В перспективе разработка позволит исправлять ошибки в технике выполнения упражнений, предотвращать травмы и создавать индивидуализированные программы тренировок.
Сегодня маркерная видеорегистрация является самым современным и высокотехнологичным методом для анализа кинематики спортсменов в России и мире. Она демонстрирует высокую точность измерения пространственных параметров движений человека, достигая погрешности до 5 мм в зависимости от калибровки. Эти системы зарекомендовали себя как «золотой стандарт» в реабилитации и спортивной науке, позволяя создавать кинематические портреты, которые отображают траекторию движения спортсменов и пациентов.
Также для этих задач используются поверхностные датчики электромиографии в оценке мышечной активности, однако они не могут предоставить информацию о ключевых внутренних биомеханических параметрах. Это создает необходимость в «переводчике», который сможет интерпретировать цифровые данные о спортсмене для тренеров и врачей лечебной физкультуры. В настоящее время основные методы измерения длины мышц (тест Эпли, прямое измерение) не обеспечивают достаточной точности.
В рамках реализации стратегии научно-технологического развития Российской Федерации, в частности – перехода к персонализированной, предиктивной и профилактической медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, необходимо создавать инструменты, которые будут помогать проводить детальный анализ биомеханики, что позволит исправлять ошибки при выполнении техник, предотвращать травмы и разрабатывать индивидуальные программы тренировок.
«В результате работы разработана программа для выявления нарушений в опорно-двигательном аппарате спортсменов, которая позволяет создавать принципиально новый формат отчета. Тренер или специалист может получить не сырые данные, а наглядную визуализацию и готовые расчеты. С помощью программы можно автоматизировать процесс формирования документа, моделировать графики изменения длины мышц и вычислять основные параметры этих изменений, и самое главное – наглядно оценить симметрию или асимметрию в работе правой и левой конечностей», – рассказала автор и разработчик, ассистент кафедры лазерных измерительных и навигационных систем (ЛИНС) СПбГЭТУ «ЛЭТИ», инженер Лаборатории испытаний и экспертизы протезно-ортопедических изделий ФЦК ТСР ФГБУ ФНОЦ МСЭ и Р им. Г.А. Альбрехта Олеся Николаевна Мальцева.
Перед началом разработки для подтверждения актуальности работы был проведен опрос среди 40 спортсменов 18-30 лет. Результаты показали: 95% респондентов подтвердили, что получаемая информация от классических отчетов по видеоанализу часто бывает слишком сложной для восприятия; 87% опрошенных отметили, что хотели бы получать наглядный отчет, где были бы четко выделены ключевые параметры и дисбалансы; 92% опрошенных согласились, что автоматизация формирования отчетов значительно ускорит процесс внесения корректировок в тренировочные программы. Ученая отметила, что эти цифры наглядно демонстрируют, что существует реальный запрос со стороны спортивного сообщества на технологии, которые делают сложные биомеханические данные доступными и применимыми на практике.
В рамках проекта было создано ядро решения на языке программирования Python, основанное на результатах биомеханического моделирования. Программа работает следующим образом: сначала проводится маркерная видеорегистрация для создания цифровой модели спортсмена, а именно его скелетной системы. Затем эта модель используется для наложения мышечной системы в соответствии с цифровым портретом. После этого программа строит графики, рассчитывает ключевые параметры длин мышц в динамике и формирует структурированный документ. На основе данных маркерной видеорегистрации и компьютерного моделирования программа генерирует отчет о работе скелетно-мышечной системы, выявляя асимметрии и потенциальные риски травм.
В отчете о 25-летнем пациенте отмечается, что программа зафиксировала минимальную разницу в длине правой и левой прямой мышц бедра – всего 0.3% – во время выполнения цикла упражнений «приседания». Это указывает на хорошую симметрию и отсутствие выраженных дисбалансов. Однако при анализе данных других спортсменов программа может обнаруживать значительные асимметрии, что служит ранним предупреждением о потенциальных проблемах и позволяет вовремя внести коррективы в тренировочный процесс.
В настоящее время программа проходит процедуру государственной регистрации в качестве программы для ЭВМ и имеет потенциал к масштабированию. Работа ведется в рамках Десятилетия науки и технологий в России, главным мероприятием которого является Конгресс молодых ученых.
В мае 2024 года Олеся Николаевна Мальцева представила отечественный протез стопы, эффективность которого была доказана с помощью маркерной видеорегистрации. Разработка защищена патентом РФ на изобретение (№2851553).
Источник информации и фото: СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
