Ein Prüfstand Helm Passform und Retention und biomechanischen Maßnahmen von Kopf- und Nackenverletzungen in simulierten Auswirkungen prüfen

Bioengineering

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Summary

Mit einem anthropometrischen Kopf und Hals, Glasfaser-basierten Passform zwingen, Wandler, ein Array von Kopf Beschleunigung und Hals Kraft/Moment Aufnehmer und ein dual High-speed-Kamera-System, präsentieren wir einen Prüfstand Helm Retention und Auswirkungen auf die biomechanischen studieren Maßnahmen von Kopf und Hals Verletzungen sekundär zu Kopf Auswirkungen.

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Yu, H. Y., Knowles, B. M., Dennison, C. R. A Test Bed to Examine Helmet Fit and Retention and Biomechanical Measures of Head and Neck Injury in Simulated Impact. J. Vis. Exp. (127), e56288, doi:10.3791/56288 (2017).

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Abstract

Konventionelle Weisheit und die Sprache in internationalen Helm Prüfung und Zertifizierung Normen legen nahe, dass entsprechende Helm passen und Aufbewahrung während eines Aufpralls sind wichtige Faktoren bei den Helm-Träger vor Auswirkungen-induzierten Schädigung zu schützen. Dieses Manuskript soll untersuchen Auswirkungen-induzierte Verletzungen Mechanismen in verschiedenen Helm passen Szenarien durch Analyse der simulierten behelmter Auswirkungen bei einer anthropometrischen Testgerät (ATD), ein Array von Kopfform Beschleunigung Wandler und Hals Kraft / in unserer Forschungsgruppe basierend auf Bragg-Gitter in Glasfaser entwickelt Moment Aufnehmer, ein dual-high-Speed-Kamera-System und Helm-Fit Kraftsensoren. Zur Simulation der Auswirkungen fallen einer instrumentierten Kopfform und flexiblen Hals entlang eine lineare Führungsschiene auf einen Amboss. Der Prüfstand ermöglicht die Simulation der Kopf Auswirkungen bei Geschwindigkeiten bis zu 8,3 m/s auf Aufprallflächen, die flachen und schrägen sind. Die Kopfform ist mit einen Sturzhelm und mehrere Fit Szenarien simuliert werden, indem Kontext spezifische Anpassungen an den Helm Positionsindex und/oder Helmgröße. Um Helm Aufbewahrung zu quantifizieren, ist die Bewegung des Helmes auf dem Kopf quantifiziert mit Post-hoc-Bildanalyse. Um Kopf und Hals Verletzungen mögliche zu quantifizieren, werden biomechanische Maßnahmen anhand der Kopfform Beschleunigung und Hals Kraft/Moment gemessen. Diese biomechanischen Maßnahmen durch den Vergleich mit etablierten menschlichen Toleranz Kurven, können das Risiko einer schweren lebensbedrohlichen und/oder leichte diffuse Hirnverletzung abschätzen und Osteoligamentous Hals Verletzungen. Unseres Wissens ist die vorgestellten Testfeld das erste speziell entwickelt, um biomechanischen Auswirkungen auf Kopf und Nacken Verletzung relativ Helm passen und Retention.

Introduction

Die meisten epidemiologischen Hinweise darauf, Fahrradhelme bieten Schutz vor Kopfverletzungen für Radfahrer aller Altersgruppen1. Die biomechanische Literatur präsentiert das konsequente Design, das den behelmten Kopf relativ weniger schwere Kopf/Gehirn Verletzungen sekundär zu beeinflussen, im Vergleich zu den ungeschützten (UN-behelmter) Kopf2trägt. Einige Untersuchungen zeigen, dass schlechte Helm passen verbunden mit einem erhöhten Risiko von Kopfverletzungen3 ist, was bedeutet, dass Helme am effektivsten sind, wenn richtig passen. Je nach den Kriterien guter Helm Passform definiert falsche Helm benutzen erwies sich so hoch wie bei den behelmte Radfahrer364 %. Trotz epidemiologische Anhaltspunkte dafür, dass Helm passen in die schwere oder die Wahrscheinlichkeit einer Kopfverletzung bei einem Aufprall relevant ist, gibt es minimale experimentelle Arbeit Beurteilung in einer kontrollierten Laborumgebung, ob richtige Helm passen oder Helm zurückhalten hat erhebliche Auswirkungen auf die biomechanischen Maßnahmen Verletzungsgefahr. Eine bezogene Studie untersucht die Wirkung der Motorrad Helm Größenanpassung während behelmter Auswirkungen simuliert mit einem finite-Elemente-Modell4. Eine andere bezogene Studie untersucht die Wirkung der Helm Größenanpassung während experimentelle Auswirkungen5 während der Verwendung sensibler Film Druck, um Fit Kräfte im Fußball Helme zu quantifizieren. Die Wirkung der Rückhaltesysteme im Fahrrad und Motorrad Helm Auswirkungen wurden untersuchten6,7, sowie ein rückwärts Fit Szenario für Preadolescents6.

Unsere Arbeit schlägt Methoden, um die Wirkung der Fahrradhelm passen auf das Risiko von Verletzungen mit Helm passen Kraftsensoren, simuliert Auswirkungen mit einer anthropometrischen Kopf und Hals und stereoskopische Hochgeschwindigkeitskameras. Die Ziele unserer vorgeschlagenen Methoden sind Passform zu quantifizieren und das Risiko von Verletzungen in verschiedenen realistischen Auswirkungen Szenarien zu bewerten. Im Gegensatz zu verwandten Methoden untersucht unsere Arbeit Fahrradhelm passen, wo richtige Helm benutzen variiert wird. Ähnlich wie bei vorherigen Methoden, Kopf Kinematik bestimmt sind; Hals-be- und Kopf-Helm Verschiebungen werden jedoch auch quantifiziert. Obwohl die Epidemiologie der Nackenverletzung im Radsport vermuten lässt, dass Nackenverletzungen selten sind, sind sie tendenziell schwerer Kopf Auswirkungen und Krankenhausaufenthalt8,9zugeordnet werden. Der Beweis ist auf ob Helm benutzen reduziert die Preise von Hals Verletzungen8 gemischt und keines der genannten epidemiologischen Studien quantifizieren Aspekte der Helm passt. In Anbetracht der Tatsache, die Nackenverletzung im Radsport tendenziell mehr schwere Unfälle zugeordnet werden und dass Helm passen nicht in Hals Verletzungen Epidemiologie geprüft wurden sind Methoden zur Untersuchung von Kopf und Hals Verletzungen in biomechanische Forschung wertvoll. Diese experimentellen Methoden könnte in biomechanische Studien verwendet werden, die epidemiologische Studien ergänzen die nicht in allen Fällen Steuerung für schwere Auswirkungen oder Helm passen.

In unserer Arbeit wurde eine neuartige Methode zur Überwachung von Relativbewegungen zwischen Kopf und Helm während des Aufpralls entwickelt. Die Fähigkeit zur Überwachung, unabhängig davon, ob der Helm auf dem Kopf bewegt kann wertvolle Einblicke in Helm Stabilität und Strahlenbelastung des ungeschützten Kopfes Verletzungen während des Aufpralls geben. In einer Studie untersucht Helm passen sind Helm Stabilität und Kopf Exposition besonders wertvoll im Helm Leistungsbewertung. Im Gegensatz zu den damit verbundenen Arbeiten, unterschiedliche Auswirkungen und Passform werden Szenarien betonend, abwechslungsreiche Helm Positionierung auch getestet werden.

Derzeit ist richtige Helm passen subjektive und nonspecifically definiert. Im Allgemeinen zeichnet sich guter Helm passen durch Stabilität und Position. Der Helm sollte resistent gegen Bewegung einmal am Kopf befestigt werden und sollte positioniert werden, so dass die Augenbrauen nicht erfasst sind und die Stirn ist nicht übermäßig ausgesetzt. Darüber hinaus sollte etwa eine Fingerbreite Platz zwischen dem Kinn und Kinnriemen3passen. Maßnahmen der Quantifizierung Helm passen sind nicht weit verbreitet; außer Kraft, können Methoden vergleichen Helm Passform basiert auf dem Vergleich von Kopf und Helm Geometrie. Eine solche Methode ist der Helm passen Index von Ellena Et Al. vorgeschlagen 10. unsere vorgeschlagene Methode zur Quantifizierung der Helm passt, Fit Kraftsensoren, schafft ein objektiven Grundlagen für den Vergleich der verschiedenen Helm passen Szenarien in Form von Mittelwert und Standardabweichung der Kräfte, die auf den Kopf. Diese Passform zwingen Werte repräsentieren die Dichtheit eines Helmes sowie die Variation der Dichtheit erfahrenen auf dem Kopf. Diese Sensoren bieten einen quantifizierten Vergleich der Kräfte, die zwischen verschiedenen Szenarien Fit gemacht werden können. Ein sichere eng anliegende Helm würde höhere Kräfte zeigen, während ein lose Helm niederen Kräfte anzeigen würde. Diese Methode der Fit Kraftmessung ist vergleichbar mit dem durchschnittlichen Fit Index von Jadischke5vorgeschlagen. Allerdings nutzen Jadischkes Methoden Druck sensibler Film. Die optischen Sensoren präsentieren wir ermöglichen unauffällige Messung Fit Kraft um den Kopf oder Helm.

Für die Zertifizierung von Helmen ist ein Helm auf einer instrumentierten Kopfform gesichert, die dann ausgelöst wird, zu einer bestimmten Höhe fallen gelassen werden. Kopf und Helm unterliegt dann einem Freifall-Tropfen auf einen Amboss während der Aufnahme von linearen Beschleunigungen. Obwohl in der Regel nicht im Helm-Industrie-Standards verwendet, dienten ein Hybrid III Kopf (Kopfform) und Hals Montage in diese Arbeit mit einer geführten Fallturm Auswirkungen zu simulieren. Im Gegensatz zu den Standards, die in der Regel lineare Kinematik verwenden, erlaubt die Kopfform Beschleunigungsmesser Array auch die Bestimmung der rotatorischen Kinematik, ein wichtiger Parameter bei der Vorhersage der Wahrscheinlichkeit einer diffusen-Hirn-Verletzungen, einschließlich Gehirnerschütterung11 . Durch Messung der linearen Beschleunigung und rotatorische Beschleunigung und Geschwindigkeit Schätzungen der schwere fokalen und diffusen Kopfverletzung erfolgt durch Vergleich der Kinematik, die mehrere vorgeschlagene Kinematik-basierte Verletzungen Bewertungsmethoden in der Literatur 12 , 13. während die Kopfform für automotive Crashtests entwickelt wurde, ist seine Verwendung in Helm Bewertung und Abschätzung des Risikos der Kopfverletzung in behelmter Auswirkungen gut dokumentiert2,14. Die Auswirkungen Simulation Setup enthält auch eine Wägezelle oberen Hals, so dass die Kräfte und Momente mit Nackenschmerzen verbunden zu messenden. Hals-Verletzungsgefahr kann dann durch einen Vergleich Hals Kinetik zu Verletzungen Bewertungsdaten von automotive Verletzung Daten12,13geschätzt werden.

Außerdem wird eine Methode zur Verfolgung Helm Bewegung im Verhältnis zu den Kopf während des Aufpralls mit high-Speed Video vorgeschlagen. Derzeit gibt es keine quantitative Methoden um Helm Stabilität während des Aufpralls zu bewerten. Die Consumer Product Safety Commission (CPSC)15 Fahrrad Helm Standard fordert eine Lagestabilität Test, aber ist nicht Vertreter eines Aufpralls. Darüber hinaus ergibt unabhängig davon, ob der Helm kommt aus der Kopfform sich nur durch den Test gemessen. Unabhängig von der Strahlenbelastung des Kopfes zu Verletzungen kann ein Helm noch passieren, solange es bei Tests auf die Kopfform bleibt. Die vorgeschlagene Methode von tracking-Helm Bewegung ähnelt dem Helm Position Index (HPI)15 und misst den Abstand zwischen den Rand eines Helmes und die Stirn. Diese Kopf-Helm Verschiebung wird verfolgt, mit High-Speed-video-Aufnahmen in der gesamten Auswirkungen um eine Darstellung der Helm Stabilität und Kopf Belichtung während des Aufpralls zu erhalten. Mit direkter lineare verwandeln (DLT)16 und einzigen Wert Zersetzung (SVD)17 Methoden werden Markierungen von zwei Kameras verfolgt.Positionen der Punkte im dreidimensionalen Raum und dann die relative Verschiebung zwischen Helm und Kopf zu bestimmen.

Verschiedene Auswirkungen schwere und Passform Parameter untersucht werden. Die Auswirkungen Szenarien umfassen zwei Aufprallgeschwindigkeiten, zwei Auswirkungen auf Amboss Oberflächen und Torso-erste und Kopf-erste Auswirkungen. Neben einer typischen flachen Amboss-Oberfläche ist abgewinkelt Amboss Auswirkungen auch simuliert, um eine tangentiale Kraftkomponente induzieren. Eine Torso-erste Auswirkungen, im Gegensatz zu einen kopfüber Einfluss ist im Preis inbegriffen, ein Szenario zu simulieren, in der Schulter des Fahrers wirkt sich auf den Boden vor den Kopf, ähnlich wie in früheren Arbeiten18durchgeführt. Schließlich werden diese vier Helm passen Szenarien untersucht: ein regular-Fit, oversized-Passform, eine nach vorne Passform und eine nach hinten Passform. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten ist die Positionierung Helm auf dem Kopf einer untersuchten Parameter sowie Helm Fit und Helm Größe.

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Protocol

1. Helm passen Szenarien Anordnung

  1. Define passen Szenarien untersucht werden, auf eine anthropometrische Test Gerätekopf und Hals (Hybrid III 50. Perzentil männlich) mit einem Kopfumfang von 575 mm.
    Hinweis: Ein Beispiel für vier Fit Szenarien ist in Tabelle 1 mit Helm Positionen entsprechend Abbildung 1 dargestellt. Die vorwärts und rückwärts Fit Szenarien beruhten auf Definitionen der richtige Helm benutzen aus früheren epidemiologischen Studien, die richtige Helmposition angegeben als nicht abdecken der Augenbrauen oder aussetzen der Stirn 3.
  2. Für jedes Szenario markieren Sie jeden Helmposition auf die Kopfform zu gewährleisten, das Helm passen-Szenario wird konsequent wiederholt.
  3. Verwenden CPSC zertifizierten Helm, in universelle und extra große Größen, für alle Szenarien passen.
    Hinweis: Nach dem Hersteller zur Verfügung gestellt Fit Guide, eine Universalgröße passt am treffendsten die Kopfform Umfang.
    1. Für jedes Szenario passen, andere halten Sie sich fit Parameter konsistent. Speziell, ziehen Sie den Kinnriemen zu verlassen etwa eine Fingerbreite Platz unter dem Kinn und ziehen Sie die verstellbare Zifferblatt um einen sicheren Sitz zu erhalten.

2. Kraftmessung passen

  1. Arrange fünf Passform Sensoren auf der Haut von der Kopfform positioniert auf der Vorder-und Rückseite links, rechts und oben ( Abbildung 2).
    Hinweis: Die Sensoren sind eine modifizierte Version des Bragg Gitter Kraftaufnehmer entwickelt innerhalb der Forschung Gruppe 19 , 20 , 21 , 22, optimiert, um Fit Kräfte messen über einen Bereich von 0 bis 50 N. Die modifizierte Sensoren haben eine Dicke und Durchmesser von 2,6 mm und 14 mm bzw..
  2. Nehmen eine Referenzmessung mit den Wandlern auf der UN-behelmter Kopfform nicht ausgelastet. Nehmen Sie diese Referenzmessung vor jeder Fit Kraftmessung.
  3. Ort der Helm auf die Kopfform und Maßnahme Force-Daten für 3 s mit einer Rate von 2,5 kHz. Wiederholen Sie das gleiche Szenario Fit sechsmal für wiederholte Messungen.
  4. Wiederholen Sie das gleiche Messverfahren für alle Szenarien passen.
  5. Convert Wellenlänge Schichtdaten zwingen Messungen durch Multiplikation der gemessenen Wellenlängen aus dem Wandler mit der vorher festgelegten Kalibrierung Konstante für die Passform zwingen Wandler.

3. Fallturm für die Simulation der Auswirkungen

  1. simulieren Auswirkungen auf den behelmten Kopf durch die Linear Führung der Kopfform um eine Auswirkung Oberfläche 19 , 23 zu schlagen. Die dazu erforderliche Ausrüstung ist kontextspezifisch, wie unten aufgeführt.
    1. Montage eines Fallturms eine einstellbare Drop Gimbal, eine anthropometrische Test Gerätekopf und Hals und eine Variable Aufprallfläche bestehen.
      Hinweis: Die Fallhöhe Montage Masse beträgt ca. 11 kg. Die added Mass der Gimbal Konten für den Ausschluss des vollständigen Körpers als effektive Torso Masse besser simulieren eine realistische Wirkung 24.
    2. Arrangieren 9 Uni-axial Beschleunigungssensoren in eine 3-2-2-2 Konfiguration innerhalb der Kopfform ermöglicht lineare und Angular Beschleunigungen der Kopfform an der Schwerpunkt 25 ermittelt werden.
    3. Arrangieren ein speziell dafür gebauten Geschwindigkeit Tor auf die Auswirkungen Turm, Aufprallgeschwindigkeit unmittelbar vor dem Aufprall zu messen.
  2. Kopf Beschleunigung und Hals Kraft/Moment-Daten mit dem Datenerfassungssystem zu sammeln. Filtern Sie analoge Spannungen, für alle Kanäle bei 100 kHz abgetastet. Vor das Datenerfassungssystem gehören einen Hardware-Anti-Aliasing Tiefpass-Filter mit einer Eckfrequenz von 4kHz 26.
  3. Ordnen die Auswirkung Szenario.
    1. Für alle Auswirkungen, entfernen das Helmvisier für bessere Sichtbarkeit während der Motion-tracking zu ermöglichen. Die Wirkung des Visiers während des Aufpralls wird angenommen, dass aufgrund seiner lose Befestigung vernachlässigbar.
    2. Arrangieren alle Tropfen auf die Stirn. Dies ist eine gemeinsame Wirkung Lage im Radsport 27, obwohl auch andere Szenarien simuliert werden konnten.
    3. Simulieren sechs unterschiedliche Auswirkungen Szenarien durch Variation Auswirkungen auf Geschwindigkeit, Schlagfläche und Kopf voran oder Torso-erste Auswirkungen gemäß Tabelle 2.
    4. Erhöhen die Kopfform auf der richtigen Höhe, entsprechend angegeben Aufprallgeschwindigkeiten. Drop der Kopfform aus einer entsprechenden Höhe, in der Regel 0,82 m und 1,83 m, um Geschwindigkeiten von 4 m/s und 6 m/s, bzw. zu erreichen.
      Hinweis: Fügen Sie Höhe wie nötig, um Reibungsverluste zu überwinden hinzu. Zwei Aufprallgeschwindigkeiten von 4 m/s und 6 m/s wählbar auf der Grundlage von früheren Literatur und Standards 28.
    5. Organisieren die Aufprallfläche.
      1. Arrange entweder flach oder 45° abgewinkelt Amboss ( Abbildung 4). Die flache Amboss simuliert fällt auf einer flachen Oberfläche, während die abgewinkelte Amboss Auswirkungen mit einem tangentiale Geschwindigkeitskomponente simuliert.
      2. Decken beider Oberflächen von Ambosse in abrasiven Band, ein Asphaltdecke zu simulieren. Passen Sie die Amboss-Position nach Bedarf zwischen Auswirkungen auf der Helm betroffen sind Kontakte nur die flache Oberfläche des Amboss zu gewährleisten.
  4. Veranlassen den Fallturm kopfüber oder Torso-erste Auswirkungen. Simulieren Kopf und Torso-erste Auswirkungen mit Torso Auswirkungen ähnlich wie die kombinierten Auswirkungen Beladungskonfiguration in Smith Et al. vorgestellt. 18
    1. um einen Kopf voran Einfluss zu simulieren, passen sich nicht den Fallturm.
    2. Um den Oberkörper auf den Boden vor den Kopf zu simulieren legen einen Holzklotz in den Pfad des Gimbals Drop. Legen Sie diesem Holzklotz in einer Höhe, so dass der Kopf ca. 25 mm vom beeinflussen des Amboss die Rumpf-Auswirkungen. Der Kopf wird dann weiterhin den Amboss durch Hals Flexion nur getroffen.
    3. Enthalten eine Schicht aus Schaumstoff zur Minimierung von Schwingungen aus der Fallturm ( Abbildung 5).
    4. Im Gegensatz zu den Auswirkungen auf die kopfüber, passen Sie den Winkel des Halses in Torso-erste Auswirkungen.
      Hinweis: Dieser Hals Winkeleinstellung ermöglicht für den Kopf, den Amboss auf der Stirn nach Beugung, zu beeinflussen, so dass Auswirkungen Lage vergleichbar mit dem Kopf voran Auswirkungen Fall ( Abbildung 6 ist). Neben Auswirkungen auf die Stirn würde dieser Torso-erste Szenario sicherlich bei Seitenaufprall sowie relevant sein. Im Kopf und Torso-erste Auswirkungen dieser Gimbal System ermöglicht die Bewegung des Kopfes und Halses entlang der Strecke nach Aufprall.
  5. Das Datenerfassungssystem, high-Speed-Kameras (siehe Abschnitt 4) und Tropfen die Kopfform gleichzeitig auslösen. Wiederholen Sie die gleiche Wirkung und Fit Szenario Konfiguration 3 Mal mit neuen Helmen jedesmal.
    Hinweis: Die High-Speed-Kameras müssen gleichzeitig mit der Fallturm, in Abschnitt 4 beschriebenen eingerichtet werden.
  6. Unterziehen jedes der vier Szenarien passen zu jedem der 6 unterschiedliche Auswirkungen Szenarien. Insgesamt 72 Tropfen nach 3 Prüfungen der einzelnen Konfigurationen durchführen.
  7. Die Kopfform kinematischen und kinetischen Daten nachbearbeiten.
    1. Filter analoge Signale für Beschleunigung und Kraft/Moment nachträglich über einen 4 th Bestellung Butterworth-Filter in der Nachbearbeitung um Indus zu erfüllenversuchen Sie empfohlene Praxis 26. Filter-Kopf Beschleunigungen und Hals Kräfte wie pro Kanal Frequenz Klasse (CFC) 1000. Filtern Hals Momente nach CFC 600.

4. Motion Capture mit einer hohen Geschwindigkeit Dual-Kamera-System

Hinweis: Aufnahme Markerpositionen von zwei high-Speed-Kameras ermöglichen dreidimensionale Markerpositionen mit DLT Methode 16 im bestimmt werden Post-processing. Um Verschiebungen der Kopf-Helm zu bestimmen, track Marker auf die Kopfform und Helm während des Aufpralls.

  1. Ordnen Sie High-Speed-Kameras rund um den Fallturm.
    1. Anordnen zwei High-Speed-Kameras rund um den Tropfen Turm auf Capture synchronisiert Bilder der Helm und Kopfform Bewegung während des Aufpralls.
      1. Einen master-Kamera an der Seite des Fallturms und eine Slave-Kamera bei ca. 45° vom Master ( Abbildung 7). Richten Sie ein 250 W Licht zwischen den Kameras, um ausreichende Belichtung zu ermöglichen.
  2. High-Speed Kameras konfigurieren.
    1. Equip jede Kamera mit einem 50 mm f/1.4 oder 100 mm f/2.0-Makro-Objektiv, je nachdem das Sichtfeld erforderlich. Legen Sie die Öffnungen auf den Linsen bei 8.0.
      Hinweis: Diese Blende ermöglicht ausreichend scharf in die gewünschte Schärfentiefe. Das erforderliche Sichtfeld reichten von 30-60 cm, je nach Szenario Auswirkungen.
    2. Konfigurieren Sie beide Kameras bei 1280 x 800 Pixel bei einer Framerate von 1000 Bildern pro Sekunde oder schneller zu erfassen. Die maximale Belichtungszeit pro Frame wird also 600 µs.
    3. Synchronisieren die beiden Kameras in Frames und innere Uhr. Ein Trigger so einrichten, dass beide Kameras gleichzeitig auslösen.
  3. Den Raum indem man ein Standbild aus einem Kalibrierung Rahmen von jeder Kamera zu kalibrieren.
    Hinweis: Für die direkte lineare Transformation (DLT)-Methode, muss der Raum zunächst kalibriert werden.
    1. Bewegen Sie einen Kalibrierung Käfig mit 17 bekannten Kalibrierung Punktpositionen in das Blickfeld der beiden Kameras und ein einzelnes Bild von jeder Kamera zu nehmen. Mindestens 11 gemeinsame Punkte von beiden Kameras sichtbar sein.
    2. Finden Sie die zweidimensionale Koordinaten der einzelnen Marker mit tracking-Software.
      Hinweis: Ein Koordinatenmessgerät (KMG) bestimmt die Punktpositionen des Käfigs Kalibrierung vor der Kalibrierung DLT.
    3. Mit einer Reihe von Berechnungen mit der Kalibrierung Markern durchgeführt ' Koordinaten (bekannt als DLT) 16, verwandeln jede zwei dimensionale Marker Standorten in dreidimensionalen Koordinaten relativ zu der Kalibrierung-Käfig Koordinatensystem im Post-Processing.
  4. Um Helm Verschiebung zu quantifizieren, die Strecke zwischen einem Punkt auf der Stirn der Kopfform und zum Rand des Helmes mit der Tracking-Software.
    Hinweis: Da diese Punkte nicht von beiden Kameras sichtbar sind, verfolgen einem Satz von drei sichtbare Markierungen auf jeder der Kopfform und Helm statt. Die Punkte auf der Stirn und Helm dann indirekt verfolgt werden können.
  5. Legen Sie Motion-tracking-Marker auf die Kopfform und ein Standbild der Verweis von der Kopfform von jeder Kamera zu nehmen.
    1. Für diese Methode des indirekten Marker Trackings, nehmen ein Referenzbild Kopfform mit jeder Kamera. Sicherzustellen, dass diese Referenz-Bild aus drei Markierungen und eine Referenz Markierung auf dem Kopf definiert besteht.
    2. Maximieren die Entfernung zwischen Markern mit drei Referenz-Punktpositionen gleichzeitig in beiden Kameras ' Feld Ansichten.
      Hinweis: Maximierung des Abstands für eine höhere Genauigkeit verringernd, indirekter Marker tracking-Empfindlichkeit zu tracking-Fehlern ermöglicht. Die drei Marker ermöglichen die dreidimensionale Rekonstruktion der Bewegung in der Nachbearbeitung, sowie die Schätzung des Standortes Stirn.
    3. Halten die Referenz-Markierung zwischen den Augen auf der unteren Stirn und andere Markierungen auf die Kopfform verteilt. Sicherzustellen, dass diese drei anderen Markierungen sichtbar von beiden Kameras im gesamten Auswirkungen ( Abbildung 8).
  6. Motion-tracking-Marker auf dem Helm und noch Referenzbilder des Helms von jeder Kamera wie beschrieben die Kopfform zu Referenzzwecken (Abschnitt 4.5).
    1. Stellen Sie sicher, das die Referenz besteht aus mindestens vier Motion Tracking-Marker anzeigen. Eine Markierung auf der Unterseite der Helm Krempe als Referenz zu halten und die anderen drei Markierungen auf den Helm zu verbreiten. Stellen Sie sicher, dass diese drei Marker von beiden Kameras im gesamten Auswirkungen sichtbar sind. Nehmen Sie ein einzelnes Bild von jeder Kamera für die Helm-Referenz ( Abbildung 9).
  7. Das Datenerfassungssystem, high-Speed-Kameras und Tropfen die Kopfform gleichzeitig wie in Abschnitt 3 beschrieben auslösen.
    Hinweis: Der Fallturm müssen gleichzeitig mit den High-Speed-Kameras eingerichtet werden. Nach der Einnahme von Referenzbildern, kann ein Tropfen durchgeführt werden.
    1. Anordnen der Helm passen Szenario. Notieren Sie die Tropfen. Signal ein Auslöser der Kameras manuell beim Aufprall. Aufnahme zu vereinbaren damit 3 s wird aufgezeichnet, bevor der Auslöser und 8 s wird nach dem Trigger aufgezeichnet. Manuell überprüfen und Halterung der synchronisierten Kamerabilder um die Auswirkungen nur enthalten.

5. Kopf-Helm Tracking-Marker und Post-Processing

  1. Kopf und Helm-Marker in der Wirkung, mit Kamera-spezifische Software verfolgen.
    1. Strecke sechs Punkte pro Drop: drei auf den Helm und die Kopfform ( Abbildung 10). Mit der Software bestimmen die transiente zweidimensionale Pixelkoordinaten der einzelnen Marker.
  2. Die DLT-Methode verwenden, um dreidimensionale Koordinaten der nachverfolgten Marker während ein Tropfen zu berechnen.
    Hinweis: Mit der Kalibrierdaten aus dem Käfig Kalibrierung und die Drop Daten aus den beiden Kameras, die DLT-Methode ermitteln die dreidimensionalen Koordinaten der nachverfolgten Marker während ein Tropfen.
  3. Verwenden die SVD (Singulärwert Zersetzung) Methode 17 um die 3-d-dimensionalen Koordinaten der Kopfform Stirn und Helm Krempe zu berechnen. Der Unterschied zwischen diesen beiden Punkten ist Kopf-Helm Verschiebung.
    1. Verwendung der SVD-Methode, die Lage eines Verweises zu schätzen zeigen auf jeder Kopfform Stirn und Helm randvoll von den verfolgten Markern.
    2. Verwenden Sie die SVD-Methode, um die Transformationsmatrix der drei Marker zwischen dem Referenzrahmen und jeden einzelnen Frame eines Tropfens zu finden. Diese Transformation kann angewendet werden, um die Stirn oder Helm Krempe Standorte finden.
  4. Führen diese indirekte Verfolgung auf den Helm und die Kopfform. Die Verschiebung zwischen der Stirn und Helm Krempe kann dann überwacht ( Abbildung 11).

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Representative Results

Fit Kraftmessung
Für jedes Szenario passen, passen Kraft Messung an jedem Sensor-Standort (Abbildung 12) durchgeführt wurde und ein t-Test, ungleiche Varianzen vorausgesetzt wurde durchgeführt, um die Bedeutung zu bestimmen (p < 0,05). Die durchschnittliche Standardabweichung über alle Messungen betrug ± 0,14 N. Higher Fit Kräfte zeigen eine engere Passform.

Kinematische Kopf und Hals kinetische Daten
Die resultierende Kopf lineare Beschleunigung, Kopf Winkelbeschleunigung, Kopf Winkelgeschwindigkeit, oberen Hals Kraft und oberen Hals Moment aus einem typischen Tropfen erscheinen (Abbildung 13 durch Abbildung 17). Daraus resultierenden Werte wurden berechnet, indem man die absolute Norm von X, yund Z, Richtungsvektoren (Abbildung 3). Ein Hals Verletzungen Kriterium berechnet vom Hals axiale Kraft und Moment13NIj, war auch in der gesamten Auswirkungen (Abbildung 18) berechnet. Aus den kinematischen Ergebnissen können auch die verschiedenen Veranstaltungen der Auswirkungen identifiziert werden. Zum Beispiel kann Kopf Kontakt mit dem Amboss in die Rumpf-erste Auswirkungen als die großen Gipfel in resultierende lineare Beschleunigung (Abbildung 13) beobachtet werden. In Winkelbeschleunigung konnte zwei Sätze von Spitzen (Abbildung 14) beobachtet werden. Die erste Spitze tritt als Folge der Torso Auswirkungen während der zweite Gipfel tritt als Folge des Halses erreichen maximale Beugung. In der Reihenfolge sind die Ereignisse der Auswirkungen Torso Auswirkungen, gefolgt von Kopf Kontakt mit Amboss, und dann den Hals erreichen maximale Beugung. Diese Ereignisse können auch in high-Speed Video (Abbildung 6) beobachtet werden.

Relativbewegung Kopf-Helm
Die Größe des Vektors zwischen der Stirn und Helm Krempe Angabe Relativbewegung Kopf-Helm ist in Abbildung 19 gezeigt, für zwei Szenarien passen. Relative Veränderung der Verschiebung kann ein Indikator für Helm Bewegung relativ zu seiner Lage vor Auswirkungen sein.

Figure 1
Abbildung 1: Helm passen Szenarien. Helm passen Szenario Vergleiche auf die Kopfform zeigt (ein) Vergleich zwischen normalen Passform und falsch positioniert passt (b) normal Fit-Szenario (c) übergroße Fit Szenario (d) nach vorne passen Szenario (e ) nach hinten Fit Szenario. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 2
Abbildung 2: Faser-Bragg-Gitter (FBG) fünf Sensorfeld auf Kopfform mit Sensor befindet sich auf der Vorder-und Rückseite links, rechts und oben. Jeder Sensor (unten links) hat eine Dicke und Durchmesser von 2,6 mm und 14 mm, beziehungsweise. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 3
Abbildung 3: Drop Tower Montage mit zugehörigen Koordinatenachse. (ein) Drop Tower Gesamtbaugruppe mit behelmten Kopfform (b) instrumentierte Kopfform und Hals Wägezelle. Hals Last Zelle Koordinatenachse wird ebenfalls angezeigt. (c) entsprechende Kopf koordinieren Achse. Kopf Beschleunigungen und Hals Lasten werden mit Bezug auf die Koordinatenachsen dargestellt, mit positiven Magnituden in Richtung Achse gemessen. Momente basieren auf der Rechte-Hand-Regel.

Figure 4
Abbildung 4: Auswechselbar (ein) flach und (b) 45° abgewinkelt Amboss Oberflächen in abrasiven Klebeband abgedeckt. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 5
Abbildung 5: Kopf zuerst (ein) und Torso erste (b) Auswirkungen Szenario Drop Konfigurationen. Für ein Torso-erste Auswirkungen Szenario dient einem Holzblock stoppen die Drop Assembly um einen Torso Einfluss zu simulieren. Das Helmvisier wurde auch vor alle Auswirkungen Simulationen entfernt. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 6
Abbildung 6: Abfolge von Bildern in einem Torso-erste Auswirkungen. In einem Torso erste Auswirkungen wird Drop Gimbal gestoppt, zulassend den Kopf auf den Amboss, gefolgt von Hals Flexion auswirken. Im Gegensatz dazu erlaubt einen kopfüber Einfluss volle lineare Bewegung des Drop Gimbals für den Kopf auf den Amboss Erstkontakt.

Figure 7
Abbildung 7: Dual-High-Speed-Kamera Anordnung um Fallturm. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 8
Abbildung 8: Kopf Referenz Bild Marker für Motion-tracking-. Drei Markierungen auf dem Kopf sind während des Aufpralls verfolgt, während ein vierter Marker der Stirn-Punkt zur Berechnung des Kopf-Helm Verschiebung definiert. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 9
Abbildung 9: Helm Referenz Bild Marker für Motion-tracking-. Drei Markierungen auf dem Helm sind während des Imp verfolgt.fungieren Sie, während ein vierter Marker der Helm Krempe Punkt zur Berechnung des Kopf-Helm Verschiebung definiert. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 10
Abbildung 10: verfolgt Markierungen während des Aufpralls. Drei Markierungen sind auf die Kopfform und Helm verfolgt. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 11
Abbildung 11: Kopf-Helm Verschiebungsvektor zwischen Stirn und Helm Krempe, die ganzen Auswirkungen verfolgt wird.

Figure 12
Abbildung 12: Helm passen auf Kopfform unter verschiedenen Szenarien Fit ausgeübten Kräfte. Fehlerbalken Vertretung Standardabweichung werden ebenfalls angezeigt. Signifikante Unterschiede (p < 0,05) zwischen Passform Kraft Szenarien sind angegeben (*). Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 13
Abbildung 13: resultierende Kopf des Schwerpunkts (COG) lineare Beschleunigung für einen Torso erste-Einfluss auf eine flache Amboss bei 6 m/s. Ein regular-Fit (durchgezogene Linie) und nach hinten Passform (gepunktete Linie) Szenario werden verglichen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 14
Abbildung 14: resultierende Kopf des Schwerpunkts (COG) Winkelbeschleunigung Torso erste-Auswirkungen auf eine flache Amboss bei 6 m/s. Ein regular-Fit (durchgezogene Linie) und nach hinten Passform (gepunktete Linie) Szenario werden verglichen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 15
Abbildung 15: resultierende Kopf des Schwerpunkts (COG) Winkelgeschwindigkeit für einen Torso erste-Einfluss auf eine flache Amboss bei 6 m/s. Ein regular-Fit (durchgezogene Linie) und nach hinten Passform (gepunktete Linie) Szenario werden verglichen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 16
Abbildung 16: resultierende oberen Hals Kraft für einen Torso erste-Einfluss auf eine flache Amboss bei 6 m/s. Ein regular-Fit (durchgezogene Linie) und nach hinten Passform (gepunktete Linie) Szenario werden verglichen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 17
Abbildung 17: resultierende oberen Hals Moment für einen Torso erste-Einfluss auf eine flache Amboss bei 6 m/s. Ein regular-Fit (durchgezogene Linie) und nach hinten Passform (gepunktete Linie) Szenario werden verglichen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 18
Abbildung 18: NIj für einen Torso erste-Einfluss auf eine flache Amboss bei 6 m/s. Ein regular-Fit (durchgezogene Linie) und nach hinten Passform (gepunktete Linie) Szenario werden verglichen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 19
Abbildung 19: vorübergehende Kopf-Helm-Verschiebung für einen Torso erste-Einfluss auf eine flache Amboss bei 6 m/s. Ein regular-Fit (durchgezogene Linie) und nach hinten Passform (gepunktete Linie) Szenario werden verglichen. Die relative Veränderung der Verdrängung, im Gegensatz zur absoluten Verschiebung wird ebenfalls angezeigt. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Fit-Szenario Helmgröße Helmposition
Normal (Abbildung 1 b) Universal Normal
Übergroße (Abbildung 1 c) XL Normal
Vorwärts (Abbildung 1-d) Universal Nach vorne
Rückwärts (Abbildung 1e) Universal Rückwärts

Tabelle 1: Helm passen Szenarien untersucht werden. Die Fit-Szenarien basieren auf Definitionen der richtige Helm benutzen aus früheren epidemiologischen Studien, die Angabe der richtigen Helm Position3.

Auswirkungen-Szenario Aufprallgeschwindigkeit Schlagfläche Kopf/Oberkörper erste
1 Niedrig (4 m/s) Wohnung Kopf
2 Hoch (6 m/s) Wohnung Kopf
3 Low Abgewinkelt Kopf
4 Hoch Abgewinkelt Kopf
5 Low Wohnung Torso
6 Hoch Wohnung Torso

Tabelle 2: Auswirkungen Szenarien simuliert werden.

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Discussion

Methoden zur Untersuchung Helm passt hier, in simulierten behelmter Kopf, den Auswirkungen dargestellt werden. Helm passen wurde mit Fit Kraftsensoren quantifiziert, Auswirkungen wurden mit einem ATD Kopfform und Hals auf eine geführte Fallturm simuliert und Helm-Bewegung wurde mit high-Speed Video verfolgt. Unter verschiedenen Fit Szenarien, die Auswirkungen auf die biomechanischen Maßnahmen der Helm passt zu untersuchen wurden unterschiedliche Auswirkungen Szenarien simuliert.

Die Helm passen Sensoren sind in der Lage, Unterschiede in Fit Kräfte zwischen verschiedenen Helm passen Szenarien (Abbildung 12) zu unterscheiden. Trends im Fit Kräfte zwischen verschiedenen Fit Szenarien korrelieren nicht stark mit Helm Leistung. Ein Helm passen sich mit geringer Stabilität (z. B. nach hinten passen, wie in Abbildung 1dargestellt) wird voraussichtlich deutlich niedriger Fit Kräfte aufweisen. Trotz erhöhter Mengen von Helm Bewegung (rückwärts Fit, Abbildung 19) passen ein nach hinten Helm Exponate deutlich passen Kräfte am Standort nur ein Sensor im Vergleich zu einem regular-Fit. Dieses Ergebnis legt nahe, dass Dichtheit der Helm auf dem Kopf nicht die einzige Determinante der Passform, die dynamische Stabilität der Helm auf dem Kopf garantiert. In dieser Studie wurden die Fit Kräfte mit dem Kopf invertiert gemessen. Die Kräfte konnten auch mit dem Kopf in einer rechten Seite Position, gemessen wurden, höhere gemessenen Kräfte auf den Kopf Scheitelpunkt führen würde als in dieser Studie berichtet. Das Protokoll für den Vergleich der Fit Kräfte zwischen verschiedenen Fit Szenarien soll jedoch relative Änderungen in Fit Kraft zu quantifizieren. Unabhängig davon, ob der Kopf aufrecht oder invertiert entsprechen der relativen Veränderung der Kräfte.

Prüfstand und vorgestellten Methoden sind linear und eckige Kinematik einschließlich Beschleunigung und Geschwindigkeit sowie Hals Kräfte und Momente über die Schlagzeit bestimmen. Zeitgenössische biomechanische Verletzung Maßnahmen basieren auf Schlagzeit Kinematik und Zeit. Zum Beispiel integriert die Kopfverletzung Kriterium (HIC) linearen Beschleunigung über Zeit12, während das Gehirn Verletzungen Kriterium (BrIC) auf Peak Winkelgeschwindigkeit11basiert. Weitere kinematische basierende Verletzung Maßnahmen umfassen das generalisierte Beschleunigung Modell für Gehirn Verletzungen Schwelle (GAMBIT)29, basierend auf lineare Beschleunigung Peak und Peak Winkelbeschleunigung und Kopf Schlagkraft (Hüfte), die linearen umfasst und Winkelbeschleunigung, Zeitdauer und gerichteten Überlegungen30. Alternativ sind Hals Kräfte und Momente zum Hals Verletzungen Kriterium NIj12berechnen. Da dieses experimentelle Protokoll in der Lage, alle relevanten Kinematik und Kinetik zu messen, ist es möglich, biomechanische Verletzung Maßnahmen zu berechnen, die von Interesse sind. Potenzielle Verletzungsgefahr kann dann bestimmt werden, anhand der Literatur jede Verletzung Maßnahme zugeordnet. Infolgedessen hat das Setup auf Erkennung von Veränderungen in biomechanischen Maßnahmen von Kopf und Hals Verletzungen basierend auf Helm passen. Daher kann der Prüfstand zur Passform und Aufbewahrung und ihre Beziehung zu fokalen und diffusen Kopfverletzung und Osteoligamentous Nackenverletzung zu studieren. Beispielsweise wurden in einem Torso-erste Auswirkungen auf eine flache Amboss bei 6 m/s, eine reguläre Passform und rückwärts Fit Szenario verglichen. Für die regular-Fit waren Szenario, Peak resultierende lineare Beschleunigungen, Peak Angular Beschleunigungen und Veränderung der Winkelgeschwindigkeiten 158,2 g, 4647.5 rad/s2und 22.39 rad/s jeweils. Im Vergleich zu den regular-Fit, ein rückwärts Fit Szenario ausgestellt höhere Werte von 177,9 g, 6246.4 rad/s2 und 45.91 rad/s, was auf ein höheres Risiko für Kopfverletzungen (Abbildung 13 durch Abbildung 17) mit t-Test p-Werte von 0,012, 0.070, und 0,005, beziehungsweise. Da Integration von Lärm in Winkelbeschleunigung einen Offset in Winkelgeschwindigkeit erstellt, wird die Änderung der Winkelgeschwindigkeit stattdessen berichtet, dieser Versatz zu berücksichtigen. Für das gleiche Szenario Auswirkungen wurde der Hals Verletzungen Kriterium (NIj) aus Hals Kraft und Moment bestimmt. Für einen normalen Helm passen war Szenario, eine Spitze NIj von 1,23 bestimmt, während rückwärts Helm passen 1,28 (Abbildung 18) mit einem t-Test p-Wert von 0.099 gemessen. Ein höherer Wert von NIj würde wiederum ein größeres Risiko von Nackenverletzungen vorschlagen.

Die high-Speed-video-Analyse-Techniken erwies sich als Erkennung von Veränderungen in dynamische Stabilität und Retention. Für die gleichen Torso-erste Auswirkungen auf eine flache Amboss bei 6 m/s wurden eine reguläre Passform und rückwärts Fit Szenario in Bezug auf Helm Verschiebungen verglichen. Das regelmäßige Fit Szenario erlebt eine maximale Änderung im Kopf-Helm Verschiebung von 6,52 cm während das rückwärts Fit Szenario 12,18 cm (Abbildung 19 erlebt) mit einem t-Test p-Wert von 0,006. Mit fast doppelt so viel Helm Bewegung, diese Trends zeigen, dass eine rückwärts Szenario Ergebnisse in erhöhten Kopf Exposition passen und vielleicht größere Belastung zu Stirn Verletzungen in einem nachfolgenden Auswirkungen nach dem ersten.

Absolute Verschiebung und relative Verschiebung (Abbildung 19) vermitteln die Höhe der Gesichts- und Stirn Exposition und Relativbewegung Kopf-Helm, bzw. beide sind wichtig bei der Prüfung, Aufbewahrung und dynamische Stabilität. Die vorgeschlagene Methode von tracking-Helm Verschiebungen im Verhältnis zu den Kopf ermöglicht Kopf Belichtung und Helm Stabilität während des Aufpralls vertreten sein und Helm Retention für spätere Auswirkungen zu bewerten. Die Methode zeigen Helm Bewegung in sich, die als absolute Verschiebungen und Veränderungen in der Verschiebung (Abbildung 19) charakterisiert werden kann. Ein schlecht beibehaltenen Helm würde größere Verschiebungen, weisen, während gut beibehaltenen Helm weniger Verschiebungen aufweisen würde. In dieser Studie absolute Verschiebung gibt die Menge an Gesichts Exposition und relative Veränderung der Verschiebung zeigt die maximale relative Bewegung zwischen der Stirn und Helm Krempe (Abbildung 19). Dies berichtete Verschiebungswert aus der Distanz zwischen zwei Markierungen, verbunden durch eine einzige Achse bestimmt wird. Verwendung der gleichen experimentellen Methoden, würde es auch relative Verschiebung in drei Richtungen der Komponente genauer Passform und Aufbewahrung zu charakterisieren Messen möglich. Eine einzelne Komponente wurde gewählt, der Einfachheit halber aber auch einen guten Vergleich zu HPI. In anderen Auswirkungen Bedingungen, wie z. B. Seitenaufprall könnte mehr Komponente Richtungen oder Kopf-Helm Drehung besonders wertvoll.

Ein Nachteil bei der derzeit vorgeschlagenen Sensoren und Fit Kraftmessung ist die begrenzte räumliche Auflösung, mit der Kräfte gemessen werden. Mit einer 5-Sensor-Array kann die Kraftverteilung über den gesamten Helm nicht vollständig dargestellt werden. Da das Design von Fahrradhelmen oft offene Lüftungsschlitze enthält, kann ein Sensor nicht immer wenden Sie sich an den Helm und als Ergebnis Null Kraft zu messen. Eine mögliche Lösung ist, die Kraft-Sensoren auf dem Helm statt des Kopfes zu platzieren. Im vorliegenden Protokoll wurden die Kraftsensoren auf den Kopf, Konsistenz und Wiederholbarkeit des Experiments erhalten platziert. Mit Sensoren platziert auf dem Helm könnte ein anderes Protokoll für verschiedene Helmtypen erfordern. Aber ermöglichen die geringe Größe der Sensoren und multiplexing Fähigkeit von Faser-Bragg-Gitter (FBG) Sensoren eine größere Anzahl von Sensoren zu durchaus realistisch verteilten aroUnd den Kopf. Zusätzliche Sensoren konnte erkennen, die Standorte der Ebbe und Fit Schwankungen zu erzwingen und einen weiteren Einblick darüber Helm Stabilität. Neben der Größe der Kraft bei der Vertretung der Dichtigkeit kann es auch wertvolle Kontaktfläche zwischen Helm und Kopf zu betrachten sein. Vor allem bei Helme mit offenen Öffnungen kann die gesamte Kontaktfläche oder deren Verteilung wichtig für die Charakterisierung von Fit sein. Obwohl Veränderungen im Gesamtdurchschnitt Dichtheit nicht so offensichtlich in verschiedenen Szenarien der Helm Positionierung waren, konnten signifikante Veränderungen in der Verteilung der Kräfte identifiziert werden, wie in Abbildung 12zu sehen.

Wie bei allen biomechanischen Arbeit basierend auf ATDs, gibt es Einschränkungen in der vorgestellten Methoden. Im Gegensatz zu realen Auswirkungen werden Parameter wie Aufprallgeschwindigkeit, Auswirkungen Lage am Helm und Aufprallflächen gesteuert. Daher wird die vorliegende Arbeit nicht die Variabilität dieser Parameter von Radfahrer, Radfahrer und von Ereignis zu Ereignis führt zu Kopf Auswirkungen erfassen.

Der Hybrid III wurde für automotive Crash-Test, im Gegensatz zu Helm Forschung entwickelt. Im Gegensatz zu einem nationalen Operating Committee auf Standards für sportliche Ausrüstung (NOCSAE) Kopfform31wurde es nicht für den Einsatz mit einem Helm entwickelt. Im Gegensatz dazu NOCSAE Kopfform wurde entworfen mit Größe und Form-Spezifikationen basierend auf Kadaver Köpfe für einen durchschnittlichen Erwachsenen-Football-Spieler und einige betrachten es, mehr genau ungefähre Kopf Anthropometrie. Da Kopfform Geometrie eine wichtige Rolle im Studium Helm passen hat, möglicherweise die Kopfform bestimmte Mängel für verschiedene Helmtypen. Insbesondere die Kopfform hat bemerkenswerte geometrische Unterschiede zum NOCSAE Kopf in der Basis des Schädels, Wangen, Kiefer und Kinn32,33. Da gibt es nur minimale Kontakt zwischen diesen Funktionen und Fahrradhelme, eventuell Form Unterschiede in der Kopfform und eine tatsächliche Kopf nur geringen Einfluss auf Kopf-Helm-Interaktion. Wir sind deshalb der Auffassung, dass die Kopfform ein geeignetes Modell in Vergleichsstudien zwischen Fit Szenarien ist, wie zu verwenden, die hier vorgestellt. Keinerlei Einfluss aufgrund von Form unterschieden wäre am deutlichsten in der Schnittstelle zwischen der Ratsche-Rückhaltesystem und dem unteren Sims Schädeldach, besonders in der rückwärts Fit Szenario. Bezogen auf die Kopfform-Kopf, der Hals wurde kritisiert für seine höhere Steifigkeit im Vergleich zu einem menschlichen Hals und einige vermuten, dass das Fehlen von realistischen Steifigkeit zu Kopfbewegungen beitragen kann, die unterscheiden sich von denen eines echten menschlichen Leidens Kopf Auswirkungen34 . Diese Effekte wäre wesentlich deutlicher in den Torso-erste Auswirkungen, denn die Flugbahn und die Kinematik des Kopfes auf den Hals angewiesen sind. Torso-erste Auswirkungen könnte ein übermäßig steifer Nacken dämpfen den Kopf Bewegung nach dem Torso-Kontakt und unrealistisch langsam den Kopf Aufprallgeschwindigkeit am Kopf Kontakt. Mit begrenzt vorhandenen Literatur Torso-erste Auswirkungen zu untersuchen die Biofidelity der kinematischen Spuren sind schwer zu validieren mit realen Radfahrer folgen. Kopf Winkelbeschleunigung aus den Torso-Spuren sind jedoch vergleichbar mit ähnlichen, gleichzeitiger Belastung Szenarien von Smith Et Al. durchgeführt 18. als solche, die Trends in der Winkelbeschleunigung und Hals Last in verschiedenen Szenarien passen sollte betont werden, anstatt gemeldeten absoluten Größen. Wir fühlen, dass der Hals ist ein geeignetes Modell für die vorgestellten Studie passen weil wir Hals Kinetik und Kopf Bewegungen zwischen Fällen von vergleichen, und anstatt zu absoluten Größen der Kopf Kinematik und Kinetik Hals kommentieren, beachten wir Änderungen an diesen Maßnahmen.

Eine weitere Einschränkung bei der Verwendung der Kopfform im Studium Helm passen ist die Verschiedenheit der Kopfform Vinyl Haut mit der menschlichen Kopfhaut. Mit praktischen Varianten wie Haare, Öl und Feuchtigkeit wäre eine präzise Simulation dieser Variablen schwierig. Obwohl Bemühungen bei der Schaffung einer künstlichen Kopfhaut für Helm Forschung wurden verfolgte35, Validierungen von Kopf Interaktion zwischen künstlichen und menschlichen Helm sind Kopfhaut minimal gewesen. Da es allgemein anerkannt ist, dass die Kopfform Haut einen höheren Reibwert als eine menschliche Kopfhaut weist, könnte Helm Aufbewahrung irreführend verbessert werden. Mit unterschiedlicher Abhängigkeit von Kopf-Helm Reibung in verschiedenen Szenarien passen könnte die Wirkung der Kopfform Vinyl Haut auch mehr oder weniger ausgeprägt. Beispielsweise kann eine normale Passform Szenario einen Helm wegen Kopfform aufbewahren, während eine nach vorne Passform einen Helm aufgrund der erhöhten Kopf-Helm Reibung der Vinyl Haut behalten kann. Die Helm-Verschiebungen sind jedoch abhängig von der Kopfform Kopfhaut in dieser Studie. Als solche sollten Erkenntnisse über Veränderungen und Trends zwischen verschiedenen Fit Szenarien beruhen.

Wenn vier Fit Szenarien untersucht wurden, gibt es weitere Variablen bei der Charakterisierung der Helm passt. Diese vorgeschlagenen Methoden können für das Studium der anderen Helm passen Szenarien, z. B. mehr Helm Größen oder unterschiedlicher Ratsche Aufbewahrung Dichtheit. In dieser Studie wurde die Ratsche Rückhaltesystem auf ein einheitliches Niveau der Dichtigkeit, subjektiv, der Forscher angezogen. Ein realistischer Engegefühl könnten durch Messung der Fit Kräfte auf freiwillige, ähnlich wie Jadischkes Helm Einbau Studie5erreicht werden. Retention System könnte dann auf die Kopfform angeordnet und auf ein Niveau präsentiert die gleichen Fit Kräfte angezogen. In Zukunft arbeiten, Fit Szenarien mit unterschiedlichen Helm Größen oder Ratsche Aufbewahrung Dichtheit werden berücksichtigt.

Wir präsentieren Ihnen einen neuartige Prüfstand für die Bewertung der Helm passen, dynamische Bindung und die Auswirkungen beider auf biomechanischen Maßnahmen von Kopf und Hals Verletzungen. Die vorgestellten Methoden sind in der Lage sind, wesentliche Veränderungen in Fit Kräfte, relative Kopf Helm Bewegung und die zeitgenössische biomechanischen Maßnahmen von Kopf und Hals Verletzungen zu erkennen. Die vorgeschlagenen Methoden wurden verwendet, um regelmäßig untersuchen und nach hinten passen, wesentliche Änderungen in Kopf Winkelgeschwindigkeit und die Höhe der Kopf Belichtung zu finden. Mit diesen vorgeschlagenen Methoden können deutliche Unterschiede im Helm Leistung wegen Helm passen aufgedeckt werden.

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Disclosures

Die Autoren haben keine Konflikte offenzulegen und stehen nicht für die Veröffentlichung dieser Arbeit finanziell profitieren.

Acknowledgments

Wir dankbar anerkennen, Mittel aus dem naturwissenschaftlichen und Engineering Research Council (NSERC) von Kanada (Discovery Stipendien 435921), der Pashby Sport Sicherheitsfonds (2016: RES0028760), der Banting Research Foundation (Discovery Award 31214), NBEC Inc. () (Kanada), und der Fakultät für Maschinenbau und Fakultät für Maschinenbau an der University of Alberta.

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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References

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