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Diese Arbeit befasst sich mit dem Thema der sogenannten „Advanced-Spike-Technology“. Dabei wird ein fortschrittliches Vorfußdämpfungselement betrachtet, dessen Kompressionssteifigkeit variiert wird. Die Technik soll die Sprint-Spikes maßgeblich verbessern. Die Arbeit untersucht, ob die Variation der Kompressionssteifig-keit der Sprint-Spikes einen Einfluss auf die sportliche Leistungsfähigkeit beim Sprinten hat. Es werden drei Prototypen von Adidas getestet, die jeweils unterschiedliche Steifigkeiten im Vorfußbereich aufweisen (hart, mittel und weich). Das Ziel besteht darin, die Auswirkungen der Variation der Kompressionssteifigkeit auf den Start bis 10 Meter und den Sprint auf etwa 50 bis 60 Meter zu untersuchen. Dabei werden die Geschwindigkeit und die Beschleunigung des Körperschwerpunktes in Matlab R2023b berechnet. Anhand der Ergebnisse wird die Fragestellung beantwortet. Zu Beginn werden folgende Hypothesen aufgestellt: Die Variation der Kompressionssteifigkeit hat keinen signifikanten Einfluss auf die sportliche Leistungsfähigkeit. Allerdings können individuelle Präferenzen der Sportler*innen in Bezug auf die Steifigkeit der Spikes berücksichtigt werden.
Die Untersuchung wird am Advanced Motion Lab in Offenburg (AMLO) der Hochschule Offenburg durchgeführt. Die Messung erfolgt auf einer Tartanbahn, wobei Kraftmessplatten im Bodenbelag integriert sind, um die Bodenreaktionskräfte beim Fußaussatz zu messen. Zusätzlich werden acht High-Speed-Videokameras eingesetzt, um die Sprintbewegung mittels markerlosem 3D-Motion-Capturing aufzuzeichnen. Es werden 30 Proband*innen getestet, davon 20 männliche und 10 weibliche Teilnehmer*innen, die eine saisonale persönliche Bestleistung von 12,5 Sekunden beziehungsweise 13,5 Sekunden über 100 Meter besitzen. Außerdem dürfen die Proband*innen in den letzten sechs Monaten keine kardiovaskulären Einschränkungen oder Verletzungen aufgewiesen haben. Nach Unterzeichnung der Einverständniserklärung und einem kurzen individuellen Warm-up wird die Kalibrierung der verwendeten Software beziehungsweise Messgeräte durchgeführt. Anschließend beginnt die eigentliche Messung. Pro Person werden jeweils mindestens zwei gültige Starts und ein gültiger maximaler Sprint pro Schuhbedingung durchgeführt. Die Pausengestaltung zwischen den einzelnen Messungen wird individuell gewählt, um Ermüdung zu vermeiden. Nach der Durchführung erfolgt die Auswertung und Verarbeitung der Daten durch das Programm Theia Markerless.
Zu Beginn wird die Berechnung in Matlab realisiert. Der erste allgemeine Schritt in der Berechnung des Startes und Sprints ist identisch. Die verarbeiteten Daten aus Theia werden unter Einsatz einer Funktion eingelesen. Diese Funktion durchläuft eine Ordnerstruktur, die zuvor manuell erstellt werden muss und die die einzelnen Daten der Proband*innen beinhaltet.
Um den Start berechnen zu können, müssen zunächst die Daten der vertikalen Bodenreaktionskraft umgerechnet werden. Daraufhin folgt eine Filterung der vertikalen Bodenreaktionskraft mit einer Schwelle von -3 Newton, da um die Nulllinie ein Rauschen vorliegen kann. Die Daten unterhalb dieser Schwelle entsprechen denen des Fußaufsatzes der Kraftmessplatte. Im Anschluss werden die Indizes unterhalb der Schwelle identifiziert. Auch die Daten des Körperschwerpunktes müssen gefiltert werden, da ungültige Datenauswertungen in Theia für den Wert des Körperschwerpunktes -999999 annehmen. Um diese Daten zu eliminieren, wird eine Schwelle von -100 eingeführt. Daraufhin folgt die Zuordnung der Indizes der Bodenreaktionskraft zu den Werten des Körperschwerpunktes und die Extraktion der Daten des Körperschwerpunktes. Im nächsten Schritt werden die Geschwindigkeit und die Beschleunigung anhand der internen Funktion „gradient“ berechnet. Weiterführend folgt die Berechnung der minimalen, mittleren und maximalen Werte der Geschwindigkeit und Beschleunigung. Letztendlich werden die Parameter als Excel-Datei exportiert, um eine statistische Auswertung durchzuführen.
Der erste Schritt zur Berechnung des maximalen Sprints besteht darin, den Körperschwerpunkt bei der Startfilterung zu identifizieren. Hierbei wird erneut die Schwelle von -100 verwendet und es werden die lokalen Maxima (Höhepunkte) in der Sagittalebene des Körperschwerpunkts identifiziert. Das Ziel ist es, die Daten zwischen zwei Maxima zu extrahieren, was genau einem Schritt entspricht. Es wird eine Mindestsuchhöhe für die Maxima festgelegt. Der Code unterscheidet zwischen den Fällen, in denen ein, zwei, drei oder vier und mehr Maxima gefunden werden. Des Weiteren werden verschiedene Abfragen und Unterscheidungen durchgeführt, um die beiden besten Maxima zu ermitteln. Danach werden die Indizes im Intervall von Maxima zu Maxima identifiziert und dem Körperschwerpunkt zugeordnet. Im Folgenden werden die Geschwindigkeitsberechnungen mithilfe der Funktion „gradient“ sowie die minimalen, mittleren und maximalen Geschwindigkeiten dargestellt. Abschließend erfolgt der Export der Parameter für die statistische Auswertung.
Nachfolgend wird die Leistungsfähigkeit der erstellten Programme in Matlab manuell überprüft. Beim Start und Sprint ergibt sich eine Genauigkeit von 98,89 und 96,66 %. Dies ermöglicht eine präzise statistische Auswertung, die im Programm „Jasp“ durchgeführt wird. Es wird eine einfaktorielle Varianzanalyse (ANOVA) mit Messwiederholung angewendet, wobei einige Voraussetzungen erfüllt sein müssen. Es lässt sich feststellen, dass die Variation der Kompressionssteifigkeit keinen signifikanten Einfluss auf die Geschwindigkeit oder Beschleunigung hat. Beim maximalen Sprint ist der Einfluss größer als beim Start, jedoch nicht signifikant. Diese Ergebnisse bestätigen die Hypothese.
Die Beschleunigungsleistung ist ein großer limitierender Faktor beim Sprinten. Es stellt sich die Frage, mit welcher Technik diese verbessert werden kann.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, zu klären, ob die Unterschenkelkinematik einen Einfluss auf die Beschleunigungsleistung beim Sprintstart hat. Dafür wurden die Annahmen von Alt et al. (2022) über Schlüsselpositionen des Unterschenkels herangezogen und überprüft. Die gestellte Forschungsfrage lautet: Können die Annahmen von Alt et al. (2022) in die Praxis übertragen und angewendet werden?
Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurde jeweils der erste Schritt nach dem Sprintstart aus einem Startblock analysiert. Hierfür wurden ein markerbasiertes 3D Motion Capture System und im Boden integrierte Kraftmessplatten verwendet. Insgesamt 30 Proband:innen haben jeweils sechs Starts ausgeführt. Die Auswertung wurde mit Hilfe von MATLAB Skripten durchgeführt. Mit linearen und quadratischen Regressionsberechnungen wurden die Zusammenhänge zwischen den Schlüsselpositionen des Unterschenkels und der Beschleunigungsleistung analysiert.
Die Ergebnisse zeigen, dass keine allgemeingültigen Aussagen über eine erfolgreiche Unterschenkelkinematik getroffen werden können. Werden die Proband:innen aber individuell betrachtet, ist teilweise zu erkennen, dass die Beschleunigungsleistung mit der Unterschenkelkinematik zusammenhängt.
Weiterführende Forschung in diesem Bereich könnte individueller und auf Trainingsanweisungen mit Technikverbesserung ausgerichtet sein.
Rückenschmerzen sind ein weit verbreitetes Problem in der deutschen Gesellschaft. In der Mehrzahl der Fälle von Schmerzen im unteren Rücken ist es schwierig, eine spezifische nozizeptive Ursache zu finden. Aus vorherigen Studien ist bekannt, dass manuelles Heben eine Belastung für die Wirbelsäule darstellen kann. Die Geschwindigkeit der Hebebewegung spielt eine Rolle, ebenso wie Gewicht und Stabilität der Gelenke und Gliedmaßen.
Ziel dieser Arbeit ist die Analyse der Veränderungen in der Kinematik der Lendenwirbelsäule, der Hüfte und des Knies beim Heben von Lasten mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten und Gewichten. Für diese Arbeit wurden die kinematischen Daten von insgesamt 79 Personen ausgewertet. Die Stichprobe bestand aus 20 asymptomatischen Frauen, 22 asymptomatischen Männern, 19 Frauen mit chronischen Rückenschmerzen und 18 Männern mit chronischen Rückenschmerzen. Die Daten wurden mit einem 3D-Bewegungsanalysesystem in Verbindung mit einem Set passiver Marker aufgenommen.
Es wurde kein signifikanter Effekt auf die mittleren maximalen Gelenkwinkel durch den Vergleich der geschlechtlich gemischten Gruppe mit Rückenschmerzen mit asymptomatischen Personen festgestellt, im Vergleich des Verhältnisses zwischen lumbaler Bewegung zu Beckenbewegungen (L/P-ratio) konnten signifikante Unterschiede ermittelt werden. Der Vergleich der Geschlechter zeigte signifikante Unterschiede für den lumbopelvinen Rhythmus. Für die Parameter Gewicht und Geschwindigkeit wurde kein signifikanter Effekt erfasst.
Bewegungsanalysesysteme in der Forschung und für niedergelassene Orthopädinnen und Orthopäden
(2023)
Hintergrund
Komplexe biomechanische Bewegungsanalysen können für eine Vielzahl orthopädischer Fragestellungen wichtige Informationen liefern. Bei der Beschaffung von Bewegungsanalysesystemen sind neben den klassischen Messgütekriterien (Validität, Reliabilität, Objektivität) auch räumliche und zeitliche Rahmenbedingungen sowie Anforderungen an die Qualifikation des Messpersonals zu berücksichtigen.
Anwendung
In der komplexen Bewegungsanalyse werden Systeme zur Bestimmung der Kinematik, der Kinetik und der Muskelaktivität (Elektromyographie) eingesetzt. Der vorliegende Artikel gibt einen Überblick über Methoden der komplexen biomechanischen Bewegungsanalyse für den Einsatz in der orthopädischen Forschung oder in der individuellen Patientenversorgung. Neben dem Einsatz zur reinen Bewegungsanalyse wird auch der Einsatz von Bewegungsanalyseverfahren im Bereich des Biofeedbacktrainings diskutiert.
Beschaffung
Für die konkrete Anschaffung von Bewegungsanalysesystemen empfiehlt sich die Kontaktaufnahme mit Fachgesellschaften (z. B. Deutsche Gesellschaft für Biomechanik), Hochschulen und Universitäten mit vorhandenen Bewegungsanalyseeinrichtungen oder Vertriebsfirmen im Bereich der Biomechanik.