EYESPORT Valoración del deportista para la mejora de su eficiencia deportiva, forma física y salud. Avances realizados durante la anualidad 2020: ...
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EYESPORT Valoración del deportista para la mejora de su eficiencia deportiva, forma física y salud. Avances realizados durante la anualidad 2020: adaptaciones de tecnología y casos de uso ejecutados. Entregable: E1.1 Paquete de trabajo: PT1
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ÍNDICE
1 INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS 4
2 OBJETIVOS: ANTECEDENTES Y DEFINICIÓN DE LA LÍNEA DE TRABAJO (TAREA 1.1.) 4
2.1 Escáner de formas 4D y termografía 5
2.2 Valoración de rodilla 9
2.3 3D Avatar Body 12
2.4 Análisis de movimientos 15
2.5 Conclusiones de la Tarea 1.1. 17
3 TRABAJO EJECUTADO 2020 (TAREA 1.2.) 18
3.1 Escáner de formas 4D y termografía 19
3.1.1 Descripción de la prueba 19
3.1.2 Resultados 22
3.1.3 Conclusiones 25
3.2 Valoración de rodilla 25
3.2.1 Descripción de la prueba 25
3.2.2 Pruebas realizadas 29
3.2.3 Conclusiones 35
3.3 3D Avatar Body 35
3.3.1 Integración en el protocolo de medidas de NEOGYM 36
3.3.2 Formación en las instalaciones de NEOGYM 39
3.3.3 Conclusiones 40
3.4 Análisis de movimientos 41
3.4.1 Validación en entorno controlado: IBV 42
3.4.2 Conclusiones 46
4 CONCLUSIONES Y CONTINUACIÓN PREVISTA 2021 47
4.1 Escáner de formas corporales 47
4.1.1 Conclusiones 2020 47
4.1.2 Continuación 2021 48
4.2 Valoración de rodilla 48
4.2.1 Conclusiones 2020 48
4.2.2 Continuación 2021 48
4.3 3D Avatar Body 49
4.3.1 Conclusiones 2020 49
4.3.2 Continuación 2021 49
4.4 Análisis de movimientos 50
4.4.1 Conclusiones 2020 50
4.4.2 Continuación 2021 50
Valoración del deportista para la mejora de su eficiencia
deportiva, forma física y salud. Avances realizados durante la
anualidad 2020: adaptaciones de tecnología y casos de uso ©
ejecutados.
4 1 INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS El principal objetivo del Paquete de Trabajo 1 del proyecto Eyesport, cuyo desarrollo se incluye en el presente entregable, es estudiar la viabilidad de aplicación de tecnologías de valoración desarrolladas por el IBV en los últimos años al mundo del deporte, en concreto a la valoración de los deportistas, con vistas a mejorar su eficiencia, su forma física y su salud. A fin de lograr el objetivo marcado, se ha contado con la colaboración de las empresas CIRCUITO DEL MOTOR RICARDO TORMO (CRT), FUNDACION VALENCIA BASQUET (FVB) Y NEOGYM, tanto en una primera fase de toma de contacto y definición de la línea de trabajo a seguir con cada una de ellas en función de las particularidades de sus deportes y las necesidades de cada sector, así como posteriormente en el trabajo técnico ejecutado. En este entregable se recoge el trabajo ejecutado durante la primera anualidad (2020) dentro del marco de ambas fases, tanto la definición del trabajo como los demostradores iniciales realizados con cada una de las empresas para analizar el empleo de las tecnologías seleccionadas a la realidad de cada uno de los deportes considerados: motor con el CRT, baloncesto con FVB y gimnasio con NEOGYM. 2 OBJETIVOS: ANTECEDENTES Y DEFINICIÓN DE LA LÍNEA DE TRABAJO (TAREA 1.1.) La primera fase de Eyesport, recogida dentro de la Tarea 1.1. Estudio de necesidades de adaptación de las tecnologías a las condiciones de uso del sector se ha centrado en revisión del estado del arte y reuniones con los responsables de cada una de las empresas colaboradoras del sector. Estas reuniones han tenido la finalidad de profundizar en las características, los retos y las necesidades que presentan cada uno de los sectores deportivos participantes en el proyecto. En este aspecto, es importante señalar que la Tarea 1.1. está previsto que continúe ejecutándose a lo largo de todo el proyecto (2020 y 2021), permitiendo así enriquecer el resultado final con oportunidades de mejora y desarrollo que se puedan identificar durante la realización del trabajo técnico y de la comunicación fluida con las empresas dentro de las labores de transferencia. A partir de esta toma de contacto con la realidad de cada deporte y sus agentes, que ha permitido, por un lado, completar y expandir el conocimiento previo del IBV sobre ellas (por ejemplo, en el ámbito del baloncesto el IBV tiene amplia experiencia certificando pavimentos, elementos de la pista como canastas, y balones). Por otro lado, ha dado a conocer a las diferentes empresas los conocimientos, capacidades y tecnologías disponibles en el IBV para poder ©
determinar de qué modo pueden contribuir a mejorar el rendimiento y la salud
de sus deportistas.
A continuación, se detallan las diferentes tecnologías que se ha planteado emplear
y el enfoque que se ha dado a cada una de ellas para diseñar las adaptaciones y
los demostradores a realizar en la Tarea 1.2.
2.1 ESCÁNER DE FORMAS 4D Y TERMOGRAFÍA
La colaboración dentro de Eyesport con el CRT se basa en el empleo de diferentes
tecnologías para la mejora del rendimiento de sus atletas de élite, lógicamente
en el deporte de motor. Para ello se ha partido de desarrollos IBV y de trabajo
realizado previamente, en el escaneado 4D y en la aplicación al deporte de la
termografía, y se ha estudiado con los responsables del CRT cómo aplicarlo a las
particularidades del motor.
La técnica más empleada actualmente para el estudio del gesto deportivo es la
fotogrametría o sensores inerciales (IMUs) que requieren de la colocación precisa
de marcadores o sensores para registrar correctamente el movimiento.
Además de la importancia de la precisión en la colocación, estas técnicas
presentan un problema de comodidad del sujeto estudiado, ya que estos
dispositivos pueden llegar a resultar intrusivos e, incluso, modificar el patrón de
movimiento.
En la Figura 1 se observan dos ejemplos de estas tecnologías, en el que se ve como
para tener una representación completa del deportista es necesario el uso de
muchos sensores/marcadores.
Figura 1. Uso de fotogrametría (izquierda) y sensores inerciales (derecha, sistema XSENS) para la
caracterización del movimiento.
Una alternativa al uso de estos marcadores es la tecnología 4D, o seguimiento de
formas 3D. El escáner 4D es una evolución del análisis de formas 3D, que se
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deportiva, forma física y salud. Avances realizados durante la
anualidad 2020: adaptaciones de tecnología y casos de uso ©
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encarga de caracterizar las medidas antropométricas de un sujeto generando un
avatar realista de éste, añadiendo el análisis de la variación de la forma corporal
con el tiempo, conforme la persona realiza cambios posturales.
El principal reto al que se enfrenta este tipo de tecnología es la modelización del
comportamiento de los tejidos blandos. Así, el seguimiento de secciones
corporales hoy en día está muy avanzado y se logran resultados satisfactorios. Sin
embargo, muchas veces los modelados obtenidos resultan poco realistas, o
requieren de tiempos de computación y de recursos muy elevados1,2,3 para lograr
un modelo preciso.
El IBV lleva trabajando dentro del marco del proyecto IVACE-FEDER
BODYDYNAMICS (2018-2019) en un modelo deformable que busca combinar las
ventajas de las diferentes aproximaciones realizadas a la problemática de la
obtención de un escaneado 4D realista y preciso a un costo temporal acotado. A
partir de cerca de 10.000 escaneados para el modelo corporal, y de 40.000 para el
modelo deformable de tejidos blandos que relaciona postura y forma, se ha
desarrollado el hardware y los algoritmos para el escáner 4D del IBV, llamado
Human Anthropometric Lab (HAL).
Figura 2. Ejemplos de posturas y movimientos propios registrados con el escáner 4D
En el proyecto Eyesport se ha buscado estudiar la viabilidad de aplicar esta
tecnología desarrollada por el IBV al ámbito deportivo. Cabe destacar que los
resultados obtenidos previamente han sido muy satisfactorios con gestos y
movimientos variados (sentadillas, carrera estática, levantamiento de piernas,
rotaciones de cadera, entre otros) y suponen un avance en el estado del arte
actual.
1 Chen, Y., Cheng, Z. Q., Lai, C., Martin, R. R., & Dang, G. (2015). Realtime reconstruction of an animating
human body from a single depth camera. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 22(8),
2000-2011.
2 Pons-Moll, G., Romero, J., Mahmood, N., & Black, M. J. (2015). Dyna: A model of dynamic human shape in
motion. ACM Transactions on Graphics (TOG), 34(4), 1-14.
3 Montalvo, A. M., Schneider, D. K., Yut, L., Webster, K. E., Beynnon, B., Kocher, M. S., & Myer, G. D. (2019).
"What's my risk of sustaining an ACL injury while playing sports?" A systematic review with meta-analysis.
British journal of sports medicine, 53(16), 1003–1012.
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Para establecer el objetivo de esta línea de trabajo en Eyesport se ha contado con
el CRT. En una visita realizada por los investigadores del IBV al CRT en Cheste se
han presentado las diferentes tecnologías, además del 4D, disponibles en el
centro, y en ella se ha detectado el empleo de técnicas termográficas para
complementar el análisis del gesto deportivo. Es reseñable que las técnicas
actuales de detección de actividad muscular con EMG son altamente intrusivas,
con los problemas que esto representa para la ejecución de los movimientos, tal y
como se ha explicado anteriormente.
Figura 3. Visita del equipo del IBV al Circuit Ricardo Tormo.
Este aspecto, la activación muscular, ha cobrado importancia debido a las
particularidades del deporte de motor.
En concreto, el pilotaje de motocicletas requiere de habilidades más allá de la
fuerza general. Es el caso de los pilotos de circuito, donde el pilotaje agresivo
conlleva un permanente balanceo de la moto en las curvas, que el piloto debe
provocar basculando su cuerpo de un lado a otro, y produce un trabajo de
repetición de los gestos en los brazos y las piernas.
Existe por lo tanto un esfuerzo isométrico (el músculo trabaja estando en tensión,
sin movimiento) importante para luchar contra las fuerzas de aceleración que se
dan en los diferentes ejes por la aceleración y deceleración, así como las
vibraciones a causa de la suspensión y las irregularidades de la pista. Estos
esfuerzos provocan una gran activación de la musculatura de los brazos, cintura
Valoración del deportista para la mejora de su eficiencia
deportiva, forma física y salud. Avances realizados durante la
anualidad 2020: adaptaciones de tecnología y casos de uso ©
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escapular y el cuello4, así como de los músculos aductores5 de la cadera para
sujetar al piloto encima de la moto y facilitar su control.
Por tanto, los entrenamientos tradicionales de fuerza deben complementarse
con la isométrica, específica en los pilotos de motociclismo, y además con
ejercicios que en la medida de lo posible simulen el gesto de conducción o al
menos generen una activación muscular similar.
También se da gran importancia al entrenamiento del equilibrio por los continuos
cambios de posición que realiza el piloto sobre la moto y cómo afecta al control
de la máquina. Es por ello que esta capacidad se trabaja empleando bases
inestables (BOSU, fitball, airdisk, plato de Bohler...) que comprometen el
equilibrio, se modifica el centro de gravedad a través de fuerzas externas, se
disminuye la capacidad del piloto cerrando los ojos… de manera que se fuerza al
piloto a tener que reajustar constantemente diferentes grupos musculares y
permanecer en tensión para mantener el equilibrio5.
Figura 4. Motociclista español Marc Márquez entrenando equilibrio con el empleo de equipo
BOSU. Foto extraía del diario As (26 de enero de 2018)
4 Egea, S. (1989) Revista Apunts, Medicina de l’Esport, Vol. XXVI: La Preparación Física en el motociclismo de
Velocidad. Edita Consell Català de l'Esport. Generalitat de Catalunya. Barcelona.
5 Berbel, L. (2009) La Preparación Física y el Motociclismo.
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La conclusión pues del estudio realizado sobre las características del motociclismo y de la colaboración con CRT ha sido la realización de una prueba de concepto de la aplicabilidad del escáner 4D al estudio de gestos deportivos complejos característicos del deporte de motor, incluyendo además el empleo de termografía para detectar la activación muscular a partir del calor corporal de los deportistas. 2.2 VALORACIÓN DE RODILLA La colaboración en Eyesport de la FUNDACIÓN VALENCIA BÁSQUET (FVB) se enmarca dentro de una problemática común a diversos deportes (baloncesto, fútbol, balonmano, entre otros muchos) como es la afectación del ligamento cruzado anterior (LCA) de la rodilla. Esta lesión reviste de una gran importancia a causa del largo periodo de recuperación, en torno a los 6 meses, la necesidad de someterse a una intervención quirúrgica y la alta probabilidad de recaída. El IBV ya ha trabajado en su prevención desarrollando un sistema, KneeMotion, que busca adelantarse a su aparición a través de la detección de deficiencias en la estabilidad rotacional de la rodilla. La lesión suele sobrevenir cuando el deportista intenta hacer un corte, pivotar o cambiar de dirección, y el pie de la pierna de apoyo no se desliza de forma solidaria. Adicionalmente, es importante considerar que este tipo de lesión normalmente se produce sin contacto con otros deportistas, por lo que en gran parte depende de las condiciones físicas del atleta6. La estabilidad rotacional, movimiento clave para acciones como el salto con cambio de dirección o los pivotes sobre una pierna, es uno de los aspectos en los que se suele deteriorar la calidad del movimiento tras una lesión como la de LCA. Aunado al mayor riesgo de recaída frente a otras lesiones, especialmente cuando el deportista retorna a la actividad sin estar completamente recuperado, hace necesario desarrollar una medición objetiva y precisa de la funcionalidad dinámica de la rodilla7. En este sentido, la tendencia generalizada entre los equipos deportivos es el empleo de métodos subjetivos. Tradicionalmente se han utilizado pruebas clínicas para valorar la estabilidad rotacional de esta articulación, entre ellos el Test de Losee y el Pivot-Shift Test. Estas pruebas se realizan sin instrumentación de medición, y se basan en el historial médico del paciente, con alto nivel de 6 Beynnon, B. D., Vacek, P. M., Newell, M. K., Tourville, T. W., Smith, H. C., Shultz, S. J., Slauterbeck, J. R., & Johnson, R. J. (2014). The Effects of Level of Competition, Sport, and Sex on the Incidence of First-Time Noncontact Anterior Cruciate Ligament Injury. The American journal of sports medicine, 42(8), 1806–1812. 7 http://www.biomecanicamente.org/item/1612-rb66-dep-kneemotion.html Valoración del deportista para la mejora de su eficiencia deportiva, forma física y salud. Avances realizados durante la anualidad 2020: adaptaciones de tecnología y casos de uso © ejecutados.
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subjetividad por parte del médico valorador. Los resultados pueden variar
dependiendo de las habilidades y experiencia del examinador. Por lo tanto, se
trata de pruebas con sensibilidad, fiabilidad y objetividad mejorables.
En cuanto a las pruebas objetivas disponibles, en su gran mayoría resultan
invasivas y además se basan en pruebas estáticas (Rayos X, TAC, RM, etc.).
Figura 5. Pivot-Shift Test.
KneeMotion en contraposición es una herramienta para la valoración objetiva y
sencilla de la estabilidad rotacional de la rodilla, mediante un gesto que somete
la articulación a una carga similar a la del movimiento deportivo, empleando una
plataforma dinamométrica para el registro de fuerzas y momentos durante la
realización de un protocolo de salto Monopodal con giro basado en el Test de
Loose. Requiere menos de 15 minutos para valorar a un deportista y proporciona
los resultados de forma automática.
Figura 6. Salto Monopodal con Giro. (1) Fase de carga en rotación interna, flexión de rodilla y
varo. (2) Fase de pivotaje en rotación externa, extensión de rodilla y valgo.
©De esta manera se busca un doble objetivo: ser capaces de evitar la lesión antes
de que se produzca, y también establecer cuándo es segura la vuelta a la
competición para evitar recaídas.
En deportes como el fútbol es una lesión que han padecido infinidad de jugadores
(Ronaldo, Víctor Valdés, Canales, Asenjo…), y que, además, es una lesión cuya
incidencia es mayor en el deporte femenino (según algunos estudios entre 1,5 y
1,7 veces más frecuente)8. Es por ello que el IBV ya ha aplicado anteriormente esta
tecnología en el fútbol con una colaboración del Levante UD, en la que se evaluó
a deportistas de escuela, cantera y equipos profesionales masculino y femenino.
En Eyesport se busca trasladar los resultados obtenidos en fútbol y otros
deportes como el balonmano o el patinaje al baloncesto de la mano de FVB. No
en vano, en las últimas temporadas han sido numerosas las bajas en equipos
profesionales de la Liga Endesa de baloncesto femenino, entre ellas integrantes
del primer equipo del València Básquet como María Pina o Leticia Romero.
En una primera reunión técnica con la visita de los responsables de FVB al IBV ha
presentado KneeMotion y se ha corroborado el interés en una herramienta de
esta índole, que les permita reducir la incidencia de esta lesión entre sus
jugadoras.
Figura 7. Visita del equipo de FVB al IBV para la primera reunión técnica del proyecto.
8 Beynnon, B. D., Vacek, P. M., Newell, M. K., Tourville, T. W., Smith, H. C., Shultz, S. J., Slauterbeck, J. R., &
Johnson, R. J. (2014). The Effects of Level of Competition, Sport, and Sex on the Incidence of First-Time
Noncontact Anterior Cruciate Ligament Injury. The American journal of sports medicine, 42(8), 1806–1812.
Valoración del deportista para la mejora de su eficiencia
deportiva, forma física y salud. Avances realizados durante la
anualidad 2020: adaptaciones de tecnología y casos de uso ©
ejecutados.12
A partir de la colaboración en Eyesport se busca por tanto aplicar KneeMotion
para trabajar en la detección variables biomecánicas capaces de detectar el
riesgo de lesión en jugadores de baloncesto, así como el estudio de diferentes
factores que pueden influir en la estabilidad de la rodilla como la carga física o el
ciclo menstrual. Para ello, se ha acordado realizar, en la Tarea 1.2, una primera
prueba con 4 jugadoras de la cantera de FVB para estudiar la viabilidad de aplicar
KneeMotion al baloncesto y analizar la necesidad de adaptaciones de la
tecnología, para posteriormente desarrollar un estudio de mayor profundidad en
el caso de obtener resultados satisfactorios.
2.3 3D AVATAR BODY
El 3D Avatar Body es un sistema de escaneado de formas a través de la toma de
imágenes con el teléfono móvil, y que permite generar un avatar 3D del usuario,
así como tomar medidas corporales con un elevado grado de precisión.
Figura 8. App 3D Avatar Body desarrollada íntegramente por el IBV.
La obtención de formas y de dimensiones antropométricas puede resultar de gran
utilidad para llevar un seguimiento detallado del efecto del ejercicio físico en los
deportistas. De hecho, la medida manual de ciertos segmentos corporales
(diámetro de bíceps, de muslo, de pectoral, etcétera) y pliegues cutáneos son
ampliamente usados para aquellos deportistas que quieren llevar un control del
impacto de su entrenamiento en ganancias musculares, empleando normalmente
una cinta métrica y calibres.
Este tipo de medidas presenta ciertas limitaciones: requerir de un técnico
formado, el tiempo necesario para tomar todas las medidas cuando se realiza un
©estudio completo del cuerpo y la variabilidad que pueden presentar los valores dependiendo de la persona que las realice. En este sentido, cuando el personal que toma las medidas no está debidamente cualificado para hacerlo, ya sea por falta de experiencia o de formación, las desviaciones son elevadas, del orden de entre 29 y 15 cm10 según el tipo de medida. El IBV lleva trabajando en este ámbito en los últimos años, y en el proyecto IVACE-FEDER 3DBODYEXPERIENCE (2018) se analizó el error en medidas realizadas por los propios usuarios en pruebas realizadas en el centro, obteniendo valores de entre 1,5 y 5,5 cm de error11. Una alternativa a las medidas manuales es la toma de imágenes 2D y su posterior procesado para generar avatares 3D. Este método presenta una ventaja diferencial, la sencillez, ya que permite emplear dispositivos muy extendidos actualmente como smartphones o Tablet. Además, esta sencillez no tiene un impacto en la precisión de las medidas, además de incluir información de forma y postura proporcionada por los contornos del cuerpo (por ejemplo, forma de caderas, piernas u hombros, y las curvas del vientre, dorsal, etc.). De hecho, existen actualmente numerosos sistemas disponibles a través de App como por ejemplo UKYS, MTAILOR, FITLE, NETTELO, 3DLOOK, RightShoes o MatchMyFoot entre otros. Sin embargo, estas plataformas presentan bastantes desventajas. En unos casos el número de fotos que se necesitan es muy elevado, con lo que el proceso de captura puede durar cerca de una hora. En otros casos, el proceso requiere la intervención manual del usuario identificando y situando puntos característicos del cuerpo, lo que puede llevar a errores para usuarios no expertos. Todos ellos, terminan ofreciendo un listado de medidas antropométricas, y en el caso de que se genere un avatar 3D, éste no es realista ni preciso, como se observó en la revisión de aplicaciones del mercado llevada a cabo en el proyecto 3DBODYEXPERIENCE (2018). La App desarrollada por el IBV, 3D Avatar Body resuelve estas limitaciones, pues a partir de la toma de únicamente 2 fotografías con un smartphone y empleando tecnología avanzada de procesado de imagen, reconstruye un avatar 3D sobre el que tomar medidas antropométricas. Además, ha realizado un análisis detallado de las medidas obtenidas, obteniendo como resultado que la precisión de las medidas es comparable al de escáneres 3D (caros y voluminosos, por lo que su 9 Yoon, J.C. and Robert, G.R. (1994) ‘The accuracy of consumer-made body measurements for women’s mail- order clothing’, Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, Vol. 3, No. 3, pp.557–568. 10 Verweij, L.M., Terwee, C.B., Proper, K.I., Hulshof, C.T. and van Mechelen, W. (2013) ‘Measurement error of waist circumference: gaps in knowledge’, Public health nutrition, Vol. 16, No. 02, pp.281–288. 11 Ballester, A., Piérola, A., Parrilla, E., URIEL, J., RUESCAS, A.V., Perez, C., Durá Gil, J., and Alemany, S. (2018). 3D Human Models from 1D, 2D and 3D Inputs: Reliability and Compatibility of Body Measurements. 132-141. 10.15221/18.132. Valoración del deportista para la mejora de su eficiencia deportiva, forma física y salud. Avances realizados durante la anualidad 2020: adaptaciones de tecnología y casos de uso © ejecutados.
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aplicación en gimnasios es inviable) y al de medidas manuales realizadas por
profesionales expertos12.
Figura 9. Ejemplo de avatar generado con la App desarrollada por el IBV 3D Avatar Body y con un
escaneado 3D profesional.
En el proyecto IVACE-FEDER 3DBODYEXPERIENCE (2019), con la colaboración de
NEOGYM, se analizaron y testaron las adaptaciones a realizar para poder aplicar
esta tecnología en el entorno del gimnasio, para permitir a las empresas del
sector llevar un registro del progreso en la variación del estado corporal de sus
clientes y su respuesta al entrenamiento.
En reuniones iniciales realizadas con NEOGYM, telemáticamente a causa del
COVID 19 y las medidas de confinamiento establecidas en la primera mitad del año
2020, el objetivo de Eyesport en este ámbito se ha fijado en estudiar la viabilidad
de introducir las medidas con 3D Avatar Body en el protocolo de valoración
funcional de la empresa.
En ese sentido, se ha decidido realizar una primera prueba de inclusión del 3D
Avatar Body dentro de dicho protocolo de valoración con dos objetivos:
• Comprobar la viabilidad de su introducción. En este sentido, interesa
conocer aspectos como la aceptación por parte de los clientes, la utilidad
de las medidas obtenidas para NEOGYM, dificultades que puedan surgir
en el manejo de la App, etc.
• Realizar un estudio cruzado antropometría-rendimiento. NEOGYM
emplea actualmente la herramienta MyJump para la valoración funcional
12
Ballester, A., Piérola, A., Parrilla, E., URIEL, J., RUESCAS, A.V., Perez, C., Durá Gil, J., and Alemany,
S. (2018). 3D Human Models from 1D, 2D and 3D Inputs: Reliability and Compatibility of Body Measurements.
132-141. 10.15221/18.132
©de tren inferior de aquellos de sus clientes que son deportistas
profesionales.
Dicha aplicación permite cuantificar el nivel de fuerza muscular de los
deportistas en las piernas mediante la ejecución de una serie de saltos en
los que se miden parámetros como altura de salto, velocidad de ejecución,
velocidad de reacción, fuerza, potencia o tiempo de vuelo.
Aprovechando la extensa experiencia de NEOGYM y sus entrenadores
profesionales en el empleo de esta herramienta, se ha planteado incluir
MyJump además de 3D Avatar Body en el protocolo de ensayo para
clientes amateur para estudiar correlaciones entre medidas
antropométricas y rendimiento deportivo.
2.4 ANÁLISIS DE MOVIMIENTOS
El IBV lleva desde sus inicios trabajando en el análisis de movimientos en el
deporte y en el mundo laboral. En los últimos años, ha puesto a punto para el
estudio de puestos de trabajo y de gesto deportivo algoritmos que permiten
evaluar la ejecución de determinados gestos de forma automática a través de
sistemas de reconocimiento de imagen open pose.
El objetivo inicial de Eyesport en este aspecto era evaluar la aplicabilidad de esta
tecnología de tratamiento de imagen, usando librerías de redes de deep learning
actualmente disponibles, para estudiar movimientos deportivos muy
controlados, como los que tienen lugar en los gimnasios.
Este interés nace del peso que tienen las actividades guiadas y el asesoramiento
profesional, que se encargan de instruir y corregir a los clientes, en el auge de las
inscripciones a gimnasio, al ser dos de los aspectos más demandados. El análisis
de la ejecución de los ejercicios es un aspecto crítico en la prevención de lesiones.
El empleo de sistemas basados en análisis de imágenes con redes deep learning
presenta ventajas respecto al resto de tecnologías empleadas normalmente, que
como se ha visto anteriormente requieren del uso de marcadores y sistemas de
medida que, si bien contribuyen a tener una elevada precisión, resultan molestos,
son complejos de emplear y pueden modificar la ejecución de los movimientos al
ser intrusivos.
Así, existen actualmente redes que permiten la detección de articulaciones de
forma automática. Estas redes requieren de una gran cantidad de datos (imágenes
previamente etiquetadas) para poder ser entrenadas. Por este motivo se ha
decidido estudiar el uso de bases de datos públicas para realizar este aprendizaje
automático, así como la posibilidad de utilizar directamente modelos ya
entrenados previamente que permitan extraer la información necesaria para
llevar a cabo esta tarea de análisis de movimiento.
Valoración del deportista para la mejora de su eficiencia
deportiva, forma física y salud. Avances realizados durante la
anualidad 2020: adaptaciones de tecnología y casos de uso ©
ejecutados.16
Figura 10. Ejemplo de detección de movimiento empleando Simple Pose.
Por otro lado, de las conversaciones con NEOGYM ha surgido un enfoque
adicional para aplicar este tipo de redes: el entrenamiento en velocidad.
Tradicionalmente se ha utilizado el porcentaje de la repetición máxima (1RM), el
máximo peso que cada persona puede levantar una única vez para cada
movimiento, como indicador para programar el entrenamiento de fuerza. Así, en
función del objetivo de entrenamiento se ajusta el número de repeticiones y de
series, así como el peso a emplear cuantificado como un porcentaje de esa 1RM.
Sin embargo, estudios realizados13,14 han demostrado que mientras la idoneidad
de un determinado número de series y repeticiones en función del porcentaje
de 1RM varía día a día según el estado del deportista (cansancio,
recuperación…), para cada porcentaje de la 1RM la velocidad de ejecución muy
estable. Por tanto, se puede concluir que la velocidad de ejecución es el indicador
más fiable para determinar la intensidad del entrenamiento. En concreto presenta
como ventajas:
• Permite personalizar el entrenamiento sin tener que medir la 1RM, que
puede variar en función del día que se mida.
• Permite obtener un nivel de fatiga análogo independientemente de la
fortaleza de cada deportista.
• Logra personalizar la mínima dosis eficaz de entrenamiento para cada
deportista, adecuándola a su nivel físico y estado de fatiga.
• Aumenta la motivación de los deportistas, ya que fijar metas realistas en
cada entrenamiento contribuye a fomentar la competitividad y la voluntad
de “batirse a sí mismo”, mejorando por tanto su desempeño.
• Permite además prever la 1RM sin necesidad de someter al deportista a
pruebas en las que levanta pesos al límite de su capacidad.
13 González-Badillo, J.J., Sánchez-Medina, L. (2010). Movement Velocity as a Measure of Loading Intensity in
Resistance Training. International Journal of Sports Medicine; 31: 347–352.
14 Banyard, H. G., Tufano, J. J., Delgado, J., Thompson, S. W., & Nosaka, K. (2019). Comparison of the Effects
of Velocity-Based Training Methods and Traditional 1RM-Percent-Based Training Prescription on Acute Kinetic
and Kinematic Variables. International journal of sports physiology and performance, 14(2), 246–255.
©En este sentido, NEOGYM emplea diferentes sistemas de medición de la velocidad
de ejecución de los movimientos con sus clientes: BEAST y VELOWIN. Ambos
sistemas permiten medir la velocidad y emiten avisos cuando la fatiga del
deportista provoca que la velocidad de ejecución caiga por debajo de un umbral
predeterminado, dando por finalizada la serie.
Cada uno de estos sistemas presenta características diferentes:
• BEAST. Un sistema desarrollado para ser empleado a un nivel más
comercial, emplea acelerómetros que se colocan bien en la pesa, bien en
el brazo del deportista. La medición en tiempo real se obtiene en la App de
la compañía, bien en smartphone o en Tablet.
• VELOWIN. Un sistema desarrollado por la empresa DEPORTEC claramente
enfocado al uso profesional, emplea un sistema optoelectrónico para
detectar con elevada precisión el movimiento. Sin embargo, requiere de
un ordenador conectado a cámaras especiales para su empleo, con lo que
en gimnasios comerciales es más complejo y engorroso de usar.
En Eyesport, el IBV y NEOGYM han acordado por tanto estudiar la viabilidad de
emplear técnicas de reconocimiento de imagen para detectar articulaciones y
segmentos corporales a través de pruebas realizadas primero en laboratorio y
más tarde en las instalaciones de NEOGYM.
Esta validación tendrá una doble finalidad: comprobar si a partir del uso de estas
redes se puede extraer información sobre la ejecución de distintos ejercicios, y
por otro constituir un sistema de seguimiento que apoye al entrenamiento en
velocidad aportando una funcionalidad similar a BEAST o VELOWIN, pero de forma
mucho más sencilla y sin necesidad de emplear equipos adicionales.
2.5 CONCLUSIONES DE LA TAREA 1.1.
A modo de resumen, las conclusiones de la Tarea 1.1., que dan paso a la definición
de las pruebas que posteriormente se han realizado con cada empresa en la Tarea
1.2. Diseño de soluciones adaptadas y casos de uso, son las siguientes:
1. Escáner 4D y termografía. Se ha planteado una prueba de concepto en el
laboratorio 4D del IBV (HAL), combinado con un registro de la temperatura
corporal del deportista mediante el uso de termografía. El objetivo es
estudiar la viabilidad del empleo de estas dos tecnologías para el análisis
del entrenamiento de los pilotos de motociclismo, detectando la activación
de los diferentes grupos musculares.
Una vez finalizada la prueba, se ha acordado trasladar los resultados al CRT
para analizar la continuidad del desarrollo de la aplicación de HAL y
termografía para la mejora del rendimiento de sus deportistas.
Valoración del deportista para la mejora de su eficiencia
deportiva, forma física y salud. Avances realizados durante la
anualidad 2020: adaptaciones de tecnología y casos de uso ©
ejecutados.18
2. Valoración de rodilla. Se ha previsto la realización de un demostrador de
la tecnología de valoración funcional de rodilla KneeMotion con la
colaboración de FVB, que aportarán jugadoras de su cantera como usuarias
de la prueba.
Esta primera prueba ha de servir para analizar la aplicabilidad de
KneeMotion al baloncesto y estudiar si es necesario realizar adaptaciones
a la tecnología, para posteriormente realizar un estudio en profundidad
que permita establecer los indicadores que ayuden a detectar el riesgo de
lesión.
3. 3D Avatar Body. En la Tarea 1.2. ha acordado estudiar cómo introducir
esta prueba para la toma de medidas antropométricas dentro del
protocolo de valoración que lleva a cabo NEOGYM con sus clientes.
Para ello, se ha previsto una primera fase de estudio del protocolo actual y
formación en el uso de la App a los entrenadores de NEOGYM, y una
segunda fase en la que se han de realizar pruebas a clientes del gimnasio y
un análisis multifactorial para relacionar medidas corporales con
rendimiento deportivo.
4. Análisis de movimientos. Contando también con la colaboración de
NEOGYM, se ha previsto realizar demostradores que sirvan para evaluar la
viabilidad del empleo de redes open pose para facilitar el seguimiento del
entrenamiento que realizan actualmente los profesionales de NEOGYM
con sus clientes.
A tal fin, se van a realizar pruebas en laboratorio para la selección de las
redes open pose más adecuadas para el objetivo perseguido y estudiar su
precisión para la caracterización de gesto deportivo y de velocidad de
ejecución de movimientos.
En caso de éxito, se ha previsto reproducir las pruebas en un entorno real
como son los propios gimnasios de NEOGYM en la ciudad de València.
En cualquier caso, dentro de la Tarea 1.1. está previsto continuar con la búsqueda
de nuevas líneas de colaboración, bien sea ampliando el alcance de las pruebas
previstas en la Tarea 1.2., bien por la aparición de nuevos retos dentro del marco
de la comunicación del IBV con CRT, FVB y NEOGYM, así como otros agentes del
sector deportivo.
3 TRABAJO EJECUTADO 2020 (TAREA 1.2.)
En la Tarea 1.2. Diseño de soluciones adaptadas y casos de uso, continuando la
colaboración entre el IBV y las empresas participantes, se ha procedido a realizar
las pruebas y demostradores previstos tras la revisión del estado del arte y las
consultas a CRT, FVB y NEOGYM sobre sus respectivos sectores deportivos.
©En la primera anualidad de Eyesport se ha previsto la realización de estudios de viabilidad de las diferentes tecnologías en el entorno de las empresas participantes, si bien, como se comenta a continuación, la realidad del COVID 19 ha limitado la posibilidad de realizar pruebas con deportistas. En especial en el ámbito del gimnasio, en el que las restricciones de movilidad primero y de aforo después han limitado la actividad del colaborador de Eyesport. A partir de los resultados obtenidos en estos estudios, se analizará la viabilidad de empleo de las diferentes tecnologías a cada sector, se determinará la posible necesidad de adaptaciones para ajustarse a las particularidades de cada deporte, y en caso de éxito se continuará con la colaboración. 3.1 ESCÁNER DE FORMAS 4D Y TERMOGRAFÍA El demostrador previsto tras la Tarea 1.1. para la línea de trabajo con el CRT del Circuit Ricardo Tormo ha incluido la realización de una prueba en el laboratorio 4D del IBV, el HAL, con el registro termográfico de la ejecución de 2 ejercicios con base estable e inestable. 3.1.1 Descripción de la prueba La prueba ha tenido como finalidad comprobar la capacidad de la termografía como herramienta con la sensibilidad suficiente como para detectar la activación muscular basándose en diferencias en la temperatura de ciertas zonas del cuerpo. Adicionalmente, se ha registrado el 4D de los ejercicios para estudiar posibles limitaciones del escaneado 4D en función de la postura del cuerpo o de elementos adicionales que se puedan introducir en el área de trabajo, como por ejemplo el bastidor de un simulador de motociclismo. Actualmente se está trabajando en la integración de las cámaras termográficas con las cámaras que permiten la reconstrucción 4D de movimientos, lo que permitirá tener una representación 3D del usuario con la variación temporal de las temperaturas de las diferentes partes del cuerpo. Además, el empleo del 4D, en el caso de resultar adecuado para el registro de actividades complejas o con elementos auxiliares como el mencionado bastidor de motociclismo, permitiría tener un registro de la evolución de los tejidos blandos durante la ejecución de estos ejercicios. Con la integración de 4D y termografía se podrá, así, realizar un análisis combinado que permita relacionar los cambios en la forma de distintas partes del cuerpo con la activación de los distintos grupos musculares que les afecten. Valoración del deportista para la mejora de su eficiencia deportiva, forma física y salud. Avances realizados durante la anualidad 2020: adaptaciones de tecnología y casos de uso © ejecutados.
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3.1.1.1 Ejercicios realizados
Tal y como se ha detallado anteriormente, los entrenamientos tanto isométrico
como de equilibrio son dos de los pilares en los que se apoya la preparación física
de los pilotos de motociclismo de competición.
Se ha optado por la realización de dos ejercicios, uno de tren superior (flexiones)
y otro de tren inferior (sentadillas). Para la ejecución con base inestable se ha
empleado un BOSU, una herramienta de uso común en los gimnasios que consiste
en media esfera de goma hinchable.
En la Figura 11 se puede observar la ejecución de ambos ejercicios, con la
presencia de la BOSU en las imágenes de la izquierda de la figura.
Figura 11. Realización de los ejercicios durante el demostrador. Arriba flexiones con base
inestable (izquierda) y estable (derecha). Abajo sentadilla isométrica con base inestable
(izquierda) y estable (derecha).
En los ejercicios con la base inestable se debería detectar una mayor activación
muscular del tronco, donde se encuentran gran parte de los músculos que
contribuyen al mantenimiento del equilibrio, y de los gemelos en el caso de la
sentadilla.
©3.1.1.2 Procedimiento El procedimiento seguido ha consistido en la grabación de los ejercicios tanto con las cámaras 4D (16 cámaras situadas alrededor del área de registro para cubrir todos los ángulos de grabación) y frontalmente con una cámara termográfica FLICKR. En la Figura 12 se aprecian tanto los focos y las cámaras del sistema de registro 4D como la cámara termográfica situada enfrente del área de grabación. Figura 12. Registro de la realización del demostrador, tanto para flexiones, como para sentadillas. Al finalizar la ejecución de cada ejercicio se han tomado imágenes termográficas de frente, de espaldas y lateralmente (Figura 13) para tener un registro completo de la temperatura del cuerpo inmediatamente después de acabar de ejecutar los movimientos. Valoración del deportista para la mejora de su eficiencia deportiva, forma física y salud. Avances realizados durante la anualidad 2020: adaptaciones de tecnología y casos de uso © ejecutados.
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Figura 13. Registro termográfico del usuario inmediatamente después de acabar la realización de
cada ejercicio.
Adicionalmente se ha obtenido el registro 4D de la ejecución de los ejercicios con
el objetivo de comprobar por un lado el nivel de ocultación que se produce en
ejercicios como las flexiones, donde una parte del cuerpo queda fuera del alcance
de las 16 cámaras empleadas (la parte frontal del cuerpo), y por otra parte estudiar
la viabilidad de eliminar elementos que no sean el cuerpo y que queden dentro
del área de trabajo (en este caso, la BOSU).
3.1.2 Resultados
Los resultados se han dividido entre el análisis termográfico y el estudio de las
limitaciones del registro 4D
3.1.2.1 Termografía
Para el análisis termográfico se ha procedido inicialmente a reducir el rango de
temperaturas medias. Es importante considerar que la imagen registrada, tal y
como se muestra inicialmente (Figura 13 por ejemplo) se ajusta actualmente y
tiene en cuenta todo el espectro de temperaturas que aparece en ella, por lo que
al incluir el fondo presenta un rango de temperaturas mayor.
Al corregir el rango se logra aumentar la resolución de temperaturas, de modo que
se han podido apreciar diferencias de temperatura de menor entidad. En la Figura
14 se aprecia como al ajustar el rango de temperaturas al máximo y mínimo
©registrado en el usuario, se aprecian mejor las diferencias de temperatura entre
las diferentes partes del cuerpo.
Figura 14. Imágenes termográficas corregidas con un rango de temperaturas menor.
A partir de las imágenes registradas después del ejercicio se ha analizado la
temperatura de diferentes puntos corporales para estudiar si se detectan
diferencias de activación.
En la Figura 15 se observa la termografía detallada de frente tras haber realizado
cada uno de los ejercicios: sentadilla estable (ejercicio 1), sentadilla inestable
(ejercicio 2), flexiones estables (ejercicio 3) y flexiones inestables (ejercicio 4).
Figura 15. Imágenes termográficas tras la realización de los ejercicios.
En la comparativa entre ambas sentadillas se aprecia una mayor activación de la
musculatura tibial (debajo de la rodilla) cuando se emplea la base inestable
(Ejercicio 2). En cuanto a la parte del tronco se aprecia un ligero aumento de la
activación de la musculatura inferior al pectoral (serrato) mientras que la
musculatura abdominal presenta una temperatura similar.
En cuanto a las flexiones, se aprecia una mayor activación de la zona pectoral y
de los hombros al introducir la base inestable (Ejercicio 4).
Valoración del deportista para la mejora de su eficiencia
deportiva, forma física y salud. Avances realizados durante la
anualidad 2020: adaptaciones de tecnología y casos de uso ©
ejecutados.24
3.1.2.2 HAL – escáner 4D
En cuanto al escaneado 4D, se ha estudiado la grabación en bruto realizada como
primera aproximación a la viabilidad de emplear la tecnología para escanear
movimientos con elementos auxiliares (en este caso el BOSU, pero con vistas a
emplear elementos como simuladores de motociclismo dentro del área de
trabajo).
En este sentido, uno de los problemas que pueden surgir durante el procesado de
los datos brutos para obtener un modelo homólogo (un modelo en el que las
diferentes articulaciones y puntos corporales están identificados con precisión) de
forma automática es la necesidad de eliminar manualmente aquellos elementos
que no son el cuerpo del usuario.
En la Figura 16 se aprecia como la BOSU no ha sido registrada en ninguno de los
ejercicios (imágenes de la izquierda).
Por otra parte, otro de los problemas para la obtención del modelo homólogo son
las áreas que quedan ocultas. En este caso, el elemento adicional (BOSU) queda
fuera del cuerpo al hacer las veces de suelo. Por ese motivo no ha tenido influencia
sobre la imagen registrada del cuerpo.
Sin embargo, para la flexión sí se aprecia como la zona delantera del cuerpo no
se ha registrado, por lo que esa región no contaría con los puntos suficientes como
para generar un modelo preciso.
Figura 16. Registro 4D de los ejercicios realizados. Arriba la sentadilla con base inestable
(izquierda) y estable (derecha). Abajo las flexiones con base inestable (izquierda) y estable
(derecha).
©3.1.3 Conclusiones
Esta primera prueba ha sido un demostrador de la tecnología para analizar los
problemas que puedan surgir en el uso del HAL, así como la viabilidad de emplear
termografías para registrar actividad muscular.
En ese sentido, las principales conclusiones que se pueden extraer son:
• En el estudio de la termografía se aprecian diferencias para los dos
ejercicios registrados según se haya empleado una base estable o una
base inestable.
• Para poder registrar la termografía en 3D es necesario realizar un
desarrollo previo de sincronismo entre las cámaras de HAL y las cámaras
termográficas.
• Para el empleo de HAL además hay que tener en cuenta la aparición de
oclusiones en ciertos ejercicios o en el caso de emplear elementos
auxiliares como simuladores de motociclismo. Este aspecto puede ser una
limitación para obtener un seguimiento de la evolución de temperaturas
y de deformación de tejidos durante la ejecución de los ejercicios.
En cualquier caso, es importante considerar que el demostrador realizado ha sido
una prueba de concepto. Estas conclusiones han de ser validadas en un estudio
de mayor entidad (tanto en usuarios como en ejercicios a realizar) en el caso de
que el CRT muestre interés en la continuación del trabajo tras la presentación de
los resultados.
3.2 VALORACIÓN DE RODILLA
En la Tarea 1.1. de definición de las líneas de trabajo, se ha establecido la
realización de una primera prueba con jugadoras de FVB y KneeMotion, que sirva
como punto de partida para estudiar su encaje dentro de la realidad del
baloncesto.
3.2.1 Descripción de la prueba
A continuación, se detalla el procedimiento de la prueba de estabilidad rotacional
de rodilla KneeMotion y el análisis de los resultados obtenidos de cada valoración.
3.2.1.1 Método de Valoración
En esta prueba se valora la estabilidad rotacional de cada miembro inferior en una
actividad con alto nivel de solicitud de la rodilla a partir del análisis cinético
(fuerzas de reacción que ejerce el miembro inferior) del salto con giro. La
aplicación informática para la valoración es KneeMotion, desarrollada por el
Instituto de Biomecánica de València, y la técnica de registro utilizada es una
plataforma de fuerzas.
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deportiva, forma física y salud. Avances realizados durante la
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Para llevar a cabo la valoración, KneeMotion compara los parámetros obtenidos
en ambas extremidades (pierna derecha e izquierda) con los de un grupo de
sujetos comparable a las características del paciente (base de datos de normalidad
elaborada por el IBV, segmentada por edad y género).
El protocolo de valoración está estandarizado y consiste en realizar un movimiento
de salto vertical asociado a un giro máximo sobre el eje longitudinal del cuerpo
partiendo de un apoyo Monopodal. Es decir, el sujeto debe apoyar su peso
únicamente en una de las dos piernas y ejecutar el salto desde esa posición.
Con cada pierna se realizan un total de dos tipos de salto:
1. En la dirección del lado contralateral del miembro valorado para valorar la
rotación externa tibial.
2. En dirección ipsilateral del miembro valorado para valorar la rotación
interna tibial.
La valoración se realiza desde el inicio del gesto hasta el despegue del pie, pues es
cuando el sujeto se encuentra en contacto con la plataforma de fuerzas y mientras
está realizando el esfuerzo para posteriormente girar en el aire durante el salto.
Se registran cinco repeticiones de cada gesto partiendo del apoyo sobre el pie
izquierdo y cinco sobre el derecho. La prueba se debe realizar con calzado
deportivo ajustado.
Figura 17. Ejemplo de salto Monopodal. El sujeto de las fotografías es un modelo y no
corresponde con la persona valorada.
©3.2.1.2 Resultados
El resultado de la valoración se resume en un índice de Valoración Global (VG),
que corresponde al promedio ponderado de la valoración en porcentaje de
normalidad de todos los parámetros analizados en esta prueba.
Es decir, se obtiene un porcentaje de cómo de normal es el salto comparado con
la base de datos de usuarios que ya han sido valorados. Por tanto, es un valor
comparativo, que se calcula de forma global para cada rodilla (la izquierda y la
derecha).
Valores inferiores al 90% se consideran no normales o alterados funcionalmente,
por lo que VG está dentro de la normalidad cuando presenta valores entre 90% y
100% y que está alterada por debajo del 89% o cuando a criterio del médico
valorador y a partir del conjunto de resultados de la prueba hay una valoración
equivalente.
Los parámetros analizados para cada salto son:
• Momento Rotacional de Carga. Momento máximo alcanzado en la fase de
carga. Este parámetro es adimensional, ya que está normalizado por el
momento de inercia del sujeto. Se expresa en porcentaje de normalidad.
• Momento Rotacional de Pívot. Máximo valor de momento de rotación en
la fase de pívot. Este parámetro es adimensional, ya que está normalizado
por el momento de inercia del sujeto. Se expresa en porcentaje de
normalidad.
• Amplitud de Pívot. Rango entre el máximo y el mínimo valor del momento
normalizado de rotación. Este parámetro es adimensional, ya que está
normalizado por el momento de inercia del sujeto. Se expresa en
porcentaje de normalidad.
• Pendiente Media Pívot. Pendiente media en el tramo de curva que
describe la fase de pivotaje. Este parámetro es adimensional, ya que está
normalizado por el momento de inercia del sujeto. Se expresa en
porcentaje de normalidad.
• Pendiente Media Carga. Pendiente media en el tramo de curva que
describe la fase de carga. Este parámetro es adimensional, ya que está
normalizado por el momento de inercia del sujeto. Se expresa en
porcentaje de normalidad.
• Área de Carga. Representa el Impulso angular o el área desarrollada por el
tramo de curva que describe la fase carga. Se produce en el momento en
que la tibia rota hacia el lado contrario hacia el que va a saltar el sujeto.
Este parámetro es adimensional, ya que está normalizado por el momento
de inercia del sujeto. Se expresa en porcentaje de normalidad.
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• Área de Pívot1. Impulso angular desarrollado en la primera parte (máximo
de carga – paso por cero) del tramo de curva que describe la fase pívot.
Este parámetro es adimensional, ya que está normalizado por el momento
de inercia del sujeto. Se expresa en porcentaje de normalidad.
• Área de Pívot2. Impulso angular desarrollado en la segunda parte (paso
por cero – momento de pivotaje) del tramo de curva que describe la fase
pívot. Este parámetro es adimensional, ya que está normalizado por el
momento de inercia del sujeto. Se expresa en porcentaje de normalidad.
• Área de Pívot3. Impulso angular desarrollado en la tercera parte (máximo
de pivotaje – final de la curva) del tramo de curva que describe la fase pívot.
Este parámetro es adimensional, ya que está normalizado por el momento
de inercia del sujeto. Se expresa en porcentaje de normalidad.
• Ángulo Girado Máx.: Estimación del ángulo de rotación del cuerpo durante
la ejecución del salto. Este parámetro se expresa en grados (°) y en
porcentaje de normalidad.
Adicionalmente, se calcula:
• Índice de Simetría15. Permite comparar bilateralmente las variables
analizadas del registro del paciente. Un índice de simetría mayor del 10%
indica la existencia de diferencias significativas entre ambos miembros
según referencia1. El signo de este índice especifica el lado que ha
obtenido mayor valor numérico (positivo: lado derecho; negativo: lado
izquierdo).
• Repetibilidad. Cuantifica la similitud entre una misma variable en distintas
repeticiones de la prueba en relación a la similitud entre repeticiones de
población normal. Se expresa en porcentaje de normalidad.
En la Figura 18 se presenta un ejemplo de la gráfica de fuerzas y momentos que se
obtiene de cada salto, con los diferentes parámetros identificados.
15
Herzog W et al. (1989) Asymmetries in ground reaction force patterns in normal human gait. Med Sci Sport
Exer 21;110-4
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