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1、开发一个新颖的教练平台，以提高青少年橄榄球运发动的铲球技术：概念验证抽象橄榄球联盟是一项由全球男性和女性球员在业余和专业水平上进行的田径运动。与这项运动相关的最普遍的受伤风险之一是与 对手球员的碰撞。这说明有针对性的减少伤害策略可以专注于比赛中的铲球区域。在业余橄榄球联盟中，头部，面部和肩部的 受伤是青少年橄榄球比赛中最常见的受伤部位。在这些人群中，次优的铲球技术可能会导致受伤风险增加。减少青年群体中与 铲球有关的伤害的一项拟议缓解策略可能是通过指导有效的铲球技术来提高铲球熟练程度。本研究旨在展示使用惯性测量单元 （IMU）和为移动设备（即移动 ）开发的定制移动应用程序的钓具技术辅导平台的概念
2、验证。测试电池为在铲球事件中模拟 球员运动的主要目标提供了概念验证。原型（定制的移动应用程序）在3D空间中对IMU进行了建模，并在铲球事件中演示了 方向。参与者模拟了高于0度和零度以下10度的10度的10个铲球事件，这些（不平安的铲球）由移动显示单元上的红灯指 示。使用测斜仪移动应用程序测量了接近角上方和下方十度的参数。这些铲球事件模拟提供了实时数据流，可在移动设备上显 示铲球角度。因此，这个新颖的教练平台可以成为业余或新手教练减少伤害策略的一局部，以指导青少年橄榄球比赛中更平安 的铲球练习。关键字:受伤风险;解决平安问题;惯性测量单元;橄榄球联盟1 .引言橄榄球联盟是一项由全球男性和女性球员
3、在业余和专业水平上进行的田径运动。世界橄榄球的最新数据显示，123个国家 的注册球员人数约为960万。与这项运动相关的最普遍的受伤风险之一是与对手球员的碰撞。爱尔兰橄榄球监测工程中涉及 业余橄榄球运发动的伤病数据（爱尔兰橄榄球损伤监测（IRIS） , 2018-2019）指出，最常见的伤害发生在比赛的身体接触区域 （即铲球，摔跤）2。在这份报告中，记录了在业余橄榄球比赛中，对付对手占比赛和训练伤病的大局部（占总伤病负担的59%）o IRIS还发现，男性和女性球员最常报告的比赛伤病是脑震荡（分别为11%和19%）。在英国，头部、面部和肩部受伤是业余青 少年橄榄球比赛中最常见的受伤部位，超过50%
4、的受伤发生在比赛的铲球或碰撞区域3。澳大利亚学校橄榄球联盟的研究提供 了年龄特征相似（13岁4.5岁）的数据说明，头部和面部损伤占所有损伤的33.7% （n = 112） 4o在总共332起伤害中，有 61例疑似脑震荡伤害。另一项研究发现，与以正确的头部位置进行铲球的球员相比，头部位置相对于持球器不正确的业余球员 导致脑震荡、颈部损伤和面部骨折的发生率更高（头部位置不正确的受伤发生率为69.4/1000次铲球，而头部正确定位的受伤 发生率为2.7/1000次铲球）5。与职业橄榄球相比，成人业余橄榄球中涉及铲球的受伤发生率低于职业橄榄球，但与青少年橄榄球相比，发生率更高6。 这说明，未来的减伤策
5、略必须针对业余橄榄球联盟比赛中的铲球区域6。在青少年橄榄球比赛中，次优的铲球技术可能导致受 伤风险增加，但通过在训练期间实施更平安的技术可以降低这种风险7。据报道，在青少年橄榄球水平上，许多教练依靠非正 式或轶事资源（例如，以前的比赛经验或比照赛的观察）来开展他们的铲球训练知识8。为减少青少年群体中与铲球相关的伤害，一项拟议的缓解策略可能是提高教练技能，从而提高青少年橄榄球运发动的铲球 熟练程度和技术能力8, 9。其他研究支持当前的橄榄球教练实践，即球员应将头部向上放置并面向球架，以提高铲球技术熟练 程度10。这种训练技术导致“抬头”位置，允许铲球手在对方球员的中躯干上进行肩部铲球。一旦发起初
6、始接触，这种建议的铲 球技术可以帮助铲球手头部放置，并可以导致更熟练的铲球技术10。有证据说明，与铲球相关的研究可作为减轻铲球相关伤害的一个缓解因素11。进一步的研究说明，当使用针对被铲球球 员的中下躯干的铲球时，铲球手干对头部运动学有直接影响12。关于青少年橄榄球，有人建议，“接触前抬头和向前”的教练提 示可能会导致更平安的接触技巧13。该研究发现，被认为脑震荡的球员在接触时表现出“向下”或“远离”头部的位置，这可能导 致头部或颈部受伤的风险13。这种教练指导是一种技术，教练可以采用这种技术来指导球员保持“向上和向前”的头部位置，以 便与对方球员接触，而不仅仅是预期与对方球员接触。当教练能够
7、通过量化铲球技术的质量来观察和衡量铲球能力时，受伤风 险可能会降低。例如，研究说明，使用可观察的技术标准，列出明确的不同处理阶段（即接触前、接触前和接触后）。本研究分析了每个 球员的铲球技术，根据接触前、接触和接触后所采取的行动，得分为一分或零分14。例如，在接触前阶段，如果铲球手处于“正 面和向前”的接近角度，这被认为是一个好的动作，并被判一分。分配的分数总和用于确定球员在铲球或接触事件中的技术熟练 度分数。进一步的研究发现，头部位置不正确或故意使用不良技术的铲球手往往会导致更多的伤害，因为球员的头部和颈部处 于不正确的位置5。通过扩展，这些更平安的铲球技术（即“抬头和前进”和零接近角度）可
8、以应用于其他接触区域（例如，rucks, scrums）, 以减轻游戏接触区域的伤害。在业余青年橄榄球中，提供铲球训练的教练可能存在知识差距，这与他们自己在指导有效铲球技 术方面的能力特别相关。如果教练实施诊断规范模型来解决需要改进的领域并监测所有接触区域的“理想”运动，这可能会降低 受伤风险，因为教练可以在接触训练期间指导最正确运动技术15。通过利用惯性测量单元（IMU）等当代可穿戴技术，可以捕获 玩家的移动。IMU的使用在文献中已得到广泛认可16.有人支持使用IMU作为运动中人体运动的跟踪设备，并转换可以使用 IMU检测和提取的特定运动动作17。最近的一项研究说明，使用微处理器技术（例如I
9、MU中包含的微处理器技术）是检测橄 榄球联盟接触事件中人体运动的有效方法18。目前，IMU没有链接到教练铲球技术的可视化平台。本研究旨在展示使用IMU的新型钓具技术培训平台的概念验证，以及为移动设备（例如，手机或平板电脑）开发的定制 移动应用程序。据推测，开发一个利用实时IMU数据的移动教练平台可能会改善业余和新手教练在铲球技术方面的教练策略。 反过来，这个教练平台可以通过更明智的教练实践来减少青少年橄榄球中上头部，颈部和面部受伤的发生率。因此，该平台可 能成为业余或新手教练减少伤害策略的一局部，这些教练负责指导青少年橄榄球比赛人群的平安铲球练习。2 .材料和方法研究小组开发了一种新颖的原型移
10、动应用程序，用于手机。原型应用程序最初是为笔记本电脑使用而开发的，并进一步设 计为在手机上使用。这种移动功能（例如，手机/平板电脑）的开创造确地供业余教练在应用环境中使用，用于与业余青年橄榄 球联盟球员的训练课程。技术说明一惯性测量单位CIMU）Shimmer3无线传感器单元（Shimmer Research Ltd.,爱尔兰都柏林）是一种可穿戴设备，包含两个加速度计，一个陀 螺仪和一个磁力计。这种传感器组合是具有九个自由度（DF）的IMU。该提案将使用IMU来捕获球员身体在铲球模拟训练练习 中的方向，通过使用运动学数据，这些数据名义上专注于球员上半身（即肩胛骨和肩膀）的方向。22技术说明-原
11、型移动应用程序的开发此定制移动应用程序是一个轻量级应用程序，可将IMU数据流直接连接到原型移动应用程序中的3D模型。IMU的轴 向输出被转换为欧拉角，在移动应用程序中实时应用于模型。它最初是为使用Unity 3D游戏引擎的笔记本电脑开发的，后来经 过进一步设计并移植到移动设备上，以增加在训练期间对数据的访问。Unity3D用于Android应用程序的开发，因为它具有集成 的物理引擎，在操作IMU提供的九个DF时使用。从欧拉角转换为四元数对于操纵从IMU返回的数据是必要的。该系统由三个核心应用程序和一个数据库组成（参见图1） o有两个跨平台应用程序和一个由数据库实例支持的具象状态 传输应用程序编
12、程接口（REST API）服务器应用程序。应用程序可以部署在Android或Windows 10（Microsoft Corporation, Redmond, WA, USA）设备上，并且服务器应用程序已部署到Azure Web Services （美国Microsoft Corporation）以进行 此工程。Microsoft Azure Web ServicesCross-platform Unity ApplcationCross-platform Xamann Application图1 .程序体系结构和数据流。23伦理本研究的伦理学由大西洋理工大学的教学计划研究伦理委员会（TPR
13、EC）授予（参考编号GMIT_TPREC_250120）。所 有参与者在收集数据之前都提供了书面和/或口头知情同意。24数据收集四名男性参与者（年龄18.10.6岁/身高179.53.3厘米）安装了 GPS背心（VX运动系统），并将IMU插入位于GPS 背心肩胛骨之间的GPS 口袋中。这使得参与者的恒定位置能够测量滚动，俯仰和偏航（即围绕XYZ轴的旋转）。参与者通过 假设站立姿势并完成旋转，钱链和步态运动模式来校准IMUo在铲球模拟测试之前，所有参与者都进行了热身，其中包括技术指导（参与者不是橄榄球运发动），身体发动和熟悉每个 测试条件。参与者被指示接近泡沫填充外表，该外表在钓具事件期间模拟接
14、触区域，以熟悉测试区域。一旦参与者穿上GPS背 心和IMU,他们就被指示在臀部较接的情况下接近填充外表，并将头部向上定位，平行于地面。当参与者用肩膀触摸填充区域 时，将胶带（氧化锌）施加到填充区域以测量他们的肩膀与填充区域相遇的位置;这说明当测试开始时，每个参与者接近泡沫填 充外表的零角度。每个参与者参加了十个静态模拟铲球事件（左肩五次尝试，右肩五次尝试）。这些静态抓地器仿真在平行方向上执行（即， 模拟接近测试区域接地层的零角度）。以这种方式执行的模拟铲球在原型移动应用程序上产生了绿灯，说明平安铲球（参见图 20参与者模拟了十个高于这些平行公差约10度和10度的铲球事件，这些（不平安的铲球）由
15、移动显示单元上的红灯指示（见 图2）。使用测斜仪移动应用程序（Clinometer,法国）测量并标记在泡沫填充外表上高于和低于零接近角的十度的参数。图2. (a)连接到惯性测量单元的移动应用程序；(b)根据参与者校准IMU; (c)对“红灯”显示屏指示的不平安钓具进行建模。3 .结果测试电池为使用IMU和新颖的原型移动应用程序对钓具事件中参与者的运动进行建模的主要目标提供了概念验证。原型 应用程序在3D空间中对IMU单元进行了建模，并在铲球事件期间向研究人员演示了方向。这些抓斗事件模拟提供了一个实时 数据流，显示抓斗的角度，供研究人员在手机设备上观察。提供的数据被保存并用于向每个参与者重播铲球
16、技术，这有助于研 究人员修改和指导参与者的铲球姿势特征。返回的数据用于计算参与者上IMU的滚动，俯仰和偏航，并在移动 设备上更新 3D模型。俯仰、滚动和偏航分别是围绕X、Y和Z轴的旋转。这些轴如图3所示，IMU在参与者上对齐，Y轴沿脊柱排列， X轴穿过肩部。图3,微光旋转轴，演示IMU的指示性位置。表1显示了在工程测试阶段从IMU返回的数据样本。提供四个读数，每个读数有38个数据点。IMU从加速度计、陀螺 仪和磁力计返回数据。IMU中的处理器使用这些数据来生成轴角和四元数值。对于本工程的目的，数据来自低噪声加速度计。 陀螺仪、磁力计、轴角度和四元数被保存并导入，用于显示Unity 3D模型的方
17、向。每个数据点都带有时间戳，用于在重播钓球 事件期间对数据点进行排序。表1 .从惯性测量单元（IMU）返回的数据的样本读数。加速度计值以米/秒平方（m/s）为单位2）,陀螺仪返回度每秒（。/s）, 磁力计提供通量（cgs）值。根据这些数据，IMU处理器在数据流过程中计算轴角和四元数值。这些值经过筛选以供Unity应用程序使用，并以JavaScript对象表示法（JSON）格式存储，以便于在应用程序中进行处理。这些数据如图4所示，用于单个读数。it T it189,443.36“LN_X”2.05,“LN2.68,“lnz”11.24,-0.66,G_Yh0.37,0.17,“Mjr14.58,
18、-34.93,”A_A”0-07,“A_X“-0.14,0.83,-0.54,国二0”0.99,Ql”-0.01,Q2”0.03,-0.02/ Timestamp/ Low Noise Accelerometer CAL Values/ Gyroscope CAL Values/ Magnetometer CAL Values/ Axis Angle Calculated Values/ Quaternion Calculated Values图4.用于单个读取的JavaScript对象表示法(JSON)格式数据。四元数用于计算要反映在Unity 3D模型中的滚动、俯仰和偏航。这些计算是使用图
19、5中的代码例如中所示的方法执行 的，并且基于用于此目的的标准数学公式。void quaternianToEuler(double q。， double ql, double q2, double q3)this.roll = Math.atan2(2.0D * (q0 * ql + q2 * q3), 1.0D - 2.0D (Math.powCql, 2.0D) + Math.pow(q2l；this.pitch = Mathasin(2.0D * (q0 * q2 q3 * ql) *；this.yaw = Math,atan2(2.0D * (q0 * q3 + ql * q2), 1.
20、0D - 2.0D * (Math.pow(q2；图5.用于计算横滚、俯仰和偏航的代码例如。计算出这些值后，3D Unity应用程序将更新模型的方向，并在图2中的铲球事件中使用IMU演示玩家运动的建模。被 认为平安的钓具角度(即，在零接近角的十度内)在移动显示屏上显示“绿色”灯，而被认为不平安的钓具在手机显示屏上显示“红” 灯(即，在接近零用以上或低于零进近角十度的平安参数之外)(见图2)。4 .讨论本研究的目的是展示使用IMU的新型钓具技术培训平台的概念验证，以及为移动设备(例如，手机或平板电脑)开发的 定制移动应用程序。这个新颖的移动教练平台可用于在橄榄球比赛中捕捉参与者身体的运动和方向。
21、原型教练平台利用一种新 颖的手机应用程序和IMU作为基于传感器的记录系统。这项研究成功地为教练平台提供了概念证明，以证明业余教练在铲球技 术训练中的铲球事件中平安或不平安的接近角度。参与者演示了在静态模拟铲球技术训练中提供上半身运动学数据的铲球角度。 由于这是一个原型铲球技术教练平台，因此进一步的开展还需要完善业余教练的视觉警告系统。目前的原型手机应用程序可以 使用基于XYZ轴旋转角度的交通灯系统（绿色或红色）向教练提供视觉反应。在这项研究中，建议的铲球公差参数（即，10 零进球角度）是基于现有的运动学橄榄球铲球数据12, 15。系统沿轴显示绿色或红色指示灯，具体取决于研究中使用的设置公 差参
22、数。移动用户界面（UI）上的模型会随着旋转角度接近公差参数（平行平面上方10度或以下10度）而改变颜色，该 参数表示铲斗事件中的平安（绿色）或不平安（红色）接近角度。建议的参数（士10。）主要被选为新手教练的指南，并有助于“正 面和向前”的方法来解决平安问题。通过采用这种方法来指导更平安的铲球技术，它可能有助于改善铲球姿势，并使新手青年球 员能够在现场铲球场景中瞄准球载体的大腿和下躯干区域。如前所述，指导适当更平安的铲球技术可以降低青年球员或成年业余球员的受伤风险19。该平台提供的数据可能构成业 余或新手教练减少伤害策略的一局部。最近的研究说明，当教练在训练中强调熟练的铲球技术时，它与球员在铲
23、球训练中的重 要性和整体伤病减少具有正相关关系20。这个新颖的教练平台提供的数据可以提高对铲球技术的认识，并为教练开发更好的实 施技术。如果教练能够指导、指导球员并就铲球技术向球员提供反应，球员的铲球熟练度和自我效能感会随着更好的技术而进 步20。这个业余教练平台的未来开展将是根据铲球技术的视频分析来验证新的教练平台，因为视频分析是分析橄榄球训练或积极 比赛期间生物力学运动的公认方法21。有证据说明，将视频分析与IMU等可穿戴技术相结合是研究运动环境中人体运动的更 可靠方法22, 23, 24, 25o这种将视频分析用于铲球技术的应用可能会改变缺乏经验的青少年橄榄球运发动的下肢运动学， 这可能
24、会减少铲球比赛期间的头部加速26。在体育运动中使用视频分析的一个优点是能够无限暂停，重播并专注于训练或竞争 条件的特定局部。这种暂停和回放的能力可以帮助业余教练识别铲球技术缺陷，提高对橄榄球比赛中受伤风险的认识27。本研究提供了一个潜在的新平台，可以帮助业余教练识别受伤风险，并提高青年橄榄球联盟球员的铲球技术的平安性，而 无需使用额外的视频分析。为本研究开发的新颖平台具有在培训课程期间即时反应或审查个人铲球技术的能力。该平台具有存 储和审查许多球员的铲球训练课程的附加功能，这些课程可以在以后由球员和教练进行审查。使用这个新颖的教练平台可以促 进铲球表现的视力训练，并可能有助于开展橄榄球联盟中铲
25、球和接触技巧所需的预期技能。视力训练已被证明是一种拟议的减 少脑震荡的策略，因为它有助于提高“扫描”对手视野和预测身体影响的能力26。移动应用程序和技术在体育教练中的使用已经 确立。技术和移动应用程序可以提供收集和分析数据的方法，然后将其转化为业余教练的教练实践。局限性目前的研究存在局限性，尽管它已经证明从可穿戴传感器（IMU）提供的数据可以增加使用移动教练应用程序纠正解决技 术的潜力。这一初始研究阶段的重点是证明IMU和移动应用程序可以通过建议开发平安处理技术的最正确方法，在训练练习中模 拟最正确平安处理技术。反过来，这种类型的技术可以帮助新手教练为铲球手开发更平安的铲球姿势（即“抬头和向前
26、”的姿势）。 目前的研究可以进一步加强，以确定在训练中的铲球事件中以及最终在现场比赛中由于铲球姿势不佳而发生的受伤的具体原因。 由于橄榄球运动是一项动态的基于场地的运动，因此很难预测如何实时执行铲球。因此，此概念验证中的建模受到现有移动应 用程序的限制，无法适应非最正确钓具角度。在许多实时铲球情况下，铲球手可能无法执行最正确铲球角度。在这些情况下，铲球 手可能无法瞄准球架的大腿或下躯干区域。这可能意味着铲球手在膝盖以下或球架腰线以上执行铲球。在这些情况下，这些抓 取角度将超出10。的当前参数，并且使用当前的移动应用程序被认为是不平安的。移动应用程序的未来迭代可能需要一个可以 调整最正确铲球角度
27、的设施，因为这可能会复制现场比赛中更“真实”的铲球反映。当前研究的另一个限制是关于10。的解决方法。目前的研究根据现有的运动学橄榄球铲球数据选择了10。，这些数据表 明，一种平安的铲球方法将针对上腿和下躯干。使用初始零角度接近铲球并允许10。公差将模仿潜在的铲球手接近迎面而来的 球载体的角度。使用10。作为接近角度的理由是，它可能有助于球员回忆起“抬头和前进”的动作，以及新手教练在教练铲球平安 方面的提示。同样，可以建议将士15。或其他角度变化用作平安公差;但是，这超出了本文件的范围。使用不同的公差（例如，士5。、 15。、20）可能会产生不同的结果，并有助于进一步开发当前的移动应用程序。这种
28、概念验证的未来研究开展招是招当前平台与视频分析进行比拟，作为可靠性和有效性测试的手段。目前的研究说明， 可以对新手橄榄球运发动的静态铲球姿势特征进行建模。第二阶段将涉及模拟实时处理事件，以测量熟练的接近角度，以解决 技术和测量处理冲击期间的力量。这一开展将有助于业余橄榄球运发动和业余教练的铲球技术培训的整体质量。本研究的最后一个局限性是所有参与者都是男性，这意味着研究小组无法得出结论，这个原型教练平台是否适合女性橄榄 球运发动。这应该是一个值得注意的考虑因素，因为在橄榄球联盟的业余比赛中，男性和女性球员之间的体重和肌肉分布存在 差异。由于这些参数，这可能导致开发解决技术教练平台的替代方法，并为
29、女性解决熟练程度策略。5 .结论这项研究的目的是展示一个新颖的铲球技术训练平台的概念证明，该平台使用IMU和定制的移动应用程序来捕捉青年橄 榄球运发动在铲球事件中身体的方向。这项研究成功地展示了一种与IMU结合使用的新型跨平台软件应用程序的开发。可穿戴 技术与定制移动应用程序的开发相结合，有可能捕捉运动，并可能提高铲球技术的熟练程度，以降低青少年橄榄球的受伤风险。 随着可穿戴技术的进步以及相关的本钱降低，用于改进抓地技术的新型移动应用程序的开发将增强此类应用程序在业余和社区 运动环境中广泛使用的潜力。此外，可穿戴技术和开发的定制移动应用程序的使用可用于在日常生活活动中监测不正确的身体 姿势，即坐姿或检查由于生理或解剖学变化而导致的身体左侧或右侧的不同体力（不对称）