130 research outputs found

    The Use of Wearable Sensors for Preventing, Assessing, and Informing Recovery from Sport-Related Musculoskeletal Injuries: A Systematic Scoping Review

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    Wearable technologies are often indicated as tools that can enable the in-field collection of quantitative biomechanical data, unobtrusively, for extended periods of time, and with few spatial limitations. Despite many claims about their potential for impact in the area of injury prevention and management, there seems to be little attention to grounding this potential in biomechanical research linking quantities from wearables to musculoskeletal injuries, and to assessing the readiness of these biomechanical approaches for being implemented in real practice. We performed a systematic scoping review to characterise and critically analyse the state of the art of research using wearable technologies to study musculoskeletal injuries in sport from a biomechanical perspective. A total of 4952 articles were retrieved from the Web of Science, Scopus, and PubMed databases; 165 were included. Multiple study features—such as research design, scope, experimental settings, and applied context—were summarised and assessed. We also proposed an injury-research readiness classification tool to gauge the maturity of biomechanical approaches using wearables. Five main conclusions emerged from this review, which we used as a springboard to propose guidelines and good practices for future research and dissemination in the field

    Wearable Sensors and Machine Learning based Human Movement Analysis – Applications in Sports and Medicine

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    Die Analyse menschlicher Bewegung außerhalb des Labors unter realen Bedingungen ist in den letzten Jahren sowohl in sportlichen als auch in medizinischen Anwendungen zunehmend bedeutender geworden. Mobile Sensoren, welche am Körper getragen werden, haben sich in diesem Zusammenhang als wertvolle Messinstrumente etabliert. Auf Grund des Umfangs, der Komplexität, der Heterogenität und der Störanfälligkeit der Daten werden vielseitige Analysemethoden eingesetzt, um die Daten zu verarbeiten und auszuwerten. Zudem sind häufig Modellierungsansätze notwendig, da die gemessenen Größen nicht auf direktem Weg aussagekräftige biomechanische Variablen liefern. Seit wenigen Jahren haben sich hierfür Methoden des maschinellen Lernens als vielversprechende Instrumente zur Ermittlung von Zielvariablen, wie beispielsweise der Gelenkwinkel, herausgestellt. Aktuell befindet sich die Forschung an der Schnittstelle aus Biomechanik, mobiler Sensoren und maschinellem Lernen noch am Anfang. Der Bereich birgt grundsätzlich ein erhebliches Potenzial, um einerseits das Spektrum an mobilen Anwendungen im Sport, insbesondere in Sportarten mit komplexen Bewegungsanforderungen, wie beispielsweise dem Eishockey, zu erweitern. Andererseits können Methoden des maschinellen Lernens zur Abschätzung von Belastungen auf Körperstrukturen mittels mobiler Sensordaten genutzt werden. Vor allem die Anwendung mobiler Sensoren in Kombination mit Prädiktionsmodellen zur Ermittlung der Kniegelenkbelastung, wie beispielsweise der Gelenkmomente, wurde bisher nur unzureichend erforscht. Gleichwohl kommt der mobilen Erfassung von Gelenkbelastungen in der Diagnostik und Rehabilitation von Verletzungen sowie Muskel-Skelett-Erkrankungen eine zentrale Bedeutung zu. Das übergeordnete Ziel dieser Dissertation ist es, festzustellen inwieweit tragbare Sensoren und Verfahren des maschinellen Lernens zur Quantifizierung sportlicher Bewegungsmerkmale sowie zur Ermittlung der Belastung von Körperstrukturen bei der Ausführung von Alltags- und Sportbewegungen eingesetzt werden können. Die Dissertation basiert auf vier Studien, welche in internationalen Fachzeitschriften mit Peer-Review-Prozess erschienen sind. Die ersten beiden Studien konzentrieren sich zum einen auf die automatisierte Erkennung von zeitlichen Events und zum anderen auf die mobile Leistungsanalyse während des Schlittschuhlaufens im Eishockey. Die beiden weiteren Studien präsentieren jeweils einen neuartigen Ansatz zur Schätzung von Belastungen im Kniegelenk mittels künstlich neuronalen Netzen. Zwei mobile Sensoren, welche in eine Kniebandage integriert sind, dienen hierbei als Datenbasis zur Ermittlung von Kniegelenkskräften während unterschiedlicher Sportbewegungen sowie von Kniegelenksmomenten während verschiedener Lokomotionsaufgaben. Studie I zeigt eine präzise, effiziente und einfache Methode zur zeitlichen Analyse des Schlittschuhlaufens im Eishockey mittels einem am Schlittschuh befestigten Beschleunigungssensor. Die Validierung des neuartigen Ansatzes erfolgt anhand synchroner Messungen des plantaren Fußdrucks. Der mittlere Unterschied zwischen den beiden Erfassungsmethoden liegt sowohl für die Standphasendauer als auch der Gangzyklusdauer unter einer Millisekunde. Studie II zeigt das Potenzial von Beschleunigungssensoren zur Technik- und Leistungsanalyse des Schlittschuhlaufens im Eishockey. Die Ergebnisse zeigen für die Standphasendauer und Schrittintensität sowohl Unterschiede zwischen beschleunigenden Schritten und Schritten bei konstanter Geschwindigkeit als auch zwischen Teilnehmern unterschiedlichen Leistungsniveaus. Eine Korrelationsanalyse offenbart, insbesondere für die Schrittintensität, einen starken Zusammenhang mit der sportlichen Leistung des Schlittschuhlaufens im Sinne einer verkürzten Sprintzeit. Studie III präsentiert ein tragbares System zur Erfassung von Belastungen im Kniegelenk bei verschiedenen sportlichen Bewegungen auf Basis zweier mobiler Sensoren. Im Speziellen werden unterschiedliche lineare Bewegungen, Richtungswechsel und Sprünge betrachtet. Die mittels künstlich neuronalem Netz ermittelten dreidimensionalen Kniegelenkskräfte zeigen, mit Ausnahme der mediolateralen Kraftkomponente, für die meisten analysierten Bewegungen eine gute Übereinstimmung mit invers-dynamisch berechneten Referenzdaten. Die abschließende Studie IV stellt eine Erweiterung des in Studie III entwickelten tragbaren Systems zur Ermittlung von Belastungen im Kniegelenk dar. Die ambulante Beurteilung der Gelenkbelastung bei Kniearthrose steht hierbei im Fokus. Die entwickelten Prädiktionsmodelle zeigen für das Knieflexionsmoment eine gute Übereinstimmung mit invers-dynamisch berechneten Referenzdaten für den Großteil der analysierten Bewegungen. Demgegenüber ist bei der Ermittlung des Knieadduktionsmoments mittels künstlichen neuronalen Netzen Vorsicht geboten. Je nach Bewegung, kommt es zu einer schwachen bis starken Übereinstimmung zwischen der mittels Prädiktionsmodell bestimmten Belastung und dem Referenzwert. Zusammenfassend tragen die Ergebnisse von Studie I und Studie II zur sportartspezifischen Leistungsanalyse im Eishockey bei. Zukünftig können sowohl die Trainingsqualität als auch die gezielte Verbesserung sportlicher Leistung durch den Einsatz von am Körper getragener Sensoren in hohem Maße profitieren. Die methodischen Neuerungen und Erkenntnisse aus Studie III und Studie IV ebnen den Weg für die Entwicklung neuartiger Technologien im Gesundheitsbereich. Mit Blick in die Zukunft können mobile Sensoren zur intelligenten Analyse menschlicher Bewegungen sinnvoll eingesetzt werden. Die vorliegende Dissertation zeigt, dass die mobile Bewegungsanalyse zur Erleichterung der sportartspezifischen Leistungsdiagnostik unter Feldbedingungen beiträgt. Zudem zeigt die Arbeit, dass die mobile Bewegungsanalyse einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung der Gesundheitsdiagnostik und Rehabilitation nach akuten Verletzungen oder bei chronischen muskuloskelettalen Erkrankungen leistet

    Knee Joint Competence Post Anterior Cruciate Ligament Reconstruction in Amateur South Western Districts Rugby Players

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    Background: Globally, literature has shown that rugby players struggle to return to the same level of performance post anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction. This phenomenon is further exacerbated amongst South African Rugby players, compounded by the ranking of the national team amongst the top ten rugby teams worldwide. Paired with the psychosocial aspect of return to play, the physical and physiological competence of the knee joint is of pivotal importance. Purpose: To compare relative dynamic stability scores paired with electromyography (EMG) scores between the injured and uninjured legs, thereby enabling an explorative, descriptive report on dynamic proprioceptive abilities post ACL reconstruction (ACLR). The study findings therefore aim to inform rehabilitative practice in a rugby player who underwent ACLR. Study Design: A quantitative, explorative and descriptive design was used, with a purposive sampling strategy. Methods: Biographical and anthropometrical data was measured upon inception. Muscular activation was measured using electromyography (EMG) placements on quadriceps muscles which included the vastus medialis obliques (VMO), and vastus lateralis (VL). Dynamic proprioception was measured using the star excursion balance test (SEBT) and normalised to leg length. A neuromuscular fatigue protocol was used to measure the impact of neuromuscular fatigue on dynamic stability, and muscle activation between the injured and uninjured lower limbs. Results: A sample of 15 participants from the South Western Districts (SWD) rugby team, fitting the inclusion criteria, were included in the study. The average age was 27±2.7 years. The results indicated that fatigue did not significantly affect the SEBT scores between the injured and uninjured lower limbs. However, the VMO muscle activation showed a statistically significant difference in muscle firing in a pre-fatigue state. This difference was evident in two of the eight directions namely anteromedial direction (p = 0.041), and in the lateral direction (p = 0.047). Furthermore, these result differences were favoured in the uninjured limb. No significant differences between the injured and uninjured lower limbs were found in respect to VMO and VL muscle activation, in a fatigued state. vi Conclusion: Practically translated, the study results showed that the injured lower limb, showed no significant differences in dynamic stability during both the non-fatigued and the fatigued SEBT. Therefore, the finding of this study is a steppingstone towards informing return to play criteria for adequate dynamic knee stability and proprioception. It should be noted that further research is necessary to refine return to play criteria and thereby decrease the risk for re-injury. Keywords: anterior cruciate ligament; dynamic stability; neuro-muscular fatigue; reconstruction; re-injury; return-to-sport; rugby.Thesis (MA) -- Faculty of Health Sciences, 202

    Knee Joint Competence Post Anterior Cruciate Ligament Reconstruction in Amateur South Western Districts Rugby Players

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    Background: Globally, literature has shown that rugby players struggle to return to the same level of performance post anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction. This phenomenon is further exacerbated amongst South African Rugby players, compounded by the ranking of the national team amongst the top ten rugby teams worldwide. Paired with the psychosocial aspect of return to play, the physical and physiological competence of the knee joint is of pivotal importance. Purpose: To compare relative dynamic stability scores paired with electromyography (EMG) scores between the injured and uninjured legs, thereby enabling an explorative, descriptive report on dynamic proprioceptive abilities post ACL reconstruction (ACLR). The study findings therefore aim to inform rehabilitative practice in a rugby player who underwent ACLR. Study Design: A quantitative, explorative and descriptive design was used, with a purposive sampling strategy. Methods: Biographical and anthropometrical data was measured upon inception. Muscular activation was measured using electromyography (EMG) placements on quadriceps muscles which included the vastus medialis obliques (VMO), and vastus lateralis (VL). Dynamic proprioception was measured using the star excursion balance test (SEBT) and normalised to leg length. A neuromuscular fatigue protocol was used to measure the impact of neuromuscular fatigue on dynamic stability, and muscle activation between the injured and uninjured lower limbs. Results: A sample of 15 participants from the South Western Districts (SWD) rugby team, fitting the inclusion criteria, were included in the study. The average age was 27±2.7 years. The results indicated that fatigue did not significantly affect the SEBT scores between the injured and uninjured lower limbs. However, the VMO muscle activation showed a statistically significant difference in muscle firing in a pre-fatigue state. This difference was evident in two of the eight directions namely anteromedial direction (p = 0.041), and in the lateral direction (p = 0.047). Furthermore, these result differences were favoured in the uninjured limb. No significant differences between the injured and uninjured lower limbs were found in respect to VMO and VL muscle activation, in a fatigued state. vi Conclusion: Practically translated, the study results showed that the injured lower limb, showed no significant differences in dynamic stability during both the non-fatigued and the fatigued SEBT. Therefore, the finding of this study is a steppingstone towards informing return to play criteria for adequate dynamic knee stability and proprioception. It should be noted that further research is necessary to refine return to play criteria and thereby decrease the risk for re-injury. Keywords: anterior cruciate ligament; dynamic stability; neuro-muscular fatigue; reconstruction; re-injury; return-to-sport; rugby.Thesis (MA) -- Faculty of Health Sciences, 202

    Acceleration profiles of adolescent soccer players across a season

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    The injury risk inherent to soccer can be affected by external training loads and intrinsic factors. These intrinsic factors (sex, mass, strength, coordination, etc.) in young athletes can be rapidly altered the near their peak height velocity (PHV) during puberty, modifying their movement complexity and, potentially, their injury risk. While quantification of movement complexity through multiscale entropy analysis have been used in past biomechanical investigations, no studies have incorporated this analysis on tibial accelerometry signals collected in these maturing athletes. The purpose of this study is to collect tibial acceleration data from youth soccer athletes during several discrete drills and determine discrete acceleration metrics or signal complexity differs across athletes based on their relation to PHV, sex, or over the course of a season. Some limited significant time fixed effects on tibial movement complexity were found during only two drills in our protocol, while several drills showed significant effects for PHV, sex, and time on acceleration peaks and integrals. However, in the case of both complexity and discrete acceleration statistical analyses, subsequent model performance and comparison to the null model suggests that the predictive power of our independent variables is limited in these contexts. The findings of this study lay the groundwork for future research examining tibial acceleration signals as they relate to external loading complexity and magnitude within the lower-extremities

    Analysis of the backpack loading efects on the human gait

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    Gait is a simple activity of daily life and one of the main abilities of the human being. Often during leisure, labour and sports activities, loads are carried over (e.g. backpack) during gait. These circumstantial loads can generate instability and increase biomechanicalstress over the human tissues and systems, especially on the locomotor, balance and postural regulation systems. According to Wearing (2006), subjects that carry a transitory or intermittent load will be able to find relatively efficient solutions to compensate its effects.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

    A survey on the use of Artificial Intelligence for injury prediction in sports

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    Artificial Intelligence (AI) could play a significant role in injury prediction in sports due to its capabilities to detect and identify hidden patterns across multi-modal heterogeneous data sources. This paper aims at providing an up-to-date survey of the state-of-the-art in machine learning for injury predictions in sports. Finally, a number of considerations have been also drawn to discuss about the future research challenges required to be tackled to move this field forward
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