Глава 3. Экспериментальные методы в биомеханике спорта
3D видеоанализ движений;
Электромиография;
Стабилоплатформы;
3D видеоанализ движений
Компьютерный видеоанализ движений – термин, означающий процесс записи движения на видео и его перевод полученных данных в цифровую модель. Этот метод используется в развлекательных, спортивных и медицинских приложениях, в частности для проведения виртуальных операций и робототехники. В спортивной биомеханике и кино с помощью данного метода производится запись движений человека и далее производится обработка информации для в 2D или 3D компьютерную анимацию. Съёмка движения объекта обычно производится несколько раз с различной частотой и с разных ракурсов. Далее считывается информация с датчиков, и данные обрабатываются на компьютере для построения графиков изменения параметров либо для анимации движения.
Видеоанализ дает спортсмену конкурентное преимущество перед другими спортсменами: видеорегистрация движений спортсмена и их анализ с точки зрения математики и механики дает понимание своих сильных и слабых сторон, а также возможность сравнения своей техники с техникой других спортсменов.
Видеоанализ движений используется в таких видах спорта как гольф, теннис, гимнастика, гребля, горные и беговые лыжи, сноуборд, крикет, регби, теннис, футбол, хоккей, легкая атлетика и для многих других.
Например, в работе [74] представлен видеоанализ теннисной подачи. Как показано на рис. 45 на спортсмена наклеивались светочувствительные датчики. Далее на корте размещалась система камер рис. 46. В процессе игры камеры снимали спортсмена и считывали информацию с маркеров, прикрепленных к сегментам тела.
В настоящее время клинический анализ движения представляет собой целый комплекс различного рода методик, каждая из которых ориентирована на исследование и диагностику функционального состояния отдельных органов и целых систем человеческого организма. Как правило, различия методик обуславливаются характером проводимого исследования и инструментальными возможностями исследовательской лаборатории.
Использование в клинике системы анализа движений, основанной на оптической регистрации обладает безусловным в сравнении с другими системами, так как на теле пациента отсутствуют устройства ограничивающие передвижение. Таким образом, естественная двигательная активность не искажается.
Видеоанализ применяется в реабилитационных центрах. С помощью системы видеоанализа получают количественные данные, которые позволяют оценить эффективность того или иного лечения. Таким образом, реабилитационные центры могут выбрать наилучшее лечение для каждого пациента.
Видеоанализ применяется в общей и детской неврологии для исследования различных видов нарушений моторики, оценка результатов лечения таких заболеваний, как церебральный паралич, болезнь Паркинсона, инсульт и т. д.
В травматологии и ортопедии видеоанализ применим для диагностики нарушения двигательной функции, определения характера патологии, дополнительного анализа при принятии решения об оперативном вмешательстве, послеоперационной реабилитация пациента, апробации и тестирования ортопедического оборудования.
Для некоторого класса исследований борьба с погрешностями допускает осреднение по реализациям набора экспериментальных измерений [8]. Но существует большое количество задач, которые в силу различных причин ограничивают исследователя количеством и качеством экспериментальных измерений. Например, больные детским церебральным параличом (ДЦП) зачастую не в состоянии в процессе исследования повторить несколько движений подряд, что может сильно ограничить статистику экспериментальных записей. На данный момент существуют различные подходы, призванные бороться с индивидуальными погрешностями того или иного биомеханического измерительного прибора [51], но все они имеют свои недостатки и не всегда удобны в применении на практике. Поэтому разработка более совершенных и универсальных методов повышения точности биомеханических исследований является востребованной и актуальной задачей. Помимо целого класса методов клинического анализа движений, основанного на качественных оценках измерительных приборов, в современных исследованиях часто применяются математические модели, описывающие процессы, которые интересуют исследователя. Применение математического моделирования позволяет конструировать протезы, помогать проводить целый ряд операций на опорно-двигательном аппарате, давать оценки функционального состояния мягких тканей человека и диагностику их заболеваний, строить модели отдельных органов и частей тела человека. Так, в работах [54], [55] при помощи математического моделирования строятся динамические и кинематические модели нижних конечностей человека, учитывающие различные группы мышц. Вычисляются моменты и реакции в различных суставах тела человека. По измерениям электромиограммы и вектора реакции опоры исследуется вклад каждой группы мышц нижних конечностей в общее движение человека. Даже достаточно простые с точки зрения механики математические модели могут существенно улучшать понимание того или иного физиологического процесса. В [45], [62] с использованием трехзвенной модели тела человека изучаются процессы механизмов регуляции позы. В математической модели, предназначенной для исследования механизмов регуляции, можно выделить две составляющие: биомеханическую модель тела человека и модель управления, описывающую собственно механизмы регуляции позы. Последняя во многом зависит от первой. В работах [8], [9], [11], [15], [33], [34], [35], [46], [47], рассматриваются различные подходы в изучении движения человека, механизмов регуляции позы, нарушений опорно-двигательного аппарата средствами математического моделирования.
Современные методы анализа движения человека совмещают в себе как диагностические методики, использующие измерения различного характера, так и математическое моделирование, основанное на известных законах механики и динамики. Использование математических моделей при обработке измерений позволяет судить о параметрах, прямое измерение которых невозможно (например, мышечных усилиях [36]).
Большинство современных лабораторий, занимающихся клиническим анализом движения, имеют в своем распоряжении целый набор различного рода измерительных приборов, при помощи которых и проводятся исследования. По каждому из измерений исследователь может делать прогнозы и выводы независимо от других показаний. С точки зрения математического моделирования, при анализе движения набор измерений используемой аппаратуры часто бывает избыточен. Имея набор синхронных измерений движения человека и соответствующую математическую модель связи этих измерений, можно как оценить состоятельность самой модели, так и использовать ее при анализе движения. Это положение явилось основой для исследования, которому посвящена настоящая работа.