Summary
人体頭頸部を使用して、光ファイバーを用いたフィット力型探触子, 首フォース/モーメント トランスデューサーおよび頭部加速度の配列とデュアル高速カメラ システム、今回ヘルメット保持と生体に及ぼす影響を検討するテスト ベッド頭頸部頭部衝撃への二次損傷の対策。
Abstract
従来の知恵と国際ヘルメットのテストと認定基準の言語は、適切なヘルメットに合うし、インパクト時の保持、衝撃誘起損傷からヘルメット着用者を保護する上で重要な要因をお勧めします。この原稿を目指して身体テスト デバイス (ATD) 頭部加速度変換器の配列をシミュレートされたヘルメットをかぶった影響の分析を通して異なるヘルメット適合シナリオで衝撃誘起損傷メカニズムを調査し、首の力/瞬間トランスデューサー、デュアル高速カメラ システム、およびヘルメット フィット力センサーは、光ファイバーのブラッググレーティングに基づく我々 の研究グループで開発。影響をシミュレートするためにインストルメント化された一夜と柔軟な首がアンビルに線形ガイドレールに沿って落ちる。テスト ベッドは、平坦で、斜め衝撃表面に 8.3 m/s までの速度で頭部衝撃のシミュレーションをことができます。一夜はヘルメットに合うし、ヘルメットの位置インデックスおよび/またはヘルメット サイズをコンテキスト特定調整することでフィットのいくつかのシナリオをシミュレートできます。ヘルメット保持を定量化するには、頭にヘルメットの動きは、事後画像解析を用いた定量化されます。潜在的な頭と首の負傷を定量化するには、頭部加速度と首力/モーメントに基づく生体力学的措置が測定されます。確立された人間の許容曲線との比較を通して、これらの生体力学的措置は、重篤な生命を脅かすまたは軽度のびまん性脳損傷のリスクを見積もることができます、osteoligamentous 首の傷害。我々 の知識に提示されたテスト ベッド フィット ヘルメットとリテンションを基準にして頭と首の傷害に及ぼす力学的影響を評価するために特に開発された最初のです。
Introduction
最も疫学的証拠では、自転車のヘルメットを提供すべての年齢1のサイクリストのための頭部外傷に対する保護を示唆しています。生体力学的文学は、ヘルメットをかぶった頭が比較的少ない厳しい頭部/脳傷害保護されていない (非ヘルメットをかぶった) ヘッド2を基準に、影響を与える二次を支える一貫したテーマを提示します。いくつかの研究では、貧しいヘルメット フィットが頭部外傷3ヘルメットがきちんと合うときに最も効果的なことを意味のリスクの増加に関連付けられていることを示唆しています。よいヘルメットの適合を定義するために使用する抽出条件によって正しくないヘルメットの使用はヘルメットをかぶった自転車364% と高いことが判明しました。疫学的証拠を示唆、重大度または頭部外傷の影響の可能性に関連してフィットするヘルメット、にもかかわらず、正しいヘルメットに合うかどうか、最小限の実験的作業は管理された実験室の設定で評価またはヘルメット保持損傷の生体力学的対策に大きな影響を及ぼします。1 つ関連研究はヘルメットをかぶった影響の有限要素モデル4とシミュレーション中にオートバイのヘルメット サイズの効果を調査しています。別の関連調査を行った実験的影響5フットボール用ヘルメットのフィット力を定量化する圧力敏感なフィルムを使用している間中ヘルメット サイズ変更の効果。中学6下位フィット シナリオと同様、調査6、7自転車やオートバイのヘルメットの影響で保持システムの効果がされています。
私たちの仕事は、自転車のヘルメットの効果を研究する手法フィット ヘルメット力センサーと傷害の危険に合う、人体の頭と首、立体高速カメラと影響をシミュレーションを提案します。提案方式の目的は、フィットを定量化し、別の現実的な影響シナリオで負傷の危険を評価することです。関連のメソッドとは対照的は、我々 の仕事は適合、適切なヘルメットの使用は様々 な自転車のヘルメットを調査します。頭の運動前に同様のメソッドが決定されます。しかし、首の読み込みと頭ヘルメット変位は定量化も。サイクリングで頸部損傷の疫学では、首の負傷が多いことを示唆している、彼らはより深刻な頭部の影響および入院8,9に関連する傾向があります。ヘルメットの着用が首の負傷8の率を低減するかどうかの証拠を混合して引用された疫学の研究のどれもがフィット ヘルメットの側面を定量化します。サイクリングで首の負傷より深刻な事故に関連する傾向があるし、フィットするヘルメットは首の傷害の疫学検査されなかった事実を考える頭頚部外傷の調査の方法、生体力学的研究で貴重です。このような実験は、影響の重大度またはヘルメットに合わせてすべての場合コントロールのできない疫学研究を補完する生体力学的研究される可能性があります。
我々 の仕事では、インパクト時の頭とヘルメットの間の相対的な動きを監視する手法をしました。ヘルメットが頭の上に移動するかどうかを監視する機能は、衝突時の怪我にヘルメットの安定性と保護されていない頭の露出に貴重な洞察を与えることができます。フィット ヘルメットを調査研究、ヘルメットの安定性と頭部曝露がヘルメットの性能評価で特に貴重です。関連作業、異なる影響とフィットとは対照的、様々 なヘルメットの位置づけを強調してシナリオはテストも。
現在、正しいヘルメットの適合は主観的と特異的定義です。一般に合う良いヘルメットは、安定性と位置によって特徴付けられます。ヘルメットは一度頭の上保護の動きに耐えられるし、眉毛は扱われておらず、額が過度に公開されていないするように配置する必要があります。さらに、スペースの幅の約 1 本の指はあごとチンス トラップ3間合うべきであります。定量化のヘルメットに合わせての対策が蔓延しています。メソッド可能性がありますヘルメット フィットを比較、力以外頭とヘルメットの形状の比較に基づきます。このような方法の 1 つはエレナらによって提案されたヘルメットに合わせてインデックス10. ヘルメット フィット、フィット力センサーを定量化の提案は頭の上力の標準偏差と平均の形で別のヘルメットに合わせてシナリオを比較する客観的方法を作成します。これらのフィット力値を表す気密性の変化だけでなく、ヘルメットの気密性頭を経験豊富です。これらのセンサーは、フィットの異なるシナリオ間作ることができる力の定量化された比較を提供します。緩いヘルメットが低い部隊を表示しながら、安全なタイト フィット ヘルメットはより高い力を示すでしょう。適合力測定のこの方法は、Jadischke5によって提案された平均に合わせてインデックスに似ています。しかし、Jadischke の方法は、圧力敏感なフィルムを活用します。提案する光センサーは、頭やヘルメットの周りのフィット力の控えめな測定を許可します。
ヘルメットの認定、削除するある特定の高さに上げられるしのインストルメント化された一夜のヘルメットを確保します。頭とヘルメットは、アンビルに自由落下ドロップ対象と直線加速度を記録中。通常はヘルメット業界規格で使用される、ハイブリッド III 頭 (頭部) と首アセンブリへの影響をシミュレートするために導かれた落下塔で、この作品で使用されました。通常線形キネマティックを使用基準と対照をなして頭部加速度計アレイができます回転運動、びまん性脳損傷、脳震盪11を含む可能性を予測する上で重要なパラメーターの決定.文献で提案運動学に基づく損傷評価手法に運動を比較することによって直線加速度と回転加速度と速度の両方の測定を通して焦点とびまん性頭部外傷の見積もりを行う12,13。 一夜自動車のクラッシュ テストとして開発された、ヘルメット評価とヘルメットをかぶった衝撃で頭部外傷リスクの推定に使用はよくとり上げられる2,14。衝撃シミュレーション セットアップには、力と測定する首の負傷に関連付けられた瞬間、首の上部負荷セルも含まれています。首の傷害の危険は、自動車傷害データ12,13から傷害評価データに首の速度を比較することによって推定できます。
高速ビデオとインパクト時ヘルメット頭の相対的な動きを追跡する方法も提案します。現在、インパクト時のヘルメットの安定性を評価するための定量法は存在しません。消費者製品安全委員会 (CPSC)15自転車ヘルメット標準位置安定性テストが影響を与えるの代表ではないです。さらに、ヘルメットが一夜を取れるかどうかはテストによって測定されるだけの結果です。頭のけがへの暴露, に関係なく、テスト中に一夜にとどまる限り、まだヘルメットを渡すことができます。ヘルメットの動きを追跡する手法は、ヘルメット位置指数 (HPI)15に似ており、ヘルメットのつばと額の間の距離を測定します。この頭ヘルメットの変位は、インパクト時のヘルメットの安定性と頭の露出の表現を取得するために影響を与える中高速の映像を使用して追跡されます。2 台のカメラから直接線形変換 (DLT)16および単一価値分解 (SVD)17メソッドを使用して、マーカーを追跡します。三次元空間とし、ヘルメットと頭の間の相対変位の点の位置を決定します。
いくつかの影響の重大度とフィット パラメーターを検討しました。影響シナリオでは、2 つの衝撃速度をアンビル表面と胴体最初先頭の影響に影響を与える 2 つなどがあります。典型的なフラット アンビル表面に加えて傾斜アンビル影響も接線方向の力成分を誘導するためにシミュレートされます。先頭への影響ではなく、胴体最初影響が競技者の肩が頭、同様に前の仕事18で実行の前に地面に影響を与えるシナリオをシミュレートするために含まれます。最後に、これら 4 つのヘルメットに合わせてシナリオが検討: 下位フィット前方フィット、特大に合わせてレギュラー フィット。前作とは異なり調査のパラメーターと同様、ヘルメットのフィットとヘルメット サイズは頭の上にヘルメットが位置決めです。
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Protocol
1 ヘルメットに合わせてシナリオ配置
- 定義に合う身体テスト ・ デバイス ・ ヘッドと首 (ハイブリッド III 50 パーセンタイル男性) 575 mm の頭囲について検討すべきシナリオ。
。 注: フィットの 4 つのシナリオの例は 図 1 に対応するヘルメットの位置の 表 1 に示します。前方と後方のフィット シナリオがない眉毛をカバーもしくは額 3 として適切なヘルメットの位置を指定された以前の疫学的研究から正しいヘルメット使用の定義に基づいていたします 。
- 各シナリオについて、ヘルメットに合わせてシナリオが一貫して繰り返されますように一夜に各ヘルメットの位置をマークします 。
- CPSC の認定ヘルメット、普遍的な特大サイズで利用可能なを使用して、シナリオに合わせすべてのため
。 注: 製造元提供のフィット ガイドによるとユニバーサル サイズ最も適切に収まる一夜まわり。- 維持その他適合パラメーターの一貫性のあるシナリオを合わせそれぞれのため。具体的には、あごの下のスペースの約 1 本の指の幅を残して、しっかりとフィットを維持するために調節可能なダイヤルを手締めますあごひもを締め 。
2。力の測定に合わせて
一夜、肌に- アレンジ 5 フィット センサー配置、前面、背面、左、右と上 ( 図 2).
注: センサーは、グレーティング研究グループ 19 , 20 , 21 , 内で開発力センサーの修正版 22, 0 ~ 50 n. の範囲でフィット力の測定に最適化変更されたセンサーそれぞれ厚さと 2.6 mm と 14 mm の直径がある 。
- は、負荷がない非ヘルメットをかぶった一夜をトランスデューサーとの基準測定値を取る。各適合力測定前にこの基準値の測定を取る 。 2.5 kHz のレートで
- 場所 3 の一夜と測定力データにヘルメット s。繰り返し測定のため 6 回のフィットと同じシナリオを繰り返します 。
- シナリオに合わせすべてのために同じ測定手順を繰り返します 。
- 変換波長シフト データ フィットのための前もって決定された校正定数探触子から測定波長を乗じて測定を強制的に強制的にトランスデューサー 。
3。衝撃シミュレーションのための落下塔
- シミュレート頭部への衝撃、ヘルメットをかぶった直線的影響面 19 , 23 をヒットする一夜を導くことによって。これを行うに必要な機器は下記のとおり、特定コンテキスト。
- から成っている調節可能なドロップ ジンバル、身体テスト ・ デバイス ・ ヘッドと首、変数影響表面にアセンブル落下塔
。 注: 合計ドロップ アセンブリ質量は約 11 キロ。現実的な影響 24 シミュレートするために効果的な胴体質量として完全な人間体除外のジンバル アカウントの付加質量 。
- 手配 9 一軸加速度計で 3-2-2-2 線形を許可する一夜と角加速度重力の中心 25 で決定する一夜の内にある構成します 。
- 衝撃の直前に及ぼす衝撃速度を測定する衝撃タワーの建設目的速度ゲートを配置します 。
- から成っている調節可能なドロップ ジンバル、身体テスト ・ デバイス ・ ヘッドと首、変数影響表面にアセンブル落下塔
- データ集録システムを使用して頭部の加速度と首フォース/モーメント データを収集します。すべてのチャネルのために 100 kHz でサンプリング、アナログ電圧をフィルター処理します。データ集録システムの前に角周波数は 4 kHz 26 ハードウェア アンチエイリアシング ローパス フィルターが含まれています 。
- 影響のシナリオをアレンジします。
- すべての影響、モーショントラッ キング中より良い可視性を許可するのにヘルメットのバイザーを削除します。インパクト時にバイザーの効果はその緩やかな添付ファイルのためにごくわずかと見なされます 。
- は、額に影響を与えるすべての滴を配置します。これは、影響の共通の場所サイクリング 27、その他のシナリオをシミュレートすることも可能性があります 。
- を変えることによってシミュレート 6 異なる影響シナリオに影響を与える速度、面、および 表 2 に従って先頭または胴体最初影響します 。
- レイズ適切な高さに一夜、衝撃速度を指定に対応します。それぞれ 4 m/s と 6 m/s の速度を達成するために適切な高さ、0.82 m 通常 1.83 m と一夜をドロップします
。 注: は、摩擦損失を克服するために必要に応じて高さを追加します。4 m/s と 6 m/s の 2 つの影響の速度は以前の文学と基準 28 を基選択できます 。
- は、打撃面を配置します。
- 配置はフラットか 45 ° 傾斜アンビル ( 図 4)。フラットのアンビルが平らな面に滝をシミュレートし、傾斜アンビルと接線方向速度成分の影響をシミュレートします 。
- は、アスファルトの表面をシミュレートする研磨テープのアンビルの面の両方をカバーします。必要に応じて影響を受けるヘルメット アンビルの平らな面のみに接触への影響、アンビルの位置を調整します 。
- 先頭または胴体最初の影響のため落下塔を配置します。胴体影響の組み合わせと同様で、先頭と胴体最初の影響をシミュレート ・ スミス ら に影響を与える構成の読み込み。 18
- 頭位の影響をシミュレートするために落下塔を調整しないでください 。 胴、頭の前に地面を押すをシミュレートする
- は、ドロップ ジンバルのパスで木製のブロックを配置します。頭が胴体影響でアンビルに影響を与えるから約 25 mm の高さでこの木製のブロックを配置します。頭頸部屈曲のみによるアンビルをヒット継続されます 。
- 落下塔 ( 図 5) からの振動を最小限に抑えるために泡の層が含まれています 。
- 、頭位の影響と対照をなして胴体最初の影響で首の角度を調整します
。 注: この首の角度調整ヘッド屈曲後額にアンビルに影響するため、衝突の場所は先頭の影響の例 ( 図 6) に匹敵することができます。額への影響に加えてこの胴体最初シナリオ確かに側面衝突同様に関連するでしょう。先頭と胴体最初の両方の面でこのジンバル システムは、トラックに沿って頭頸部の運動後の衝撃 。
- 同時にデータ集録システム、高速度カメラ (セクション 4 を参照)、一夜のドロップをトリガーします。同じ影響とたびに新しいヘルメットで 3 回フィット シナリオ構成を繰り返します
。 注: 高速カメラのセクション 4 で詳述落下塔と並行して設定する必要があります 。
- は、6 の異なる影響シナリオのそれぞれに 4 つのフィットのシナリオのそれぞれを対象します。各構成の 3 試験後 72 滴の合計を実行します 。
- 一夜の運動学的・動力学的データをポスト プロセスします。
- 加速とフォース/モーメント インダスを満たすために後処理で 4 th 順序バターワース フィルターを使用した際にフィルター アナログ信号推奨される方法は 26 をみてください。頭部の加速度と首力チャネル周波数クラス (CFC) 1000 あたりをフィルターします。首瞬間フロン 600 ごとにフィルターを適用します 。
4。モーション キャプチャの高速デュアル カメラ システムを用いた
注: 2 台の高速度カメラから記録マーカー位置の DLT 法 16 で決定する三次元マーカー位置を許可します。後処理。頭部ヘルメットの変位を決定する頭部とヘルメットの両方でインパクト時のマーカーを追跡する.
。- 落下塔周りの高速カメラを配置します。
- 配置の低下のまわりの 2 つの高速カメラはヘルメットと一夜動きの同期キャプチャ画像にインパクト時タワーします。
- マスター カメラ落下塔の側に置き、約 45 ° ( 図 7) マスターからスレーブ カメラを配置します。十分な露出を可能にするカメラ間の 250 W の光のセットアップします 。
- 配置の低下のまわりの 2 つの高速カメラはヘルメットと一夜動きの同期キャプチャ画像にインパクト時タワーします。
- 高速度カメラを構成します。
50 ミリメートル f/1.4 または 100 ミリメートル f/2.0 マクロ レンズ、必要な視野によって
- 各装備カメラ。F/8.0 でレンズの開口部を設定します
。 注: この開口部は、必要な被写し界深度で十分にシャープなフォーカスのことができます。影響のシナリオに応じて、30 〜 60 センチメートルからビューの必要なフィールドが長射程します 。
- は、2 番目またはより高速な当たり 1000 フレームのフレーム レートで 1280 x 800 ピクセルで記録する両方のカメラを設定します。したがって、フレームあたりの最大露出時間 600 μ s になります 。
- は、フレームと内部クロックの 2 台のカメラを同期させます。同時に両方のカメラをトリガーするようにトリガーを設定します 。
- 各装備カメラ。F/8.0 でレンズの開口部を設定します
- 校正フレーム各カメラからの静止画像を撮影して、スペースをキャリブレーションします
。 注: 直接線形変換 (DLT) メソッドのスペース調整する必要が最初。- は、両方のカメラの視野に 17 知られているキャリブレーション ポイントの位置と校正ケージを移動し、各カメラから単一の画像を取る。少なくとも 11 の共通点は、両方のカメラから見える必要があります 。
- 検索ソフトウェアのトラッキングを各マーカーの 2 次元座標
。 メモ: 座標測定機 (CMM) DLT 校正前に校正ケージのポイントの位置が決まります 。
- 校正マーカーで実行される一連の計算を使用して ' 座標 (DLT として知られている) 16、三次元座標校正ケージに任意の 2 つの次元のマーカーの場所に変換後処理で座標系 。
- ヘルメット変位を定量化する一夜の額にポイントと追跡ソフトウェアを使用してヘルメットのつばの間の距離を追跡します
。 注: これらのポイントを両方のカメラから表示されないので、一夜各 3 つ目に見えるマーカーのセットを追跡し、代わりにヘルメットします。額やヘルメットの上ポイント、直接追跡できますありません 。
- モーショントラッ キングの一夜にマーカーを置き、各カメラから一夜のまだ参照イメージを取る。
- の間接マーカー追跡のこのメソッドでは、各カメラで一夜参照イメージを取る。この参照イメージが 3 つのマーカーと頭で定義されている参照マーカーで構成されていることを確認します 。
- は、両方のカメラに残っている間 3 つの参照点の位置を使用してマーカー間の距離を最大化する ' ビューのフィールド
。 注: 距離を最大化するエラーを追跡する追跡感度の間接マーカーを減少させることによってより精度のことができます。ポスト処理、額の位置の推定だけでなく、運動の三次元再構成を可能にする 3 つのマーカーです 。
- は低額に目の間参照マーカーを押し、他のマーカーにまたがって一夜。これらの 3 つの他のマーカーが影響を与える ( 図 8) で両方のカメラから表示されていることを確認します 。
- モーショントラッ キングのヘルメットにマーカーを置き、一夜参照 (セクション 4.5) のとおり、まだ各カメラからヘルメットの参照画像を取る。
- 参照で構成されています、少なくとも 4 つのモーション トラッキング マーカーを表示することを確認します。参照としてヘルメットのつばの下に 1 つのマーカーを保持して、ヘルメットの他の 3 つのマーカーを普及します。これらの 3 つのマーカーが影響で両方のカメラから表示されることを確認します。ヘルメット参照 ( 図 9) の各カメラから単一の画像を撮影します 。
- セクション 3 で説明したように、同時にデータ集録システム、高速度カメラ、一夜のドロップをトリガーします
。 注: 落下塔は、同時に高速カメラを設定する必要があります。参照画像を服用後にドロップが行われます。- アレンジ ヘルメット シナリオに適しています。ドロップを記録します。信号影響により手動でカメラをトリガーします。記録を整理、3 s はトリガーと 8 の前に記録トリガー後 s が記録されます。手動で確認し、ブラケットのみの影響を含む同期カメラ画像 。
5。頭ヘルメット マーカー追跡と後処理
- トラック カメラ固有のソフトウェアを使用して、衝撃で頭とヘルメット マーカー。
ドロップあたり
- トラック 6 のポイント: ヘルメットと一夜 ( 図 10) の両方の 3 つ。ソフトウェアで、各マーカーの非定常二次元ピクセル座標を決定します 。
- ドロップ時に履歴マーカーの 3次元座標を計算する DLT 法を使用します
。 注: 校正ケージから校正データと 2 台のカメラからドロップ データ、DLT 法を決めることが履歴マーカーの 3次元座標ドロップ中です 。
- 一夜の額とヘルメットのつばの 3次元三次元座標を計算する (特異値分解) SVD 法 17 を使用します。この 2 点の違いは頭部ヘルメット変位。
- 履歴マーカーから一夜の額とヘルメットのつば各特異メソッドを使用して、参照の位置を推定するポイントします 。
- は、3 つのマーカーの参照フレームとドロップの個々 のフレームの間の変換行列を見つけるに特異値分解法を使用します。額またはヘルメットの縁の場所を見つけるにこの変換を適用できます 。
- ヘルメットと一夜の両方のこの間接の追跡を行います。額とヘルメットのつば間の変位することができます ( 図 11) を監視します 。
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Representative Results
適合力測定
シナリオに合わせてそれぞれの力に合わせて各センサーの位置 (図 12) で測定を行ったし、不均衡な差異を想定して t 検定を行った意義を決定 (p < 0.05)。すべての測定値の平均の標準偏差は ± 0.14 n. 高等フィット力を示すタイトなフィット。
頭の運動、首の速度論的データ
結果頭部線形加速度、ヘッド角加速度、頭角速度、首の上の力、典型的なドロップから首の上部の瞬間 (図 13 図 17~) のとおりです。結果の値は、 x y、およびzの方向ベクトル (図 3)、絶対的な規範で計算されました。首の軸力とモーメント13Nijから計算された首傷害基準への影響 (図 18) で計算されました。運動の結果から影響のさまざまなイベントも識別できます。例えば、胴体最初影響にアンビルと頭の接触は結果の線形加速度 (図 13) に大きなピークとして観察できます。角加速度のピークの 2 つのセットは、(図 14) に観察できます。最初のピークは、2 番目のピークが首を最大屈曲に到達した結果として発生中胴体影響の結果として発生します。シーケンス、影響のでき事、胴体影響を与える、金床と、最大屈曲に到達首と頭の接触が続きます。これらのイベントは、高速ビデオ (図 6) でも観察できます。
頭部ヘルメットの相対運動
シナリオに合わせ 2 つのため、頭部ヘルメットの相対運動を示す額とヘルメットのつばとベクトルの大きさは図 19に示すです。変位の相対的な変化の前の衝突の場所を基準にしてヘルメットの動きの指標となることができます。
図 1: ヘルメットに合わせてシナリオ。一夜 (を) 比較通常フィット間を示すと、不適切に配置ヘルメット適合シナリオ比較フィット (b) 通常フィット シナリオ (c) 前方に合わせて特大フィット シナリオ (d) シナリオ (e) 下位フィット シナリオ。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 2: ファイバブラッググレーティング (FBG) センサーと一夜の 5 つのセンサー アレイにある前面、背面、左、右とトップします。各センサー (左下) では、厚さ、直径 2.6 mm と 14 mm のいます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 3: 関連付けられている座標の軸を持つドロップ タワー アセンブリ。(、) 全体的なドロップ鉄塔組立ヘルメットをかぶった一夜インストルメント (b) との一夜と首ロードセルします。首負荷セル座標軸も表示されます。(c) 対応する頭部は、軸を調整します。頭部加速度と首の負荷は軸方向に肯定的な大きさを示す座標軸を参照して測定されます。瞬間は、右手の法則に基づいています。
図 4:交換 (、) フラットと角度 45 ° (b) アンビル表面研磨テープでカバー。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 5:頭最初 (、) と (b) 影響のシナリオのドロップ構成を最初胴。胴体最初影響シナリオの木製のブロックを使用して、胴体のインパクトをシミュレートするドロップのアセンブリを停止します。ヘルメットのバイザーは、またすべての衝突シミュレーションの前に取除かれました。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 6: 胴体最初衝撃画像のシーケンス。胴体の最初影響を与える頚部前屈位に続いて、アンビルに影響を与える頭を可能にするドロップ ジンバルが停止しました。対照的に、先頭の影響はドロップ ジンバル ヘッド アンビルに最初に連絡するための完全な線形動きをことができます。
図 7: ドロップ タワー周辺のデュアル高速カメラ配置します。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 8: 頭モーショントラッ キングの画像マーカーを参照します。インパクト時頭の上 3 つのマーカーを追跡する 4 マーカーが頭ヘルメット変位を計算するために使用額ポイントを定義します。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 9: モーショントラッ キング用ヘルメット参照イメージ マーカー 。Imp の中にヘルメットの上 3 つのマーカーを追跡します。行動 4 マーカーが頭ヘルメット変位を計算するために使用ヘルメットのつばポイントを定義します。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 10: 影響の中にマーカーを追跡します。3 つのマーカーは、頭部とヘルメットの両方で追跡されます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 11: 頭ヘルメット変位ベクトルの影響を通して追跡される額とヘルメットのつばの間。
図 12: ヘルメットに合わせて異なるフィット シナリオの下で一夜の力。標準偏差を表す誤差範囲も示されます。有意差 (p < 0.05) フィット間力のシナリオが示されている (*)。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 13: 6 m/s でフラット アンビルに胴体の最初影響の結果ヘッドの重心 (COG) 直線加速度レギュラー フィット (実線) と下位フィット (点線) シナリオ比較されます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 14: 6 m/s でフラット アンビルに胴体の最初影響の結果ヘッドの重心 (COG) 角加速度レギュラー フィット (実線) と下位フィット (点線) シナリオ比較されます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 15: 6 m/s でフラット アンビルに胴体の最初影響の結果ヘッドの重心 (COG) 回転速度レギュラー フィット (実線) と下位フィット (点線) シナリオ比較されます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 16: 6 m/s でフラット アンビルに胴体の最初影響の結果首力レギュラー フィット (実線) と下位フィット (点線) シナリオ比較されます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 17: 6 m/s でフラット アンビルに胴体の最初影響の結果首瞬間レギュラー フィット (実線) と下位フィット (点線) シナリオ比較されます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 18: 6 m/s でフラット アンビルに胴体の最初影響のため Nij レギュラー フィット (実線) と下位フィット (点線) シナリオ比較されます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 19: 6 m/s でフラット アンビルに胴体の最初影響のための一時的な頭ヘルメット変位レギュラー フィット (実線) と下位フィット (点線) シナリオ比較されます。絶対変位と対照をなして、変位の相対的な変化を示す.この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
| フィットのシナリオ | ヘルメット サイズ | ヘルメットの位置 |
| 通常 (図 1 b) | ユニバーサル | 通常 |
| 特大 (図 1 c) | XL | 通常 |
| フォワード (図 1 d) | ユニバーサル | フォワード |
| 後方 (図 1e) | ユニバーサル | 下位 |
表 1: 調査されるヘルメットに合わせてシナリオ。フィットのシナリオは、適切なヘルメットの位置3を指定する以前の疫学的研究から正しいヘルメット使用の定義に基づいています。
| 影響のシナリオ | 衝撃速度 | 面 | 頭/胴体最初 |
| 1 | (4 m/s) を低します。 | フラット | 頭 |
| 2 | 高 (6 m/s) | フラット | 頭 |
| 3 | 低 | 角度付き | 頭 |
| 4 | 高 | 角度付き | 頭 |
| 5 | 低 | フラット | 胴体 |
| 6 | 高 | フラット | 胴体 |
表 2: 影響シナリオをシミュレーションします。
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Discussion
ここでは、調査ヘルメット法適合シミュレートされたヘルメットをかぶった頭への影響が表示されます。フィット ヘルメットの適合力センサーを用いた定量化を行った、ATD 一夜と首ガイド付きドロップ タワーの影響をシミュレートした、ヘルメットの動きは、高速ビデオで追跡されました。異なる影響シナリオをシミュレートしたさまざまなフィット シナリオに合うヘルメットの生体力学的措置に及ぼす影響を調査します。
ヘルメットに合わせてセンサーが異なるヘルメット適合シナリオ (図 12) のフィット力の違いを区別することができます。フィットの異なるシナリオ間のフィット力の傾向は強くヘルメットのパフォーマンスと相関がないです。ヘルメットに合う安定性の悪い (例えば下位フィット、図 1に示すように) 有意に低いフィット力を展示する予定です。ヘルメットの動き (後方にフィット,図 19) の増加量は、にもかかわらず、後方フィット レギュラー フィットと比較されたときのみ 1 つのセンサー位置にヘルメット展示大幅に低いフィット力です。この結果では、頭にヘルメットの圧迫感は頭にヘルメットの動的安定性を保証する適合の唯一の決定要因をできない場合がありますを示唆しています。本研究ではフィットの軍は反転頭を測定しました。力がまた本研究で報告されたよりも高い測定力頭の頂点になる位置を右側に頭と計測されている可能性があります.しかし、フィット力フィットの異なるシナリオ間の比較のプロトコルは適合力の相対的な変化を定量化しようとします。頭が直立または逆かどうかに関係なく力の相対的な変化は、同じです。
テスト ベッドと提示方法、影響の継続時間にわたって加速度と速度と同様、首の力とモーメントを含む線形および角度の運動学を決定できます。現代の力学的損傷の対策は、影響の運動学と時間の期間に基づいています。たとえば、頭部傷害値 (HIC) は、脳損傷の評価手法 (BrIC) はピーク角速度11時間12、上直線加速度を統合します。基づく運動傷害等に脳損傷しきい値 (GAMBIT)29, ピークの直線加速度、最大角加速度、および線形を含む頭部衝撃力 (HIP) に基づいて一般化加速モデルを含めると角加速度、持続時間と方向に関する考慮事項30。または、首の力とモーメントを使用頚部傷害基準 Nij12を計算します。この実験的なプロトコルは、すべての関連する運動学と動力学を測定することが、関心のある任意の生体力学的障害対策を計算することが可能です。潜在的な傷害の危険は、各損傷のメジャーに関連付けられている文献に基づいて決定できます。その結果、セットアップ証明フィット ヘルメットに基づいて頭頸部損傷の生体力学的措置の変更を検出できます。したがって、テスト ベッドは、フィットと保持と焦点とびまん性の頭部外傷と osteoligamentous の首の負傷の関係を研究する使用できます。たとえば、6 m/s でフラット アンビルに胴体最初の影響でレギュラー フィットと下位フィット シナリオに比較しました。レギュラー フィットのシナリオ、ピーク結果直線加速度、最大角加速度および角速度の変化であった 158.2 g、4647.5 rad/秒2、22.39 rad/s。レギュラー フィットに比べると、下位フィット シナリオ展示 177.9 g、6246.4 rad/秒2と 45.91 rad/s、0.012 の t 検定の p 値と頭部外傷 (図 13 図 17~) のリスクが高いことを示唆の値、0.0700.005、それぞれ。角加速度の騒音の統合は、角速度のオフセットを作成、ためには、このオフセットを考慮して代わりに角速度の変更が報告されます。同じ影響のシナリオの首力とモーメントから首の損傷の評価手法 (Nij) を求めた。合わせて正規のヘルメットに合わせて下位ヘルメット測定 1.28 (図 18) 0.099 の t 検定の p 値とシナリオ、1.23 のピーク Nij決定されました。再び、Nijの高い値は、首の傷害の大きい危険を示唆するでしょう。
高速ビデオ解析技術を証明した動的安定性と保持の変更を検出できます。6 m/s でフラット アンビルに同じ胴体最初の衝撃のためレギュラー フィットと下位フィット シナリオはヘルメット変位の面で比較しました。レギュラー フィット シナリオが 0.006 の t 検定の p 値と下位フィット シナリオ 12.18 cm (図 19) を経験しながらに 6.52 cm 頭ヘルメット変位の変化の最大値を経験します。ほぼ二倍多くのヘルメットの動きこれらの傾向を後方は高められた頭部曝露でシナリオの結果を適合することお勧めおそらく、最初に続く後続への影響額傷害にさらす。
絶対変位・相対変位 (図 19) 量を伝える顔とおでこ露出と頭ヘルメット相対運動のそれぞれ、どちらも重要な保持と動的安定性を調べるとき。ヘルメット頭の相対的な変位を追跡する手法は表されるインパクト時ヘッドの露出とヘルメットの安定性をできヘルメット保持後続への影響を評価することができます。メソッドは、ヘルメット、絶対変位と変位 (図 19) の変化として特徴付けることができる影響を与える動きを示すことができます。よく保持されたヘルメットが低い変位を示すだろう間、不十分な剰余金のヘルメットは大きい変位を展示でしょう。本研究では絶対変位は、顔の露出の量を示し、変位の相対的な変化は眉とヘルメットのつば (図 19) 間の最大相対変位を示します。これは、変位値は 1 つの軸で接続されている 2 つのマーカー間の距離から決定報告。実験と同じ方法を使用して、それもなるより徹底的にフィットとリテンションを特徴付ける 3 つのコンポーネント方向の相対変位を測定することが可能。1 つのコンポーネントは、単純化のため選ばれた HPI によい比較を提供するだけでなく。側面に与える影響など、その他の衝撃条件方向成分以上頭ヘルメット回転は特に貴重かもしれない。
現在提案されたセンサー適合力測定と欠点は、力の測定を限られた空間分解能です。5 センサー アレイ全体のヘルメットの間で力の分布表されない場合完全に。自転車のヘルメットのデザインによく開いている通気口が含まれていますのでセンサーが常にヘルメットに連絡し、結果としてゼロの力を測定します。1 つの潜在的なソリューションは、頭ではなくヘルメットに力センサーを配置することです。提案するプロトコルの力センサーは、一貫性と実験の再現性を維持するために頭に置かれました。ヘルメットの上に配置されたセンサーを持っていることと、異なるヘルメットの種類別のプロトコルが必要があります。ただし、センサーのサイズが小さいと繊維ブラッグ回折格子 (FBG) センサーの多重能力許容うまく分散 aro をするセンサーの数を増やすウント頭。追加のセンサー フィット ハイとローの位置力の変動とヘルメットの安定性にさらなる洞察を提供を見分けることができます。気密性を表す力の大きさに加えてヘルメットと頭の接触面積を検討する価値があります。開いている通気口とヘルメットの場合は特にの合計接触面積やその分布がフィットの特性評価に重要な可能性があります。全体の平均気密性の変化としてヘルメットの位置のさまざまなシナリオで明らかにされなかったが図 12に示すよう力の分布に大きな変化を識別することができます。
ATDs に基づいてすべての生体力学的仕事と提示方法に制限があります。現実世界への影響とは異なり、ヘルメット、影響を与える表面の衝突の場所の影響の速度などのパラメーターが制御されます。したがって、提示された作業では、頭部衝撃にサイクリストからサイクリストに、事件から事件につながるこれらのパラメーターの変動はキャプチャされません。
ハイブリッド III は、自動車のクラッシュ テストでは、ヘルメットの研究とは対照的に開発されました。異なり、運動機器 (NOCSAE) 一夜31の基準に関する全国運営委員、それはヘルメットで使用する設計されていません。対照的に、NOCSAE 一夜は平均大人のサッカー プレーヤーの死体の頭に基づくサイズと形状の仕様と設計され、いくつかはより正確に近似頭部人体測定法を検討します。一夜ジオメトリに合わせて勉強のヘルメットの重要な役割があるので、一夜は異なるヘルメット型の特定の欠点にあります。特に、一夜頭蓋骨、頬、顎、ベースに NOCSAE 頭に注目すべき幾何学的な違いがあるし、あごの32,33。これらの機能と自転車のヘルメットの最小限の接触が存在するため、一夜と実際の頭の形状の違いは頭部ヘルメットの相互作用の影響は軽微にあります。したがって、我々 は一夜がここで紹介するようなフィットのシナリオの比較研究で使用する適切なモデルであると主張します。形状の違いによる影響は、保持ラチェット システムと下位のフィットのシナリオでは特に、スカル キャップの下部棚間のインターフェイスに最も明白ななるでしょう。一夜の頭に関連して、首を人間の首と比較して、高い剛性を批判されているし、仮説をいくつかの現実的な剛性不足が本物の人間の苦しみの頭部衝撃34 のそれらと異なる頭部動作に貢献できること.これらの効果は、軌道と頭の運動、首に依存ので胴体最初の影響でかなりより重要でしょう。胴体最初の衝撃のため過度に肩こりが胴体接触後頭部の動きを減衰させるし、非現実的な頭の接触で頭の衝撃速度を遅きます。キネマティック トレースの biofidelity は、限られた既存文献胴体最初影響を調査、実世界のサイクリストへの影響を検証することは困難。ただし、胴体の痕跡から頭部の角加速度、スミスらによって実行されるのと同様に匹敵する複合荷重を受けるシナリオ18します。 そのため、角加速度の動向とフィットの異なるシナリオで首負荷強調されるべき、報告された絶対的な大きさではなく。首は提示された研究のための適切なモデルのケースの間首動態と頭の運動に例えると、フィットし、頭部および首の絶対大きさについてコメントして、代わりには、これらのメジャーの変化を注意するくださいと思います。
合わせて勉強のヘルメットで一夜を使用してのもう一つの制限は人間の頭皮の一夜ビニール肌の非類似度。髪、油、水分などの実用的なバリエーションを持つすべてのこれらの変数の正確なシミュレーションは困難であります。ヘルメットの研究が追求された35頭の検証をされている人工頭皮の作成に努力ヘルメット人工と人間の相互作用が頭皮は最小限にされています。一夜皮膚が人間の頭皮よりも高い摩擦係数を示すことを一般に認められた、のでヘルメット保持を誤解を招くよう改善できます。頭ヘルメット摩擦フィットの異なるシナリオでさまざまな依存性、一夜ビニール肌の効果がまたもっとまたはより少なく発音されます。例えば、通常フィット シナリオは前方フィットがビニール肌の増加頭ヘルメット摩擦によるヘルメットを保持しながらヘッドの形状のためヘルメットを保持可能性があります。ただし、ヘルメットの変位、本研究では頭部の頭皮に依存します。そのため、調査結果は、変遷とフィットの異なるシナリオ間の動向に基づくべき。
フィットの 4 つのシナリオが検討したより多くの変数に合うヘルメットを特徴付けること存在します。ヘルメット サイズ以上ラチェット保持堅さの異なるレベルなど、他のヘルメットに合わせてシナリオの研究これらの提案されたメソッドが許可されます。本研究ではラチェットのリテンション システムは気密性、研究者に主観的の一貫したレベルに強化されました。現実的な気密性は、Jadischke のヘルメット装備研究5のように、ボランティアのフィット力を測定することによって達成できます。保持システムの一夜に配置し、同じフィット力を示すレベルに強化しでした。異なるヘルメット サイズやラチェット保持圧迫感と今後の作業で、フィットの場合が考えられます。
ヘルメットに合わせて動的性頭頸部損傷の生体力学的対策の両方の効果を評価するための新規テスト ベッドを紹介します。提示方法は、フィット力と相対頭ヘルメット ・頭頚部外傷のすべての現代的な生体力学的対策で重要な変化の検出が可能です。提案手法は、レギュラーを調査し、後方に合わせて、頭角速度と頭部曝露量で大幅な変更を見つけるために使用されました。これらの提案手法とフィット ヘルメット、ヘルメット パフォーマンスが明確な違いが明らかにできます。
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Disclosures
著者には開示する競合はなく、この作品の公開から財政的に得るために立っていません。
Acknowledgments
感謝する自然科学と工学研究評議会 (レベル) カナダ (発見助成金 435921) Pashby スポーツ安全基金からの資金 (2016: RES0028760)、バンティング研究財団 (ディスカバリー賞 31214), NBEC 株式会社 (カナダ)、およびアルバータの大学機械工学科物質工学科。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Hybrid III Headform | Humanetics or Jasti-Utama | N/A | 50th Percentile ATD, for impact simulation |
| Hybrid III Neck | Humanetics or Jasti-Utama | N/A | 50th Percentile ATD, for impact simulation |
| Linear Accelerometers | Measurement Specialties | 64C-2000-360 | for head acceleration measurement |
| Upper Neck Load Cell | mg Sensor | N6ALB11A | for neck load measurement |
| High Speed Camera | Vision Research | v611 | for motion capture |
| Camera Lens | Carl Zeiss | N/A | 50 mm f1/.4, for motion capture |
| Camera Lens | Carl Zeiss | N/A | 100 mm f/2.0, for motion capture |
| Bicycle Helmet | Bell | N/A | Traverse |
| Data Acquisition System | National Instruments | PXI 6251 | for Hybrid III signal acquisition |
| Head Impact Drop Tower | University of Alberta | N/A | Custom-designed, for impact simulation |
| Optical Interrogator | Smart Fibres Ltd. | N/A | SmartScan, for optical sensor force measurement |
| Fit Force Sensor | University of Alberta | N/A | Custom-designed, for measuring helmet fit forces |
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