Nos recherches portent sur la façon dont la largeur des pas affecte la biomécanique des membres inférieurs pendant la course. Nous explorons comment les changements dans la largeur des pas affectent la charge articulaire, la stabilité et la coordination musculaire. Son objectif ultime est d’aider les coureurs à améliorer leurs performances et à réduire le risque de blessure en trouvant leur largeur de pas idéale.
Les techniques de capture de mouvement ont évolué rapidement avec le développement rapide des technologies et l’approche interdisciplinaire avancée. Par exemple, la capture de mouvement transitionnelle basée sur des marqueurs en laboratoire, les techniques sans marqueurs pilotées par l’IA avec des données vidéo et les wearables. Ces techniques aident à l’analyse du mouvement humain sur les différents scénarios.
En biomécanique du sport, des technologies telles que la capture de mouvement sans marqueur, les dispositifs portables et les simulations biomécaniques font progresser la recherche. Les systèmes sans marqueurs analysent les mouvements de la nature tandis qu’un wearable comme les IMU et les smart ace fournissent des données de séries temporelles continues. Des modèles biomécaniques et le traitement des données de processus basé sur l’IA, aidant les chercheurs à optimiser les performances et à réduire les risques de blessures grâce à des stratégies individualisées.
Dans l’étude actuelle, nous aimerions étudier la variation de la largeur des pas de course sur la biomécanique des membres inférieurs. Cependant, les conditions perturbées de largeur de pas dans le laboratoire bien conçu peuvent ne pas être reproductibles dans le scénario réel de l’environnement. Nos recherches futures exploreront l’impact de la largeur des pas sur la biomécanique des membres inférieurs chez différentes populations, y compris les coureuses et les personnes âgées.
Nous étudierons les effets à long terme des ajustements de la largeur des pas sur la performance et la prévention des blessures et utiliserons l’apprentissage automatique pour développer des stratégies personnalisées d’optimisation de la biomécanique de la course. Pour commencer, ouvrez le logiciel de suivi et laissez les huit caméras infrarouges s’initialiser. Ensuite, passez en mode appareil photo et développez le panneau des ressources système sur la gauche.
Sélectionnez les huit caméras. Ajustez les paramètres dans le panneau de gauche sous Propriétés. Réglez l’intensité du flash sur 0,95 sur 1, le gain sur 1x et le mode niveaux de gris sur auto.
Sous Ajustement centroïde, définissez le seuil sur 0,2 à 0,4, le rapport de circularité minimum sur 0,5 et la hauteur maximale des gouttes sur 50. Positionnez l’image en T avec des marqueurs au centre de la zone de capture de mouvement. Sélectionnez à nouveau les huit caméras dans la barre d’outils de gauche.
Effectuez l’étalonnage dans le panneau des outils à droite. Sélectionnez la baguette à cinq marqueurs et l’objet d’étalonnage de l’image T dans la liste des images en T. Maintenant, sous l’option Calibrer les caméras, cliquez sur le bouton Démarrer.
Déplacez l’image T d’avant en arrière dans la plage de capture tout en adaptant la hauteur d’oscillation à la hauteur focale de l’appareil photo. Arrêtez-vous lorsque les voyants bleus de l’appareil photo cessent de clignoter. Basculez la vue vers une perspective 3D et replacez l’image en T au centre de la zone de capture de mouvement.
Cliquez sur le bouton Démarrer sous l’option Définir l’origine du volume dans le panneau de droite. Ensuite, pour préparer la plate-forme de pression, synchronisez les plaques de force intégrées à 1000 hertz. Connectez la plate-forme au PC pour la collecte de données.
Pour la préparation du système de chronométrage, placez une porte de chronométrage électronique à faisceau unique sur un trépied pour enregistrer la vitesse de course des participants lorsqu’ils passent au-dessus des plaques de force. Lancez le logiciel de suivi. Sélectionnez Nouvelle base de données dans la barre d’outils.
Dans la section Gestion des données, choisissez Nouvelle classification des patients. Puis, nouveau patient. Et enfin, cliquez sur Nouvelle session pour configurer une base de données d’informations sur les participants.
Demandez au participant de se tenir debout, les pieds écartés de la largeur des épaules, en s’assurant qu’un pied est positionné sur la plate-forme de force. Les bras sont tenus parallèlement aux épaules et leur regard est dirigé vers l’avant. Cliquez sur Mettre en ligne dans la barre d’outils de gauche.
Ensuite, utilisez le bouton Diviser horizontalement dans l’interface Affichage et sélectionnez Graphiques pour afficher le nombre de trajectoires. Ensuite, cliquez sur Démarrer pour commencer la collecte de données et maintenez la position pendant 10 secondes. Cliquez sur Arrêter pour terminer la capture statique.
Demandez au participant de marcher naturellement le long d’un chemin droit avec deux plates-formes de force, en plaçant le pied gauche sur la plate-forme A et le pied droit sur la plate-forme B.To évaluer le succès de l’essai, vérifiez si le temps nécessaire pour terminer une course se situe entre 0,95 et 1,05 seconde à 3 mètres par seconde, ou entre 0,76 et 0,86 seconde à 3,7 mètres par seconde. Demandez au participant de courir à une vitesse de 3,7 mètres par seconde sur un chemin droit avec deux plates-formes de force. Pour mesurer la largeur de marche souhaitée, marquez les plates-formes de force avec des rubans de couleurs différentes correspondant à cinq conditions de largeur de pas.
Demandez aux participants de marcher droit tout en se concentrant vers l’avant. L’abduction de la hanche et les angles d’abduction pendant la course ont démontré des modèles cohérents à travers différentes largeurs de pas et vitesses, corroborant les résultats d’études récentes sur la course.
