XR Tabanlı Kriket Vuruşu İçin Birleşme Protokolü: Entegre Performans Analizi İçin Bir Çerçeve

Summary

Birleşme protokolü, EMG, VO₂, hareket yakalama ve kalp atış hızı kullanarak genişletilmiş gerçekliği (XR) kriket vuruş analizine entegre etmek için bir çerçeve sunar. XR ortamlarının vuruş sırasında koordineli yanıtları nasıl yakaladığını gösterir, çoklu modal değerlendirme için yapılandırılmış bir metodoloji sunar ve eğitim ile performans değerlendirmesinde gelecekteki araştırmaları destekler.

Abstract

Genişletilmiş gerçeklik (XR) teknolojileri sporda sürükleyici eğitim ortamları sağlar, ancak beceri gelişimi ve performans analizi için etkinliği dikkatli ve sistematik bir değerlendirme gerektirir. Bu protokol, sümüleyici simülasyonu fizyolojik ve biyomekanik ölçümlerle birleştiren entegre bir XR antrenman metodolojisi sunar. XR tabanlı vuruş sırasında kas aktivitesi, metabolik tepkiler ve hareket yakalama verilerinin toplanması ve analiz edilmesi için fizyolojik ve biyomekanik tepkileri karakterize etmek için prosedürleri açıklar. Amaç, kontrol edilen sanal bir senaryoda vuruş performansını (güç vuruşu dahil) değerlendirirken, kas aktivasyonunu elektromiografi (EMG) ile ölçerek, solunum gazı analiziyle metabolik gereksinimleri (VO₂), kalp atış hızını (HR) ve hareket yakalama yoluyla kinematik çıkışları ölçmektir. Tek bir vurucu (n = 1) VR başlığı ve atalet sensörleri takarak sanal bir bowler'a bakıyor, üst vücut kaslarında EMG elektrotları ve nefes nefes analiz için taşınabilir metabolik sistem var. Protokol, XR sisteminin kurulumunu, sensör kalibrasyonunu ve standartlaştırılmış vuruş denemelerinin yürütülmesini özetlemektedir; temsil eden sonuçlar zamanla senkronize çıktılar olarak sunulur. EMG izleri, inme sırasında kas aktivasyonunun zirvesini gösterirken, VO₂ ve kalp atışı dalgalanmaları orta derecede aerobik yanıt gösterdi. Dirsek uzatması ve gövde dönmesi dahil olmak üzere eklem kinematiği hareket verileriyle yakalanmıştır. Bu sonuçlar, fiziksel ve fizyolojik yanıtları yakalamak için XR tabanlı eğitimin uygulanabilirliğini göstererek, performansı artırmak ve yanıtları analiz etmek için yeni bir çerçeve sunuyor. Kritik uygulama adımları, geleneksel tatbikatlara göre avantajlar, olası sorun giderme sorunları ve XR'yi kriket antrenman programlarına entegre etme konuları tartışılır. Spor bilimi ölçümleriyle bu sürükleyici teknolojinin birleşimi, XR ortamında vuruş performansı metriklerini objektif olarak değerlendirmek ve incelemek için bir çerçeve sağlar ve diğer sporlarda da tekrarlanabilir.

Introduction

Bu yöntemin genel amacı, genişletilmiş gerçeklik (XR) (sanal (VR), artırılmış (AR) ve karma gerçeklik (MR)^1'i kriket vuruş eğitimi ve analitiği içine entegre etmektir. XR, sporcuların maç senaryolarının sürükleyici, kontrollü simülasyonlarında pratik yapmalarını sağlar. Krikette vuruş başarısı sadece teknik beceri değil, aynı zamanda hızlı karar verme ve baskı altında psikolojik dayanıklılık^{gerektirir 2}. Geleneksel eğitimler (örneğin, net oturumlar) yüksek baskılı oyun bağlamlarını tam olarak kopyalayamaz veya sürekli olarak ayrıntılı performans verilerini yakalayamaz. XR teknolojisi, bu boşlukları dengeleyerek ayarlanabilir zorluk seviyesine sahip gerçekçi sanal bir vuruş ortamı yaratır ve sporcunun biyomekanik ve fizyolojik tepkileri hakkında kapsamlı gerçek zamanlı veri toplama imkanı sağlar. Bu tekniğin arkasındaki mantık, ekolojik dinamikler ve temsilli öğrenme tasarımına dayanır; bu tasarımlar, becerileri etkili bir şekilde aktarmak için pratiğin rekabet koşullarına çok benzer olması gerektiğini^vurgular. Sanal bowlingerlar ve senaryolarla karşılaşarak, vurucular algı-aksiyon birleşimini gerçek maçlara benzer şekilde etkileyebilecek çeşitli atışlar ve baskı uyarıları^{deneyimleyebilirler.}

Bu XR tabanlı yaklaşım, alternatif tekniklere göre çeşitli avantajlar sunar. Standart video tabanlı eğitimin aksine, tamamen sürükleyici VR 360° görsel giriş ve etkileşim sağlar; bu da öngörücü yargı ve durumsal farkındalık gibi algısal-bilişsel^{becerileri geliştirebilir.} Örneğin, VR kriket simülatörüyle yapılan önceki araştırmalar, vurucular arasında rekabet benzeri kaygıyı başarıyla tetiklemiş ve bunun performans üzerindeki etkilerini ölçmüş, sanal ortamların gerçek psikolojik ve fizyolojik tepkiler (örneğin, basınç altında yüksek kalp atış hızı) ortaya çıkarabileceğini ^{göstermiştir.10}. Ayrıca, XR sistemleri değişkenler üzerinde (bowling hızı, çizgi, uzunluk vb.) hassas kontrol sağlar ve gerçek antrenmanda nadir olabilecek belirli senaryoların (örneğin, yorker veya bouncer'dan skor koşuları yapmak) tekrarlayan pratik yapılmasını sağlar. Bu protokole gelişmiş sensörlerin (EMG, hareket yakalama, metabolik analizörler) entegrasyonu, performansla ilgili metriklerin nesnel olarak değerlendirilmesini sağlar. Böyle kapsamlı izleme sahada nadiren mümkün olur; Örneğin, hareket yakalama, vuruş tekniği ve eklem kinematiklerini yüksek isabetle^{nicel olarak değerlendirebilir.} Benzer şekilde, senkronize fizyolojik ölçümler (VO₂, kalp atış hızı) XR'de vuruşun iç yükünü ortaya koyarak kondisyon ihtiyaçlarını belirler. Teknoloji ve spor biliminin bu birleşimi, özellikle spor daha yeni bir sanayi devrimini benimserken, kriket koçluğunda yeniliğin daha fazla kullanılması çağrılarıyla^{örtüşüyor.}

Daha geniş literatürde, spor antrenmanında XR çeşitli disiplinlerde umut vaat etmiştir. ^{Baseball 13},^{Soccer 14} ve diğerlerindeki çalışmalar, VR tabanlı antrenmanın çeşitli performans parametrelerini (motor beceriler, karar verme, psikoloji, bilişsel ve anksiyete) artırabileceğini, çoğu zaman geleneksel uygulamadaki kazanımlarla eşleştirebileceğini veya hatta onları aştığını^{ortaya koymuştur} 5,13,14,15. Richlan ve ^ark.16 tarafından yapılan bir anlatı incelemesi, iyi tasarlanmış VR müdahalelerinin spor performansında gerçek etkiler yaratabileceğini, hem fiziksel performansı hem de odaklanma ve stres yönetimi gibi zihinsel becerileri geliştirebileceğini sonucuna varmıştır. Önemli olarak, XR'nin faydaları sadece elit sporcularla sınırlı değildir; Erişilebilirlik iyileştirmeleri, daha düşük seviye oyuncuların bile yeteneklerini geliştirmek için uygun fiyatlı kurulumlar kullanabileceği anlamına geliyor. Ancak, sanal senaryoların yüz geçerliliği ve sadakatinin sağlanması çok önemlidir ki sporcular bunları gerçekçi ve ilgili olarak^{algılayabilsin. 9}. Kriketteki son çalışmalar, oyuncuların yüksek kaliteli VR deneyimlerine değer verdiğini ve bunların doğru tasarlandığında sahadaki vuruş taleplerini yakından taklit edebileceğini^{gösteriyor 17}. Bu makalede tartışılan protokol, bu çalışmalardan alınan prensipleri (örneğin yaşam boyutunda bowler avatarları, doğru top fiziği ve entegre geri bildirim) kullanarak antrenmanın gerçekçiliğini ve etkinliğini en üst düzeye çıkarır.

Bu protokol, okuyucuların XR tabanlı vuruş antrenmanının uygulamalarına uygun olup olmadığını belirlemelerine yardımcı olmalıdır. Özellikle, bir eğitim müdahalesi sırasında teknikteki veya fizyolojik yanıtlardaki değişiklikleri nicel olarak değerlendirmekle ilgilenen araştırmacılar ve koçlar için uygundur. Eğer bir amaç, baskı altında vurucunun tekniğini geliştirmek veya antrenman stratejilerini (örneğin, XR ile geleneksel ağlar) objektif metriklerle karşılaştırmaksa, bu yöntem bir şablon sağlar. Buna karşılık, XR donanımı veya sensör entegrasyonu konusunda uzmanlık eksikliği varsa, başlangıçta daha basit bir yaklaşım daha uygulanabilir olabilir. Buna rağmen, XR sporda daha yaygın hale geldikçe, bu tür yaklaşımlar, objektif ve çok modlu veriler kullanarak XR tabanlı eğitimi incelemek için yapılandırılmış bir çerçeve sağlayarak araştırma ile uygulama arasındaki uçurumu kapatmaya yardımcı olabilir. Bu ayrıntılı protokolü ve temsil eden sonuçları paylaşarak, amaç XR'nin kriket ve diğer sporlarda benimsenmesini hızlandırmak ve XR'yi performans analitiği (EMG, VO₂, kinematik) ile birleştirmenin, geleneksel koçluk veya bağımsız simülasyonların başarabileceğinden daha fazla içgörüler elde edebileceğini göstermektir.

Protocol

Bu araştırma çalışmasının doğası gereği, ne bir kurumdan ne de kriket kurulundan etik onay gerekmemiştir. Katılımcı, çalışmaya dahil edilmeden önce gönüllü olarak katıldı ve bilgilendirilmiş onay verdi.

1. Ekipman kurulumu ve kalibrasyonu

1. XR sistem kurulumu
   1. Sanal gerçeklik vuruş simülatörünü açık bir kapalı alanda kurun.
   2. VR takip bazı istasyonlarını üretici yönergelerine göre vuruş alanının etrafına monte edin.
   3. Vuruş alanının (yaklaşık 3 m × 3 m) engellerden arınmasını sağla.
2. Sanal ortam yapılandırması
   1. Kriket vuruş simülasyon yazılımını (iB Cricket veya benzeri) yüksek performanslı bir bilgisayara yükleyin.
   2. Bir vuruş senaryosu seçin (örneğin, kullanılan oyun veya simülasyona bağlı olarak sağ kol hızlı bowler'a karşı oynamak).
   3. Sanal bowlingçının atış bırakma noktası ve yüksekliğinin gerçekçi olduğundan emin olun (yetişkin bir bowler için yaklaşık 2,2–2,5 m).
   4. VR başlığı kalibrasyonu: Katılımcının bir VR başlığı (Meta Quest veya benzeri) takmasını sağla. Katılımcıya fiziksel bir kriket sopası veya haptik bir kriket sopası (1.4. adıma göre alçaklanmış) verin ve konumunun VR'da doğru şekilde temsil edildiğinden emin olun.
      NOT: Bazı sistemler, kontrolör takibi veya özel modeller kullanılarak yarasanın sanal temsiline izin verir (hizalanmayı doğrulayarak katılımcının sanal uzaydaki konumunu doğru şekilde değerlendirebilir).
3. Sopa sensörü atı: Varsa kriket sopasına hareket takip sensörleri takın. Örneğin, yarasanın yüzüne veya proksimal ucuna küçük bir atalet ölçüm birimi (IMU) takarak salınım verisini yakalayın.
   NOT: Optik hareket yakalama kullanıyorsanız, çarpayı üzerinde (örneğin, yarasanın parmak ve omzunda) ve vuranın anatomik işaretlerine (bilek, dirsek, omuz, kalça vb.) eklem açısı ölçümü için yansıtıcı işaretleyiciler uygulayın.
4. EMG sensörlerine ek olarak, hamuru sopaya yerleştirilmiş bir IMU ile donatabilirsiniz.
   NOT: IMU, hem doğrusal ivme (ACC X, Y, Z) hem de açısal hız (GYRO X, Y, Z) verilerini (IMU örnekleme hızı: 240 Hz) alan üç eksenli ivmeölçer ve jiroskop içerir. Bu veriler, yarasa sallanım temposu ve açısal hareketinin ayrıntılı analizini, ayrıca yarasa gecikmesi ve dönme zamanlaması gibi olguların (yalnızca hareket yakalama ile kolayca yakalanmayan parametreler) nicelendirilmesini sağlar.
5. EMG sistem kurulumu
   1. Kablosuz EMG sensör sistemini (Delsys Trigno) açın ve alıcıyı bilgisayara bağlayın. EMG elektrotlarını ilgilenilen kasların üzerindeki deriyi temizleyerek hazırlayın (gerekirse tıraş ve alkolle süpürme).
   2. EMG toplama yazılımının uygun örnekleme hızına (örneğin, 1200 Hz) yapılandırıldığından ve her kas için kanalların etiketlendiğinden emin olun (örneğin, "önkol flektörleri", "trail ön kol flektörleri", "biceps brachii," "triceps" vb.).
   3. Katılımcı gevşetmiş şekilde EMG sinyallerini kalibre edin veya sıfırlayın, böylece temel gürültü seviyeleri belirlenir.
6. Metabolik ve kalp atış hızı ayarı
   1. VO₂ ölçüyorsanız, katılımcıyı taşınabilir bir metabolik analizör veya sabit bir gaz analiz sistemi ile donatabilirsiniz. Gaz analizörlerini referans gazlarla kalibre edin (örneğin, %16 O₂, %5 CO₂) ve akış sensörünün hacim kalibrasyonunu gerçekleştirin (örneğin, 3 L şırınga pompası kullanarak).
   2. Katılımcıya rahat bir solunum maskesi takın, böylece sızıntı olmasın. Bir kalp atış hızı monitörü kayışını bağlayın ve veri akışının (metabolik sisteme veya ayrı bir cihaza) çalıştığını kontrol edin.
7. Sistem senkronizasyonu
   1. Tüm ölçüm sistemlerini ortak bir zamanlama sinyaline bağlayın veya daha sonra senkronizasyon için net bir protokol oluşturun. Örneğin, VR sisteminden alınan dijital bir tetikleyiciyi EMG, hareket yakalama ve metabolik kayıtlar arasında bir denemenin başlangıcını işaretlemek için kullanın.
   2. Mümkünse, katılımcının tüm sensörlerde (görsel hareket, EMG patlaması, VO₂ değişimi) tanınabilir bir artış yaratan belirgin bir hareket (örneğin alkış veya zıplama) gerçekleştirmesini sağlayıp senkronizasyon olayı olarak hizmet versin.
   3. Seçilmiş vuruş denemelerinde yer tepki kuvvetlerini (Fx, Fy, Fz) ve momentleri (Mx, My, Mz) bir kuvvet plakası sistemi kullanarak yakalayın. Bu, vurucunun dinamik ayak hareketleri ve vuruşlar yaparken denge, yük transferi ve tepe darbe kuvvetleri hakkında veri sağlayabilir.

2. Katılımcı Hazırlığı

1. Hamura 5–10 dakika ısınmasını söyleyin.
   NOT: Bu, hafif aerobik aktivite (örneğin, yerinde koşu veya varsa sabit bisiklet sürmek) ve özellikle üst vücut (omuzlar, kollar, bilekler) ve gövde için dinamik esnemeleri içerebilir; böylece maksimum salınımlarda yaralanma riskini azaltabilir.
2. EMG elektrot yerleşimi
   1. Hedef kas gruplarına yüzey EMG elektrotları uygulayın. Sağ elini kullanan bir vurucu için, elektrotları sol ön kol fleksör grubuna (önkol kavraması ve sopa kontrolü için), sağ ön kol fleksörlerine (trail arm), sol biceps brachii (ön kol dirsek fleksörü), sağ triceps brachii (arka kol dirsek ekstensörü) ve muhtemelen dış eğik veya latissimus dorsi gibi büyük gövde kaslarına yerleştirin.
   2. Elektrotları her kasın karın bölgesine yerleştirmek için anatomik işaretler kullanın; elektrotlar kas lifi yönüne paralel hizalanır.
   3. Optimum temas için sıkıca basın ve gerekirse elektrotları sallama sırasında harekete karşı sabitlemek için yapışkan bant uygulayın. Her elektrota kablosuz EMG vericileri takın.
3. Hareket yakalama
   1. Katılımcıyı hareket yakalama kıyafeti giydirin (katılımcının konfor seviyesine bağlı olarak) veya optik sistem kullanıyorsanız bireysel işaretleyiciler takın.
   2. Ana işaretleyici yerleşimleri arasında çift taraflı akromion (omuz), lateral epikondiller (dirsekler), ulnar stiloid (bilekler), ön üst iliak omuranlar (kalça), lateral femoral kondiller (dizler) ve lateral malleoli (ayak bilekleri) olmak üzere yarasa işaretleyicileri yer almalıdır.
      NOT: Yüksek ivmelenme yaşayabilen segmentlerde (örneğin sopası tutan eller) işaretleyiciler için elastik kayışlar veya yapıştırıcı kullanın; böylece salınım sırasında marker kaybı önlenir.
4. Metabolik dişli montajı
   1. Katılımcıya metabolik analizöre bağlı solunum maskesi takın. Maskenin sıkı olduğundan ve katılımcının rahat nefes alabilmesinden emin olun.
   2. Oyuncunun maske ve VR başlığını birlikte takarak vuruş pozisyonunda durmasını sağlayarak görüş veya hareket engelleyici olmadığını kontrol edin.
   3. Metabolik üniteyi (taşınabilirse) küçük bir sırt çantasına veya bel kemerine yerleştirin veya eğer araba tabanlı bir sistemse, boru güvenli bir şekilde yönlendirin, böylece dolanışmayı önleyin.
   4. Kalp atma monitörü göğüsünün etrafına sabitlen ve kayıt sistemine iletildiğini doğrulayın.
5. Temel ölçümler
   1. Tüm ekipman üzerinde, katılımcı vuruş pozisyonunda dinlenmiş halde dururken 1–2 dakikalık bir bazı kaydedin.
      NOT: Bunlar arasında dinlenme EMG'si (duruş aktivitesi dışında minimum), temel VO₂ ve kalp atış hızı ile hareket yakalama için sabit referans pozu (model kalibrasyonu için faydalı) bulunur.
   2. Bu süre zarfında tüm sistemlerin doğru kayıt yaptığından ve verilerin normal göründüğünden emin olun (örneğin, EMG gürültü tabanı ~<50 μV, dinlenme sırasında VO₂ değerleri ~0.3–0.5 L/d, dinlenme sırasında kalp atışı ~60–80 bpm).
   3. Düzensiz okumaları şimdi ele alın (örneğin, aşırı gürültü gösteren herhangi bir EMG elektrotunu yeniden takın veya değerler kayıyorsa VO₂'yi yeniden kalibre edin).
6. XR yönelimi
   1. Katılımcının VR'da birkaç deneme denemesi yapmasını sağlayıp alışmasını sağla. Sanal ortamda, kriket sahasını, atıcıyı ve ilgili işaretleri (direk, saha vb.) görmeliler.
   2. Onları zamanlamaya odaklanmaya ve fiziksel top temasının olmamasına alışmaya yönlendirin.
   3. Katılımcının teslimatın başlangıcını tetikleme pratiği yapmasına izin verin (sistem sinyal gerektiriyorsa veya bir operatör her topu başlatacaksa; ancak VR kriket oyunlarında çoğu top teslimatı otomatiktir).
      NOT: Bu adım, katılımcının gerçek veri toplama sırasında mümkün olduğunca doğal performans göstermesini sağlayan yenilik etkisini azaltmaya yardımcı olur.
7. Güvenlik kontrolü
   1. Katılımcıya konfor alanında performans göstermesini ve acı hissettiğinde fazla zorlamamasını hatırlatın.
   2. VR başlığı gerçek görüşü engellediği için katılımcıyı tespit etmek için bir asistanınız hazır olsun - katılımcının 360° alanının açık olduğundan emin olun.
   3. Katılımcı herhangi bir noktada baş dönmesi veya sersemlik hissederse, oturumu durdurun ve kulaklığı çıkarmasına izin verin.
      DIKKAT: VR, VO₂ maskesi ve fiziksel egzersizin birleşimi baş dönmesine neden olabilir; Her zaman katılımcı güvenliğini önceliklendirin ve güçlü rahatsızlık ortaya çıkarsa devam etmeyi bırakın.

3. XR vuruş denemesi icrası

1. Duruşmanın başlangıcı.
   1. Tüm sistemlerde entegre kaydı (EMG, hareket yakalama, metabolik) ya birleşik bir yazılım tetikleyici ile ya da hızlı ardışık manuel başlatma ile başlatın (adım 1.7'de senkronize edildiği gibi).
   2. Kayıt başladığını duyurun ve denemenin canlı olduğuna dair net bir sinyal (işitsel veya sistem arkalı) verin.
2. Teslimat dizisi
   1. İlk sanal top teslimatını başlatın. Örneğin, VR yazılımında Bowl kontrolünü basın veya katılımcının hazır olduğunu işaret etmesini sağlamak (bazı sistemlerde vurucu sopaya dokunduğunda, sanal alanda bir simgeye işaret ettiğinde veya anahtar kelime söylediğinde bowling yapar).
   2. Katılımcıdan sanal topa istediğiniz kriket vuruşuyla vurmayı denemesini iste. Gerçekçi koşulları simüle etmek için standart altı teslimat (bir over) dizisini kullanın.
   3. Atışları önceden belirlenmiş şekilde değiştirin (örneğin, bazıları tam uzun, kısa, off-stump, leg-side veya hatta düz olabilir) böylece farklı vuruş vuruşlarına müdahale edin.
      NOT: Protokol ayarlanabilir; Altı top bir deneme olarak kullanılabilir, ancak fitness ve/veya konfor seviyeleri izin verirse daha uzun seanslar yapılabilir. Her vurucu 6 topa karşı karşıyadır: 2 kısa, 2 tam ve 2 iyi uzunluk.
3. Vuruş performansı ipuçları
   1. Katılımcıyı her topa maksimum ama kontrollü bir güçle vurmaya teşvik edin; özellikle uygun olduğunda güçlü vuruşlara odaklanın (örneğin, havaya doğru sürüşlerde yayda atılan toplar için).
   2. İsteğe göre, vurucular vuruştan sonra hayali hızlı bir single koşabilir (ayak hareketi ve gerçekçiliği katmak için), ancak takip için kalibre edilmiş alanda kalmalarını sağlarlar.
4. Teslimatlar arası aralık
   1. Her atıştan sonra, bir sonraki atıştan önce ~10–15 saniye bekleyin (gerçek krikette olduğu gibi, atıcı başlangıç noktasına geri döner).
   2. Bu kısa duraklama sırasında, katılımcıdan vuruş pozisyonuna geri dönüşünü söyle.
      NOT: Deney yapıcı, canlı verileri herhangi bir doygunluk veya sorun için kontrol edebilir (örneğin, bir sensör hareket ettiği için EMG kanalı düz çizgi alırsa, duraklama sırasında hızlıca ayarlayın).
   3. Katılımcıyla iletişimi minimuma endirin ve odaklanmayı korumak için, sadece "İyi vuruş" gibi kısa koçluk ipuçları veya ayarlamalar (örneğin, öne kayıyorsa "duruşta biraz geri çekilin") talimat vermedikçe.
5. Deneme tamamlanması
   1. Son (6.) atış ve vuruştan sonra, katılımcıya birkaç saniye yerinde kalmasını söyle. Mümkünse tüm sistemlerde kaydı aynı anda durdurun.
   2. Sözlü olarak "Duruşmanın sonu" işareti yapın. Birden fazla çalışma planlanıyorsa (örneğin, koşulları karşılaştırmak veya güvenilirlik için daha fazla veri toplamak için), katılımcıya tekrar etmeden önce en az birkaç dakika veya kalp atış hızı ve solunum başlangıçta daha yakın dönene kadar dinlenme süresi verin.
      NOT: Bu protokol için, tek bir denemenin veri toplama gösterimi için olduğu varsayılabilir.
6. Ekipmanı çıkar
   1. VR başlığını dikkatlice katılımcıdan çıkarın, ardından metabolik maske alın (böylece normal şekilde nefes alabiliyorlar).
   2. EMG sensörlerini ve hareket yakalama işaretleyicilerini ayırın. Her sistemden kaydedilen veri dosyalarını senkronize zaman damgaları veya etiketlerle (örneğin, "Trial1_VR_batting_EMG.csv", "Trial1_VO2.csv", "Trial1_motion.bvh") kaydedin.
      NOT: Deneme sırasında herhangi bir ekipman kayarsa veya arızalanırsa (örneğin, bir elektrot gevşeerse), bunu not edin ve sorunu düzelttikten sonra veri kalitesi ve güvenilirliğini sağlamak için denemeyi tekrarlamayı düşünün.
7. Sistem kalibrasyonu kontrolü (post)
   1. Kısa bir deneme sonrası kalibrasyon kontrolü yapın. Örneğin, işaret verilerinin geçerli olduğundan emin olmak için hareket yakalama cihazında hızlı bir statik deneme yapın (büyük kaymalar olmasın).
   2. Ayrıca, sensör ısınması veya kayma nedeniyle önemli bir başlangaz kayması olmadığından emin olmak için metabolik sistemin kalibrasyonunu kontrol edin.
   3. Gerekirse sistemleri sıfırlayın. Sadece bir deneme yapılıyorsa ve veriler tutarlı görünüyorsa bu adımı atlayın, ancak toplanan verilerde bir sorun çıkarma durumunda sorun gidermek için faydalıdır.

4. Veri analizi

1. EMG veri işleme:
   1. Deneme sırasında her kas için EMG genliğinin zirvesi ve salınıma göre gerçekleşme zamanı gibi temel metrikleri nicelikle ölçün.
      NOT: Temsilci analizde, EMG topun çarpma anında gözlemlenir (hareket yakalama veya sopadaki ivmeölçer verilerindeki artışla gösterildiği gibi).
   2. Güç darbesi için kas aktivasyon kalıplarını belirleyin: örneğin, trail kolundaki trisepsler, dirseği sallama boyunca uzatırken zirve gösterebilirken, ön kol fleksörleri tutuş stabilizasyonu için sürekli aktivite gösterebilir.
2. Metabolik veri hesaplaması:
   1. VO₂ sisteminden nefes-nefes verileri inceleyin. Açıkça hatalı nefesleri kaldırın (örneğin, katılımcı öksürdüyse veya sensör yanlış okumuşsa, bu da aralık dışı değerlere yol açıyorsa).
   2. Kinetiği görselleştirmek için VO₂ için bir hareketli ortalama veya uyum eğrisi hesaplayın - vuruş başladığında oksijen alımının ne kadar hızlı arttığını ve salınım(lar) boyunca nasıl sabit kaldığını veya değiştiğini görselleştirin.
   3. Deneme boyunca tüketilen toplam VO₂ (VO₂-zaman eğrisinin altındaki alan) hesaplayarak enerji harcamasını tahmin edin ve en yüksek VO₂'yi (deneme sırasında veya hemen sonrasında ulaşılan en yüksek değer) not edin.
   4. Benzer şekilde, kalp atış hızı verilerini çıkarın ve zirve ile ortalama nabzları belirleyin. Eğer solunum değişim oranı (RER = VCO₂/VO₂) ilgi çekiciyse, bunu VO₂ ve VCO₂ sinyallerinden türeterek çabanın büyük ölçüde aerobik (RER yaklaşık 0.8–1.0) mı yoksa anaerobik (RER >1.0) yönünde olup olmadığını görebilirsiniz.
3. Hareket yakalama analizi:
   1. Hareket yakalama verilerini (örneğin, .bvh dosyası) bir biyomekanik analiz aracına aktarın. Temel hareketler için eklem açılarını yeniden inşa edin: dirsek fleksiyonu/her iki kolun uzatılması, omuz dönüşü, gövde (pelvise göre göğüs) dönüşü, diz fleksiyonu vb.
   2. Salınım sırasında yarasanın açısal hızını, işaretleyici verisi veya yarasa üzerindeki IMU verilerinden hesaplayın. Çarpma çerçevesini belirleyin (simülasyon bu zaman damgasını sağlıyorsa veya sopanın yolu topun yolunu kesiştiği andan çıkarabilirsiniz).
   3. Çarpışma anında, eklem açılarını kaydedin (bu tekniği gösterebilir, örneğin, ön dirsek hafifçe bükülebilir ve tam açılmış olabilir) ve sopa hızını kaydedin. Downswing aşamasında maksimum yarasa hızını belirleyin.
      NOT: Bu kinematik metrikler tekniği değerlendirmek ve literatürdeki bilinen aralıklarla karşılaştırmak için kullanılacaktır (örneğin, vurucunun sopa hızının yetenekli oyuncularınkiyle uyumlu olup olmadığı)¹⁸.
4. Veri senkronizasyonu ve entegrasyonu:
   1. Veri setlerini senkronizasyon olayları kullanarak ortak bir zaman ekseni üzerinde hizalayın. Zamansal dizinin mantıklı olup olmadığını doğrulayın - örneğin, triseps EMG'sinde bir artış, hareket verilerinin dirsek uzatma hızlanmasını gösterdiği anla örtüşmeli ve sallanmalar başladıktan kısa süre sonra VO₂ artışı yaşanmalıdır (metabolik gecikme).
   2. Senkronize edildikten sonra, bulguları entegre edin: örneğin, salınım olaylarının işaretlendiği bir zaman çizelgesi oluşturun, kas aktivasyonu ve kalp atış hızı üst üste bindirin.
      NOT: Bu, her sallanımın fizyolojik yüke nasıl katkıda bulunduğu hakkında içgörü sağlar. Birden fazla çalışma veya katılımcı varsa, sonuçları derleyerek ortalamaları ve değişkenliği hesaplayın. Bu tek vakalı gösterinin kapsamı için, tek bir temsilci denemeden elde edilen verilere odaklanılabilir.
5. Kalite kontrolü:
   1. Veri analizinde kalite kontrolü yapın. EMG sinyallerinin büyük artefaktlardan arındığını ve zirvelerin olası olduğunu doğrulayın.
   2. VO₂ başlangıç ve egzersiz sonrası iyileşmenin beklenen kalıplara uyduğundan emin olun (örneğin, egzersiz durduktan sonra VO₂ başlangıç seviyesine dönmelidir).
   3. Hareket yakalama açısı hesaplamalarında sıçramaların olmadığından emin olun (bu işaretçi değişimi veya takip kaybını gösterebilir). Herhangi bir anomali bulunursa, bunları not edin. Bu adım, veri analiz aşamasını tamamlar.
   4. Kablosuz sensörlerden kaynaklanan potansiyel sinyal parazitini korumalı kablolar ve deneme öncesi kalibrasyon kullanarak azaltın.

5. İstatistiksel analiz

1. Tüm veri işleme ve görselleştirmeleri Jupyter Notebook (Sürüm 7.2) içinde Python (Sürüm 3.12.0, Python Software Foundation) ile gerçekleştirin. Veri yapılandırması için Pandas (Sürüm 2.2.2), sayısal işlemler için NumPy (Sürüm 1.25.1) ve görselleştirme için Matplotlib (Sürüm 3.9.0) kullanın.
2. Bu pilot protokolün tek katılımcılı doğası göz önüne alındığında, analizi tanımlayıcı istatistiklerle sınırlayın; tekrarlanan salınımlarda ortalama ve standart sapma değerleri de dahil.
3. Protokol, gruplar veya koşullar arasında hipotez testi yerine gösteri ve fizibilite için tasarlandığı için çıkarımsal istatistiksel test yapmayın.
4. Veri entegrasyonunu ve iş akışının tekrarlanabilirliğini göstermek için temsilli çıktılar üretmeye odaklanın.

Results

Bu XR tabanlı protokolün analitik potansiyelini göstermek için, toplanan verilerden çıkarılabilecek zamanla hizalanmış çıktı türlerini göstermek için bir dizi örnek görselleştirme oluşturuldu; bunlar arasında kas aktivasyon profilleri (kök ortalama kare EMG), senkronize fizyolojik yanıtlar (VO₂ ve HR), çoklu sensör zaman çizelgeleri, salınım yörüngelerinin 2D ve 3D kinematik görselleştirmeleri (Şekil 1) ve kuvvet plakasından yer tepki kuvveti grafiklerini gö...

Discussion

Bu yöntem odaklı tartışma, protokolün etkinliğini, kritik adımlarını, sorun gidermeyi ve XR tabanlı eğitimin geleneksel yöntemlerle nasıl karşılaştırıldığını değerlendirir. Yukarıdaki sonuçlar, XR vuruş protokolünün hem performans hem de fizyolojik metrikleri başarıyla yakaladığını göstermektedir. Bu sonuçları destekleyen metodolojinin önemli yönleri vurgulanır; ayrıca bu XR yaklaşımının geleneksel eğitim yöntemlerine kıyasla olası değişiklikler, sınırlamalar ve önemi tartışılır.

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
VR Headset (Meta Quest 2)	Meta	899-00182-02	XR çubuk simülasyonu için bağımsız VR kulaklığı
VR Cricket Yazılımı (iB Cricket)	ProYuga Advanced Technologies	Yok	Sürükleyici kriket simülasyon yazılımı
Kablosuz EMG Sistemi (Trigno)	Delsys	Trigno Avanti	Kas aktivasyonu ölçümü; örnekleme hızı ~1200 Hz
Yüzey EMG Elektrotları	Delsys	DE-2.1	EMG sinyal alımı için tek kullanımlık elektrotlar
Ataletsel Ölçüm Ünitesi (IMU)	Xsens / Noraxon	MTw Awinda	Üç eksenli ivmeölçer ve jiroskop; ~240 Hz
Hareket Yakalama Sistemi	OptiTrack	OptiTrack Prime	3D kinematik izleme sistemi
Yansıtıcı İşaretler	OptiTrack	Yok	Anatomik dönüm noktaları için işaret tabanlı izleme
Kuvvet Plakası	AMTI / Bertec	OR6-7	Zemin reaksiyon kuvveti ölçümü (Fx, Fy, Fz)
Taşınabilir Metabolik Analizör	COSMED	K5	Nefes ile nefes arası VO2 ölçüm sistemi
Solunumu Maskesi	COSMED	Mask 7400 Serisi	Gaz değişim analizi için maske
Kalibrasyon Gaz Tankı (%16 O2, %5 CO2)	Airgas / BOC	Yok	Metabolik analizörü kalibre etmek için kullanılır
Kalp Hızı Monitörü (Göğüs Kayışlı)	Polar	H10	Kablosuz kalp hızı takibi
Jupyter Notebook Yazılımı	Project Jupyter	v7.2	Veri işleme ve analiz ortamı
Python	Python Software Foundation	v3.12.0	Analizler için programlama dili
Pandas Kütüphanesi	PyData	v2.2.2	Veri yapılandırma ve manipülasyon
NumPy Kütüphanesi	NumPy	v1.25.1	Sayısal hesaplamalar
Matplotlib Kütüphanesi	Matplotlib	v3.9.0	Veri görselleştirme