Embed Size (px)
Citation preview
BIOMEKANISK TESTNING AF KØRESTOLSRUGBYATLETER:
ET PILOT STUDIE Af Kristian Overgaard Nielsen & William James IV Bond
Institut for Idræt og Biomekanik, Syddansk Universitet Vejledere: Ulrik Frandsen & Per Aagaard
6. semester Antal tegn: 90.230
1
Resume
Indledning: Kørestolsrugby er et spil for mennesker med forskellige typer af
funktionsnedsættelser. Sporten er et dynamisk spil med utallige igangsætninger fra
stillesiddende position. Accelerationen er en vigtig parameter for den enkelte atlet ift. til at
kunne præstere i spillet. Tidligere undersøger anbefaler en individbaseret tilgang med denne
målgruppe.
Formål: Formålet med denne opgave er derfor, at udvikle en testprotokol, der kan generere data
om præstationsparametre (hastighed, acceleration, Time-to-peak acceleration) i en realistisk og
individorienteret kontekst.
Opgaven følger to parallelle spor, hvoraf det ene vil omhandle og diskutere de overvejelser vi
har gjort os i udviklingen af protokollen, mens det andet spor vil diskutere og udvikle
databehandlingsprocessen.
Metode: 3 kørestolsrugbyatleter gennemførte 6 tests med kampspecifikke bevægelser. Testene
foretages med Vicon Motion Capture udstyr. Forsøgspersonerne fik påsat 18 refleksive
markører på sig selv og deres kørestol. Rådata blev opsamlet og filtreret ved frekvenser mellem
2 Hz-10 Hz. Data er bearbejdet vha. biomekanisk teori. Peak-accelerations værdier blev
sammenlignet imellem forsøgspersonerne vha. en uparret t-test for at bestemme
signifikansniveau.
Resultater: Data filtreret ved over 6,5 Hz blev forkastet pga. støj i signalerne. Der blev ikke
fundet signifikante forskelle (p<0,05) i Peak Accelerationsværdier mellem forsøgsperson #1 og
#2 ved filtreringer under 3,5 Hz.
Protokolovervejelser: I udarbejdelsen af protokollen har vi analyseret, diskuteret og kritiseret
den for at determinere styrker og svagheder,
Konklusion: Resultaterne viser, at bearbejdning af data skal foregå ved 3,5 Hz og 6,5 Hz. Vi har
vurderet at disse 4 faktorer er vigtige at overveje i brugen af protokollen:
(1) Markørpåsætning, (2) Laboratorieopsætning, (3) Valg af tests, (4) Standardisering af tests.
Der er behov for at protokollen bliver testet yderligere for reliabilitet.
2
Abstract
Introduction: Wheelchair rugby is a sport for people with different types of physical disabilities.
The sport is a dynamic game with countless starts from a still position. Acceleration is an
important parameter for the individual athlete, when performing in the game. Recent studies
recommend an approach that focuses on the individual athlete with this target group.
Purpose: Therefore the aim of this study was, to develop a test protocol that can generate data
concerning performance parameters (speed, acceleration, Time-to-peak acceleration) in a
realistic and individualized context.
The study will follow two parallel paths, where the first path will deal with and discuss the
considerations we have had in the development of the test protocol, while the second path will
discuss and develop the data processing procedure.
Methods: 3 wheelchair rugby athletes completed 6 tests with game-related movements. The
tests were captured with Vicon Motion Capture equipment. The subjects were equipped with 18
reflexive markers on themselves and their wheelchair. The raw data was collected and filtered
with frequencies between 2 Hz-10 Hz. Data was processed with biomechanical theories. Peak-
acceleration values were compared between the subjects with an unpaired t-test to decide the
level of significance.
Results: Data filtered over 6,5 Hz was rejected due to noise on the signals. There weren’t found
any significant differences (p<0,05) in the Peak acceleration values between Subject #1 and
Subject #2 in filters below 3,5 Hz.
Protocol considerations: In the development of the protocol we analyzed, discussed and
criticized the construction to determine strengths and weaknesses.
Conclusion: The results indicate, that data processing should be done at a frequency between
3,5 Hz and 6,5 Hz. We have assessed that 4 factors are important to consider, when using the
protocol: (1) Marker Placement, (2) Clinical conditions, (3) Choice of tests, (4) Standarization of
tests. There is a need for further research of the protocol to determine it’s reliability.
3
Indhold
Resume ...................................................................................................................................................................................... 1
Abstract ..................................................................................................................................................................................... 2
Indledning ........................................................................................................................................................................................................ 4
Formål og problemformulering .......................................................................................................................................................... 5
Opgavens konstruktion .......................................................................................................................................................................... 6
Læsevejledning ......................................................................................................................................................................................... 6
Baggrund .......................................................................................................................................................................................................... 6
Sporten kort ............................................................................................................................................................................................... 7
Klassifikationssystemet ......................................................................................................................................................................... 7
Kørestole: .................................................................................................................................................................................................... 8
Begreber & Teori: .......................................................................................................................................................................................... 9
Fremdrift ................................................................................................................................................................................................... 10
Præstationsparametre: ........................................................................................................................................................................ 10
Digital filtrering ...................................................................................................................................................................................... 12
Metode ............................................................................................................................................................................................................. 15
Søgestrategi: ............................................................................................................................................................................................ 16
Deltagere ................................................................................................................................................................................................... 16
Vicon motion capture system: ........................................................................................................................................................... 18
Markørplacering:.................................................................................................................................................................................... 19
Fremgangsmåde ..................................................................................................................................................................................... 20
Databehandling: ..................................................................................................................................................................................... 23
Resultater: ...................................................................................................................................................................................................... 29
Diskussion omkring databehandlingen ............................................................................................................................................... 32
Valg af cutoff frekvens: ......................................................................................................................................................................... 32
Støj eller individuelle forskelle? ........................................................................................................................................................ 34
Peak-værdi vs. gennemsnitsværdi ................................................................................................................................................... 37
Hvilken udregningsmetode er den bedste? ................................................................................................................................... 38
Vigtige overvejelser i protokolopsætningen: ..................................................................................................................................... 39
Laboratorieforhold: ............................................................................................................................................................................... 39
Hvorfor har vi valgt disse tests? ........................................................................................................................................................ 41
Kan en standardiseret protokol bruge til denne målgruppe? ................................................................................................. 43
Markørplacering:.................................................................................................................................................................................... 44
Hvordan formidles testresultater til en atlet? .............................................................................................................................. 45
Konklusion ..................................................................................................................................................................................................... 48
Perspektivering ............................................................................................................................................................................................ 49
Litteraturliste ................................................................................................................................................................................................ 51
Webkilder:...................................................................................................................................................................................................... 52
Bilag: ................................................................................................................................................................................................................ 53
4
Indledning Kørestolsrugby er en forholdsvis ny paralympisk sportsgren, der først har været en fast del af
det paralympiske program siden legene i Sydney 2000. Historien bag kørestolsrugby går tilbage
til 1970’erne, hvor Canadierne opfandt spillet under navnet ”Murderball” (Sarro, et al., 2010).
Kørestolsrugby er en holdsport bestående af atleter, der for det meste har en rygmarvsskade
(SCI). Andre handicapgrupper kan også deltage, de skal dog have en grad af nedsat håndfunktion.
Spillet spilles over fire quarters á otte minutter stk, og spilles på en indendørs basketballbane.
Atleterne klassificeres efter deres funktionsevne, og tildeles point tilsvarende disse. Reglerne
foreskriver at hvert hold maksimalt må stille med otte point på banen fordelt på fire spillere.
Holdene består derfor af spillere med meget forskellige fysiske evner.
Kørestolsrugby har været genstand for meget forskning igennem de senere år i et forsøg på at
øge præstationsevnen. Mason (2013) fremhæver at interaktionen mellem atleten og sit udstyr
er vigtig i forhold til at optimere på præstationen.
Ifølge Vanlandewjick og kollegaer (2001), afhænger præstationen i kørestolssport af tre
faktorer: Atleten, kørestolen og atlet-kørestol-interface. Samspillet mellem disse tre faktorer er
afgørende for evnen til at skabe fremdrift i kørestolen. I kørestolsrugby er evnen til at accelerere
en af de vigtigste egenskaber for atleten(Ibid), og den egenskab, der er forbundet med flest
bevægelser som en atlet foretager i løbet af en kamp (Sporner et al., 2009).
Udover de ovennævnte tre faktorer, der udgør præstationen i kørestolssport, så angives der
ligeledes tre vigtige parametre i forhold til at accelerere kørestolen bedst muligt fra stillestående
(Vanlandewijck, et al., 2001). Generel rullemodstand og intern friktion (i forhold til kørestolen),
eksplosiv styrke og fremdriftsteknik (forholdt til atleten) og til sidst ”those related to the
adjustment of the wheelchair characteristics to functional abilities of the player”, det som
tidligere også er nævnt som atlet-kørestol-interface.
Tidligere studier har beskæftiget sig med enkelte af de tre ovennævnte faktorer, og det er blandt
andet fundet, at tung styrke træning har en mulig præstationsfremmende effekt hos
kørestolsatleter (Turbanski & Schmidtbleicher, 2010) og at ændringer i kørestolens opsætning
(camber, sædehøjde m.m.) har effekt på forskellige parametre i forhold til præstationeevne
(Mason, et al., 2013). Samme studie fremhæver også, at der er behov for en individuel og
5
langvarig tilgang for at kortlægge ændringer i præstationsevne hos trænede atleter. I dette
studie vil vi forsøge at skabe et individorienteret testprotokol til præstationsoptimering af
kørestolsrugbyatleter.
Formål og problemformulering
Der er behov for en individorienteret indsats i udviklingen af kørestolssporten. Samtidig har
udviklingen af teknologi gjort, at det er muligt at fremskaffe data, der både i mængde og
præcision kan vise små ændringer i præstation. Derfor kunne det være interessant at undersøge
forskellige parametre for atletens og kørestolens sammenspil i forbindelse med fremdrift og
acceleration af kørestolen. For at kunne gøre dette er der dog behov for en testprotokol, der
tager højde for atleternes diversitet og som er overførbar til en kampsituation. Protokollen skal
kunne benyttes til testning af alle atleter uanset funktionsniveau, da atleterne har meget
forskellige funktionsnedsættelser. Derudover skal protokollen og testning af
kørestolsrugbyatleter kunne danne grundlag for igangsætning af diverse træningsrelaterede
interventioner, der skal være med til at øge atletens præstation.
Formålet med dette projekt vil derfor være at udvikle en testprotokol, der kan generere data om
præstationsparametre i en realistisk og individorienteret kontekst. Dette søges undersøgt
gennem brug af motion capture udstyr.
Opgaven vil derfor tage udgangspunkt i følgende problemformulering:
Hvilke problemstillinger indeholder Motion Capture udstyr som metode i forbindelse med
kørestolsrugby? Hvilke overvejelser om testprotokollens udformning har en indflydelse på
præstationsparametre i et individbaseret kontekst?
For at besvare problemformuleringen vil opgaven følge to parallelle spor, hvoraf det ene vil
omhandle og diskutere de overvejelser vi har gjort os i udviklingen af protokollen, mens det
andet spor vil diskutere og udvikle databehandlingsprocessen.
Grundet denne opgaves eksplorative karakter, så vil resultaterne kun blive brugt til at udvikle
metoden, og vi afholder os fra at vurdere resultaterne i en præstationssammenhæng.
6
Opgavens konstruktion
Dette projekt er eksplorativt, da det har en individorienteret tilgang til præstationsoptimering
af kørestolsrugbyatleter med metoder, der ikke er blevet brugt i dette henseende. Opgaven kan
betegnes som et pilotprojekt, der tester på få individer. På sigt er det målet med projektet, at
protokollen skal kunne bruges for større grupper. Kørestolsrugbymiljøet i Danmark er i
udvikling og satser på at opnå internationale resultater. Denne opgave vil forhåbentligt kunne
bidrage med ekspertviden til kørestolsrugby og evt. også andre kørestolssport i Danmark. Ved
et vellykket projekt vil der være muligheder for at udvikle samarbejdet og indgå i projekter
omkring præstationsoptimering vha. styrketræning, analyse og optimering af ledvinkler mm.
Læsevejledning
Opgaven tager sit udgangspunkt i baggrundsafsnittet, der beskriver kørestolsrugby som sport,
klassifikationssystemet og kørestolene der bruges i sporten. Herefter beskrives relevante
teorier og begreber der bliver brugt fremadrettet i opgaven, samt teorien bag digital filtrering. I
metodeafsnittet vil deltagerne blive præsenteret, hvorefter vi vil beskrive Motion Capture
udstyret og brugen af refleksive markører. Fremgangsmåde for indsamlingen og bearbejdning
af data vil dernæst blive beskrevet. Data vil blive præsenteret i det efterfølgende resultatafsnit,
hvor forskellene på databehandlingsmetoderne vil blive illustreret.
I første halvdel af diskussionen vil metoden til databehandlingen blive diskuteret, imens anden
halvdel vil omhandle de overvejelser vi har gjort os i forbindelse med udviklingen af protokollen.
Til sidst konkluderes der på problemformuleringen og dernæst perspektiveres brugen af
protokollen til fremtiden.
Baggrund
Vi vil i det følgende gennemgå grundlæggende information, der belyser hvad kørestolsrugby er
for en sport. Samtidig gives et indblik i regler og målet for en kamp. Dertil vil
klassifikationsprocessen som atleterne gennemgår blive beskrevet. Grunden til at denne tages
med er, for at vise hvor stor diversitet, der er blandt atleterne. Derudover vil de specialdesignede
kørestole som atleterne spiller i blive beskrevet, da samspillet mellem atleten og denne lægger
til grund for hvordan atleten præsterer.
7
Sporten kort
Kørestolsrugby spilles på en indendørs bane, der er 15x28 meter. Spillets mål er, at score flere
point end modstanderholdet. Point scores ved at bringe bolden over modstanderens mållinje,
mens spilleren har boldbesiddelse.
En kamp spilles i 4 perioder af 8 minutters varighed. Ved spilstop afbrydes tiden. Bolden skal
afleveres til en holdkammerat eller dribles mindst en gang hvert 10. sekund. Al kontakt mellem
kørestolene er tilladt. Holdet med boldbesiddelse har 40 sekunder til at score et point, efter
bolden er bragt i spil. Der skal være 4 spillere på banen af gangen, og der må maksimalt være 8
point på banen, ift. spillernes klassificering, som beskrives nedenfor (IWRF, 2012).
Klassifikationssystemet
Grundet den store variation af funktionsnedsættelser hos atleterne, så klassificeres de efter et
system der vurderer på funktionsniveauet hos den enkelte atlet. For at være kvalificeret til at
spille kørestolsrugby, skal atleten have en funktionsnedsættelse forårsaget af en kronisk
helbredstilstand, der fører til en begrænsning i aktivitet, der har indvirkning på præstationen i
kørestolsrugby (IWRF, 2011).
Klassifikationen er gået fra at være medicinsk præget til at være funktionel og sportsspecifik i
starten af 90’erne (ibid.), hvor klassifikationen begyndte at indeholde aktiviteter som er
fundamentale for sportspræstationen (Ibid). Sporten begyndte i 70’erne som en sport for
rygmarvsskadede, men er siden hen er blevet udvidet til at inkludere atleter med andre
funktionsnedsættelser. Denne inklusion medfører dermed også et øget fokus på den individuelle
atlet, da de fysiologiske forskelle for atleterne har stor variation (Goosey-Tolfrey & Leicht, 2013).
Er atleten kvalificeret til deltage i kørestolsrugby skal atleten gennemgå følgende:
Fysisk evaluering
Teknisk evaluering
Observations evaluering
Denne proces skal være med til at vurdere, hvilken klassificering atleten skal have. Atleten kan
få en af følgende klassifikationer, såfremt han/hun er kvalificeret til at spille kørestolsrugby:
0.5
1.0
1.5
2.0
8
2.5
3.0
3.5
Klasserne er rangeret således, at 0.5 er de atleter med mest funktionsnedsættelse, mens 3.5 er
atleterne med mest funktionsevne. Derudover, så kategoriseres kvinder som 0.5 mindre end de
egentlig er. Typisk deles atleterne op i lavpointere (0.5-1.5) og højpointere (2.0-3.5).
Lavpointernes funktion på banen er at blokere for modstanderens spillere. Lavpointerne har
kun i få specifikke situationer boldbesiddelse. Eksempelvis varetager de ofte rollen med at spille
bolden ind fra sidelinjen. Lavpointere har typisk meget lav tricepsfunktion, hvilket betyder at
deres tag ofte tages med en helt anden teknik end højpointerne. Ofte udnytter de bicepsmusklen
til at skabe fremdrift i kørestolen. Denne funktionsnedsættelse er også medvirkende til, at
lavpointerne ikke kan kaste bolden så langt som højpointerne, og også her kræves der ofte en
speciel kasteteknik (IWRF, 2013).
Højpointerne har som nævnt mere funktion end lavpointerne, hvilket også betyder at deres
primære funktion på banen er at have boldbesiddelse, bringe bolden frem af banen og score
point. Højpointerne skal også blokere for modstanderen men ikke i så høj grad som lavpointerne.
Højpointerne har oftest bedre funktion i triceps end lavpointere og kan derfor bruge andre
teknikker til at skabe fremdrift. Derudover har de også mere funktion i hænderne, så de kan både
kaste bolden længere og gribe bolden. Højpointere har også mere truncus funktion, der betyder
at de kan udnytte deres mavemuskler til at skabe stabilitet i stolen, og er derfor sværere at
blokere for på banen (ibid).
Kørestole:
I kørestolsrugby køres der med specieldesignede manuelle kørestole tilpasset atleten ift.
sikkerhed, komfort og præstation (Vanlandewijck & Thompson, 2011). Specifikationerne på de
specialdesignede kørestole skal overholde IWRF’s regelsæt, og det er den enkelte atlets ansvar
at overholde dette. Et kendetegn ved disse stole er, at hjulene vinkles i modsætning til dagligdags
kørestole, for at skabe mere stabilitet. Ydermere er det også et krav, at der er påsat ”anti-tip” hjul
bag på stolen, så det ikke er muligt at falde bagover af sikkerhedsmæssige grunde (ibid).
Inden for kørestolsrugby skelnes der mellem offensive stole og defensive stole. De defensive
stole har en kofanger på foran, der bruges til at blokere for modstanderholdets kørestole. Det er
9
typisk lavpointerne der kører med disse stole grundet deres rolle på
banen. Lavpointernes stole har også ofte større vinkling på hjulene, for at
skabe mere stabilitet og for at kompensere for den manglende truncus
funktion.
De offensive stole har ikke en kofanger sat på foran som en defensiv stol.
Højpointere kører oftest i de offensive stole, da de i deres rolle på banen
har brug for at kunne manøvrere uden om modstanderens blokeringer.
Hjulene er også mindre vinklet end på de defensive stole, for at kunne
opnå en højere acceleration og topfart.
Denne grundlæggende information giver et indblik i, hvor kompleks en
sportsgren kørestolsrugby er. Kompleksiteten består især af den
diversitet der findes blandt kørestolsrugby atleterne. Diversiteten hos
atleterne har forplantet sig i spillets regler og det udstyr de benytter.
Derfor er det oplagt at forskning inden for dette felt tager udgangspunkt
i individet.
Begreber & Teori:
I dette projekt vil vi benytte os af en række biomekaniske og kørestolsrugbyrelaterede begreber.
De er beskrevet og defineret i nedenstående for at have klarhed over hvad begreberne står for.
Figur 1: Øverste kørestol er en defensiv kørestol, som kan ses ved kofangeren. Nederste kørestol er en offensiv kørestol. (IWRF, 2011)
10
Fremdrift
Tidligere i opgaven og fremadrettet vil vi bruge begrebet ”at skabe fremdrift”. Med dette menes
der hvordan atleten får sin kørestol til at bevæge sig fra et vilkårligt punkt A til et vilkårligt punkt
B. Hvordan der skabes fremdrift i en kørestol er interessant af en række grunde, som
skadesforebyggelse, forhøjelse af livskvalitet og præstationsoptimering.
Præstationsoptimeringen er den faktor vi forventer at kunne ændre og intervenere på i
fremtiden. Det kan yderligere indsnævres til fremdriftsteknikken eller ”propulsion technique”.
Nedenstående konceptuelle model som Mason (2013) har udviklet på beskriver de mange
faktorer, der har indvirkning på en sportspræstation. Her ses, at fremdriftsteknikken er en af de
betydende ergonomiske faktorer.
Igennem opgaven vil vi også benytte begrebet ”et tag” der er defineret som en aktion, der skaber
fremdrift i stolen. I denne opgave bliver der skelnet mellem første tag og andet tag.
Præstationsparametre:
Præstationsparametre dækker over de kinematiske variable som denne opgave beskæftiger sig
med. Disse variable er positionsdata, hastighed, acceleration, peak hastighed/acceleration,
Figur 2:Konceptuel model omhandlende ergonomiske faktorer ved sportskørestol præstation udarbejdet af van der Woude og opdateret ved Mason. (Mason, 2013)
11
time-to-peak hastighed/acceleration, samt resulterende hastighed/acceleration. Alle disse
begreber bliver defineret i det følgende.
Position: Alle positionsdata (d) er angivet med to koordinater (x,y). Positionsdata angives i
meter.
Hastighed: Hastighed (v) er defineret som ændringen i position over en given tidsperiode (t)
(Hall, 2012). Det er altså differentialet af positionsdata med hensyn til tid. Hastighed angives i
m/s.
𝑣 =∆𝑑
∆𝑡=
𝑑𝑟
𝑑𝑡
Acceleration: Acceleration (a) er defineret som ændringen i hastighed (v) over en given
tidsperiode (t)(Ibid). Acceleration er differentialet af hastigheden med hensyn til tid.
Acceleration angives som m/s2
𝑎 =∆𝑣
∆𝑡=
𝑑𝑣
𝑑𝑡
Peak hastighed/acceleration: Dette er defineret som den højeste hastighed/acceleration som
atleten opnår igennem trials i det tag som er i fokus. Det betyder, at selvom atleten opnår en
højere hastighed/acceleration i forbindelse med tag nummer to, så benyttes peak-værdien for
første tag, hvis dette er i fokus.
Time to peak hastighed/acceleration: Dette er tiden der går fra bevægelsesstart til atleten
opnår højeste hastighed/acceleration. Bevægelsesstart er i disse forsøg defineret som det
tidspunkt hvor forsøgspersonen bevæger sig med 1% af sin peak-værdi.
Resulterende hastighed:
Den resulterende hastighed (vres) beregnes ud fra hastigheden af hhv. X-koordinaten og Y-
koordinaten for midtpunktsmarkøren. Den resulterende hastighed beregnes som kvadratroden
af summen af Vx opløftet til anden potens og Vy opløftet til anden potens.
12
Resulterende acceleration:
Den resulterende acceleration (ares) beregnes ud fra accelerationen af hhv. X-koordinaten og Y-
koordinaten for midtpunktsmarkøren. Den resulterende hastighed beregnes som kvadratroden
af summen af Ax opløftet til anden potens og Ay opløftet til anden potens.
Definition af planer:
Figur 3: Denne figur er en oversigt over det globale koordinatsystem og angivelse af akser.
Ovenstående billede definerer det globale koordinatsystem brugt i opgaven.
I vores metodeafsnit vil dette digitale filter blive benyttet i databehandlingen. Følgende afsnit er
derfor nødvendig, for at kunne forstå databehandlingsprocessen.
Digital filtrering
Low-pass 4th order zero lag digital filter: Ved optagelse af data med elektronisk udstyr
(infrarøde kameraer, videokameraer osv) bryder man en kontinuerlig proces op i diskrete
datapunkter, der opsamles og lagres med et tidsinterval.
X
Y
Z
13
Dette tidsinterval er bestemt af den samplingsfrekvens, som forsøgsudstyret optager med. Hvis
ens kameraer optager med 200 Hz, hvilket vil sige 200 billeder i sekundet, så lagres der en
datapunkt for hvert 0,005 sekunder. Det betyder, at jo højere frekvens du optager ved, jo mere
præcis bliver din digitaliserede data. Når data bliver optaget kan der indtræffe nogle
fejlmålinger. Disse fejlmålinger bliver også kaldet støj. Støjen kan opstå, hvis de markører man
filmer sidder på hud, som bevæger sig; ved elektrisk interferens eller lignende. Støjen kan være
karakteriseret ved at være et mere højfrekvent signal end de bevægelser man reelt måler på
(Robertson, et al., 2004). Der vil derfor være et behov for at udglatte ens data, da støjen vil
påvirke de opsamlede data. Det kan komme til udtryk i lokale peaks, der ikke er retvisende for
den bevægelse man har digitaliseret. For at udglatte data kan man bruge forskellige
filtreringsmetoder. I denne opgave og dette afsnit vil vi kun beskæftige os med den digitale
filtrering, da det er den mest benyttede til at fjerne støj (Winter, 2009). Et digitalt filter tager
udgangspunkt i de forskellige frekvensniveauer, som data indeholder. Man vælger en bestemt
frekvens til at afgøre hvilke frekvenser der bliver filtreret fra i den digitale filtreringsproces.
Dette kaldes cut-off frekvensen. Der findes forskellige typer af digitale filtre heriblandt low-pass
og high-pass. Low-pass filteret er kendetegnet ved at den lader de frekvenser, der befinder sig
under cut-off frekvensen slippe igennem, mens den svækker de frekvenser, der er højere end
cut-off frekvensen. I modsætningen til denne gør high-pass det modsatte, hvor den lader de høje
frekvenser slippe uændret igennem og svækker de lavere frekvenser. Vi benytter os i vores
projekt af et digitalt low-pass filter, da støjen i vores tilfælde vil optræde i form af højfrekvente
udslag. Ved at benytte et low-pass filter får vi altså reduceret den højfrekvente støj. Vi kan ikke
fjerne den fuldstændigt og valget af cut-off frekvens har betydning for hvor meget eller hvor lidt
Figur 4: Figuren viser hvordan et signal kan se ud, hvis det indeholder støj. Bemærk de mange lokale peaks på signalet. (Robertson et al. 2004)
14
støj der er tilbage. Jo lavere cut-off frekvens jo mindre støj, men samtidig så opstår der en
mulighed for at man ligeledes reducerer det reelle signal, da signalet og støjen vil være
overlappende, jf. nedenstående figur.
Vi benytter os af et Butterworth filter, da dette er anerkendt som den filter type, der kan lave det
bedste afgrænsning ved cut-off frekvensen (Robertson, et al., 2004). Teorien bag Butterworth
filteret vil vi kun kort berøre i det følgende.
Den matematiske formel bag filtreringen lyder som følger, via Winter (s. 37, 2009):
𝑋1(𝑛𝑇) = 𝑎0𝑋(𝑛𝑇) + 𝑎1𝑋(𝑛𝑇 − 𝑇) + 𝑎2𝑋(𝑛𝑇 − 2𝑇)
+𝑏1𝑋1(𝑛𝑇 − 𝑇) + 𝑏2𝑋1(𝑛𝑇 − 2𝑇)
hvor
𝑋1 = 𝑓𝑖𝑙𝑡𝑒𝑟𝑒𝑡 𝑘𝑜𝑜𝑟𝑑𝑖𝑛𝑎𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎
𝑋 = 𝑢𝑓𝑖𝑙𝑡𝑟𝑒𝑟𝑒𝑡 𝑘𝑜𝑜𝑟𝑑𝑖𝑛𝑎𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎
𝑛𝑇 = 𝑑𝑒𝑛 𝑛′𝑡𝑒 𝑚å𝑙𝑖𝑛𝑔
𝑛𝑇 − 𝑇, 𝑛𝑇 − 2𝑇 = ℎℎ𝑣. (𝑛 − 1)′𝑡𝑒 𝑚å𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑜𝑔 (𝑛 − 2)′𝑡𝑒 𝑚å𝑙𝑖𝑛𝑔
𝑎0, 𝑎1, 𝑎2, 𝑏1, 𝑏2 = 𝑓𝑖𝑙𝑡𝑒𝑟 𝑘𝑜𝑒𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑟
Figur 5: Forskelle på et ufiltreret og filtreret signal. Det ses at støjen (noise) er kraftigt reduceret, men stadigt tilstede efter filtrering. (Winter, 2009)
15
Ligningen udtrykker at filtreret data ved n’te måling er et vægtet resultat af data før dette
tidspunkt og i dette tidspunkt, samt et vægtet udtryk for tidligere filtreret data. Med andre ord,
så bruges der data til det eksakte tidspunkt samt data fra tidspunkter der ligger lige før og
samtidig så benyttes der også allerede filtreret data fra tidspunkter lige før det vi ønsker at
beregne (ibid).
Filterkoefficienterne er konstanter der er beregnet på baggrund af samplingstiden, cutoff
frekvensen samt hvilket type filter og orden der er tale om. Udregningerne af disse koefficienter
beskæftiger vi os ikke med i denne opgave. Dog kan det siges at filterkoefficienters funktion er
at vægte de omkringliggende datapunkter i forbindelse med filtrering. Når man forsøger at
bestemme den optimale cutoff frekvens til at udglatte ens data, så vil ændringen i cutoff frekvens
medføre en ændring i filterkoefficienter og dermed ændre outputtet i form af de filtrerede data.
Som set tidligere i figur 5 vil der være et overlap mellem det reelle signal og den højfrekvente
støj. Ideelt set vil cutoff frekvensen lave en skarp afgrænsning, men dette er ikke muligt. Det er
derfor nødvendigt at træffe et subjektivt valg når man arbejder med digital filtrering, og det er
nødvendigt at forsøge sig med flere forskellige cut-off frekvenser for at vælge en der reducerer
støjen uden at fjerne for meget af det oprindelige signal.
Når man digital filtrerer, så opstår der ligeledes andre udfordringer. Man er nødt til at filtrere
signalet både fortløbende og baglæns, da der ellers vil opstå en fase forskydning. Når signalet
filtreres er der tale om et vægtet gennemsnit, hvilket betyder, at alle punkter forskydes en smule.
For at neutralisere denne forskydning, så filtreres signalet også baglæns. Når signalet filtreres
igen i den modsatte retning, så kommer cut-off frekvensen til at optræde endnu mere skarpt.
Denne proces hvor signalet filtreres både forlæns og baglæns kaldes et 4th order zero lag filter
(Ibid).
Det er ikke muligt at bestemme hvad der er det ”sande” signal, men ved at køre signalet gennem
filtre med forskellige cut-off frekvenser bliver det muligt at se forskellen på signalerne. Herefter
handler det om at tage en beslutning om filteret, der sikrer at vi får et signal vi kan bruge. I sidste
ende handler det om at finde en kompromis mellem støj og signal, så man får data der kan bruges
i de videre beregninger.
Metode
I det følgende vil vores metodiske tilgang blive beskrevet. De valg vi har truffet i forbindelse
med vores metode vil fremgå af vores diskussionsafsnit senere i opgaven.
16
Søgestrategi:
Vi har forud for projektet undersøgt litteratur, der kunne have relevans for udviklingen af vores
projekt. Litteratursøgningen er foretaget med en søgematrix, der er benyttet på databaserne
SPORTDiscus og Scopus. Emneorderne fra matrixen er valgt ud fra de centrale temaer som
projektet omhandler. Under hvert emne ord, er der opstillet beslægtede ord og begreber, der er
benyttet som søgeord. Søgeorderne er kombineret på tværs af emner for at finde så mange
artikler som muligt. Søgematrixen kan ses nedenfor.
Der er derudover søgt litteratur på Universitets biblioteket og til beskrivelse og definitioner af
begreber er der ligeledes benyttet fagbøger.
Deltagere
De tre deltagende i forsøget er to landsholdsspillere, samt en tidligere landsholdsspiller der
stadig er aktiv på klubniveau. Forsøgets eksplorative design medførte at der ikke var stillet
inklusionskriterier op ift. IWRF’s klassifikationer.
Deltagerne deltog frivilligt og blev informeret om, at de ville blive behandlet anonymt i forsøget,
samt at de op til forsøget ikke måtte styrketræne. Landsholdet indvilgede i at lade spillerne
deltage.
Forsøgsperson #1:
Forsøgsperson #1 er 30 år gammel, hankøn og klassificeret som 3,5. Forsøgspersonen er
diagnosticeret som tetraplegiker, grundet et brud på C7. De betydende fysiologiske udfordringer
for forsøgsperson #1 er, at han har let nedsat håndfunktion i venstre hånd og ingen
Figur 6: Søgematrix
17
truncusfunktion. Forsøgspersonens rolle på banen og hans klassifikation medfører, at han vil
være i boldbesiddelse i størstedelen af spilletiden. Hans funktionsniveau gør ham derfor også i
stand til at kaste og gribe bolden forholdsvis sikkert. Hans manglende truncusfunktion betyder,
at han efter egen udtalelse ikke kan accelerere lige så hurtigt som andre af samme klassifikation.
Forsøgsperson #1 kan ikke svede, hvilket betyder at kroppen hurtig ophedes under
kørestolsrugby.
Forsøgsperson #1 dyrker kørestolsrugby på klubplan og han træner 2 gange i ugen.
Forsøgspersonen har været landsholdsaktiv, men er det ikke længere. Og er derfor ikke i samme
træningstilstand som de øvrige.
Forsøgsperson #2:
Forsøgsperson 2 er 24 år gammel, hankøn og klassificeret som 1,0. Forsøgsperson 2 er
diagnosticeret som tetraplegiker, grundet et brud på C4, C5 og C6. Personen har ingen funktion
fra 5 cm under kravebenet og ned. Derudover betyder hans funktionsnedsættelse at han har
minimal fingerfunktion, nedsat m. triceps funktion og nedsat funktion i m. pectoralis major.
Derudover har forsøgsperson #2 grundet diagnosen ikke evnen til at svede, hvilket medfører en
hurtig ophedning af kroppen under kørestolsrugby. Personens funktionsnedsættelse betyder, at
han har svært ved at kaste, gribe og beskytte bolden under spillet. Forsøgspersonens rolle på
banen er primært at blokere for modstanderholdets spillere, samt at foretage indspil fra
sidelinjerne og baglinjen. Forsøgspersonens funktionsnedsættelse medfører også, at han er nødt
til at bruge håndryggen til at skabe fremdrift i kørestolen, hvilket er typisk for lavpointere.
Forsøgsperson #2 er landsholdsspiller og træner kørestolsrugby tre gange i ugen. Han deltager
derudover også i træningslejre og diverse turneringer ca. hver anden weekend. Forsøgsperson
#2 styrketræner i øvrigt også to gange om ugen. Forsøgsperson #2 har spillet kørestolsrugby i
6-7 år.
Forsøgsperson #3:
Forsøgsperson #3 er 21 år gammel. Personen er diagnosticeret som tetraplegiker pga. brud på
C6 & C7. Personen er klassificeret som en 2.0. Personen har ingen funktion fra lige under
kravebenet og ned. Forsøgspersonens funktionsnedsættelse betyder, at hans håndfunktion er
svækket, hvilket betyder at han ikke kan bruge hænderne optimalt i skabelsen af fremdrift i
kørestolen, da han ikke kan tage fat i drivremmene. Forsøgspersonen har også svækkede mave-
og ryg muskler, der betyder at han har svært ved at balancere i stolen.
18
Forsøgspersonens rolle på banen er primært at blokere for modstanderholdets spillere, samt at
foretage indspil bag linjerne. Forsøgsperson #3 træner kørestolsrugby tre gange om ugen, og
spiller også kørestolsrugby på landsholdsplan. Forsøgsperson #3 har spillet kørestolsrugby i 1
år og dyrkede før sit brud sport på højt plan.
Vicon motion capture system:
Data til projektet blev indsamlet gennem Vicon motion capture system (Vicon Motion Systems
Ltd.). Systemet, der er opsat i bevægelseslaboratoriet på Institut for Idræt og Biomekanik ved
Syddansk Universitet, indeholder 16 infrarøde kameraer, to referencekameraer og to
kraftplatforme. De infrarøde kameraer opfanger tilstedeværelsen af refleksive markører, og
softwaren forbundet med systemet er så i stand til at digitalisere markørens bevægelser og
herefter er det muligt at beregne hastigheder, accelerationer ud fra positionsdata. Systemet kan
altså skabe en tredimensionel figur ud fra bevægelsen af de refleksive markører, og dette giver
os en mulighed for at kunne se på udvalgte segmenters bevægelser i tre dimensioner på alle
tidspunkter under udførslen.
For at dække vores atleters bevægelse så godt som muligt blev kameraopsætningen ændret, så
to af de seksten kameraer blev flyttet fra deres ophængte position til en position på gulvet. Dette
blev gjort for at sikre, at de refleksive markørere kunne ses af så mange kameraer som muligt
under testning.
Kraftplatformene er placeret i gulvet i bevægelseslaboratoriet i forlængelse af hinanden og kan
bidrage med at vise den kraft som atleterne og stolene påvirker underlaget med.
19
Figur 7: Forsøgsperson #1 digitaliseret i Vicon Nexus (Vicon Motion Systems Ltd.)
Markørplacering:
Til dette projekt udvalgte vi relevante anatomiske punkter til
placering af refleksive markører. Disse punkter var udvalgt i
forhold til hvilke data, der ville være relevante på daværende
tidspunkt, men også med henblik på hvilke data, der ville kunne
bruges i fremtiden i forbindelse med andre projekter. Der blev
placeret 18 markører pr. testperson. De udvalgte anatomiske
punkter (14) var: nakken (C7), midt på ryggen (T10), bunden af
sternum (superior til xiphoideus), toppen af sternum (mellem de
to Claviculars), højre/venstre skulder (acromion), højre/venstre
albue (laterale humerus epicondyl), højre/venstre håndled både
medialt og lateralt og på hånden ved andet metacarpal hoved.
Derudover blev der placeret fire markører på kørestolen; to blev
placeret over de forreste hjul og to blev placeret over de bagerste
anti-tip hjul. Markørernes placering var standardiseret ud fra Nordic Vicon User Group Marker
Protocol (se bilag 1). Forud for testning af hver forsøgsperson benyttede vi os af en procedure,
der indeholdt én person til at sætte markører på og én anden person til at efterse placeringerne.
Dette blev gjort for at sikre, at markørerne sad så præcist som muligt.
Figur 8: Markørplacering set forfra. De 2 forreste kørestolsmarkørerer er fremhævet med røde ringe.
20
Da forsøgsperson #2 skulle have påsat markører var det nødvendigt at ændre placeringerne af
enkelte markører. Grundet hans individuelle fremdriftsteknik måtte markøren der skulle sidde
ved andet metacarpal hoved ændres til fjerde metacarpal hoved, da den ellers ville have influeret
på hans fremdriftsteknik.
Fremgangsmåde
Testene blev foretaget i Bevægelseslaboratoriet ved Institut
for Idræt og Biomekanik ved Syddansk Universitet i Odense.
Testene blev alle udført på den samme dag, og hver
forsøgsperson blev testet i omtrent en time.
Forsøgspersonerne var informeret på forhånd omkring
testenes forløb.
Inden forsøgspersonerne ankom blev Vicon-systemet
varmet op, og derefter kalibreret. Kalibreringen foregik ved
at en person bevægede sig rundt i bevægelseslaboratoriet
med en stav med dioder på. Den dynamiske kalibrerings mål
er at afdække det volumen i lokalet, hvor testene kommer
til at foregå. Da alle tests foregår i kørestol er det vigtigt at
få volumenen til at dække fra gulvet og op til halvanden
meters højde, da der ikke er nogen markører der bevæger
sig over dette punkt.
Forsøgspersonen blev ledt ind i bevægelseslaboratoriet og
introduceret for rummet. Herefter klædte han om til sit sportstøj og udstyr, hvorefter
markørplaceringsprocessen foregik. Atleterne indvilligede i at udføre testene i bar overkrop, da
dette er mest hensigtsmæssigt i forhold til placering af de refleksive markører. På forhånd var
forsøgspersonerne blevet informeret om markørplaceringsprocessen af etiske overvejelser, og
at de, hvis de ikke ønskede at udføre testene i bar overkrop, måtte iføre sig en tætsiddende
træningstrøje. Ingen af forsøgspersonerne gjorde dog brug af denne mulighed.
Figur 9: Forsøgsperson #1 umiddelbart inden afvikling af tag
21
Forsøgspersonen fik derefter lov at varme op ved selvvalgt intensitet i 10 minutter.
Opvarmningen foregik både i de tilstødende lokaler og i selve laboratoriet. Forsøgspersonerne
fik lov til at varme op i laboratoriet for at vænne sig til omgivelserne, da laboratoriet indeholder
genstande som de skal være opmærksomme på. For testene og udstyrets skyld var det
nødvendigt at fortælle forsøgspersonerne hvorhenne i rummet de kunne køre uden
restriktioner og hvor det var nødvendigt at være opmærksom. Derudover var gulvet af et andet
materiale end de var vant til og derfor skulle de også vænne sig til dette. Forsøgspersonerne var
blevet informeret om, at de skulle udføre en række tests ved maksimal intensitet og at
opvarmningen skulle klargøre dem til dette.
Ved endt opvarmning blev forsøgspersonen informeret om, at han skulle igennem 3x6 trials,
hvor der i alle trials skulle skabes fremdrift i kørestolen med maksimal kraftpåvirkning fra
forsøgspersonen.
Figur 10: Startfaser af de 3 forsøgspersoner. Billedet i venstre kolonne viser påbegyndelsen af deres tag. BIlledet i højre kolonne viser samme tag ved afslutning.
22
Vi foretog tests hvor forsøgspersonen skulle accelerere stolen fra stillestående, med henholdsvis
venstre hjul på kraftplatformen, højre hjul på kraftplatformen og begge hjul på kraftplatformen.
Forsøgspersonen blev instrueret i hvordan han skulle holde på kraftplatformen, samt hvornår
han skulle udføre sit tag. Forsøgspersonen blev instrueret i at han skulle udføre et tag med
maksimal kraft. Vi valgte denne form for instruktion, da vi på den måde er sikker på at alle
forsøgspersoner har fået præcis sammen instruktion.
Efter en endt trial fik forsøgspersonen besked på at vende tilbage til udgangspositionen og
klargøre sig til endnu en trial.
Dertil foretog vi også tests med fokus på 2. tag, hvor forsøgspersonen ramte kraftplatformen
med henholdsvis højre hjul, venstre hjul og begge hjul ved udførslen af sit andet tag. For at se de
specifikke tests se bilag 2. I forbindelse med udførslen af disse test opmålte vi hvor langt bag ved
kraftplatformen at den enkelte forsøgsperson skulle starte for at udføre sit andet tag på
kraftplatformen. Denne afstand blev markeret med et stykke tape på gulvet, som
forsøgspersonen kunne se og bruge til at positionere sig fra gang til gang. Opmålingen fandt sted
ved, at vi observerede hvornår atleten ramte kraftplatformen og om han nåede at gennemføre
hele taget på platformen.
På en kommando fra os, bad vi forsøgspersonen om at udføre taget, imens der blev indsamlet
data af Vicon systemet. Ved et mislykket trial, blev denne gentaget. Vurderingen af om et trial
var mislykkedes, blev foretaget af os som studerende men også af forsøgspersonen. En mislykket
trial kunne f.eks. være, hvis forsøgspersonens hånd gled i forbindelse med taget eller hvis der
opstod hjulspin. Ved alle trials noterede to personer om de var vellykkede eller ej til
efterfølgende brug og til at holde styr på antallet af udførte trials.
Ved fire ud af seks tests kørte forsøgspersonen på langs i lokalet, mens han på to af testene kørte
på tværs. Dette var for at muliggøre opsamling af data hvor forsøgspersonen havde begge hjul
på kraftplatformene. Ved disse tests blev forsøgspersonen instrueret i, at han skulle udføre
forsøget på samme måde som tidligere, men bremse inden han ramte væggen. I forbindelse med
de tests hvor vi havde fokus på andet tag var vi i et enkelt tilfælde nødt til at lade en
forsøgsperson køre den modsatte vej end de andre, da han ellers ikke havde plads til at udføre
bevægelsen. Dette blev noteret og taget højde for i de efterfølgende beregninger.
23
Afgrænsning af databehandling:
Denne indsamlingsmetode betyder, at vi får optaget store mængder af både kinematiske og
kinetiske data. Da denne opgave først og fremmest har et prioriteret metodeudviklingsfokus, så
vil vi afgrænse os til at behandle kinematiske data fra de tests der indebærer en stillestående
start. Vi afholder os derfor fra at behandle de kinematiske data på de tests foretaget på andet
tag, samt de kinetiske kraftplatformsdata.
Databehandling:
Første behandling af data:
Indsamlet data blev processeret i Vicon Nexus. Alt data blev manuelt gennemgået for at undgå
frames, hvor en markør f.eks. kunne være blevet skjult af andre af atletens kropsdele eller hvor
den på anden måde ikke var synlig for kameraerne. Dette var ofte tilfældet ved markørerne på
sternum og clavicula. Disse markører blev ofte dækket når atleterne lænede sig fremover for at
igangsætte kørestolen. Når alle markørere var identificeret blev rådata gemt som text-filer, der
kunne indlæses i excel. I denne opgave beskæftigede vi os kun med data fra de to forreste
kørestolsmarkører (LFCH og RFCH).
Filtrering af data:
Efter rådata var blevet processeret og gemt blev det filtreret. Filtreringen blev foretaget med et
Butterworth 4. Order zero lag lowpass filter med forskellige cut-off frekvenser for at bestemme
den bedste cutoff frekvens. Der blev i første omgang foretaget en grovsortering ved at filtrere
ved 20Hz, 15Hz, 10Hz og 6Hz (se figur 11).
Det blev herefter besluttet at nærstudere filtrering ved frekvensniveauer under 10Hz, da
signalet ved disse frekvenser var mindre påvirket af støj. For at bestemme hvilken cut-off
24
frekvens der skulle benyttes gennemførte vi filtreringer ved frekvenser for hver 0,5 Hz mellem
2 Hz og 10 Hz.
Figur 11: Accelerationssignal fra forsøgsperson #1 filtreret ved henholdsvis 20, 15, 10 og 6 Hz. Signalet er fra den venstre frontmarkør på kørestolen. Accelerationen er angivet i m/s^2
Figur 12: Accelerationssignal for forsøgsperson #1 filtreret ved 2 Hz og 10 Hz. Signalet er fra vestre frontmarkør på kørestolen. Accelerationen er angivet i m/s^2
25
Disse to yderpunkter der illustreres i figur 12 repræsenterede ekstreme tilfælde der i henhold
til teori-afsnittet viser hvordan et signal kan se ud, hvis det er filtreret ved enten for høj eller for
lav cut-off frekvens. Man kan se på signalet for 10Hz, at der kommer meget støj med, da kurvens
forløb er meget ustabilt. I modsætning til dette kan man se, at signalet ved 2 Hz har mistet meget
amplitude, da det er blevet filtreret meget hårdt. For at identificere den cut-off frekvens, som vi
mente, gav det bedst tilpassede signal benyttede vi os af to forskellige tilgange. I første omgang
plottede vi de forskellige filtrerede signaler i samme koordinatsystem. Dernæst benyttede vi os
af nedenstående udregninger til at bestemme accelerationen hos de enkelte forsøgspersoner.
Beregning af virtuel midtpunktsmarkør:
For hvert test blev der optaget tre trials og den trial hvor forsøgspersonen opnåede den højeste
acceleration (peak-trial) blev brugt som grundlag for de øvrige udregninger. Herefter har vi
beregnet positionen af en virtuel markør placeret midt imellem de to valgte kørestolsmarkører.
Denne virtuelle markør repræsenterer stolens forreste midtpunkt. Den virtuelle
midtpunktsmarkør blev beregnet ud fra markørens X og Y koordinater, da disse repræsenterer
de planer hvor stolens bevægelse er interessante. Ved undersøgelse af kropssegmenter ville
bevægelser i alle planer være interessante at kigge på. X-koordinaten beskriver markørens
bevægelse gennem rummet fra startpunkt til slutpunkt, og Y-koordinaten beskriver hvordan
markøren bevæger sig fra side til side. Vi får altså et udtryk for markørens bevægelse gennem
rummet og dens afvigelser fra den optimale lige linje. Den virtuelle midtpunktskoordinat blev
beregnet på følgende måde:
𝐿𝐹𝐶𝐻 (𝑥1, 𝑦1)
𝑅𝐹𝐶𝐻 (𝑥2, 𝑦2)
𝑑𝑥𝑚 =𝑥1 + 𝑥2
2 , 𝑑𝑦𝑚 =
𝑦1 + 𝑦2
2
Disse positionsdata blev derefter differentieret for at finde hastigheden af midtpunktsmarkøren.
Tidskonstanten var 0,005 s, da VICON systemet optager med 200Hz.
Med den eksperimentelle data udregnes hastigheden på følgende måde:
𝑣 =𝑑𝑖+1 − 𝑑𝑖−1
2∆𝑡
For at få den mest præcise hældningskoefficient til det givne tidspunkt er det nødvendigt at
beregne på et punkt før og et punkt efter. Optimalt set burde man beregne på et område, der er
så tæt på det valgte tidspunkt som muligt, men da systemet lagrer data med en forudbestemt
framerate, så kan beregningerne ikke foretages på et mindre interval. Det vil sige, at vi antager,
26
at når vi beregner hastigheden over tre frames, så finder vi hældningen på midtpunktet,
hvorimod hvis vi beregnede over to frames, så ville vi få en hældning, der ville ligge mellem vores
ønskede målepunkt og punktet før.
Figur 13: Illustration af beregningen af hældningen i punktet Xi, (Winter, 2009)
Disse data blev herefter plottet som hastigheden som funktion af tiden.
Herefter kunne hastighedsdata benyttes til at udregne accelerationen, efter følgende formel:
𝑎 =𝑣𝑖+1 − 𝑣𝑖−1
2∆𝑡 (1)
Men vi vælger at benytte positionsdata for de enkeltes trials for at at udregne accelerationen.
Det blev gjort på følgende måde:
𝑎 =𝑑𝑖+1 − 2𝑑𝑖 + 𝑑𝑖−1
∆𝑡2 (2)
Vi vælger at regne accelerationen ud fra positionsdata, da vi på denne måde får et mere præcist
udtryk for accelerationen. Årsagen til dette er, at hvis vi havde valgt den foregående og
efterfølgende hastighed, så beregner vi reelt ud fra positionsdata, der ligger to frames fra det
ønskede tidspunkt. Ved at bruge ovenstående formel til udregning af acceleration, så beregner
vi på positionsdata, der lægger et frame fra det ønskede tidspunkt. Måden hvorpå vi kommer
frem til denne formel er ved at antage, at hvis man betragter hastigheder, der ligger et halvt
frame før og efter det ønskede tidspunkt, så arbejder vi med positionsdata, der er placeret hhv.
en hel frame før og efter det ønskede tidspunkt.
𝑣𝑖+
12
=𝑑𝑖+1 − 𝑑𝑖
2∆𝑡 (3)
27
𝑣𝑖−1/2 =𝑑𝑖 − 𝑑𝑖−1
2∆𝑡 (4)
Hvis ligning (3) og ligning (4) substitueres ind i ligning (1), så får vi udtrykket i ligning (2), som
er det vi har benyttet til at udregne accelerationen. (Winther, 2009).
Efterfølgende blev den resulterende hastighed (vres) og den resulterende acceleration (ares)
udregnet ved følgende udregning:
𝑉𝑟𝑒𝑠 = √𝑉𝑥2 + 𝑉𝑦2
𝐴𝑟𝑒𝑠 = √𝐴𝑥2 + 𝐴𝑦2
Disse data blev plottet som funktion af tiden.
Udover hastigheds- og accelerationsplots, så blev peak hastighed og peak acceleration noteret
for hver trial.
Herefter sammenlignede vi forsøgspersonernes peak accelerationsværdier ved en uparret t-test.
Dette blev gjort for at undersøge hvordan filtreringen påvirkede de individuelle forskelle mellem
atleterne. Cut-off frekvenser under 3,5 Hz blev forkastet, da disse udviskede de individuelle
forskelle mellem atleterne og vi dermed mistede vigtig information fra det oprindelige signal. De
højeste frekvens værdier (7,5;8;8,5;9;9.5;10 Hz) blev ligeledes forkastet, da disse medtog for
meget støj i signalet. De ovenstående overvejelse medførte et valg af cut-off frekvens på hhv. 3,5
Hz og 6,5 Hz, da disse blev valgt som øvre og nedre grænseværdier. Valget af 6,5 Hz blev foretaget
på baggrund af en subjektiv vurdering og valget af 3,5 Hz på baggrund af de uparrede t-tests.
Begrundelser for valget vil yderligere blive diskuteret i diskussionsafsnittet.
28
Figur 14: Accelerationssignal for forsøgsperson #1 filtreret ved 3,5 Hz-6,5 Hz. Signalet er fra vestre frontmarkør på kørestolen. Accelerationen er angivet i m/s^2
Bestemmelse af time to peak:
Da disse to frekvenser var valgt og deres peakværdier fundet, blev Time to peak (TTP) beregnet.
TTP blev bestemt ud fra peak-værdien for hhv. hastighed og acceleration og starttidspunktet for
bevægelsen. Da det er svært at definere starttidspunktet for bevægelsen så fastsatte vi
starttidspunktet til at blive udregnet som 1% af peak-værdien da vi vurderede dette som
værende et udtryk for starttidspunktet. Derefter udregnes tidspunktet ud fra den
eksperimentelle data vha:
(𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒𝑝𝑒𝑎𝑘 − 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒1%) ∙ 0,005𝑠 = 𝑇𝑇𝑃
Denne værdi er et estimat for tiden det tager til at nå peak-værdien. Der må kalkuleres med en
fejlmargin ved denne måde at beregne tiden på, men under de givne omstændigheder er det en
måde hvorpå udregningen kan standardiseres.
29
Resultater:
I dette resultatafsnit vil resulterende hastigheds og accelerationssignaler blive præsenteret for
Peak-trials filtreret ved henholdsvis 3,5 Hz og 6,5 Hz. Peak-trials er valgt ud fra den højeste
accelerationsværdi for samme test. Alle figurer repræsenterer tests foretaget fra stillestående
position. De tests der er foretaget på 2. tag vil ikke blive betragtet i dette afsnit, da vi udelukkende
bruger resultaterne som tidligere nævnt i forbindelse med metodeudvikling. Da de kinematiske
data for andet tag vil udtrykke sig på tilnærmelsesvis samme måde som de fremviste data for
første tag, så har vi valgt ikke at fremvise disse i resultatafsnittet.
Derudover vil vi vise p-værdier foretaget vha. t-tests, der støtter vores valg af frekvens.
30
Figur 15: I venstre kolonne ses resulterende hastigheder filtrerede ved 3,5 Hz. I højre kolonne ses tilsvarende trial filtreret ved 6,5 Hz.
I figur 15 ses den resulterende hastighed som funktion af tiden filtreret ved henholdsvis 3,5 Hz
og 6,5 Hz for alle 3 forsøgspersoner. De resulterende hastigheder er beregnet ud fra den virtuelle
midtpunktsmarkør som beskrevet i metodeafsnittet.
31
Figur 16: I venstre kolonne ses resulterende accelerationer filtrerede ved 3,5 Hz. I højre kolonne ses tilsvarende trial filtreret ved 6,5 Hz.
I figur 16 ses den resulterende acceleration som funktion af tiden filtreret ved henholdsvis 3,5
Hz og 6,5 Hz for alle 3 forsøgspersoner. De resulterende accelerationer er beregnet ud fra den
virtuelle midtpunktsmarkør som beskrevet i metodeafsnittet.
32
I tabel 1 ser vi Peakværdier for henholdvis Peak-hastighed og Peak-acceleration. Peak-
værdierne er noteret ved henholdsvis 3,5 Hz og 6,5 Hz. Time-to-peak værdierne er også noteret
i tabellen for henholdsvis hastighed og acceleration for 3,5 Hz og 6,5 Hz.
Nedenstående tabel viser udregnede p-værdier for de forskellige kombinationer af
forsøgspersoner. P-værdierne er udregnet på baggrund af Peak-accelerations værdier opnået i
de ni trials omhandlende første tag. P-værdier ved 3,0 Hz: 3,5 og 4,0 Hz er ikke beregnet for
kombinationerne mellem FP#3 og hhv. FP#1 og FP#2, da tendenserne viste at
signifikansniveauet ikke ville ændre sig.
Diskussion omkring databehandlingen
Valg af cutoff frekvens:
Den digitale filtrering af signalerne er en vigtig proces for udvikling af en effektiv
forsøgsprotokol, der skal bruges til at kunne teste og analysere atleter i fremtiden. Som nævnt i
Forsøgsperson
/Variabel
Peak v1
(3,5/6,5 HZ)
(m/s)
Peak a1
(3,5/6,5 HZ)
(m/s^2)
TTP v1
(3,5/6,5 HZ)
(s)
TTP a1
(3,5/6,5 HZ)
(s)
FP #1 1,502/1,526 2,821/3,320 0,995/0,99 0,805/0,345
FP #2 1,619/1,635 3,02/3,867 1,265/1,315 0,37/0,295
FP #3 1,808/1,831 4,269/5,006 1,07/1,095 0,935/0,96
Tabel 1: Oversigt over Peak hastigheder, accelerationer, Time-to-peak hastigheder/accelerationer ved henholdsvis 3,5 og 6,5 Hz
FP#1><FP#2 FP#1><FP#3 FP#2><FP#3
2,0 Hz 0,119* 0,000000000000083 0,000000000000016
3,0 Hz 0,082* - -
3,5 Hz 0,0008 - -
4,0 Hz 0,00005 - -
6,5 Hz 0,00197 0,000000057 0,0000028
10 Hz 0,00718 0,00000016 0,000058
Tabel 2: (*) angiver værdier der ikke er signifikant forskellige ved p<0,05.
33
teoriafsnittet, så er filtreringen vigtig i forbindelse med fjernelse af støj fra signalet, men
samtidig skal man være opmærksom på, at man i processen ikke fjerner for meget af det
oprindelige signal. Tidligere studier har beskrevet bevægelsesanalyser af kørestolsbrugere og
nogle af disse har også benyttet digitale dataopsamlingsmetoder (DiGiovine et.al, 2000). Nogen
af de tidligere nævnte studier har ikke begrundet deres valg af cutoff frekvens, mens andre har
baseret deres valg på baggrund af gang-litteratur. Som nævnt i teoriafsnittet er cutoff
frekvensen en af faktorerne til at bestemme filterkoefficienterne, der er afgørende for det
filtrerede data output. Jævnfør vores metodeafsnit valgte vi at bruge 3,5 Hz og 6,5Hz som
cutoff frekvens i den digitale filtrering. Winter (2009) beskriver at 6Hz er den optimale cutoff
frekvens ved gang, og DiGiovine et.al. (2000) nævner ligeledes 6Hz som den optimale cutoff
frekvens for bevægelsesanalyser af kørestolsbrugere. Vi har derfor arbejdet ud fra 6Hz som
udgangspunkt, men vi har ligeledes undersøgt de omkringliggende frekvenser for at belyse
forskellene i valget af cutoff frekvens. Valget af cutoff frekvens har som nævnt konsekvenser
for kvaliteten af det signal som vi i sidste ende skal analysere. Den nedenstående figur viser
forskellen i signal ved cut-off frekvenser mellem 2 Hz og 6 Hz.
Figur 17: Accelerationssignaler illustreret fra 2-6 hz med 0,5 hz intervaller. Y-aksen er angivet i m/s^2
34
Det er her tydeligt at se hvordan signalet manipuleres alt efter hvilken cut-off frekvens man
vælger.
Støj eller individuelle forskelle? Selvom litteraturen omtaler at der er i sidste ende er tale om et subjektivt valg, så har vi forsøgt
at finde en optimal cutoff frekvens ud fra den viden vi har omkring sporten og atleterne.
Deltagerne er meget forskellige i forhold til funktionsevne og dette har en direkte effekt på deres
evne til at præstere på banen. Dette kommer til udtryk i store forskelle i evnen til at accelerere.
Dette kan vi forsøge at tage højde for i vores filtrering og i valget af cutoff frekvens. I stedet for
kun at være fokuseret på støjen kan vi altså også fokusere på om signalet fastholder de
individuelle forskelle når det er blevet filtreret. Dette er en nødvendig overvejelse at gøre sig, da
kompleksiteten af disse undersøgelser er meget stor. Vi arbejder med meget forskellige atleter i
en sportsgren hvor de ting vi undersøger har stor værdi for den enkelte spiller, og hvis disse
forskelle bliver udvisket eller filtreret væk, så forsvinder kvaliteten af de undersøgelser vi
foretager.
Denne metode skal dog også tages med forbehold, da vi kan komme i situationer hvor atleter,
selvom de har forskellig klassifikation og funktionsnedsættelse, godt kan præstere på
tilnærmelsesvis samme måde. Hvis man i fremtidige undersøgelser af atleter med samme
klassifikation antager, at de præsterer nogenlunde ensartet, så vil det være svært at bestemme
cutoff frekvensen ud fra forskelle i præstationsparametre, da atleterne vil ligne hinanden.
Da vi har undersøgt atleter med forskellige klassifikation vælger vi dog at kigge på peak
accelerations værdierne for at undersøge hvordan deres individuelle forskelle kommer til
udtryk ved forskellige cutoff frekvenser. I Tabel 2 ovenfor har vi foretaget en t-test på peak-
accelerationsværdierne ved 2Hz for hhv. FP1 overfor FP2 og FP2 overfor FP3, samt for FP1
overfor FP3.
Vi fremsatte en nul-hypotese om, at der ingen forskel ville være på peak accelerationsværdierne
mellem forsøgspersoner. Og vi kan derfor på p-værdierne se, at der kun er forskel mellem FP3
og hhv. FP1 og FP2. Der kan altså ved 2 Hz ikke detekteres en forskel mellem to af atleterne,
selvom der på er markant fysisk forskel på disse. Vi kan derfor argumentere for at 2 Hz er for lav
en cutoff frekvens, da denne ikke respekterer atleternes forskelle. Samme procedure udførte vi
35
på øvrige cutoff frekvenser med det resultat, at ved en cutoff frekvens på 3,5 Hz kunne vi se de
forventede individuelle forskelle mellem atleterne. Dermed har vi etableret en nedre grænse for
cutoff frekvenserne. Der er dog mange forbehold at tage med denne metode. Den lave samplesize
betyder, at det er svært at antage at peakværdierne er normalfordelte, hvilket er afgørende i en
t-test. Skulle man bruge denne metode til at bruge den bestemme cutoff frekvens bør man
overveje at bruge en større samplesize. Derfor kan vi heller ikke konkludere at 3,5 Hz er den
optimale frekvens, men vi kan med forbehold argumentere for at signalet stadig har værdi ved
3,5 Hz, da forskellen mellem atleterne stadig er tilstede. I forhold til at fastsætte en øvre grænse,
så viste vores sammenligninger af peak accelerationsværdier, at der ved 10 Hz stadig var forskel
på atleterne. Til gengæld er det tydeligt at se, at signalet ved 10 Hz er påvirket af støjen. Som
tidligere nævnt tager anden litteratur udgangspunkt i en cutoff frekvens ved 6,0 Hz og vi har
derfor ligeledes undersøgt signalet ved filtreringsfrekvenser omkring 6,0 Hz. Her var det vores
subjektive vurdering, at signalet filtreret ved 6,5 Hz var tilpas glat og uden støj. Kigger man på
de forskellige signalers forløb, så kan man se enkelte små forskelle i signalet. Det drejer sig især
om de tidspunkter hvor grafen gør et mindre ophold i sin enten stigning eller fald. Her er det
vores vurdering at grafen for signalet på 6,5Hz er den mest passende.
Vi kan ikke definere en endelig cutoff frekvens nærmere på nuværende tidspunkt. Vi formoder,
at den mest optimale cutoff frekvens er defineret mellem 3,5 Hz og 6,5 Hz. Hvis man accepterer
3,5 Hz, så kan man forvente at have en del lavere peak-værdier, men samtidig hvis man
accepterer 6,5 Hz, så er der en risiko for at have for meget støj med.
FP#1 FP#2 FP#3
Gennemsnitlig %-
afvigelse mellem
peak-accelerations
værdier for 3,5 Hz og
6,5 Hz
23,7 26,8 8,4
Tabel 3: Gennemsnitlig %-afvigelse mellem 3,5 Hz og 6,5 Hz for Peak-accelerations værdierne
36
Figur 18: Her ses Ares for FP #1 ved henholdsvis 3,5 Hz og 6,5 Hz. Det sorte skraverede område viser den forskel der er mellem de 2 frekvenser.
Tabel 4 og Figur 18 viser tydeligt den forskel valget af cutoff frekvens betyder for peak
værdierne. Selvom vi har vurderet at cutoff frekvensen skal være mellem 3,5 Hz og 6,5 Hz så er
det ikke ligegyldigt hvilken man vælger. Med en forskel på op mod 27% er der stor variation i
peak værdierne.
Der findes forskellige matematiske tilgange til at bestemme cutoff frekvensen nærmere, men
det er ikke nogen som vi vil komme ind på, da det ligger uden for vores kompetenceområde,
men fælles for dem er, at de ikke nødvendigvis kan beregne cutoff frekvensen helt præcist
(Winter, 2009). I sidste ende vil det være et subjektivt valg man træffer om hvorvidt det ene
signal er bedre end et andet jf Robertson: ”This is somewhat a subjective determination based
on your knowledge of the signal and the noise.” (s. 236, 2004). Derfor tillader vi os i denne
opgave at foretage vores vurdering på baggrund af den viden vi har omkring digital filtrering
og vores viden omkring en accelerationskurves udseende. Vores resultater lægger derfor op til,
at man undersøger filtreringen af disse data yderligere for at opnå en mere optimal cutoff
frekvens, der vil kunne bruges fremadrettet. Indtil da vil vi anbefale at man benytter sig af en
frekvens mellem 3,5 Hz og 6,5 Hz i samarbejde med ens egen vurdering af signalets kvalitet,
hvor man blot skal huske at tage de forbehold som er knyttet til disse forslag.
37
Peak-værdi vs. gennemsnitsværdi
Et vigtigt overvejelse i behandlingen af data er hvorvidt man skal benytte et gennemsnit eller en
peak-værdi som grundlag for yderligere beregninger. Der er forbundet fordele og ulemper ved
begge dele, og valget kommer til at afspejle sig i resultaterne.
Vi har indsamlet data fra tre trials under hver test. Det vil sige, at vi har data fra tre korrekt
udførte trials, som vi kan bruge til at analysere og arbejde videre med. I en udviklingsproces kan
man argumentere for at vi ville få mest ud af at arbejde med en gennemsnitsværdi for de tre
trials, da dette tager højde for variationen i resultaterne. Variationen vil kunne opstå ved at
atleterne ubevidst justerer deres udførsel af bevægelsen. Under forudsætning af at atleten
præsterer konsistent så vil gennemsnitstrials kunne bruges til at man over tid vil kunne se en
ændring i hans gennemsnitspræstation. Denne kan sige noget om, at hans trænings eller
tekniske fokus har en betydning for hans samlede præstation.
På den anden side, så er arbejdet med disse atleter forankret i en præstationskontekst, hvilket
betyder, at vi søger at optimere deres gode præstationer. Ud fra dette synspunkt kan man
argumentere for at valget af peak trial er det mest anvendelige, da vi på den måde kigger på
atletens toppræstation hvilket også er den som er afgørende for ham i konkurrence. Samtidig vil
peak-trial også kunne give vigtig information til den fremtidige træning og kamp for atleten. Der
kan være en forskel i de bevægelser den enkelte atlet foretager i sin peak-trial i forhold til de
næstbedste forsøg. Lige netop denne forskel kan være den afgørende for om atleten kan
optimere sine øvrige trials.
Det vil være muligt for atleten at forbedre sin gennemsnitstrial uden at forøge sin peaktrial, hvis
man bruger gennemsnitstrial som referencepunkt. Til gengæld kunne et udgangspunkt i peak-
trial være med til at løfte både peak-værdien og derigennem også gennemsnitsværdien.
Ud over de ovenstående overvejelser omkring hvilket fokus man vil benytte resultaterne til, så
vil data og kvaliteten af denne også have en indflydelse på valget. I vores tilfælde var
testoptagelserne ikke synkroniseret på nogen måde og derfor kan det være svært at bedømme
hvornår atleten får kørestolen til at starte sin bevægelse. Vi har benyttet os af en teoretisk
udregning af starttidspunkt, som også er blevet nævnt i databehandlingsafsnittet, men denne
bedømmelse kan afvige fra det reelle starttidspunkt. Hvis de enkelte trials ikke er synkroniseret
vil det få indfyldelse på de gennemsnitsværdier, der bliver beregnet. Dette vil være med til at
forskyde og udglatte toppunkter, hvis den ene trial er ”fejl-synkroniseret”. Ved at vælge at
arbejde med gennemsnitstrials sandsynliggør vi altså muligheden for at fejl-estimere atletens
38
præstation og derved besværliggør vi samtidig også en sammenligning af data over tid. Det
kunne være hvis atleten deltog i en træningsintervention eller på anden måde skulle testes igen.
Vores valg af peak-trial er taget på baggrund af disse overvejelser. Vi vil gerne benytte testene
til at optimere på atleternes præstation og hjælpe dem til at kunne yde en større indsats, hvilket
gør at peak-trial i vores øjne er en optimal måde at analysere data på. Derudover er udfordringen
ved synkroniseringen af data også en væsentlig faktor, som vi ikke havde tænkt over på forhånd.
Derfor spillede usikkerheden omkring kvaliteten af gennemsnitsdata også en stor rolle i vores
valg af peak-trial. I et fremtidig perspektiv ligger vi dog inde med data fra alle trials og test,
hvilket betyder at hvis man finder ud af at kunne synkronisere data på en optimal måde, så ville
man kunne foretage sammenligninger både på peak-trial og på gennemsnitstrials.
Hvilken udregningsmetode er den bedste?
I forbindelse med udregningerne af den resulterende acceleration har vi oplevet en række
udfordringer, hvilket også er tydeligt i resultatafsnittet hvor den resulterende acceleration er
afbildet for alle forsøgspersoner. Halvvejs i signalet optræder der pludselig en masse støj, hvilket
vi ellers har forsøgt at undgå ved filtreringen af data. Støjen opstår når vi udregner
accelerationen for den virtuelle midtpunktsmarkør og optræder også i den resulterende
acceleration. Det burde være muligt at fjerne dele af denne støj ved at filtrere yderligere, men
vores arbejde med data viser, at dette ikke er tilfældet. Selv ved en cutoff frekvens på 2 Hz
optræder støjen stadigvæk.
Vi undersøgte i første omgang de enkelte markørsignaler for støj, hvilket vil sige, at vi udregnede
accelerationen for hhv. den venstre(LFCH) og den højre(RFCH) stolemarkør. Disse blev plottet
for at vise hvor meget støj signalet indeholdte. De frekvenser, der ikke indeholdte store
mængder støj (≤6,5) blev benyttet til øvrige udregninger. Vi havde altså sikret os, at der på
forhånd ikke var for meget støj i vores signaler og derfor var vi sikre på, at de øvrige resultater
ville være ligeså brugbare. Dog opstår der støj i signalet et eller andet sted i udregningen og
denne har været svær at detektere for os. Det fremgår umiddelbart at støjen opstår når vi
udregner en virtuel midtpunktsmarkør for stolen. Dette er dog en meget simpel addering af de
to enkelte markørers signaler, hvorefter de deles med to. Men hvorom alting er, så opstår der
støj i denne del af udregningen. Dette er ikke optimalt for den videre behandling af data, men vi
har i denne situation valgt at benytte os af data for at fremvise udfordringerne ved
udregningerne.
39
Vicon systemet udregner automatisk både et hastighedssignal og et accelerationssignal for hver
af markørerne. Benytter man disse signaler til at beregne en midtpunktsmarkør og plottes dette,
så ses et signal uden støj. Dette lægger op til at man benytter sig af systemets egne udregninger,
men da vi ikke ved hvilke matematiske formler og algoritmer der ligger bag er det svært at
forholde sig til. Der kan være en mulighed for at systemet tager en række forbehold som ikke er
til at gennemskue for den almene bruger af systemet. Brugen af systemets egne udregninger skal
derfor overvejes før de benyttes.
Alt i alt betyder det, at der skal tages en række forbehold når man udregner accelerationen for
midtpunktsmarkøren. Hvorvidt der skal benyttes en anden metode eller om man skal benytte
accelerationssignalerne udregnet af systemet skal undersøges yderligere.
Vigtige overvejelser i protokolopsætningen: I dette afsnit vil vi præsentere argumentation for de overvejelser vi har haft i udarbejdelsen af
denne protokol. Samtidig vil vi diskutere hvilke fordele og ulemper der er forbundet med de valg
vi har truffet.
Laboratorieforhold:
En af udfordringerne ved at lave test med atleter i laboratorieomgivelser er, at det er svært at
efterligne atletens vante omgivelser. Alle ændringer i disse omgivelser kan potentielt være en
faktor, der kan være med til at ændre den måde hvorpå atleten præsterer. Kørestolsrugby spilles
normalt i indendørs sportshaller, hvor underlaget er et trægulv. Underlaget i
bevægelseslaboratoriet er ikke af træ og dermed kan atleterne have oplevet en anden friktion
under kørsel end de er vant til. Det er nødvendigt at være opmærksom på dette når man skal
evaluere på de resultater man uddrager fra testene. Som testleder er det målet at træffe gode
beslutninger både på baggrund af forsøgsopsætning, men også i tolkningen af resultater. En
upræcis tolkning vil kunne danne grundlag for en forkert interventionsstrategi eller en
videreformidling af præstationsevne, der ikke ville gavne atleten (Wood & Zhu, 2006). Som
testleder vil målet være at skabe så realistiske forhold som muligt når der skal testes. Dog bliver
meget forskning og test i forbindelse med kørestolssport foretaget i laboratorier grundet
metodiske besværligheder under test i de normale omgivelser (Vanlandewijck, et al., 2001).
Nogle af disse besværligheder kunne være forbundet med brugen af testudstyr, eksterne
forstyrrende elementer eller lignende. En af fordelene er til gengæld at bevægelserne kan
kontrolleres og vi kan sikre, at vi ikke udsætter atleterne for nogen bevægelser, der kan være
ubehagelige eller skadelige. På trods af at vi kan kontrollere bevægelserne i laboratoriet, så
40
indeholder denne slags forsøg også nogle ulemper. Det kan være i forbindelse med underlaget,
størrelsen på lokalet og andre faktorer der er forskellige fra atleternes normale omgivelser.
Atleterne der deltog i vores forsøg nævnte at gulvet var ”tungt” i forhold til det som de var vant
til.
Sådan en observation kan danne grundlag for at ændre på praksis i fremtiden. Det mest optimale
ville være at kunne teste atleterne i deres vante omgivelser og Vicon systemet er også mulig at
flytte ind i en hal. Der vil i den forbindelse både være nogle praktiske udfordringer og nogle
resultatmæssige udfordringer. Udfordringen heri består af, at det ikke vil være muligt at optage
med ligeså mange kameraer, da det kun er muligt at flytte otte ud af seksten. Hvis man rykkede
systemet til en sportshal ville der også være nogle hensyn man skulle tage. Systemet skal
kalibreres og herefter er det mest optimalt, hvis kameraerne ikke udsættes for rystelser. Hvis
kameraerne blev placeret på halgulvet ville det blive svært at undgå rystelser og bevægelser,
hvilket ville kunne kompromittere data. Derudover vil vi ikke kunne benytte kraftplatformene,
hvilket på sigt kan være en kilde til vigtig information omkring atleternes acceleration af
kørestolen.
En af styrkerne ved vores forsøgsopsætning, i forhold til andre tests med kørestolsatleter er, at
vi benytter os af atleternes egne kørestole uden nogen restriktioner. Der bliver ikke benyttet
nogen former for ergometre og de kan bevæge sig frit under tests. Dette styrker vores metode,
da atleten og stolen vil opføre sig som i en kampsituation, dog med forbehold for underlag. Andre
undersøgelser af kørestolssport (wheelchair rugby, wheelchair basket og wheelchair racing) har
benyttet sig af stationære ergometre, hvilket gør at resultaterne ikke nødvendigvis afspejler
virkeligheden. De fleste stationære ergometre er konstrueret, så stolen står fast og ikke kan
vippe bagover, hvilket kommer til at have en indflydelse på den kraftoverførsel som atleten laver
ved hjulets drivrem. Et stationært ergometer har ligeledes indflydelse på kørestolens balance og
på den oplevede friktion. Yderligere kan accelerationer og decelerationer som følge af kroppens
og armens bevægelse heller ikke medregnes (Vanlandewijck, et al., 2001). Ved ikke at benytte
os af et ergometer opnår vi altså en række fordele i forsøget på at genskabe realistiske
omgivelser for atleten. De positions-, hastigheds- og accelerationsdata vi udregner vil derfor
afspejle atletens kamppræstation bedre. Der er dog også en enkelt ulempe ved brugen af atletens
egen stol, da vi ikke har mulighed for at standardisere stolen til brug i tests. Og da der er forskelle
på forskellige mærker af stole, samt forskelle på en offensiv og en defensiv stol, så vil de ikke
altid ligne hinanden, hverken i vægt eller udseende. Men hvis vi gennem alle tests og i fremtiden
41
har fokus på den enkelte atlet, så vil det kun være nødvendigt at være opmærksom på om atleten
skifter stol, og hvordan denne stol i så fald adskiller sig fra den tidligere benyttede.
Hvorfor har vi valgt disse tests? Som nævnt i indledningen er evnen til at kunne accelerere på hurtigst mulig vis essentiel i
kørestolsrugby. I en tidligere kvalitativ undersøgelse hvor kørestolsrugbyspillere er blevet
interviewet har de udtalt, at den initiale acceleration i de første par tag er den vigtigste indikator
for succesfulde præstationer (Mason, et al., 2010). Vanlandewijck (2001) har også konkluderet
i sin undersøgelse at acceleration er den egenskab der forbindes med flest bevægelser i løbet af
en kamp. Derfor ville undersøgelser, med fokus på at observere og forbedre evnen til at
accelerere, være berettiget i en præstationsfremmende sammenhæng.
På baggrund af dette udformede vi de 6 tests, som vi følte kunne bidrage med essentiel data på
den individuelle atlets præstation. De tre første tests tog udgangspunkt i, at atleten skulle starte
fra stillesiddende position med kørestolen, mens de tre sidste tests tog udgangspunkt i atletens
2. tag. Grunden til at vi lige præcis vælger disse to situationer er fordi det både er interessant at
se på accelerationen fra en stillestående position, men også mens atleten er i bevægelse i
forvejen. Begge situationer gentages ofte i en kampsituation.
Skabelsen af fremdrift er vigtig for alle klassifikationerne, for at kunne opnå en fordelagtig
position over for modstanderne på banen. Der er mange kamprelevante situationer, hvor
acceleration fra stillestående er afgørende, og derfor bekræfter nødvendigheden af
dybdegående undersøgelser i det første tag. Når en spiller skal køre forbi sin direkte modstander
for at opnå en fordelagtig position er accelerationen afgørende.
Ser man specifikt på lavpointere, så vil deres funktionsnedsættelser betyde, at de ofte holder
stille i løbet af en kamp. Deres rolle på banen betyder også at de ofte er i situationer, hvor de skal
holde en modstander fast med deres kofanger. Efter sådan en situation, vil lavpointsspilleren
skulle igangsætte kørestolen igen, og her har accelerationen i det første tag væsentlig betydning.
Acceleration i første tag er eksempelvis vigtig for højpointere, når de skal undvige
modstanderens blokeringer. Her udfører højpointere hyppige retningsskift, hvor hastigheden
ofte falder ned til stillestående eller tæt på og de derfor skal accelerere som i vores forsøg.
Kampsituationer som disse foregår relativt hyppigt som Vanlandewijck (2001) også
dokumenterer. Vores resultater viser bl.a. Time-to-peak værdier for atleterne, der beskriver
42
hvor hurtigt de opnår deres maksimale acceleration i første tag. Time-to-peak værdierne kan
bruges til at monitorere hvorledes atleten udvikler sin evne til at accelerere fra stillestående og
fra en rullende igangsætning i et træningsforløb. Tilsammen kan de 2 typer tests give præcise
værdier, der angiver hvor hurtig en atlet accelererer i sit 1. og 2. tag.
Det kan dog også diskuteres i hvor høj grad testene er overførbare til en kampsituation. Testene
forløber kun hvor atleten skal køre fra punkt a til punkt b i en lige linje. Ofte vil en atlet i en
kampsituation skulle dreje i både sin første og anden acceleration for at undvige en modstander.
Yderligere tests kunne derfor indeholde sving og opbremsninger for at gøre testene yderligere
overførbare. Sådanne tests ville dog være sværere at reproducere, hvorimod enkeltheden i vores
egne tests gør det nemmere for os som studerende at sammenligne enkelte trials og genskabe
samme protokol til senere brug. Dog vil der også være mange situationer hvor atleterne kører
ligeud og så er disse tests at foretrække.
Argumentationen for at benytte vores tests fremadrettet er, at atleterne i vores forsøg kun skal
koncentrere sig om at yde maksimalt i de enkelte tests i én retning, og derfor er selve aktionen
ikke vanskelig. Skulle testene indeholde sving så ville det øge kompleksiteten af aktionen for
atleten.
Ser vi på de 6 forskellige tests, så adskiller de sig også i forsøgsopstillingen ift. om de kører med
højre, venstre eller begge hjul på kraftplatformen. I denne opgave afgrænser vi os til kun at se
på positions-, hastigheds-, og accelerationsdata, og derfor er kraftplatformsdataen i denne
opgave irrelevant. Fremtidigt kunne kraftplatformsdataen bruges til præstationsoptimerende
formål. Dette medførte at vi i de enkelte tests valgte at forsøgspersonen skulle holde kun med
højre hjul på platformen, for at højresiden kunne udtrykkes for sig selv. Fordelen ved denne
metode er, at der så ville kunne sammenlignes på den kraft der bliver produceret i henholdsvis
højre og venstre side i de specifikke tests. Samtidig så ville forsøget med begge hjul på
platformen kunne give et samlet udtryk for hvor meget kraft der bliver produceret. Dette forsøg
blev taget med, hvis dataindsamlingen skulle blive besværliggjort i testene med højre hjul og
venstre hjul. Til gengæld ville testene med begge hjul, grundet laboratoriets opsætning dog
kunne have en effekt på resultaterne.
43
Kan en standardiseret protokol bruge til denne målgruppe? Disse tests er blevet gennemført efter en standardiseret protokol. Forsøgsperson #1 har derfor
kørt de forskellige trials igennem efter samme procedure som forsøgsperson #2 og
forsøgsperson #3. Vi har lagt vægt på, at undersøgelser på denne gruppe af atleter med så
forskellige funktionsniveauer skal være så individuelt tilpasset som muligt. Med en fast protokol
som denne, kan det dog diskuteres om testene faktisk tilgodeser både kørestolsrugbyspilleren
med mest funktion og kørestolsrugbyspilleren med mindst funktion.
Det er tydeligt ifølge figur 15 og 16, at forsøgspersonernes individuelle hastighedsforløb og
accelerationsforløb udvikler sig på forskellige måder. Dog valgte vi også at undersøge, om der
faktisk var signifikante forskelle forsøgspersonerne imellem. Her antog vi inden, at der ville være
signifikante forskelle, da forsøgspersonernes klassifikationsniveauer var så forskellige. Deres
fysiologiske forskelle mente vi skulle medføre, at forsøgsperson #1 skulle udvise de største Peak
accelerations- og hastighedsværdier. Dertil også i den grad, at hans resultater skulle være
signifikant forskellige fra forsøgsperson #2 og #3.
Variabel/Kombination Forsøgsperson #1
>< Forsøgsperson
#2
Forsøgsperson
#1 ><
Forsøgsperson
#3
Forsøgsperson
#2 ><
Forsøgsperson
#3
P-værdi for peak-acc v.
6,5 Hz
0,001974802
0,000000057
0,0000028
Tabel 4: P-værdier ved uparrede t-tests forsøgspersonerne imellem
Ovenstående tabel viser p-værdier for tre uparrede t-tests foretaget på 9 peak
accelerationsværdier fra én forsøgsperson sammenlignet med 9 fra en anden forsøgsperson. De
9 værdier der beregnes på, er fra de 9 trials med fokus på første tag. P-værdierne viser, at det er
gældende for alle peak accelerationer, at de er signifikant forskellige fra hinanden. Denne
statistiske beregning tager samme forbehold, som de t-tests gennemført tidligere i opgaven.
Statistiske beregninger med flere antal målinger er nødvendig for yderligere at kunne bekræfte
denne tendens. Ud fra disse p-værdier kan vi med forbehold argumentere for at det forventede
resultat bliver bekræftet.
44
Markørplacering:
I udarbejdelsen af denne protokol mødte vi også udfordringer i form af markørplaceringen på
de enkelte forsøgspersoner. Vi påsatte i alt 18 markører på stolen og på forsøgspersonen jævnfør
metodeafsnittet. I denne opgave har vi afgrænset os til kigge på de to forreste stolemarkører, og
dermed ikke benyttet os af data fra de 16 andre markører. I fremtidig brug af protokollen vil de
andre markører blive inddraget i resultatbehandlingen, og derfor vil vi diskutere betydningen af
og overvejelserne ved markørplacering nedenfor.
Kadaba et. Al. (1990) har beskrevet to centrale faktorer der udfordrer, når der arbejdes med den
anatomiske markørplacering. Den første udfordring er, at minimere bevægelse mellem huden
og den underliggende knoglestruktur. Den anden udfordring er, at kunne minimere mængden af
manuelt identificering af markørerne. Begge disse udfordringer oplevede vi i
markørpåsætningsprocessen.
For at testene skulle foregive en kampsituation, så skulle forsøgspersonerne køre med handsker,
som de også kører med i en kampsituation. Hvis forsøgspersonerne skulle køre uden handsker,
ville resultaterne ikke være valide, da kørsel uden handsker ikke ville afspejle en reel
kampsituation. Derfor måtte de markører der blev påsat på håndleddene og på den 2. metacarpal
placeres på handskerne. Placeringen på handskerne kunne have indvirkning på den mængde af
rystelser der vil påvirke hvor kameraerne opfatter markøren i rummet. Det var i denne situation
en kalkuleret overvejelse, at vi placerede markørerne på handskerne, da det heller ikke ville
være en mulighed for atleterne at udføre testene uden handsker. Derfor ville en opsætning af
testene, hvor atleterne fik påsat markører uden handsker ikke være en mulighed.
Samme overvejelse gjorde vi os omkring øvrigt udstyr. Som nævnt i fremgangsmåden, så
indvilgede atleterne sig i at køre uden overkropstøj, således at markørpåsætningen på
overkroppen havde den minimale mængde af bevægelse mellem huden og knoglestrukturen.
Forsøgsperson #2 har i en kampsituation et stofærme på begge sine arme, som han bruger til at
hjælpe med at bremse bevægelse i stolen. I denne situation vurderede vi, at ærmerne ikke ville
påvirke forsøgspersonens udførsel af testene, da vores tests ikke indeholdte bremsende
bevægelser af nogen art. Det ville være en udfordring der skulle overvejes i fremtiden, hvis tests
med bremsebevægelser skulle indlemmes i protokollen.
Da forsøgsperson #2 skulle have markører påsat, så oplevede vi at han havde en anderledes
fremdriftsteknik end de andre forsøgspersoner. Forsøgsperson #2 har meget lav funktion i
hænderne, hvilket medførte at han skabte fremdrift ved at drive stolen fremad med håndryggen.
Det medførte, at vi måtte påsætte markørerne anderledes ift. vores oprindelige antagelser. Dette
45
giver et par udfordringer i, at protokollen ikke vil være standardiseret, og når forsøgsperson #2
skal igennem testen igen, så vil markørpåsætningsproccesen skulle reproduceres ligedan, for at
kunne sammenligne resultater fra disse tests med fremtidige.
Da vi i denne opgave afgrænser resultaterne til at omhandle de to forreste stolemarkører, så vil
placeringen af håndmarkørerne ikke være essentiel ift. at se på resultaterne. Derfor traf vi dette
valg, og vi noterede at markøreren blev placeret på den 4. metacarpal i stedet for den 2.
I en undersøgelse, hvor vi ville skulle inddrage håndmarkørens acceleration og hastighed, vil
placeringen af denne kræve større overvejelse. Skulle forsøgsperson #2 sammenlignes med sig
selv, ville beslutningen om markørplaceringen på 2. eller 4. metacarpal heller ikke have en stor
betydning. Hvis forsøgsperson #2 derimod skulle sammenlignes med andre forsøgspersoner,
ville dette dog have en betydning, da håndmarkøreren netop ikke ville have samme placering.
Bevægebanen for markøren vil være forskellig, alt efter hvor testlederen har valgt at påsætte
den. Hvorledes positionsdataen udtrykker sig vil derfor være forskellig fra andre testpersoner,
og på den måde have en effekt på hastighed og accelerationsdata. Overvejelser som disse viser,
hvilke individuelle tilpassede krav der er, til en protokol for kørestolsrugbyspillere, og hvor
meget praktisk omtanke der kræves hos testlederen.
I disse tests oplevede vi også udfordringer i forbindelse med den anden faktor som Kadaba et. al
(1990) beskriver. Efter endt forsøg, skulle dataen bearbejdes som beskrevet i
databehandlingsafsnittet. Når forsøgspersonerne skulle udføre testene dækkede de dog ofte for
især claviculamarkøren, og i nogen grad sternummarkøren. Vi forsøgte at imødekomme denne
udfordring, ved at stille et par af vicon kameraerne ned på gulvet, så kameraerne lettere kunne
identificere alle markørerne. Databehandlingen bliver som følge af dette en mere langsommelig
proces, og det kunne derfor overvejes om enten markørpåsætningen skulle ændres, eller om
kameraplaceringen kunne ændres for at imødekomme denne udfordring.
Hvordan formidles testresultater til en atlet? Et del mål med udviklingen af denne forsøgsprotokol og testform er at kunne give
kørestolsatleterne, deres trænere og deres ledere en detaljeret feedback på den enkelte atlets
præstationsevne. Det skal være en mulighed at kunne følge udviklingen af den enkelte atlet på
essentielle kampspecifikke præstationsparametre. For at trænere og atleter skal kunne benytte
de resultater de opnår i forbindelse med disse tests er det en nødvendighed, at de er klar over
46
betydningen af de enkelte resultater. Derudover bør resultaterne tilpasses atleter og trænere, så
de let kan forstå og agere ud fra dem. I forbindelse med et projekt som dette, bliver der genereret
store mængder data. Selve formidlingen af testens resultater og udvælgelsen af relevant
information er derfor en vigtig parameter for testlederen. Som nævnt både i teori og
resultatafsnit, så har vi arbejdet med begreberne: Hastighed, acceleration, peak hastighed, peak
acceleration og time to peak for både hastighed og acceleration. Disse begreber og
præstationsparametre er blevet udvalgt, da de kan bidrage med information, der er vigtig i en
meget eksplosiv sportsgren som kørestolsrugby. Hastigheden indikerer hvor hurtigt spilleren
bevæger sig, og peak-hastighed eller topfart er meget benyttet i øvrige sportsgrene til at vise
hvordan enkelte spillere har præsteret under en kampsituation. Som spiller er det interessant
at vide noget omkring sin fart, da dette er en simpel måde at sammenligne egne præstationer
med sig selv og andre. Der kan samtidig argumenteres for at hastighed er et begreb og en
størrelse som de er vant til fra deres dagligdag og det derfor er let at forholde sig til. En
hastighedskurve som i figur 15 viser udviklingen i hastighed i forhold til tiden og den vil uden
meget yderligere forklaring kunne vises til trænere og atleter.
Acceleration er en vigtig parameter i sporten og har stor betydning for den enkelte spillers
præstation jf. afsnittet om de specifikke tests. Derfor er det vigtigt at få formidlet viden omkring
accelerationen til atleterne. I modsætning til hastighed er acceleration dog ikke kvantificeret i
hverdagen og derfor kan den være sværere som atlet at forholde sig til. Træneren taler om at
atleterne skal være bedre til at accelerere eller skal accelerere hurtigere, men uden at der er
nogen specifikke værdier til at underbygge argumenterne. I denne forbindelse er det derfor
vigtigt at være klar i formidlingen af disse accelerationsresultater. Selve værdien er ikke
nødvendigvis interessant for atleten, men det er hvordan den bliver præsenteret i en udviklings-
og præstationskontekst. Atletens mål er at komme hurtigere op i fart, hvilket vil sige, at han skal
accelerere hurtigere. Derfor vil det være interessant for atleten at se hvor hurtigt han når sin
peak-acceleration og om han kan ændre denne gennem træning eller teknikændring.
47
Figur 19: Her ses accelerationskurven (blå) og hastighedskurven (rød) for FP#1's peak trial ved 6,5 Hz. Pilene angiver Time to peak for henholdsvis hastigheden og accelerationen.
Resultatet af ’time to peak’ betegnes som værende en vigtig information at formidle til atleten,
da denne værdi fortæller noget konkret om atletens evne til at accelerere. Ovenstående figur
viser, hvordan time-to-peak grafisk kan illustreres for en atlet eller træner. Det vil være muligt
for både træner og atlet at kigge på disse værdier og se om de oplever den udvikling de havde
forventet. De samme argumenter gør sig gældende for TTP for hastighed, hvor atleterne også
kan få mulighed for at se hvor lang tid de er om at opnå deres højeste hastighed. Dette åbner
også op for muligheden for at koble hastighed og acceleration sammen, så de er i stand til at
forstå sammenhængen mellem deres evne til at accelerere og deres evne til at køre hurtigere.
Ved at benytte resultater og værdier for peak-hastighed, TTP for acceleration og hastighed kan
man altså formidle vigtig viden til atleten. Ved hjælp af få udvalgte, men vigtige informationer
kan man fortælle atleten og træneren om atletens præstationsevne. Derudover vil man kunne
sammenligne atleter, der minder om hinanden i forhold til klassifikation og
funktionsnedsættelse og enten benytte denne viden til at udvælge sit hold eller til at undersøge
hvad den ene spiller gør anderledes end den anden, hvilket kan føre til en intern lærings- og
optimeringsproces på det enkelte hold.
”Time to peak”
48
Konklusion
Formålet med denne opgave var, at skabe en testprotokol der vha. Motion Capture udstyr kunne
generere data om præstationsparametre relateret til kørestolsrugby. Et essentielt fokus i
udviklingen af denne protokol var, at den skulle være individorienteret, og resultaterne skulle
så vidt muligt afspejle en kampsituation.
Med denne opgave har vi taget et skridt på vejen mod en brugbar testprotokol, der opfylder
vores formål. Brugen af Motion Capture udstyr rummer en række usikkerheder, der skal tages
højde for i forbindelse med fremtidig udvikling og brug i denne kontekst. Det er nødvendigt at
filtrere data for at kunne benytte disse. Vores resultater antyder at man skal benytte en cut-off
frekvens mellem 3,5 Hz og 6,5 Hz for at bibeholde forskellene mellem atleterne og for at undgå
store mængder støj. Derover skal man gøre sig overvejelser omkring den videre databehandling,
da vi ikke har været i stand til at genskabe, de af systemet udregnede accelerationsprofiler, ved
manuel udregning.
I brugen af protokollen mener vi at følgende overvejelser har en indflydelse på
præstationsparametre:
Markørpåsætning
Laboratorieforhold
Valg af tests
Standardisering af tests
Grundet atleternes forskellige funktionsnedsættelser er det nødvendigt, at standardisere
markørpåsætningen for den enkelte atlet. En universel standardisering er ikke mulig, da denne
vil have indflydelse på atleternes præstation og dermed resultater.
Testning i laboratorieforhold kan også have indflydelse på præstationsparametre. På grund af
forskelle fra et kampmiljø skal man overveje om testning i et laboratorie går på kompromis med
overførbarheden til selve sporten. Der vil være forskelle i underlag og plads som kan påvirke
resultaternes overførbarhed.
I forbindelse med brugen af denne protokol er det muligt at teste på flere bevægelser. Det er dog
vigtigt at disse tests er forankret i kampsituationer. De tests vi har udvalgt repræsenterer de
mest anvendte aktioner ifølge litteraturen.
49
Vi har diskuteret om det giver mening at standardisere, når protokollen skal være så
individbaseret som muligt. Motion Capture udstyret ikke sætter nogen begrænsninger for
atletens bevægelse. Derfor kan den samme test godt bruges til atleter af forskellige
klassifikationsniveauer, da systemet er i stand til at opfange selv små forskelle i
præstationsparametrene. En standardisering af protokollen er derfor mulig.
Vi har diskuteret og argumenteret for de valg vi har truffet i udarbejdelsen af denne testprotokol.
Vi mener at testprotokollen har sin berettigelse i forskningen for kørestolsrugby fremadrettet,
men der er behov for at den bliver udviklet og testet yderligere før den kan benyttes i en
præstationskontekst.
Perspektivering
Vores konklusion danner baggrund for dette perspektiv som vil forklare hvilke muligheder der
er for denne protokol i fremtiden. Som vi konkluderer, så er der behov for yderligere testning af
denne protokol. Denne opgave har kun testet på tre forsøgspersoner på et enkelt tidspunkt. Det
kunne være interessant at udføre et test-retest forsøg, for at kunne angive hvor reliabelt
systemet måler, og for at vise man kan reproducere de samme resultater. Dette kunne gøres ved
at teste en gruppe personer to gange på et døgn inden for et par timers mellemrum. En høj
reliabilitet vil kunne yderligere bekræfte protokollens eksistens fremadrettet.
Igennem arbejdsprocessen har vi forsøgt at fastholde den individorienteret tilgang. Denne
styrke mener vi ikke har kunnet findes i tilsvarende grad i tidligere forskning. Når denne styrke
kombineres med den højteknologiske præcision som Vicon bidrager med, så kan vi forestille os
adskillige muligheder i brugen af protokollen.
Dertil har vi truffet protokolovervejelser på baggrund af muligheden for at indsamle
kraftplatformsdata. Tages denne metode også i brug, så vil vi kunne undersøge flere
præstationsparametre som Power og Rate of Force Development, der i sammenhæng med
acceleration og hastighed ville kunne give nyttige informationer om en atlet.
Ydermere har Vicon systemet også potentialet til at kunne beregne på ledvinker for anatomiske
led, som kan være interessante i forbindelse med optimering af fremdriftsteknik.
Dette forsøg ser kun på et øjebliksbillede af atleterne, men protokollen vil optimalt set
beskæftige sig med prospektive formål. Elitekøresstolsrugbyatleter eller trænere ville kunne
50
bruge protokollen til at monitorere acceleration, hastighed og time-to-peak værdier for at
determinere en atlets træningstilstand på forskellige tidspunkter af en sæson. Her kan
protokollen bidrage til at kunne vise en udvikling for den enkelte atlet.
Et videnskabeligt prospektivt projekt kunne indeholde et interventionsforløb for en gruppe
atleter. Ser vi på Masons’ model i figur 2 (Mason, 2013) endnu engang, så indeholder den flere
faktorer der kunne være interessante at intervenere med.
Der er sparsomt med forskning på styrketræning for kørestolsrugbyatleter, men med en
protokol som denne kunne man indlede et styrketræningsintervention for at undersøge, om en
bestemt styrketræningsform kunne have effekt på de førnævnte præstationsparametre.
Et af de andre faktorer der kunne interveneres på er den enkelte atlets fremdriftsteknik. Ved at
tage atletens individuelle funktionshæmning i betragtning kunne man antage hvordan en
teknikændring kunne være behjælpelig til at optimere sportspræstationen. Der er ikke fundet
nogen studier, der eksplicit har arbejdet med at ændre på atleternes fremdriftsteknik, hvilket
kan relatere sig atlet-kørestol-interface. Et enkelt studie, foretaget med børn (avg. 9.2 år),
foreslår dog, at der kan lægges fokus på udnyttelse af skulderens bevægelse hos
kørestolsbrugere for en mere efficient fremdrift (Starrs, et al., 2012).
Det er dog essentielt, at der i optimeringen af præstation tages højde for, at når der optimeres
på en faktor, så kan dette have indflydelse på mange andre faktorer. Det er derfor vigtigt at tænke
på individet i sine fremtidige forsøg.
51
Litteraturliste
DiGiovine, C. P. et al., 2000. Frequency Analysis of Kinematics of Racing Wheelchair
Propulsion. IEEE Transactions on rehabilitation engineering, pp. 385-393.
Goosey-Tolfrey, V. L. & Leicht, C. A., 2013. Field-Based Physiological Testing of
Wheelchair Athletes. Sports Med , pp. 77-91.
Hall, S. J., 2012. Basic Biomechanics. 6. udgave red. New York: McGraw-Hill.
Kadaba, M. P., Ramakrishnan, H. K. & Wootten, M. E., 1990. Measurement of Lower
Extremity Kinematics during Level Walking. Journal of Orthopaedic Research , pp. 383-
392.
Mason, B. S., Porcellato, L., van der Woude, L. H. V. & Goosey-Tolfrey, V. L., 2010. A
Qualitative Examination of Wheelchair Configuration for Optimal Mobility Performance
in Wheelchair Sports: A Pilot Study. Journal of Rehabilitation Medicine, pp. 141-149.
Mason, B. S., van der Woude, L. H. V. & Goosey-Tolfrey, V. L., 2013. The Ergonomics of
Wheelchair Configuration for Optimal Performance in the Wheelchair Court Sports.
Sports Med., pp. 23-38.
Robertson, G. E. D. et al., 2004. Research Methods in Biomechanics. Champaign, Illinois:
Human Kinetics.
Sarro, K. J. et al., 2010. Tracking of wheelchair rugby players in the 2008 Demolition
Derby final. Journal of Sports Science, pp. 193-200.
Sporner, M. L. et al., 2009. Quantification of activity during wheelchair basketball and
rugby at the National Veterans Wheelchair Games: a pilot study. Prosthetics and
Orthotics International, pp. 210-217.
Starrs, P. et al., 2012. Biomechanical differences between experienced and
inexperienced wheelchair users during sport. Prosthetics and Orthotics Internationsal,
pp. 324-331.
Turbanski, S. & Schmidtbleicher, D., 2010. Effects of Heavy Restistance Training on
Strength and Power in Upper Extremities in Wheelchari Atheletes. Journal of Strength
and Conditioning Research, pp. 8-16.
Vanlandewijck, Y. C. & Thompson, W. R., 2011. The Paralympic Athlete. 1. udgave red.
Chichester: Wiley-Blackwell.
Vanlandewijck, Y., Theisen, D. & Daly, D., 2001. Wheelchair Propulsion Biomechanics -
Implications for Wheelchair Sports. Sports Med, pp. 339-367.
52
Winter, D. A., 2009. Biomechanics and Motor Control of Human Movement. 4. udgave red.
Hoboken, New Jersey: John Wiley and Sons inc. .
Wood, T. M. & Zhu, W., 2006. Measurement Theory and Practice in Kinesiology.
Champaign, Illinois: Human Kinetics.
Webkilder: IWRF, 2011. IWRF Classification Manual. [Online]
Available at:
http://iwrf.com/resources/iwrf_docs/IWRF_Classification_Manual_3rd_Edition_rev-
2011_(English).pdf
[Senest hentet eller vist den 25 Maj 2014].
IWRF, 2012. International Rules for the Sport of Wheelchair Rugby. [Online]
Available at:
http://iwrf.com/resources/iwrf_docs/Wheelchair_Rugby_International_Rules_2012_En
glish.pdf
[Senest hentet eller vist den 25/5/2014 Maj 2014].
IWRF, 2013. A Layperson's guide to Wheelchair Rugby Classification. [Online]
Available at: http://iwrf.com/resources/iwrf_docs/Laypersons_Guide_Classification.pdf
[Senest hentet eller vist den 14 April 2014].
53
Bilag: Bilag 1: Vicon marker group protocol
54
55
56
57
Bilag 2: Forsøgsprotokol
