Name: an inertial measurement unit based method to estimate hip and knee joint kinematics in team sport athletes on the field
Uploaded: 2020-05-26T13:00:00
Duration: 6 min 52 s
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著者らは、オランダの国家研究機関(NWO)が提供する資金源をありがたいことに認めたい。さらに、研究施設へのアクセスを提供することで研究プログラムを促進したオランダ王立サッカー協会(KNVB)をありがたいことに認めたいと考えています。最後に、著者たちはありがたいことに、ティス・ウィガーズが研究プログラムに貢献してくれたことを認めたいと考えています。

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
<ol><li>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。</li>
	<li>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。</li>
	<li>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。</li>
	<li>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。<ol>
<li>伸張テープを10cm×10cmの大きさに5枚に切ります。</li>
		<li>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。</li>
		<li>両面粘着テープを各IMUに取り付けます。</li>
		<li>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。</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. 対象準備
<ol><li>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?</li>
	<li>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。</li>
	<li>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。</li>
	<li>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。<ol>
<li>5 つの IIM をすべて隣り合わせに配置します。</li>
		<li>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。</li>
		<li>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。</li>
	</ol>
</li>
	<li>IUS をサブジェクトのボディに取り付けます (図 1)。<ol>
<li>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。</li>
		<li>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。</li>
		<li>両面粘着テープの保護層をIUSから取り外します。</li>
		<li>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。</li>
		<li>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。</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. IMUセンサーのキャリブレーション
<ol><li>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。</li>
	<li>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。</li>
	<li>右股関節と膝に対してステップ3.2を繰り返します。</li>
	<li>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。</li>
	<li>5 s の最小期間を待ちます。</li>
	<li>ステップ 3.1~3.5 を 1 回繰り返します。</li>
</ol>4. 30mリニアスプリントテストを実施
<ol><li>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)。</li>
	<li>テスト プロトコルについてサブジェクトに通知します。<ol>
<li>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。</li>
		<li>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。</li>
		<li>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。</li>
		<li>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。</li>
		<li>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。</li>
	</ol>
</li>
	<li>指示がはっきりしているかどうかを件名に尋ねます。</li>
	<li>件名が正しい開始位置であることを確認します。</li>
	<li>'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。</li>
	<li>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。</li>
	<li>参加者が停止位置に達したら、タイマーを停止します。</li>
	<li>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。</li>
	<li>対象に冷却を行うように指示します。</li>
	<li>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。</li>
</ol>5. データ処理
<ol><li>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。</li>
	<li>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。</li>
	<li>生の IMU データ ファイルを同期します。<ol>
<li>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。</li>
		<li>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。</li>
		<li>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。</li>
		<li>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。</li>
		<li>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。</li>
		<li>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。</li>
		<li>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。</li>
	</ol></li>
	<li>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。</li>
	<li>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。</li>
	<li>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。<ol>
<li>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。</li>
		<li>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。</li>
		<li>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)。</li>
		<li>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。</li>
		<li>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。</li>
	</ol></li>
	<li>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。</li>
	<li>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。</li>
	<li>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。</li>
	<li>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。<ol>
<li>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。</li>
		<li>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。</li>
	</ol></li>
	<li>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。</li>
	<li>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。</li>
	<li>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。</li>
	<li>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。</li>
	<li>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。</li>
</ol>6. データ分析
<ol><li>処理された IMU データを MATLAB にインポートします。</li>
	<li>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。</li>
	<li>データ分析の角速度データを選択します。</li>
	<li>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。</li>
	<li>角度データについて、手順 6.3 と 6.4 を繰り返します。</li>
</ol>

著者らは開示するものは何もない。

チームスポーツの選手を監視する現在の方法は、下肢運動学を登録していません, 怪我の危険因子を識別するための有用な尺度となり得ます.スプリント中の下肢運動学を分析するためのゴールドスタンダードは、光電子測定システム29、30、31、32です。光電子測定システムはゴールドスタンダードとして機能しますが、これらのシステムは、その制限された測定領域のために生態学的妥当性を欠いています。この記事で紹介するセンサーの設定は、現在の測定システムの限界を克服し、比較的安価です。センサーの設定によって測定されるフィールドに下肢運動学を登録する可能性は、運動選手のモニタリング練習を改善する可能性があります。
スプリントキネマティック29、31、37、38、39を調べた以前の研究では、210°延長から90°屈曲までの股関節角が報告されました。さらに、これらの研究は、160°最小屈曲と40°最大屈曲から及ぶ膝の角度を報告しました。この研究で観察された値は、以前に報告された範囲内にあります。ある研究38は、-590°·s-1から700°s-1及び膝の角速度-1,000°·s -1から1,100°s-1の範囲の股関節角速度を報告した。この研究で観察された値は高かったが、それらは時間の経過とともに同様の傾向を示す。この方法は検証されており、フィールド40でのアスリートモニタリングに使用できます。
現在の研究には、対処する必要があるいくつかの制限があります。第1に、使用されたIMAの特性とは別に、ユーザは、IMAから導出された信号が、アプリケーション41の可能範囲を制限する複数のエラー源の影響を受けることに注意しなければならない。第一に、骨の周りの軟組織の振動(すなわち、軟部組織のアーティファクト42)は、運動学の登録に影響を与える可能性がある。このため、プロトコルに記載されている手順に従って、IUS をサブジェクトの本文に注意深く取り付ける必要があります。必要な手順が実施されましたが、現在の研究では、誤ったセンサーの動きを防ぐための余分な弾性ストラップが含まれなかったことを留意すべきです。これは結果を改善することができ、この研究の限界と見なされるかもしれません.第2に、他のデバイス(主に建物内)からの強磁性障害は、IMUの磁力計の測定された磁場ベクトルの大きさまたは方向を変化させ、したがって推定方向43に誤差を生じさせる。したがって、強磁性障害の発生源は、可能な限り避けるべきである。また、センサーは地面に接触した結果、皮膚から切り離されるため、センサの設定は滑走タックルには適用されないことに留意する必要があります。したがって、参加者は小さなサイドゲーム中にスライディングタックルを実行しないように指示する必要があります。この問題の可能な解決策は、スマートな衣服(すなわち、スマートセンサータイツ )でセンサーのセットアップを統合することです。
センサーのセットアップによって得られる運動学的変数は、フィールド内の選手を監視するためにセグメントモデルで使用することができます。これまでの研究では、サッカーの試合シミュレーション44の各半分の後に最大の股関節屈曲と膝延長角度(すなわち、理論的なハムストリング長)を減少させた。同じ研究では、シャンク角速度の増加が各半分の終わりの間に観察されている。より低いハムストリングの長さは、シャンク速度の増加と組み合わせることで、疲労後の過度のハムストリング株のリスクが高くなることを示している可能性があります。このようなスプリントキネマティクスにおける変化は、慣性測定ユニット(IMU)駆動セグメンタルモデルを用いたフィールド設定で検出され得る。関節運動学の変化に加えて、身体全体に作用する力も推定できる。地上反力(GRF)は、総筋骨格系が経験する生体力学的負荷を記述し、ニュートンの第2運動法則(すなわち、F =m·a)を使用して推定することができる。ランニングの現在の研究は、スプリントパフォーマンス45、46を最適化するためにGRF推定を使用するか、潜在的な傷害リスク47、48、49、50を評価しました。これらの研究は、負荷率、垂直衝撃力のピークと水平破壊力が筋骨格系の過剰使用傷害に関連していることを示唆しています。非常にダイナミックなチームスポーツ特有の動き51、52の間にGRFを正確に推定することは困難ですが、フィールドでの測定中にこれらの変数を監視する可能性は、パフォーマンスを最適化したり、怪我を防ぐために新しい情報を提供することができます。
本論文で示した結果は、脊髄歪み損傷機構に焦点を当てた線形スプリント中の下肢運動学のモニタリングに限定される。しかし、股関節および鼠径部の損傷は、チームスポーツ14、17、53、54、55でも頻繁に起こることに留意すべきである。これらの傷害は、おそらくキックと方向転換の繰り返しの関与によって引き起こされます。したがって、将来の研究は、ハムストリング株傷害メカニズムとの関係でスプリントに焦点を当てるだけでなく、方向転換タスク56と股関節および鼠径部損傷との関係における57、58、59を蹴るに関する知識の拡大に焦点を当てるべきである。
結論として、このセンサーのセットアップはスマートな衣服に統合される可能性があります。スマートな衣服は、チームスポーツ固有のタスク中にフィールドに下肢キネマティクスを登録することを可能にし、将来的に選手の監視を改善する可能性があります。これは、毎日のスポーツの設定で専門家が彼らのトレーニングプログラムを評価し、それらを最適化するのに役立ちます, 怪我のリスクを軽減することを目指して.

チームスポーツ(例えば、サッカーとフィールドホッケー)は、歩行やジョギング1、2、3、4、5、6のような要求の少ない活動の長い期間で、高強度のランニングやスプリントなどの短い爆発的なアクションを交互に特徴付けます。過去数十年の間に、ゲームの物理的な要求は、高速でカバーされ、より多くの距離とスプリント、より速いボール速度とより多くのパス7、8で進化しました。
アスリートは、ゲームの物理的な要求に耐えるために、常に物理的な能力を維持し、向上させるために懸命に訓練します。十分な回復と組み合わせたトレーニング刺激の正しい適用は、人体の適応につながる応答を誘導し、フィットネスとパフォーマンスを向上させる9.それどころか、トレーニング刺激と回復の間の不均衡は、長期の疲労と望ましくないトレーニング応答(不適応)につながり、プロとアマチュアの両方のスポーツ選手10、11、12、13の両方で怪我のリスクを高めます。
高いトレーニングとマッチ刺激を伴う主なリスクの1つは、筋肉の緊張傷害です。筋肉の緊張傷害は、チームスポーツにおけるすべての時間損失傷害の3分の1以上を構成し、ハムストリングスが最も頻繁に関与する14、15、16、17で、全傷害欠席の4分の1以上を引き起こす。さらに、ハムストリングひずみ傷害を持続する選手の数は、ハムストリングひずみ傷害を防ぐために複数のプログラムが導入されているにもかかわらず、毎年18、19、12、13、20、21上昇する。したがって、これはスポーツ的な22と金融23の観点から悪影響を及ぼします。したがって、個々の選手の適切な監視は、トレーニングスケジュールを最適化し、怪我のリスクを最小限に抑え、パフォーマンスを最適化するために不可欠です。
チームスポーツにおける現在のアスリートモニタリングの練習は、主にローカルまたはグローバル測位システム24、25によって測定された位置データに基づいています。これらのシステムは、距離カバー距離、平均走行速度、または PlayerLoad26、27、28などの accelerometry ベースのメトリックなどの GPS ベースのメトリックでアクティビティを監視します。これらの対策の欠点は、下肢運動学を含まない点である。光電子測定システムは、線形スプリント29、30、31、32の間に下肢の運動学的分析を行うゴールドスタンダードとして機能します。これらのシステムの欠点は、その制限された測定領域、システムを操作するための専門家の必要性と時間のかかるデータ分析による生態学的妥当性の欠如です。したがって、この方法は、毎日のスポーツの練習には適していません。
センサー技術の急速な発展は、選手を監視する現在の方法の限界を克服するかもしれない。慣性測定ユニット(IMU)の信頼性、小型化、データ保存の可能性により、センサ技術の分野での応用が可能です。IMOには加速度計、ジャイロスコープ、磁力計があり、加速度、角速度、磁力計をそれぞれ33、34の3つの直交軸で測定します。センサを身体セグメント、センサ融合アルゴリズム、生体機械モデルに固定して、関節運動学33を推定することが可能である。関節運動学の登録と、異なる身体セグメントの加速に関する情報を組み合わせて、チームスポーツにおけるアスリートのモニタリングを改善する可能性があります。
IMUセンサー設定を標準化されたフィールドテストに結合させることで、フィールド内のリニアスプリント中に下肢運動学がどのように登録されているかを示すことができます。センサーのセットアップは、パフォーマンスを向上させ、怪我のリスクを最小限に抑えるために、専門家がトレーニングスケジュールを最適化するために使用できる現在の監視対策に追加情報を提供することができます。したがって、この記事の主な目的は、フィールドでのチームスポーツ選手の股関節と膝関節運動学を推定するための慣性センサーのセットアップを実証することです。

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Computer software</td>
			<td>The MathWorks, Inc., Natick, MA, USA</td>
			<td></td>
			<td>Matlab Version 2018b</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cones</td>
			<td>Nike</td>
			<td></td>
			<td>n = 4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Double-sided adhesive tape</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>For attaching IMUs on the skin</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Inertial Measurement Units</td>
			<td>MPU-9150, Invensense, San Jose, California, United States</td>
			<td></td>
			<td>n = 5; Dimensions: 3.5 x 2.5 x 1.0 cm; Weight: 0,011 kg; Sample frequency: 500Hz; Accelerometer: &#177; 16 G, Gyroscope: &#177; 2000 &#176;/s</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Measuring tape</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Minimal length: 30 meters</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Pre-tape spray</td>
			<td>Mueller Tuffner, Mueller Sports Medicine, Inc., Wisconsin, United States</td>
			<td></td>
			<td>Contents: 283 g</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Stretch Tape</td>
			<td>Fixomull, BSN Medical, Almere, The Netherlands</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

an inertial measurement unit based method to estimate hip and knee joint kinematics in team sport athletes on the field

チームスポーツにおける現在のアスリートモニタリングの練習は、主に全地球測位システムまたはローカルポジショニングシステムによって測定された位置データに基づいています。これらの測定システムの欠点は、下肢運動学を登録しないことであり、傷害危険因子を特定するための有用な尺度となり得る。センサ技術の急速な発展は、現在の測定システムの限界を克服する可能性があります。慣性測定ユニット(IUS)が身体セグメント、センサー融合アルゴリズム、生体機械モデルにしっかりと固定されている場合、関節運動学を推定することができました。この記事の主な目的は、フィールドでのチームスポーツ選手の股関節と膝関節運動学を推定するためのセンサーのセットアップを実証することです。5人の男性被験者(年齢22.5±2.1歳、体重77.0±3.8kg、身長184.3±5.2cm、トレーニング経験15.3±4.8年)は最大30メートルリニアスプリントを行った。股関節と膝関節の角度と角速度は、骨盤に置かれた5つのIUS、太ももと両方のシャンクによって得られた。股関節角は195°(±8°)の延長から100.5°(±8°)の屈曲および膝の角度の範囲は168.6°(±12°)および62.8°(±12°)の最大屈曲の範囲であった。さらに、股関節角速度は802.6°s-1(±192°·s-1)と-674.9°s-1(±130°s-1)の間に及んだ。 膝角速度は1155.9°·s-1(±200°·s-1)と-1208.2°s-1(±264°·s -1)の間に及んだ。センサーのセットアップは検証され、フィールドでの選手の監視に関する追加情報を提供することができます。これは、怪我を軽減し、パフォーマンスを最適化することを目指して、毎日のスポーツの設定で専門家がトレーニングプログラムを評価するのに役立つかもしれません。

5人の被験者(すべての男性、すべてのサッカー選手、年齢22.5±2.1年;体重77.0±3.8キロ;高さ184.3±5.2cm;トレーニング経験15.3±4.8年)は、最大30mのリニアスプリントを行いました。ヒップ角度は、加速度中の最大屈曲100.5°(±8°)と183.1°(±8°)の範囲で、最大延長、 最高速度の104.1°(±8°)最大屈曲と195°(±8°)最大延長、および128.4°(±11°)最大屈曲および171.9°(±23°)の減速度中の最小限の屈曲。股関節角速度は、加速度中に744.9°·s-1(±154°s-1)と-578°·s-1(±99°·s -1)の間で及んだ、 802.6 °·s-1 (± 192°·s-1)および-674.9°s-1(±130°·s -1)、および447.7°·s-1(±255°·s -1)および-430.3·°s-1(±189°s-1)中に。 
さらに、膝の角度は73.5°(±12°)の最大屈曲と162.6°(±7°)の間の加速度の間の最小屈曲の範囲で、加速度の間に、 最高速度の間に62.8°(±12°)の最大屈曲および164.8°(±6°)最低の屈曲、および81.1°(±16°)の最大屈曲および168.6°(±12°)の減速度の間の最低屈曲。膝角速度は、加速度中に935.8°·s-1(±186°·s-1)と-1137.8°s-1(±214°·s-1)の間で変化し、 最高速度の間の1155.9°·s-1(±200°·s -1)と-1208.2°s-1(±264°·s-1)、および1000.1°s-1(±282°·s -1)と-1004.3°s-1(±324°s -1)図3は、線形30mスプリント試験の1回の試験の連続運動学的データを示し、図4および図5は、1回の試験の加速、最高速度および減速中の1つのストライドサイクルの運動学的データを示しています。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60857/60857fig1.jpg"> 図1:センサー配置の表現(A)左右のシャンクにセンサーの配置。(B)骨盤上のセンサーの配置、右と左の太もも。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60857/60857fig1large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60857/60857fig2.jpg"> 図2:股関節と膝関節の角度と角速度の定義(A)矢状平面中の中立位置の表現。中立位置の関節角度は180°である。(B)股関節(θ股関節)、膝関節(膝θ)、運動範囲(ROM)の表現。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60857/60857fig2large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60857/60857fig3.jpg"> 図3:加速、最高速度、減速フェーズ中の1回の試験のスプリントキネマティックの可視化。 asterix は、ステップがいつ検出されたか示します。(A)時間の経過に応じて左右の股関節屈曲と延長角度。(B) 時間の経過に合った左右の股関節角速度。(C)時間の経過とともに左右の膝の角度。(D) 時間の経過に合わせた左右の膝の角速度。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60857/60857fig3large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60857/60857fig4.jpg"> 図4:1ステップの股関節角(°)と角速度(屈曲/延長)が加速、最高速度、減速の間に示されている極性プロット。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60857/60857fig4large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60857/60857fig5.jpg"> 図5:1ステップの膝関節角(°)と角速度(屈曲/延長)が加速、最高速度および減速の間に示される極性プロット。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60857/60857fig5large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>

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An Inertial Measurement Unit Based Method to Estimate Hip and Knee Joint Kinematics in Team Sport Athletes on the Field

選手のモニタリングは、チームスポーツにおけるパフォーマンスの向上と怪我のリスクの軽減に不可欠です。アスリートを監視する現在の方法には、下肢は含まれていません。複数の慣性測定ユニットを下肢に取り付けると、現場のモニタリングアスリートが向上する可能性があります。

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

Current athlete monitoring practice in team sports is mainly based on positional data measured by global positioning or local positioning systems. The ...

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Electrophysiological Motor Unit Number Estimation (MUNE) Measuring Compound Muscle Action Potential (CMAP) in Mouse Hindlimb Muscles

Electrophysiological Motor Unit Number Estimation MUNE Measuring Compound Muscle Action Potential CMAP in Mouse Hindlimb Muscles

電気生理学的運動単位数の推定（MUNE）マウス後肢の筋肉に複合筋活動電位（CMAP）の測定

Compound muscle action potential (CMAP) and motor unit number estimation (MUNE) are electrophysiological techniques that can be used to monitor the ...

Force and Position Control in Humans - The Role of Augmented Feedback

人間の力と位置制御 - 増補フィードバックの役割

During motor behaviour, humans interact with the environment by for example manipulating objects and this is only possible because sensory feedback is ...

A Method for Evaluating the Reinforcing Properties of Ethanol in Rats without Water Deprivation, Saccharin Fading or Extended Access Training

水剥奪、サッカリンフェージングまたは拡張アクセストレーニングなしでラットにおけるエタノールの補強性を評価するための方法

Operant oral self-administration methods are commonly used to study the reinforcing properties of ethanol in animals. However, the standard methods ...

The Rodent Psychomotor Vigilance Test (rPVT): A Method for Assessing Neurobehavioral Performance in Rats and Mice

The Rodent Psychomotor Vigilance Test rPVT: A Method for Assessing Neurobehavioral Performance in Rats and Mice

げっ歯類精神運動警戒試験（rPVT）：ラットとマウスの神経行動のパフォーマンスを評価するための方法

The human Psychomotor Vigilance Test (PVT) is a widely used procedure for measuring changes in fatigue and sustained attention. The present article ...

Basic Methods for the Study of Reproductive Ecology of Fish in Aquaria

アクアリアにおける魚類の生殖生態に関する基礎的研究

Captive-rearing observations are valuable for revealing aspects of fish behavior and ecology when continuous field investigations are impossible. Here, a ...

An Automated Method to Determine the Performance of Drosophila in Response to Temperature Changes in Space and Time

An Automated Method to Determine the Performance of Drosophila in Response to Temperature Changes in Space and Time

空間と時間の温度変化に対応したショウジョウバエのパフォーマンスを決定する自動化された方法

Temperature is a ubiquitous environmental factor that affects how species distribute and behave. Different species of Drosophila fruit flies have specific ...

Integrating Visual Psychophysical Assays within a Y-Maze to Isolate the Role that Visual Features Play in Navigational Decisions

Y-Maze内の視覚心理物理学アッセイを統合し、ナビゲーション上の意思決定で視覚的特徴が果たす役割を分離する

Collective animal behavior arises from individual motivations and social interactions that are critical for individual fitness. Fish have long inspired ...

An Instrumented Pull Test to Characterize Postural Responses

姿勢反応を特徴付けるインストルメント化されたプル テスト

Impairment of postural reflexes, termed postural instability, is a common and disabling deficit in Parkinson's disease. To assess postural reflexes, ...

In Vivo Protocol of Controlled Subconcussive Head Impacts for the Validation of Field Study Data

フィールド研究データの検証コントロールの Subconcussive ヘッド影響の Vivo プロトコルで

Subconcussive hits pose a threat to neuronal health as they have shown to induce neuronal structural damage and functional impairment without causing ...

Impact of High-intensity Interval Exercise and Moderate-Intensity Continuous Exercise on the Cardiac Troponin T Level at an Early Stage of Training

トレーニングの初期段階における高強度インターバル運動と中強度連続運動が心臓トロポニンTレベルに及ぼす影響

An elevation in cardiac troponin T (cTnT), as a highly specific biomarker of cardiomyocyte damage, after moderate-intensity continuous exercise (MCE) has ...