,6 "(± 12 ") минимальное сгибание во время замедления. Угловая скорость колена варьировалась от 935,8до -1 (± 186 градусов по Цельсию-1)и -1137,8-1 (± 214-1)во время ускорения, между 1155.9s -1 (± 200s -1)и -1208.2s -1 (± 264s -1) во время высокой скорости, и 1000.1s -1 (± 282s -1)и -1004.3s -1 (± 324s -1). Рисунок 3 иллюстрирует непрерывные кинематические данные одного испытания линейного 30-метрового спринтерского теста, в то время как рисунок 4 и рисунок 5 иллюстрируют кинематические данные одного цикла шага во время ускорения, максимальной скорости и замедления одного испытания.

figure-results-1
Рисунок 1: Представление размещения датчиков. (A)Размещение датчика на правом и левом хвостовике. (B)Размещение датчика на тазу, а также на правом и левом бедре. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

figure-results-2
Рисунок 2: Определения для бедер и коленных суставов углов и угловых скоростей. (A)Представительство нейтральной позиции в сагиттаальной плоскости. Совместные углы в нейтральном положении на 180 градусов. (B)Представление тазобедренного сустава (θ бедра), коленного сустава (θ колена) и диапазона движения (ROM). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

figure-results-3
Рисунок 3: Визуализация кинематики спринта одного испытания во время ускорения, верхней скорости и замедления фазы. Астерикс указывает, когда был обнаружен шаг. (A)Левое и правое сгибание бедра и углы расширения с течением времени. (B) Левый и правый бедра угловые скорости с течением времени. (C) Левый и правый углы колена с течением времени. (D) Левое и правое колено угловые скорости с течением времени. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

figure-results-4
Рисунок 4: Полярный участок, в котором угол тазобедренного сустава (к) и угловые скорости (сгибание/расширение) одного шага иллюстрируются во время ускорения, максимальной скорости и замедления. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

figure-results-5
Рисунок 5: Полярный участок, в котором угол коленного сустава (к) и угловые скорости (сгибание/расширение) одного шага иллюстрируются во время ускорения, максимальной скорости и замедления. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Обсуждение

Современные методы мониторинга спортсменов в командных видах спорта не регистрируют кинематику нижних конечностей, что может быть полезной мерой для выявления факторов риска травматизма. Золотым стандартом для анализа кинематики нижних конечностей во время спринта являются оптико-электронныеизмерительные системы 29,30,31,32. Хотя оптоэлектронные измерительные системы служат золотым стандартом, эти системы не имеют экологической обоснованности из-за их ограниченной зоны измерения. Настройка датчика, представленная в данной статье, преодолевает ограничения текущих измерительных систем и является относительно дешевой. Возможность регистрации кинематики нижних конечностей в полевых условиях, измеряемая установкой датчика, может улучшить практику наблюдения за спортсменом.

Предыдущие исследования, которые рассмотрели спринткинематики 29,31,37,38,39 сообщили бедра углы в диапазоне от 210 "расширение до 90" сгибания. Кроме того, эти исследования сообщили коленных углов, начиная от 160 "минимальной сгибания и 40" максимальной сгибания. Значения, наблюдаемые в данном исследовании, находятся в пределах ранее зарегистрированного диапазона. В одномисследовании 38 сообщили бедра угловые скорости, начиная от-590 -1 до 700с -1 и колено угловых скоростей, начиная от -1,000s -1 до 1100s -1. Хотя значения, наблюдаемые в этом исследовании, были выше, они показывают аналогичную тенденцию с течением времени. Метод был проверен и может быть использован для мониторинга спортсмена в поле40.

Нынешнее исследование имеет некоторые ограничения, которые необходимо решить. Во-первых, помимо характеристик используемых IMUs, пользователи должны знать, что сигналы, полученные от IMUs, влияют на несколько источников ошибок, которые ограничивают возможный диапазон приложений41. Во-первых, колебания мягких тканей вокруг костей (т.е. артефактымягких тканей 42) могут повлиять на регистрацию кинематики. По этой причине важно тщательно прикрепить ИМУ к телу субъекта в соответствии с шагами, описанными в протоколе. Хотя были предприняты необходимые шаги, следует отметить, что нынешнее исследование не включает в себя дополнительные эластичные ремни для предотвращения ошибочного движения датчиков. Это может улучшить результаты и может рассматриваться как ограничение этого исследования. Во-вторых, ферромагнитные возмущения от других устройств (главным образом внутри зданий) меняют величину или направление измеренного вектора магнитного поля магнитометра ИДУ, вызывая тем самым ошибки в расчетнойориентации 43. Поэтому источников ферромагнитного возмущения следует избегать как можно больше. Кроме того, следует отметить, что установка датчика не применима к раздвижным снастям, так как датчики отсоединяются от кожи в результате контакта с поверхностью земли. Таким образом, участники должны быть проинструктированы не выполнять раздвижные снасти во время небольших односторонних игр. Возможным решением этой проблемы может быть интеграция настройки датчика в смарт-одежду (т.е. smart Sensor Tights).

Кинематические переменные, полученные с помощью установки датчика, могут быть использованы в сегментальной модели для мониторинга спортсменов в полевых условиях. Предыдущие исследования показали снижение максимального комбинированного сгибания тазобедренного сустава и угла расширения колена (т.е. теоретической длины подколенного сухожилия) после каждой половины симуляциифутбольного матча 44. В том же исследовании, увеличение хвостовика угловой скорости наблюдается в конце каждой половины. Нижняя длина подколенного сухожилия в сочетании с повышенной скоростью хвостовика может указывать на повышенный риск чрезмерного напряжения подколенного сухожилия после усталости. Такие изменения в спринтерской кинематике могут быть обнаружены в полевых условиях с использованием инерциальной единицы измерения (ИДУ), управляемой сегментальной моделью. Помимо изменений в совместной кинематике, можно оценить и силы, которые действуют на организм в целом. Силы наземной реакции (GRF) описывают биомеханическую нагрузку, с которыми столкнулась общая опорно-двигательная система, и могут быть оценены с помощью второго закона движения Ньютона (т.е. F и m a). Текущие исследования в управлении использовали grF оценкидля оптимизации производительности спринта 45,46 илиоценки потенциального риска травмы 47,48,49,50. Эти исследования показывают, что скорость погрузки, вертикальные пики силы удара и горизонтальное нарушение силы связаны с повреждениями опорно-двигательного мозга. Хотя это вызов для точной оценки GRF во время высокодинаминых командно-спортивных конкретных движений51,52, возможность мониторинга этих переменных во время измерений на поле может предоставить новую информацию для оптимизации производительности, или для предотвращения травм.

Результаты, представленные в этой работе, ограничиваются мониторингом кинематики нижних конечностей во время линейного спринта, сосредоточив внимание на механизме травмы подколенного сухожилия. Однако следует отметить, что травмы бедра и паха также часто встречаютсяв командных видах спорта 14,17,53,54,55. Эти травмы, вероятно, вызваны повторяющимся участием ногами и изменение направления. Таким образом, будущие исследования должны не только ограничить их внимание на спринте в отношениях с механизмом травмы подколенного сухожилия деформации, но и сосредоточиться на расширении знаний относительно изменениянаправления задач 56 иногами 57,58,59 в отношениях с бедра и паха травм.

В заключение, эта установка датчика может быть интегрирована в смарт-одежды. Интеллектуальная одежда может позволить зарегистрировать кинематику нижних конечностей в поле во время командных спортивных конкретных задач, которые могли бы улучшить мониторинг спортсменов в будущем. Это может помочь профессионалам в ежедневной спортивной обстановке оценить свои учебные программы и оптимизировать их, с целью снижения риска травматизма.

Раскрытие информации

Авторов нечего раскрывать.

Благодарности

Авторы хотели бы с благодарностью отметить источники финансирования, предоставленные голландской национальной исследовательской организацией (НВО). Кроме того, авторы хотели бы с благодарностью отметить Голландскую королевскую футбольную ассоциацию (KNVB) за содействие осуществлению исследовательской программы путем предоставления доступа к их научно-исследовательским учреждениям. Наконец, авторы хотели бы с благодарностью отметить Thijs Wiggers за его вклад в исследовательскую программу.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Компьютерное программное обеспечениеThe MathWorks, Inc., Натик, Массачусетс, СШАMatlab Версия 2018b
КонусыNiken = 4
Двусторонняя клейкая лентаДля крепления IMU на коже
Инерциальные измерительные блокиMPU-9150, Invensense, Сан-Хосе, Калифорния, СШАn = 5; Размеры: 3,5 х 2,5 х 1,0 см; Вес: 0,011 кг; Частота дискретизации: 500 Гц; Акселерометр: ± 16 G, Гироскоп: ± 2000 °/s
Измерительная лентаМинимальная длина: 30 метров
Спрей для лентыMueller Tuffner, Mueller Sports Medicine, Inc., Висконсин, СШАСодержимое: 283 г
Стрейч-лентаFixomull, BSN Medical, Алмере, Нидерланды

Ссылки

  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).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

30

Похожие статьи