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

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

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

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

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

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

Текущая практика мониторинга спортсменов в командных видах спорта в основном основана на данных о позициях, измеренных местными или^{глобальными системами позиционирования 24,25.} Эти системы контролируют активность с помощью GPS-метрик, таких как пройденное расстояние, средняя скорость бега или метрики на основе акселерометрии, такие как PlayerLoad^26,27,28. Недостатком этих мер является то, что они не включают кинематику нижних конечностей. Оптоэлектронные измерительные системы служат золотым стандартом для выполнения кинематический анализ нижних конечностей во^{время линейного спринта 29,30,31,32.} К недостаткам этих систем можно сказать об отсутствии экологической обоснованности в связи с их ограниченной зоной измерения, необходимостью эксперта для эксплуатации системы и трудоемким анализом данных. Таким образом, этот метод не подходит для ежедневной спортивной практики.

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

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

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

1. Подготовка полевых испытаний и инерциальных измерительных единиц

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

2. Тема подготовки

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

3. Калибровка датчика ИДУ

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

4. Выполнить 30-метровый линейный спринт тест

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

5. Обработка данных

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

6. Анализ данных

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Кинематические переменные, полученные с помощью установки датчика, могут быть использованы в сегментальной модели для мониторинга спортсменов в полевых условиях. Предыдущие исследования показали снижение максимального комбинированного сгибания тазобедренного сустава и угла расширения колена (т.е. теоретической длины подколенного сухожилия) после каждой половины симуляции^{футбольного матча 44}. В том же исследовании, увеличение хвостовика угловой скорости наблюдается в конце каждой половины. Нижняя длина подколенного сухожилия в сочетании с повышенной скоростью хвостовика может указывать на повышенный риск чрезмерного напряжения подколенного сухожилия после усталости. Такие изменения в спринтерской кинематике могут быть обнаружены в полевых условиях с использованием инерциальной единицы измерения (ИДУ), управляемой сегментальной моделью. Помимо изменений в совместной кинематике, можно оценить и силы, которые действуют на организм в целом. Силы наземной реакции (GRF) описывают биомеханическую нагрузку, с которыми столкнулась общая опорно-двигательная система, и могут быть оценены с помощью второго закона движения Ньютона (т.е. F и m a). Текущие исследования в управлении использовали grF оценки^{для оптимизации производительности спринта 45,46} или^{оценки потенциального риска травмы 47,48,49,50}. Эти исследования показывают, что скорость погрузки, вертикальные пики силы удара и горизонтальное нарушение силы связаны с повреждениями опорно-двигательного мозга. Хотя это вызов для точной оценки GRF во время высокодинаминых командно-спортивных конкретных движений^51,52, возможность мониторинга этих переменных во время измерений на поле может предоставить новую информацию для оптимизации производительности, или для предотвращения травм.

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

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

Авторов нечего раскрывать.

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