研究背景及选题依据:据流行病学报道,每年有数以百万的人新发踝关节扭伤。踝关节扭伤在体育运动和比赛中也很常见,即使是训练有素的专业运动员也无法避免。发现并正确解读踝关节损伤的机理,是防治体育运动中踝关节损伤的关键问题之一,也是延长专业运动员运动生命的关键技术之一。随着现代技术的发展,目前有很多方法可以量化和解读踝关节损伤的机理。在这些方法当中,最直接的方法是能够分析运动中踝关节损伤的实际瞬间,这就给踝关节损伤机理的研究提出了难题,因为在实验室中让受试者模拟踝关节损伤,造成人为的伤害,不符合人体实验的伦理学要求,而在实际运动中,我们也无法准确预判何时会发生踝关节损伤,并对其加以研究分析。在这样的前提下,基于模型的图像匹配运动解析技术(model-basedimage-matchingmotionanalysis technique,MBIM)的方法便应运而生。这种方法最初为挪威运动科学学院的Tron Krosshaug博士所发现并应用于运动中膝关节ACL损伤的研究当中。他发现这种研究方法:与实验室的经典研究方法:所获得的研究结果:高度相关,且精准性和可重复性也很高,因此便直接应用于运动中膝关节损伤的研究当中。这一方法的实质是在视频上通过匹配3D骨骼来分析人体运动的轨迹和规律,以解读运动中骨性关节扭伤的实际状况,通过进行运动学分析,找到关节扭伤的可能机理,并将所得数据应用于关节损伤的防治。本研究便是应用MBIM的方法来分析一例在2012年汤姆斯杯羽毛球赛场上,马来西亚国家羽毛球队的著名运动员李宗伟发生踝关节损伤时踝关节的实际运动情况,以期为MBIM研究积累更多典型案例,更好的理解和解读踝关节损伤发生的机理,从而为踝关节损伤的防治做出贡献。研究设计:选择一例比赛中典型的运动员踝关节扭伤的案例,此案例视频可以从至少3个不同角度清楚的观察到踝关节扭伤前后的踝关节运动轨迹。应用3D动画软件,将骨盆、大腿、小腿和足的骨骼模型模拟匹配到视频当中,对同一动作的4个不同拍摄角度进行同步骨骼动作匹配。要求4个摄像角度下,同一技术动作的骨骼动作均匹配完好,且前后骨骼动作之间保持良好的连贯性,方视为匹配有效,所得角度、速度和角速度等数据方为有效数据,纳入数据统计。研究方法:本研究选取了2012年汤姆斯杯的比赛中李宗伟踝关节扭伤的典型案例进行分析。从视频中,可以清晰看到4个不同角度的拍摄画面。通过图像转化、同步,呈现于Poser43D动画软件中,从动作发动开始,直至扭伤结束,共计13幅图像。图像中的羽毛球场地作为虚拟背景环境,根据运动员实际动作轨迹,匹配3D骨骼模型,直接呈现踝关节扭伤前后踝关节的移动、扭转、翻转情况,并对其进行运动学分析和解读。在进行骨骼匹配的过程中,要求同一动作在4个不同角度下,髋关节、膝关节和踝关节都达到匹配要求,从而保证3D骨骼能够完美呈现实际的动作情况,且13副视频图像在连续播放的过程中,3D骨骼的动作环环相扣,连贯性良好。研究结果:1.踝关节损伤瞬间,足背从趾屈转为背屈,同时快速足内旋和翻转。背屈、内旋和翻转几乎同时达到峰值。2.在本案例中背屈的峰值为68度,内旋的峰值为65.12度,翻转的峰值为113度,其中翻转的变化幅度最大。3.足外侧缘着地之后的0.126秒,足背屈、内旋和翻转程度瞬间剧增,背屈角速度峰值为1619.05度/秒,内旋角速度峰值为1550.39度/秒,翻转角速度峰值为2690.48度/秒,这个结果与之前的报道相接近(Fong et al 2012,Mok et al 2011),但本次案例分析中观测到的内旋和翻转角度更大,角速度也更大。4.损伤发生后,机体快速反应,矫正动作,背屈、内旋和翻转逐渐平复,背屈恢复最快。研究结论:踝关节损伤时,突然的剧烈足内旋和翻转是导致损伤发生的主要因素,内旋和翻转的角度和速度是影响损伤程度的关键。在日常训练中,应注意加强踝关节外侧韧带和肌肉的强度练习或增加保护措施,在足外侧缘着地瞬间,尽力快速启动动作矫正,减少足内旋和翻转程度,从而减低踝关节扭伤的程度。