フィールド上のチームスポーツ選手における股関節と膝関節運動学を推定する慣性測定ユニットベースの方法

このセクションに記載されているすべての方法は、フローニンゲン大学人間運動科学センターの倫理委員会によって承認されています (登録番号: 201800904). 1. フィールドテストと慣性測定ユニットの準備 フィールドテストの開始点を決定するには、2つのコーンを互いに少なくとも1 mずつ設定します。注: 円錐間の 1 m の距離は、被験者がフィールド テストの開始点を通って簡単に実行できるようにします。この距離は、テストリーダーの好みに合わせて調整できます。 測定テープを試験の開始点から30mの直線距離まで延びることで、フィールドテストの終点を決定します。 2 つのコーンを互いに 1 m 以上に設定して、フィールドテストの終了点を決定します。 IUS を準備して、サブジェクトの身体に適切に装着します。注: IMU の寸法と重量 特性については、材料表 を参照してください。 伸張テープを10cm×10cmの大きさに5枚に切ります。 両面粘着テープ(例えば、トーピーテープ)を、使用するIUSのサイズと同じ5個に切ります。 両面粘着テープを各IMUに取り付けます。 各 IMU にラベルを付け、データ分析中に個別に認識できるようにします。 2. 対象準備 被験者の性別、年齢、体重、身長に関する情報を取得します。チームスポーツにおける経歴に関するアンケートに記入してもらいます。包含基準を満たす対象者から書面によるインフォームド・コンセントを得る。注:質問の例:(i)あなたは何年サッカーをしていますか?(ii)どのレベルでサッカーをしますか?(iii) 過去6か月間にサッカーのトレーニングを1週間に何時間行っていますか?(iv) あなたのプレー位置は何ですか?(v) 過去6ヶ月間に下肢に筋骨格損傷を受けたことがありますか? 対象が包含条件を満たしているかどうかを確認します。注:プロトコルを実行する前の6ヶ月間に下肢に筋骨格系の怪我や痛みが発生しなかった場合は、被験者を含めます。被験者は、アマチュアレベルでの競技チームスポーツで1年以上の経験を持っている必要があります。 競技服(サッカーシャツ、サッカーショートパンツ、サッカーシューズなど)に着替える。メモ:センサーが脛球に置かれるため、サッカーソックスは望ましくない。 サブジェクトの本体にアタッチするための IIM を準備します。 5 つの IIM をすべて隣り合わせに配置します。 センサーの上にあるボタンを押して、5 つの IUS をすべて同時にアクティブにします。緑色のライトが点滅している場合、センサーが作動します。注:この瞬間から、各IMUは500 Hzのデータをサンプリングします。テストが完了した後、データをラップトップまたはコンピュータにアップロードする必要があります。 ハードサーフェス上のすべてのIUSを同時に(例えばテーブル上)タップすることで、機械的なピークが生成されていることを確認します。メモ:IMU信号を同期するためには機械的ピークが必要です。IMU信号の同期はデータ処理中に行われます(セクション5)。市販のセンサーを使用する場合、このセクションは必要ありません。その場合は、対応するソフトウェアを使用してセンサーを同期します。 IUS をサブジェクトのボディに取り付けます (図 1)。 次の解剖学的位置で被験者の体毛を剃る:後方の優れた腸筋の間の仙骨、左右脛骨の両方の前葉骨部分、および左右の両方の太ももの側部分(すなわち、中等腸炎)。.注:センサーを配置する必要がある解剖学的位置は触診によって決定することができます。 ステップ2.5.1で説明した解剖学的位置に接着剤スプレーを吹き付けます。5-10 sを待って、接着剤スプレーが乾いているか確認します。注:スプレーを皮膚から少なくとも10cm(4インチ)離して持ち、目的の領域にスイープモーションを吹き付けます。 両面粘着テープの保護層をIUSから取り外します。 IMU を、説明した解剖学的位置に配置します。IMUの対応するラベル(例えば、右シャンク:IMU 1)で解剖学的位置を書き留めください。 各IMUの上部に伸張テープを取り付け、センサーが皮膚に固定されていることを確認します。 3. IMUセンサーのキャリブレーション 被験者に、足のヒップ幅を離し、両手を横にして中立の位置に立つように指示する。このポジションは 5 s の最小期間維持します。 左股関節と膝を矢状平面で90°の角度に曲げ、続いてステップ3.1で説明したようにヒップを中立位置まで伸ばすように指示する。注 : 運動学変数の定義については、 図 2を参照してください。 右股関節と膝に対してステップ3.2を繰り返します。 参加者に、トランクを地面に向かって曲げて中立的な位置に戻るように指示します。 5 s の最小期間を待ちます。 ステップ 3.1~3.5 を 1 回繰り返します。 4. 30mリニアスプリントテストを実施 ウォーミングアップを行うように被験者に指示する(例えば、サッカー特有のFIFA11+ウォーミングアッププログラム20)。 テスト プロトコルについてサブジェクトに通知します。 テスト中に怪我を持続するリスクは通常のトレーニング中よりも高くなく、被験者は理由を与えずにいつでもテストを中止できることを明確に述べています。 被験者に、好みの足をスタートラインに立たせ、フィールドのスタートラインの後ろに肩を置いて、正しいスタート位置に立つように指示します。 テストリーダーが3から0までカウントダウンし、続いて「Start」と叫んでカウントダウンするように被験者に指示します。’Start’ が呼び出されたときにテストが開始されることを指示します。 30mの終点に到達するまで、できるだけ速くスプリントを行うように被験者に知らせてください。30mのフィニッシュポイントに達した後、被験者は停止位置までできるだけ速く減速しなければならない。 件名に質問を許可します。必要に応じて、サブジェクトがプロトコルに慣れる練習実行を実行できるようにします。 指示がはっきりしているかどうかを件名に尋ねます。 件名が正しい開始位置であることを確認します。 ‘3’ から ‘0’ にカウントダウンし、’Start’ と叫んでテストを開始します。開始標識が与えられたらタイマーを開始します。 最大限のパフォーマンスを達成するために、被験者を奨励します。 参加者が停止位置に達したら、タイマーを停止します。 3 回のスプリントが実行されるまで、手順 4.4 ~4.6 を繰り返します。注:参加者は試験の間に少なくとも2分間休ませてください。データ分析に最速のスプリントを含めます。 対象に冷却を行うように指示します。 被写体の本体から伸張テープと両面粘着テープを取り外して、被写体からIUSを取り外します。 5. データ処理 USB ケーブルを使用して、IMU をコンピュータに接続します。生の IMU データをコンピューター上の特定のフォルダーにエクスポートします。 MATLAB (バージョン r2018b) を開きます。生のIMUデータファイル(すなわち、加速度計、ジャイロスコープおよび磁力計データ)をインポートする。 生の IMU データ ファイルを同期します。 1つのセンサー(例えば、骨盤センサー)の加速度データファイルをインポートします。 X、Y、Zの加速信号を区別してジャークを計算します。X、Y、Z ジャークを合計して、合計ジャークを取得します。 総ジャークが最大値に達したデータ ファイル内のインデックス値を見つけることによって、機械的なピークを取得します。インデックス値は、測定の開始です。 センサーのインデックス値の前に、加速度データ、磁力計データ、ジャイロスコープデータのすべてのデータポイントを削除します。 対応するセンサーの生データ ファイルごとに、手順 5.3.1 ~ 5.3.3 を繰り返します。 各データ ファイルのサンプリングされたデータ ポイントの数を取得して、データ ポイントの最小量が含まれるセンサーを特定します。 信号を登録したセンサーのサイズと同じデータファイルを、最短時間で切り取ります。 カットオフ周波数が 12 Hz の 2 次ローパスバターワース フィルターを使用してジャイロスコープ データをフィルター処理します。注: フィルタと特定のカットオフ周波数は、以前のパイロット実験での目視データ検査に基づいて選択されました。 Madgwickフィルタ35を用いてセンサの向きクォータニオンを計算することにより、地球フレームに対するセンサの向きを取得する。注:地球フレームに対するセンサーの向きがどのように計算されるかについて、Madgwickら35に詳しく説明します。 センサーの座標フレームを本体セグメントに合わせます。 キャリブレーション中に被験者が静止していたときのデータファイルのインデックス番号を選択します(ステップ3.1)。注: センサーの縦軸は重力ベクトルと似ていると仮定します。 ステップ 5.6.1 のインデックス番号を使用して、静的キャリブレーション中のグローバル基準フレームに対する各センサーの平均方向を計算します。次に、各センサのセンサーフレームを回転させて、静的キャリブレーション中にグローバル基準フレームに合わせます。 左脚のキャリブレーション移動が行われた時点のデータファイルのインデックス番号を選択します(ステップ3.2)。 左脚センサーの向きを回転させて、キャリブレーションの動きが前頭軸を中心とした回転になるようにします。 右脚とトランクのキャリブレーションの動きについて、手順 5.6.3 と 5.6.4 を繰り返します。 各関節の近位セグメントの座標フレーム内の遠位体セグメントの方向を表現することによって、関節方向を取得します。 取得した関節の配向を’XZY’オイラー角度に分解して、関節角度を得ます。注:取得した関節の配向を’XZY’オイラー角度に分解する方法は、Diebel36の作品に記載されています。 対応する近位セグメントの座標フレーム内の各遠位セグメントのジャイロスコープ信号から、近位セグメントの角速度を引いた角度速度を表現する関節角速度を取得します。 線形スプリント中に、ステップ検出アルゴリズムを使用して各ステップを識別します。 フィルタされたジャイロスコープデータを MATLAB にインポートします。 ピーク検出機能を使用して、ジャイロスコープ信号のピークを特定します。注:ピーク高さは286.5°·s-1に設定され、最小のピーク距離は100サンプル(=0.2 s)に設定されました。 各ステップについて、ヒップ角度、膝角、股関節角速度、膝角速度の最大値を計算します。 各ステップについて、ヒップ角度、膝角、股関節角速度、膝角速度の最小値を計算します。 各ステップについて、最大ヒップ角度から最小のヒップ角度を減算して、ヒップの運動範囲を計算します。 各ステップについて、最大膝角から最小膝角を差し引いて、膝の運動範囲を計算します。 処理されたデータをコンピュータの特定のフォルダに保存して、さらに分析するために使用します。 6. データ分析 処理された IMU データを MATLAB にインポートします。 ステップ検出アルゴリズムによって識別されるステップに基づいて、スプリントを加速、最高速度、減速フェーズに分割します。注: この記事のスプリント フェーズは任意に選択されました。加速フェーズはステップ 3 から 837として定義され、減速フェーズはスプリントの最後の 8 つのステップとして定義されます。最高速度データは、これらのフェーズ間で実行されるステップから導き出された。 データ分析の角速度データを選択します。 30 m 線形スプリント検定の各フェーズにおける全ステップの運動学的変数の平均値と標準偏差を計算します。 角度データについて、手順 6.3 と 6.4 を繰り返します。