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Updated: May 27, 2026

07:51
Video Movement Analysis Using Smartphones ViMAS: A Pilot Study
Published on: March 14, 2017
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基于2D视频的评估与3D生物力学因素有关,这些因素导致冠状平面的动态膝盖
Ashley Erdman1, Alex Loewen1, Michael Dressing2
1Movement Science Lab, Division of Sports Medicine, Scottish Rite for Children, Frisco, TX, United States.
Frontiers in sports and active living
|April 1, 2024
概括
在青少年运动员中识别动态膝盖 (DKV) 对于预防前十字带 (ACL) 撕裂至关重要. 2D视频分析中的MEDIAL评分标准有效地识别了DKV,与3D生物力学数据保持一致.
科学领域:
- 运动医学 运动医学
- 生物力学 生物力学
- 伤害预防 预防伤害
背景情况:
- 在切割/着陆运动中的青少年运动员面临高前十字带 (ACL) 撕裂风险.
- 动态膝盖 (DKV) 是一个关键的危险因素,需要可靠的查方法.
- 目前用于DKV的2D选工具缺乏对3D生物力学进行全面验证.
研究的目的:
- 为DKV建立一个与3D生物力学测量有很强的关联的2D评分标准.
- 为了使在青少年运动员中广泛识别膝盖不整齐的情况.
主要方法:
- 41名青少年女排球员进行了单腿,落地和垂直跳跃.
- 2D视频由一个评分员使用四个DKV标准进行分析.
- 一个3D运动捕捉系统量化了骨盆斜率,部引,膝盖引和脚变动.
- 接收器操作特征 (ROC) 曲线评估了2D标准与3D数据的准确性.
主要成果:
- 3D分析显示膝关节绑架角度在2.4°-4.6°之间,当膝关节最中间时.
- 医学2D评分标准 (膝关节在中部鞋边境内) 显示了最高的准确性 (AUC 0.67-0.93).
- 所有2D标准的AUC在0.62到0.93之间,表明与3DDKV组件的不同程度的相关性.
结论:
- 医学评分标准是最有效的2D方法,用于识别DKV的组成部分,如盆腔倾斜和部 adduction.
- 这种二维标准,结合干部特定因素,可以作为DKV风险的可靠指标.
- 这些发现支持使用MEDIAL标准对运动员进行可访问的DKV查.

