5公里跑步机跑步初始和末期下肢运动学的比较分析

Summary

本研究调查了5公里跑步机运行的初始和末期之间下肢运动变量的生物力学特性。在初始阶段（0.5公里）和终点相（5公里）的跑步机上，使用三维运动采集系统收集了10名跑步者的下肢运动数据。

Abstract

跑步有益于身体健康，但也伴有许多损伤。然而，导致跑步受伤的主要因素仍然无法解释。本研究调查了长跑对下肢运动变量的影响，并比较了5公里跑步的初始（IR）和终端相（TR）之间的下肢运动差异。10名业余跑步者以10公里/小时的速度在跑步机上跑步。动态运动数据分别收集在IR（0.5公里）和TR（5公里）的阶段。本实验中记录了峰值角度、峰值角速度和运动范围。主要结果表明：在TR中，脚踝的转化率和膝盖的诱拐性有所提高;在TR的正面平面上，脚踝和膝盖的ROM比IR增加;与红外相比，在TR中发现脚踝多西反射和臀部交联的峰值角速度较大。长跑期间的这些变化可能会提供一些具体细节，以探索跑步受伤的潜在原因。

Introduction

跑步是全世界最受欢迎的运动。有大量的个人运行，这个数字每年大幅增加^1。有人建议，参加包括跑步在内的定期运动可以促进健康，降低心血管疾病的风险，从而延长^{2、3、4,3,的寿命}。尽管跑步对健康有显著益处，但跑步伤害的发病率在5、6年从^{25%,增加到}83%。有一些与跑步相关的风险，特别是下肢，这主要集中在肌肉骨骼损伤^7。大多数常见的跑步相关损伤都与骨伤、脚踝扭伤、胸椎应力性骨折和植物性筋膜炎^有关。跑步损伤可能由许多因素诱发，如不正确的脚击图案，不正确的鞋选择，和其他个别的生物力学因素^9。例如，用脚跟打击模式跑步可以导致更大的促进，并伴随着更大的植物压力在脚的中侧，这可能会导致更高的风险，阿喀琉斯肌腱病和疼痛^10。此外，以前有报道说，膝盖内部旋转较大的跑步与¹¹岁女选手的伊利奥比亚尔带综合征有关，尤其是在长跑时。

动力学、运动学和时空成分的参数可以提供步态生物力学的精确分析，目前被认为是临床步态分析^{的重要参数。}较低的垂直地面反应力和较大的冲击加速度在长跑^{13，14后被重新编码}。更高的臀部偏移和较小的膝盖弯曲也被发现与疲劳的肌肉^15，和增加步幅频率可能会导致减少步幅^{长度13，16。,16}

然而，由于大多数研究测量了跑步后的生物力学变异，因此尚未对下肢在初始和末期运行阶段的生物力学特征变化进行充分分析。此外，只有少数研究使用标准的实验室技术来评估长跑对业余跑步者步态生物力学变化的影响。导致跑步受伤的主要因素尚不清楚。因此，为了揭示长跑导致下肢损伤的根本原因，本研究旨在比较业余跑步者在跑步机5公里跑步中，IR和TR阶段之间的下肢生物力学变化。

Protocol

从受试者获得书面知情同意，考试程序得到大学道德委员会的批准。所有参与者都被告知了审判的要求和过程。

1. 实验室准备

1. 在校准过程中，关闭灯并移除其他可能反射的物体。确保正确放置八台摄像机，并清晰查看，无需反射。
2. 打开 Vicon Nexus 1.8.5 程序，然后初始化摄像机。选择系统|本地系统|资源窗格中的 MX 摄像机和摄像机将接合。
   注意：在"属性"窗格中，需要调整参数。频闪强度的值范围调整为 0.95-1，阈值的值范围设置为 0.2-0.4。将灰度模式设置为"自动"。最小循环比设置为 0.5，增益设置为正时 1 （x1），最大 Blob 高度设置为 50，并选择启用 LED。
3. 将 T 帧放在捕获区域的中心，选择系统中的所有摄像机，并使用 2D 模式。确认 T 帧位于摄像机视图中，没有任何干扰点。在工具栏中选择第一项"系统准备"。在 T 帧下拉列表中，选择5 个标记魔杖和 T 帧校准对象。
4. 在"系统准备工具"窗格中，单击"蒙版摄像机"部分下的"开始"按钮。然后单击"校准MX摄像机"部分下的"开始"按钮。
   注：校准过程完成后，进度条将恢复到0%。
5. 将 T 帧放在摄像机中心，以建立坐标的原点。
6. 在"工具"窗格中，单击"设置音量源"部分下的"开始"按钮。
7. 将跑步机放在测试区的中心。八台摄像机显示在跑步机周围（图1）。
8. 提前在主体上连接共 22 个反光标记（直径：14 mm）。

图 1：测试站点布局。当受试者在跑步机上跑步时，相机可以捕捉下肢运动。请单击此处查看此图的较大版本。

2. 主题准备

1. 测试前，面试对象在实验室，并给出实验程序的简单解释。然后，让学员填写调查问卷。总结这些调查问卷的结果。
   1. 使用以下问题：
      1. 你一周跑步一次？
      2. 你跑步多少年了？
      3. 您是否过去六个月中遭受了下肢损伤或接受下肢手术？
      4. 你每周跑多少公里？
2. 使用以下包含标准：所有参与者在研究前六个月内右腿占主导地位，没有任何下肢损伤。所有参与者每周至少跑15公里。
   注：十名健康娱乐性女选手（年龄：23.4~1.3岁;身高：160.7~3.8厘米;体重：50.3~2.3公斤;跑步年数：3.2~1.2岁）。
   1. 获得符合纳入标准的参与者的书面知情同意。
3. 要求参与者穿统一紧身衣和裤子。
4. 记录统计模型的受试者的高度（毫米）、重量（千克）、下肢长度（毫米）、膝盖宽度（毫米）和脚踝宽度（毫米）。
5. 在以下位置的受试者上放置 16 个反射标记：前上侧腹椎、后上侧腹椎、侧中大腿、侧膝、侧中柄、侧侧腹腔、侧腹脑膜、第二骨质头和钙化物。将标记物放在第二个骨质头部和钙化物上，放在袜子和鞋子的相应解剖点上。
6. 指导学员穿统一的运动鞋。让参与者在轻快的跑步和伸展下热身5分钟。

3. 静态校准

1. 单击工具栏上的"数据管理"按钮，选择"数据管理"。单击工具栏上的"新数据库"选项卡，选择位置，描述试用名称和临床模板，然后单击创建按钮。
2. 在"打开数据库"窗口中，选择已创建的数据库的名称。在打开的界面中，单击绿色"新患者分类"按钮、黄色"新患者"按钮和灰色"新患者"按钮，创建实验信息，包括主题类型、主题名称和不同的操作状态。
   1. 返回左侧工具栏中的 Nexus窗格，单击"主题"以创建新主题数据集，然后选择试用模型。在"属性"窗格中，填写所有测量值：高度（毫米）、重量（千克）、下肢长度（毫米）、膝盖宽度（毫米）和脚踝宽度（毫米）。
3. 单击"转到实时"按钮，以水平选择"溢出"，然后选择图形以检查轨迹计数。
   注：确保所有标记在 3D 透视视图中可见。这表明可以捕获所有标记进行分析。
4. 准备捕获静态模型。在"捕获工具"窗格中，单击"主题捕获"部分中的"开始"按钮。
   注：在数据收集过程中，受试者应保持静止，在捕获区域收集 140-200 帧图像。然后单击"停止"按钮。
5. 在透视窗格中，查看捕获标记。单击"工具"窗格中的"管道"按钮，选择"运行重建管道"以创建捕获标记的 3D 图像。然后，手动标记静态模型。完成标识后，保存并按ESC退出。
6. 在工具栏中，选择主题准备和主题校准。从下拉列表中选择"静态插件步态"选项。在"静态设置"窗格中，选择左脚和右脚，单击"开始"按钮并保存静态模型。

4. 动态试验

1. 收集完静态数据后，选择右侧工具栏中的"捕获"。从上到下选择试用类型和会话，然后填写试用说明。
2. 请学员以下列方式在跑步机上跑步。
   1. 以 8 km/h 步行 1 分钟进行热身。
   2. 请学员以 10 km/h 的速度在跑步机上跑步。在此速度下适应 4 分钟后，记录 40 秒的运行数据，分别收集 0.5 km 和 5 km 的距离上运动学数据。
   3. 要求受试者佩戴心率监测器以记录心率，并监测受试者跑步时的疲劳状态。
3. 在"工具捕获"窗格中，单击"开始"按钮。收集动态试验后，单击"停止"以结束收集。

5. 后期处理

1. 打开"数据管理"窗口，双击试用名。单击工具栏中的"重建管道和标签"运行按钮以重建标记点位置。
2. 在"透视"窗口中，移动时间栏上的蓝色三角形以设置所需时间范围。
3. 移动时间线的视图，以便它仅显示所选范围，单击时间栏，然后单击"缩放到感兴趣区域"。
4. 此时，选择"标签"按钮以标识和检查标签点，其步骤与静态标识过程相同。如有必要，补充一些不完整的识别点。删除未标记的标记。
5. 在"主题校准"窗格中，选择"动态插件盖特"。单击"开始"按钮运行数据。导出c3D 格式的电机试验，用于后处理。

6. 数据分析

1. 处理运动学数据。在导出关节角度数据之前，应用切断频率为 10 Hz（运动性）的第四阶低通巴特沃斯滤波器。导出关节角度的数据。
2. 在一个姿势阶段中计算三个平面（下垂、正面和横向）下肢关节（臀部、膝盖和脚踝）的运动范围（ROM）、峰值角度和峰值角速度。

7. 统计分析

1. 使用配对样本 T 测试比较 5 km 运行的初始 （IR） 和端子相 （TR） 之间的下肢运动学（峰值角度、ROM、峰值角度速度）。
2. 计算不同距离的五个有效试验的平均值和标准偏差。将显著性水平设置为 p < 0.05。

Representative Results

结果表明，在下垂平面上观察到脚踝和臀部的峰值角度没有差异。与红外相比，TR的脚踝和膝关节的峰值角度显著增加。与红外形成对比的TR中发现较大的内部臀部角。然而，TR在臀部诱拐、脚踝交行和膝关节交行方面的峰值角度比IR小（图2）。

在下垂平面中，与 TR 相比，脚踝和膝盖的 ROM 在 IR 中显著增加。在正面平面中，与红外相比，TR 中的臀部 ROM 显著减少，而脚踝和膝盖的 ROM 在 TR 中比 IR 增加。在横向平面中，发现膝关节ROM在TR中明显低于IR运行，但在脚踝和臀部的ROM中没有发现差异（图3）。

评估了红外和TR之间峰值角速度的变化。在下垂平面中，在整个实验中臀部和膝关节的峰值角速度没有显著差异。TR 中注意到脚踝多西反射的峰值角速度较大。在姿势阶段，在TR中揭示了臀部诱拐和膝盖诱拐速度的较小峰值角速度。在TR时，臀部交联的峰值角速度增加。在整个跑步过程中，脚踝的转化率、膝盖和脚踝的交色速度没有显著差异。

图2.在一个步态周期（IR N=10）中，脚踝、膝盖和臀部（A）、正面（B）和横向平面（C）的峰值角度;TR： N=10）。IR 和 TR 之间的显著差异用星号 （*）表示。请单击此处查看此图的较大版本。

图3.步态周期期间关节 ROM 的变化 IR- vs.TR（均值）。* 统计意义。请单击此处查看此图的较大版本。

峰值角速度（deg/s）	红外 均值=SD	Tr 均值=SD	p 值
臀部弯曲	182.58×38.38	130.00×47.80	0.075
膝盖弯曲	221.88×22.90	266.00×26.36	0.07
脚踝多西反射	326.11×20.49	344.85×43.76	0.046*
臀部绑架	256.06×47.31	245.54×38.17	0.000*
膝盖绑架	128.65×17.04	96.14±15.50	0.041*
脚踝转换	235.43×41.68	232.95×11.60	0.915
臀部 int. 旋转	195.92×7.85	302.32×29.14	0.012*
膝盖 int. 旋转	353.83×66.05	355.26×39.74	0.912
脚踝旋转	135.01×42.77	146.85×23.60	0.664

表1.跑步前和跑步后膝盖、臀部和脚踝角峰速度的比较。IR 和 TR 之间的显著差异用星号 （*）表示。

Discussion

本研究比较了长跑对业余跑步者下肢生物力学特性的影响。结果发现，脚踝扭伤和膝盖诱拐的峰值角度在5公里长跑后增加，这与先前的研究^17一致。研究表明，脚踝过度的转化率和电子化速度是增加^{脚踝受伤风险,的重要因素}。毫不奇怪，膝盖ROM增加在TR的5公里运行，因为研究表明，膝盖运动学是影响长跑^{15，17。,17}

同样，在横向平面中，膝部旋转角度范围减小。其中一个原因可以解释，因为跑步者没有在^{TR20感到疲劳}。与红外相比，TR的臀部交色峰角较大。先前的研究表明，臀部间交角增加可导致头骨^{21的应力性骨折}。另据报道，臀部交管角速度与肌肉损伤^{有关，22日,，23日}。在这项研究中，臀部交管的角速度在TR.臀部不稳定性被认为是下肢损伤的重要机制^24。

此处显示的结果取决于实验过程中的许多过程。首先，必须关闭灯，并拆下其他可能的反射物体。确保捕获卷完全没有可能导致不需要的反射的对象非常重要。其次，在"工具捕获"窗格中选择所需的参数以捕获试用项至关重要。第三，在开始测试之前，必须将跑步机放置在测试区的中心。此外，本研究还有其他潜在的局限性。只有10名业余选手被招募参加这个实验。本研究的进一步限制可能与跑步距离有关。未来的研究应该侧重于不同距离与不同的跑鞋对肌肉活动和关节时刻的影响。

本研究的结果表明，5公里跑步的IR和TR可能存在不同程度的伤害风险。跑步者应科学安排跑步训练计划，在训练前和训练期间加强平衡能力，选择具有缓冲功能的跑鞋，以降低脚踝和膝关节的受伤风险。

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
14 mm Diameter Passive Retro-reflective Marker	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK		n=22
Double Adhesive Tape	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK		For fixing markers to skin
Heart Rate	Garmin, HRM3-SS, China		Detection of fatigue state
Motion Tracking Cameras	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK		n= 8
T-Frame	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK		-
Treadmill	Smart Run,China		Subject run on the treadmill for all the process.
Valid Dongle	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK		Vicon Nexus 1.4.116
Vicon Datastation ADC	Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK		-