가상 현실에서 평가되는 부상 예방을 위한 실시간 감각 운동 피드백

증강 신경근 훈련(aNMT)은 복잡한 생체 역학 변수를 운동 선수가 자신의 움직임을 통해 "제어"하는 단순한 시각적 피드백 자극에 매핑하는 실시간 피드백을 표시하기 위해 생체 역학적 검사와 최첨단 증강 현실 헤드셋을 통합합니다. 중심 가설은 NMT 바이오피드백이 현실적인 스포츠별 가상 현실 시나리오에서 수집된 증거 기반 측정에서 관절 역학을 개선할 것이라는 것입니다. 구체적으로, 이 조사의 목적은 실험실 작업과 스포츠 관련 시나리오 모두에서 고위험 착지 역학을 개선하기 위한 NMT 바이오피드백의 효능을 결정하는 것입니다. 조사관의 예비 데이터를 기반으로 조사관은 낙하 수직 점프(DVJ) 작업 중에 가짜 피드백을 통합하는 신경근 훈련에 비해 NMT 바이오피드백이 국소 관절 역학에서 더 큰 개선을 가져올 것이라고 가정합니다. 2차 목표에서 조사관은 aNMT가 가상 피드백과 비교하여 몰입형 가상 환경에서 평가된 스포츠별 기동 중에 개선된 국부적 관절 역학 및 전반적인 부상 위험 기술을 생성할 것이라고 가정합니다. 예상되는 결과는 개인화되고 표적화된 부상 예방 훈련을 위한 피드백의 효율성과 효율성 향상을 지원할 것입니다. 긍정적인 영향은 부상 위험 역학의 개선과 경기장에서의 부상 감소 가능성입니다. 무작위 반복 측정 설계는 목표 1에 대한 두 가지 가설을 테스트하는 데 사용됩니다. 첫째, aNMT는 DVJ 작업 중 가짜 피드백 그룹에 비해 국소 관절 역학에서 더 큰 개선을 생성할 것입니다. 둘째, 조사관은 예비 데이터를 기반으로 혁신적인 aNMT가 12개의 실시간 바이오피드백 훈련 세션에 따라 고위험 생체 역학의 감소를 이전하는 전체 작업을 능가하는 점진적 관절 개선 및 전반적인 부상 위험 역학 감소로 이어질 것으로 기대합니다. 이전에 설명한 기술은 6주간의 경기 전 교육 기간의 시작과 끝에서 수행되는 DVJ 작업 중에 생체 역학적 위험 요소를 측정하는 데 사용됩니다. 운동 선수는 1) NMT 바이오피드백 또는 (2) 가짜(운동 반복 횟수를 제공하는 자극이 있는 증강 현실 안경)의 두 그룹 중 하나로 무작위 배정됩니다. 각 선수와 통계학자는 개입에 대해 눈이 멀게 됩니다. 모든 선수는 경기 전 시즌 동안 6주 동안 12번의 훈련 세션을 받게 되며 각 그룹은 각 바이오피드백 세션에서 캡처된 생체역학적 결과 측정에 대한 종적 평가를 받게 됩니다. 모든 참가자는 훈련 전 테스트, 6주간의 개입, 훈련 후 테스트 및 시즌 후 테스트를 완료합니다.