跑步机5公里跑初期与末期下肢运动学的比较分析

该方法可用于研究第二个问题，即由跑者自身发生的化学变化如何在自然界中产生影响，并探究业余跑者在不同阶段或长距离跑步过程中的生理变化。该技术的一个优势在于，能够提供有关导致跑步损伤潜在因素的具体细节。为校准分析软件，需关闭实验室内的灯光，并移除所有可能具有反光性的物体。

在实验区域周围的适当位置放置八台摄像机，确保它们能够清晰地捕捉动作且无反光。启动摄像机时，打开软件并在资源面板中选择系统、本地系统和MX摄像机。将T型架放置在捕捉区域的中心。

选择系统中的所有相机，并选择2D模式。确认T型架在相机视野内且无任何干扰点，然后选择系统准备。在T型架下拉列表中，选择五标记棒状工具和T型架校准物体。

在系统准备工具窗格中，单击掩膜相机和校准 MX 相机部分的“开始”按钮。当校准过程完成后，进度条将恢复至百分之零。为建立坐标系原点，将 T 形框架放置在相机视野中心，在工具窗格中，单击“设置体积原点”部分的“开始”按钮，然后将跑步机置于测试区域中心，确保其位于全部八个相机视野的中心位置。

在进行分析之前，向受试者详细说明实验步骤，并让受试者填写问卷。在获得书面知情同意后，记录受试者的身高、下肢长度、膝宽和角度（单位为毫米）以及体重（单位为千克）。完成所有测量后，在双侧的髂前上棘、髂后上棘、大腿外侧中点、膝关节外侧、小腿外侧中点、外踝、第二跖骨头部和跟骨处各放置一个反光标记点。

然后在袜子和鞋子上对应解剖位置的第二跖骨头和跟骨处放置标记点，并让受试者进行五分钟的轻松跑步和拉伸热身。进行标记点静态校准前，单击工具栏上的数据管理按钮并选择数据管理。在新数据库选项卡下，选择存储位置，填写试验名称和临床模板，然后单击创建。

在打开的数据库窗口中，选择已创建的数据库名称。在打开的界面中，依次点击绿色的新患者分类按钮、黄色的新患者按钮和灰色的新会话按钮，以创建一个新的实验。在 Nexus 窗格中，点击“subjects”以创建新的受试者数据集，并选择试验模型。

在属性窗格中，填写所有人体测量数据，然后点击“Go Live”。选择水平分割，并选择图形以检查轨迹数量。要捕获静态模型，在捕获工具窗格的“此受试者捕获”部分点击“开始”，并在透视窗格中查看捕获标记。

要创建所捕获标记点的三维图像，请单击工具面板中的流程按钮，选择运行重建流程，并手动标记此静态模型。当识别完成后，保存并按 Esc 键退出。在工具栏中，选择受试者准备和受试者校准，然后从下拉列表中选择静态插件门选项。

然后在静态设置窗格中，选择左脚和右脚。单击开始并保存静态模型。要开始动态试验，在软件中选择采集，并选择试验类型和会话。

填写完试验描述后，受试者现在佩戴上心率监测器。让受试者在跑步机上以每小时8公里的速度行走1分钟进行热身。在热身阶段结束时，让受试者以每小时10公里的速度跑4分钟，分别在0.5公里和5公里距离点记录40秒的运动学跑步数据。

动态试验结束后，单击“停止”以结束数据采集。进行运动学处理时，打开数据管理窗口并双击试验名称。单击工具栏中的“运行重建流程”和“标签”按钮，以重建标记点位置，并在透视窗口中移动时间轴上的蓝色三角形，设置所需的时间范围。

调整时间轴的显示范围，使其仅显示选定区域。点击时间条，然后点击“zoom to region of interest”以缩放到目标区域。接着，选择标签按钮，以识别并核对标签点，操作方式如静态识别过程所示，并根据需要补充任何未完整的识别点。

在受试者校准面板中，选择动态插件门控。然后点击开始按钮以运行数据，并以三种CD格式导出材料试验结果用于后期处理。在此代表性分析中，未观察到矢状面内踝关节或髋关节峰值角度存在差异。

与初始阶段相比，终端阶段踝关节和膝关节在冠状面上的峰值角度显著增大，而髋关节内侧角度在终端阶段也更大。然而，在横断面上，终端阶段的髋关节外展峰值角度和膝关节内旋角度较小。在矢状面上，踝关节和膝关节的活动范围在初始阶段相较于终端阶段显著增加。

在冠状面上，与初始阶段相比，终末阶段的髋关节活动范围显著减小；而踝关节和膝关节的活动范围在终末阶段则有所增加。在横断面上，膝关节活动范围在终末阶段较初始阶段显著降低。

但在踝关节或髋关节的活动范围上未观察到差异。确保标记不会脱落是该操作过程中最重要的方面。