基于GRF的步态分析简化理论初步探索

2021-12-15 16:34冯雷钱竞光徐南南
当代体育科技 2021年33期
关键词:步频步长步态

冯雷 钱竞光* 徐南南

(1.南京体育学院 江苏南京 210014;2.欣荷康复 江苏南京 210014)

步行的机械能是通过消耗化学能转化而来的,从而产生力量,推动人体移动。步行是人体基本能力。而步态分析已经成为运动损伤康复和神经性疾病康复的重要评估方法[1-8]。在康复医院和康复机构中,由于步态分析设备和仪器的复杂性,绝大多数的康复治疗师在对病人进行步态评估的过程中,仍旧依靠视觉和手动记录等[9-13]。国内外对于步态运动学[14-20]与力学数据[21-26]的研究无不需要精密的仪器、复杂的操作步骤以及大量的数学计算;但复杂的实验过程并不适用于繁忙的康复训练和评估。笔者认为理清GRF与步态时空参数间的关系,既有助于简化步态分析的复杂过程,还能够提供简洁明了的力学数据。建立力学和具体动作之间的关系,有助于形成一个完整的分析系统。分析步态中力的细微变化,既可以简化步态分析,便于操作,又可以预测步态中存在的损伤风险,及时地进行预康复。因为力的改变要早于运动的改变,等到身体运动发生变化时,人体损伤的风险将会更大。

1 实验目的、意义以及方法

1.1 实验目的、意义

步行的力量是通过化学能转化为机械能得到的,从而推动人体移动。该文旨在探究步态时空参数与垂直轴上GRF的关系,找出步态中存在的个性化特征,理清其中存在的共性特点,初步探索步态分析简化理论,以期帮助康复医师简化病人步态评估的过程,为训练师和病人提供动态的、实时的且简单易懂的步态数据反馈。

1.2 实验方法

该文采用Vicon三维数字分析系统,采集15例青年男性6次合格的正常步态的数据。在选取实验对象的过程中,排除近5年有过较大运动损伤以及有重大疾病的对象。Vicon2.3红外三维运动捕捉系统,其摄像头总计12个,ATIM测力台3个(呈一字型排列,第一和第二块间距0.5mm,第二块和第三块间距301mm),步行地面的水平误差在0.1mm内。实验对象步行出发和结束的位置相距6m,测力台位于中间的位置。步行中要求实验对象左脚踩第一块测力台,右脚踩第二块测力台,左脚踩第三块测力台。将获得的数据导出C-3D文件,用V-3D软件模拟步态数据,对每人3次最稳定的步态数据计算均数,获得该文所需的原始数据。通过SPSS 22进行数据间的相关性分析,获得Pearson系数和P值。

2 结果与分析

2.1 青年男性步行运动学参数

表1和表2显示了步态时空参数,其中平均值和中位数接近,表明此次测试获得的数据基本呈对称分布,没有左右偏移的现象。表2 显示了双侧步态参数,其中左右两侧的数据差异均小于0.1个单位,这与实验对象的选择有密切的关系。在实验对象选择的过程中,排除了近5年发生过损伤和有过疾病史的情况。

表1 实验对象步行动作运动学参数

表2 实验对象步行动作运动学参数

图1 显示了步态6 个阶段在整个步态中出现的时间以及占整个步态阶段的时间百分比。六分步态各阶段占步态周期百分比的值约为1∶4∶1∶2∶1∶1。其中,支撑初期占整个步态周期的11%,单足支撑阶段占整个步态周期的40%,蹬伸离地阶段占比10%,摆动初期占比19%,摆动中期占比9%,摆动末期占比11%。因为摆动阶段的划分通过摆动足和支撑腿之间的位置关系完成。摆动初期(足趾离地——足相邻),摆动中期(足相邻——胫骨垂直),摆动末期(胫骨垂直——足跟再次落地)。足相邻是足尖接近支撑腿踝关节内侧髁,胫骨垂直是摆动腿的位置接近垂直于地面的状态。因此,对摆动周期的阶段划分通过人工手动完成,阶段的划分存在一定的误差,但是仍具有一定的参考价值。此外,该组的实验对象均是健康、非运动专业的人群,年龄均在21~23岁之间(该年龄段的人,肌肉和骨骼处于一生当中的峰值阶段)。因此,该数据能够代表正常青年男性步态的最佳的步态参数。

图1 不同步态阶段的百分比

2.2 地面反作用力(GRF)特征

图2显示了将测力台GRF的峰值和谷值数据除以体重(g=9.8),获得标准化的GRF 数据并求得平均值。GRF第一峰值为1.12,出现在步态周期中的16%处;谷值为0.74,出现在步态周期中的31%处;第二峰值为1.09,出现在步态周中的50%处。此外,通过标准差曲线发现,足部支撑初期和蹬伸离地阶段前后,GRF标准差的值波动较大,反映出在支撑初期(0%~16%)和离地阶段(50%~61%)GRF 在垂直轴上具有较大的波动性,尤其是离地阶段GRF 的标准差值大于前者。研究发现,支撑初期和离地阶段数据的变化性较大,而单支撑阶段的谷值变化性较小,因此2 个峰值能够更好地反映个体步态的差异性。这可能与步态测试者的步行习惯以及肌肉力量等有关。此外人体的步行效率的高低也能够通过GRF在垂直轴上的变化进行分析。

图2 步行动作GRF平均值获得的双峰曲线和标准差曲线

2.3 步态数据的相关性分析

通过统计学软件分析步态不同参数间的相关性,研究发现(见表3),步速与GRF峰值和谷值之间具有较高的相关性。其中,步速与第一峰值和第二峰值呈现出正相关,但与谷值呈现负相关。也就是说,随着步行的速度增加,峰值增加,但谷值下降。不同身体状态下的人群具有特定的最佳步行速度,在该速度下行走,轻松且节省能量,同时效率最高。如果该速度下降,可能预示着身体步行能力的下降,也可能预示着疾病或者损伤的潜在可能。同时,步态中第一和第二峰值下降,谷值增加。但是步行速度是步长和步频的乘积,如果要更细致分析步速与GRF之间的关系,需要将步长和步频分开。因此,下述的分析将步速拆分为步长和步频。此外,通过进一步验证谷值和肢体摆动之间的关系,下肢的摆动速度和GRF进行相关性分析是有必要的。

表3 步速与步态力学参数的相关性值

通过比较步长与GRF间的相关性,研究发现(见表4),步长与GRF第一峰值和第二峰值呈现正相关,而与谷值呈现负相关,这种现象与步行速度相似。除第二峰值外,另外2个参数相关系数显著性不高。这与实验前所预计的(步长增加将会导致第一峰值的增加)高相关性不一致。相反步长与GRF 第二峰值的相关性较高,表明步长的增加与步态中蹬伸离地阶段用力正相关系数高。因此,步态中,步速下降的同时步长下降,可能预示着蹬伸离地阶段的蹬伸力量下降。而该速度恰是最佳的步行速度时,说明下肢肌肉力量或者耐力的下降与步速和步长下降相关。在人体正常步态过程中,较大的步长不会产生更大的落地冲击力,反而会产生更大的蹬伸力。这可能与跟腱在加大的步态中会获得更大的形变有关,因此也会产生更大的蹬伸力。但是有意识地增加步长,将会增加GRF第一峰值力,这仍然是成立的。

表4 步长与步态力学参数的相关性值

研究发现(见表5),步频与GRF 的相关性与步速相似,但步频与GRF第二峰值正相关系性低,且该参数的显著性不高。步频对于第一峰值的正相关系数较高,且接近步速与第一峰值的相关性系数。另外,步频与谷值的相关性系数也接近步速的。因此,步态中步行速度下降的同时,步频也下降,第一峰值将会降低,而谷值将会升高。总体来讲,步频降低,支撑初期对地面的冲击降低,单足支撑阶段地面压力增加。从实际来看,这一研究与偏瘫步态中平坦的GRF 峰值和相对较高的谷值相吻合。谷值出现在单足支撑阶段,同时GRF值小于1。这一现象与肢体的相对摆动密切相关,尤其是下肢的摆动使得对侧足的GRF 小于1。因此,比较摆动速度与GRF的相关性,能够解释谷值与步速、步长、步频呈现负相关。

表5 步频与步态力学参数的相关性值

数据显示(见表6),摆动速度与第一峰值和第二峰值的相关性系数较低,且数据的显著性不明显。相反,摆动速度与谷值之间有较高的相关性,且具有显著性差异。在步态的过程中,一侧下肢的摆动类似钟摆,因此下肢在髋关节处的摆动产生了一个朝向髋关节运动中心的向心力,该向心力能够抵消对侧支撑腿的部分压力,或者可以理解为,该向心力来自部分对侧下肢相对地面的反作用力。因此,谷值的出现与摆动速度呈负相关,而摆动速度与步长,以及步频和步速呈正相关。其中摆动速度更多地依靠屈髋肌群的弹性和力量,因此在步态分析的过程中,可以简化一部分复杂的过程。

表6 下肢摆动速度与步态力学参数的相关性值

3 结语

正常步态中左右两侧的时空参数应该近似对称,且不应该有较大的差异。该研究中步态时空参数左右两侧差异小于0.1个单位。六分步态中,从前往后各阶段占步态周期的比值为:1∶4∶1∶2∶1∶1。尽管摆动阶段的比值存在一定的误差,但这一比值仍具有一定的参考价值。

人体步态中垂直轴上,支撑初期(16%)足部要额外承受约0.12 倍的惯性力,蹬伸离地阶段(50%)足部要额外承受0.9倍的力,该力是由于加速度产生的。在正常的步态中速度一定的情况下,该值越大,表明步行的效率越低,相反,步行的效率越高。

单足支撑阶段(31%)GRF垂直轴上的谷值为0.74,由于上下肢的摆动产生的向上的向心力抵消部分重力导致足部承受的力量减少了0.26 左右,该值能够间接地评估人体摆动阶段肌肉的力量。

人体步态中,垂直轴上GRF 的个体性差异通常发生在步态周期的支撑初期前后(0%~16%)和蹬伸离地阶段前后(50%~61%),这可能与不同人体肌肉产生力的能力有关,也与人步行习惯有关。

步速、步长、步频以及下肢的摆动速度均与GRF垂直轴呈现较高的相关性。通过对GRF垂直轴的分析能够间接地判断步态情况,而这些数据简化康复专家步态评价的过程以及深化康复评估的数据依靠。

总之,通过比较步态时空参数能够有效地推测GRF垂直轴相关数据和结果,能够有效建立具体步态动作和力学之间的逻辑关系。由于运动学分析的复杂性和不便性,以及运动学的分析最终会归结到力学的问题,因此,通过力学的数据和步态的不同动作建立有效的逻辑系统,通过力的变化进而可以推测身体运动的变化,通过运动的变化来验证力和具体运动之间的关系,进而推测肌肉力量或者身体功能的变化,反过来也成立。但前提是该步态为人体步行的最佳步态。这一理论为损伤后康复和身体预康复提供了简化的理论依据。

4 展望

该文仅研究了15 名在校的男性健康青年,尚有许多不足之处,期待日后会有更大样本的不同性别的不同步态研究,建立更广泛的步态数据,以此为依据,建立更加完整、科学的康复和预康复体系。

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