Кривизна кривой как показатель оптимальности траектории движения в физической реабилитации. Эллиптические реабилитационные движения

Динамические характеристики движения являются основными параметрами дозирования физической нагрузки при проведении реабилитации спортсменов. Однако, учет геометрических характеристик движения, особенно при восстановлении объема движения в суставе является не менее важным. Гипотезой исследования стало предположение, что использование геометрических характеристик движений позволяет «спроектировать» оптимальные физиологические паттерны реабилитации при восстановления объема движения. Цель исследования – разработка общих принципов и математической модели оптимальных характеристик траектории движения восстанавливаемого звена ОДА спортсмена. Материалы и методы: В ходе исследования использовалась оптико-электронная система трёхмерного захвата и анализа движения «Qualisys». В исследовании приняли участие 32 спортсмена в возрасте от 9 до 15 лет, практикующих сложнокоординационные виды спорта и имеющих повреждения (ушибы, растяжения мышечно-связочного аппарата) ОДА в области тазобедренного и голеностопного сустава и нуждающиеся в реабилитации – восстановлении объема движений в суставе. Результаты: Исследование показало, что восстановление объема движений по индивидуально подобранным при помощи математического моделирования траекториям (в экспериментальной группе) эффективно и в более короткие сроки восстанавливает спортсменов, нежели традиционные средства лечебной физкультуры (в контрольной группе). Так, типичные повреждения (ушибы, растяжения мышечно-связочного аппарата) ОДА в области тазобедренного сустава восстанавливались в контрольной группе 18±5 суток, в то время как в экспериментальная группе 12±3 суток. Аналогичная картина наблюдалась при восстановлении голеностопного сустава (12±4 суток заняло восстановление в контрольной группе против 8±3 суток в экспериментальной). Выводы: При восстановлении объема движений в суставе нагрузку следует оценивать не столько динамическими, сколько геометрическими показателями; для плоского движения – это кривизна траектории движения дистальной конечности по отношению к восстанавливаемому суставу.

1. Park I, Buchanan J. Motor skill learning and the development of visual perception processes supporting action identifi cation // journal of motor behavior. 2017. Vol. 50, №5. P.1-13.

2. Venture G, Laumond JP, Watier B. Biomechanics of anthropomorphic systems. Springer tracts in advanced robotics. Springer. 2019. Vol.124, P.185-209.

3. Бернштейн Н.А. О построении движения. М.: Государственное издательство медицинской литературы, 1947. 254 с.

4. Goswami A, Vadakkepat P. Humanoid Robotics: A reference. Netherlands, Springer Netherlands, 2019. 2699 p.

5. Stief F, Böhm H, Michel K, Schwirtz A, Döderlein L. Reliability and accuracy in three-dimensional gait analysis: a comparison of two lower body protocols // Journal of applied biomechanics. 2013. Vol. 29, №1. P.105-111.

6. Phinyomark A, Petri G, Ibáñez-Marcelo E, Osis ST, Ferber R. Analysis of big data in gait biomechanics: current trends and future directions // Journal of medical and biological engineering. 2018. Vol. 38, №2. P.244-260.

7. Jack WR. Th e analysis of voluntary muscular movements by certain new instruments // journal of anatomy and physiology. 1895. Vol. 29. P.473-478.

8. Derwort A. Untersuchungen über den zeitablauf fi gurierter bewegungen beim menschen // pfl üger’s archiv für die gesamte physiologie des menschen und der tiere. 1938. Vol.240, №6. P.661-675.

9. Binet A, Courtier J. Sur la vitesse des mouvements graphiques // Revue Philosophique de la France et de l’Etranger. 1893. Vol.35. P.664-671.

10. Viviani P, Terzuolo C. Trajectory determines movement dynamics // Neuroscience. 1982. Vol.7, №2. P.431-437.

11. Lacquaniti F, Terzuolo C, Viviani P. Th e law relating the kinematic and fi gural aspects of drawing movements // Acta psychologica. 1983. Vol.54, №1-3. P.115-130.

12. Viviani P, Schneider R. A developmental study of the relationship between geometry and kinematics in drawing movements // Journal of experimental psychology: human perception and performance. 1991. Vol.17, №1. P.198-218.

13. Catavitello G, Ivanenko YP, Lacquaniti F, Viviani P. Drawing ellipses in water: evidence for dynamic constraints in the relation between velocity and path curvature // Experimental brain research. 2016. Vol.234, №6. P.1649-1657.

14. Wann J, Nimmo-Smith I, Wing AM. Relation between velocity and curvature in movement: equivalence and divergence between a power law and a minimum-jerk model // Journal of experimental psychology: human perception and performance. 1988. Vol.14, №4. P.622-637.