Béres Sándor Ph.D. hallgató Magyar Testnevelési Egyertem Biomechanika Tanszék BEVEZETÉS

Átírás

1 AZ APAS MOZGÁSELEMZŐ RENDSZER MEGBÍZHATÓSÁGÁNAK VIZSGÁLATA Béres Sándor Ph.D. hallgató Magyar Testnevelési Egyertem Biomechanika Tanszék BEVEZETÉS Egyre elterjedtebb módszer a sportmozgások biomechanikájának megismerésében, az edzésmódszerek fejlésztésében ill. technikai elemek javításában a mozgáselemző műszerek használata. A mozgáselemzés során, különösen a hásomdimenziós módszerek a legcélrevezetőbbek. A mozgások modellezésében, megismerésében, kutatásában azonban alapvető követelmény a pontosság. Jelen dolgozat célja, meghatározni az APAS System, háromdimenziós, mozgáselemző rendszerrel végrehajtott digitalizálási folyamat megbízhatóságát. Feltételezésünk szerint a mozgáselemzési folyamat során a testpontok bevitelének pontossága megbíható, ha a következő kritériumok teljesülnek: a digitalizálási munkát végig egy személy végzi; a digitalizálási procedúrák időben nem esiknek távol egymástól (naponként); egy alkalommal nem tart nagyon hosszú ideig a munka (max 3-4 óra). MÓDSZEREK A felmérésre január 23.-án került sor, a Magyar Testnevelési Egyertem atlétika csarnokában. A videofelvételeket a nekifutó sávra merőlegesen, a deszka homok felőli szélének közepétől 20.5 m-re, a földtől 1 m-re elhelyezett Panasonic M 10-es, 50 Hz-es ferkvenciával dolgozó kamerával rögzíterttük. A kamera látómezeje 8 m-t foglalt magába. A felvételeket egy nagyteljesítményű reflektor fénye mellett 1/500 s-os rekeszidővel készítettük. A videókazetta TDK 90 pervces kazetta volt. A referencia rács 2x6 m-es alumínium keret volt, amelynek úgy helyezkedett el, hogy két méteres szakasza az elugrósávtól a homok felé, 4 m-es szakasza pedig a nekifutósáv felé esett. A referencia keretet a nekifutósávra merőlegesen, annak közepére helyeztük el. A felvételekt az Ariel Gideon féle APAS mozgáselemző rendszerrel elemeztem. A felvételek feldolgozásának módja a következő volt: a video kazettáról a kiválasztott képkockák az APAS rendszer meóriájába vitele (grab mode); az alany testpontjainak (20db) virtuális szálkeresztel képkockánkénti digitalizálása, egy 17 szegmenses testmodelre (digitize mode); az adatok transzformálása (transzformation mode); a kapott adatok esetleges hibáinak ellenőrzése és korrigálása símítással, Cubic módszerrel (smoothing mode);

2 az adatok rendszerezése, kiválasztása, táblázatba rendezése és nyomtatása; statisztikai számítások. A következő statisztikai számításokat végeztem (quatro pro táblázatkezelő segítségével): átlagszámítás; egymintás Student t-teszt; varaincia; Pearson korreláció. A digitalizálás április 20.-án a délutáni órákban végeztem. Négyszer digitalizáltam le a fent említett felmérésan felvettt egyik ugrást. Minden a négy digitalizálási művelet megközelitőleg egy-egy órát vett igénybe. A minden munkaóra után fél órát pihentem. A negyedik óra után a szemem megfájdult és kicsit elfáradtam. A KÍSÉRLET RÉSZLETES LEÍRÁSA 1. A videokazettáról a képkockák a rendszer memóriájába vitele ( grab mode ) Ordina Tibor 648 cm-es, hat lépésből végrehajtott ugrásának utolsó két lépését és elugrását választottam ki az elemzésre. A grabbelést, tehát a képkockák digitalizált formában a rendszer memóriájába, (-.vid- kiterjeszstésű fájlként) vitelét, 40 képkockára terveztem. A kiválasztott mozdulatsor az elugrás előtti lépés és az elugrás volt. Ezért az első képkocka amely bevitelre került, az utolsó előtti lépés talajfogása előtti pillanatát mutatta. Az utolsó 40. képkocka az elugrás utáni 7. kockáról volt. Így az ugrás elemzést nem az elugrás pillanatában fejeztem be, hanem a repülőfázis első harmada végén. Erre azért volt szükség, - és más nagysebességű mozgások elemzésénél is azért lenne szükséges -, mert így az elugrás pillanatában mérhető tkp sebesség, magasság stb. paraméterek a símitás sajátosságainál fogva nem lesznek torzak, nem lesznek levágva, lekerekítve. Valós értékeket fognak mutatni. 2. Az ugró testpontjainak képkockánkénti digitalizálása ( digitize mode ) A digitize, vagy magyarul digitalizálás a rendszer memóriájába vitt, (digitális képpontokra bontott) képeken szereplő ugró 20 testpontjának, adott sorrend szerint, az imént említett szálkeresztel való kijelölését jelenti. Ezen módszer szerint a kijelölt pontok a képkocka digitalizálásának végén egy általunk megadott összeköttetés rendszer alapján egy pálcika embert alkotnak. A testpontok a következők voltak: 1. lábujj-hegy (bal, jobb); 2. sarkak (bal, jobb); 3. boka forgástengelyének közepe (bal, jobb); 4. térd forgástengelyének közepe (bal, jobb); 5. csípő izület közepe (bal, jobb); 6. váll izület közepe (bal, jobb); 7. könyök forgástengelyenek közepe (bal, jobb); 8. csukló izület közepe (bal, job); 2

3 9. ötödik kézközépcsont disztális vége (bal, jobb); 10. állcsúcs 11. homloktető A digitalizálási procedúra elején a program kéri a referencia keret pontjainak az előbb leírt módon való bevitelét. Csak egy kamerával vettük fel a mozgást, ezért nem volt szükség egy teljes 8 pontos 2x2x2 m-esalumínium referencia kocka pontjainak kontrolpontokként való bedigitalizálására. Így egy négy pontos téglalap alakú 2x6 m-es keretet állítottunk fel. A kontrolpontokat ennek sarkainak digitalizálásával vittem a be. A pontot a deszka homok felőli szélének közepétől két méterre a homok felé, a talajon lévő sarokra határoztam meg. Az ettől 6 m-re (az elugró sávtól 4 m-re) a deszka nekifutó sáv felőli részén, a földön elhelyezkedő keret sarok volt a pont, (ill és pont az x, y, z, koordináták alapján) amely természetesen cm-ben volt kifejezve. 3. Az adatok transzformálása ( transzformation mode ) Jelen esetben nem kellett három dimenziós, két vagy több kamerával felvett, digitalizált alakzatokat egymásba alakítani - transzformálni, mert egy kamerával, egy síkban felvett alakkal dolgoztunk. Ezért ennek a menüpontnak esetünkben nincs jelentősége. A transzformálást mégis el kellet végezni az kétdimenziós felvételek menüpont alatt, mert a program csak így enegedi simítani a kapott adatokat. 4. Az adatok simítása Cubic módszerrel ( smoothing mode ) A testpontok által bevitt nyers adatokat Cubic módszerrel simítottam. A rendszer által megadott érték által automatikusan simított adatokat túlzottnak véltem, ezért mind a húsz testpont x, y irányú helyzet, sebesség, gyorsulás, gyorsulás változás paramétereit as símitási értékkel újra simítottam. A tkp értékeket először 0.500, majd értékkel is simítottam, majd további összehasonlításhoz szükséges paramétereket minkét esetben elmentettem. 5. A szükséges adatok kiválasztása, kinyomtatása és táblázatba rendezése Az összehasonlítás szempontjából a legfontosabb, a gép által a test többi szegmensének résztömegközéppontjaiból a demszteri testmodell alapján számolt tömegközéppont paraméter sorokat (40 képkocka, 0.01 sec.-ként vatt minrával) kinyomtattam, majd elvégeztem rajtuk a korábban említett statisztikai és összehasonlító vizsgálatokat. A következő paramétersorokat nyomtattam ki: 1. a tkp vízszintes, függőleges (x, y) irányú, referencia keret sarok pontjaihoz viszonyított elhelyezkedése, útja (cm); 2. a tkp x, y irányú sebessége (cm s -1 ); 3. a tkp x,y irányban történő gyorsulása (cm s -2 ); 4. a bal ill. jobb láb x irányú térbeli poziciójának adatait (cm); 5. a lendítő térd y irányú térbeli pozícióját. 3

4 EREDMÉNYEK BEMUTATÁSA Ax értékelés a függelékben bemutatott erdményeket hozta. A négy digitalizálási folyamatot PROBA 1, 2, 3, 4-nek neveztem el. Ezek az egymástól időben eltérő digitalizálásokat jelölik. Símitási tényezőjük Az összehasonlítási számításokban három PROBA sort vetettem össze. Ezek a tkp y irányú pozíció; x irányú sebesség; y irányú gyorsulás paramétersorai voltak. Később ugyanezen próbasorok adatait az előzőekhez említett módon mal is lesimítottam, ezeket neveztem el PROsm 1, 2, 3, 4 jelzéssel. Egymintás t-próbával hasonlítottam össze a próbasorokat, mind a három tkp tulajdoságot külön. Miután PROBA 1, 2, 3, 4 mindegyikét mindegyikkel összehasonlítottam, 6db t eredmény állt rendelkezésemre egy tulajdonságnál. Ezeket külön-külön is, majd átlagukat tekintve is összevetettem a táblázatban. Ezzel kaptam meg a p valószínűségi tényezőket. A különböző simitási értékekkel simított (PROBA, PROsm) sorokat önmagukkal hasonlítottam össze, szinten egymintás t-próbát alkalmazva. A t eredmények alapján ezeknek is megkerestem a valószínűségi tényezőit. TKP Y IRÁNYÚ POZÍCIÓ Az 1. táblázat mutatja az eredményeket (PROBA 1, 2, 3, 4 egymással való összehasonlítása): "PROBA1 "PROBA2 "PROBA1 "PROBA3 Mean Mean Variance Variance Pearson Correlation Pearson Correlation t t "PROBA1 "PROBA4 "PROBA2 "PROBA3 Mean Mean Variance Variance Pearson Correlation Pearson Correlation t t "PROBA2 "PROBA4 "PROBA3 "PROBA4 Mean Mean Variance Variance Pearson Correlation Pearson Correlation t t Öszegzés: t= t= t= t= t= t=

5 t= p<0.9 TKP X IRÁNYÚ SEBESSÉG A 2. táblázat mutatja a sebességeredmények összehasonlítását (PROBA1, 2, 3, 4): "PROBA1 "PROBA2 "PROBA1 "PROBA3 Mean Mean Variance Variance Pearson Correlation Pearson Correlation t t "PROBA1 "PROBA4 "PROBA2 "PROBA3 Mean Mean Variance Variance Pearson Correlation Pearson Correlation t t "PROBA2 "PROBA4 "PROBA3 "PROBA4 Mean Mean Variance Variance Pearson Correlation Pearson Correlation t t Öszegzés: t= t= t= t= t= t= t= p<0.9 5

6 TKP Y IRÁNYÚ GYORSULÁS A 3. táblázat mutatja a gyorsulás eredmények összehasonlítását (PROBA 1, 2, 3, 4) "PROBA1 "PROBA2 "PROBA1 "PROBA3 Mean Mean Variance Variance Pearson Correlation Pearson Correlation t t "PROBA1 "PROBA4 "PROBA2 "PROBA3 Mean Mean Variance Variance Pearson Correlation Pearson Correlation t (0.082) t (0.021) "PROBA2 "PROBA4 "PROBA3 "PROBA4 Mean Mean Variance Variance Pearson Correlation Pearson Correlation t (0.140) t (0.105) Összegzés: t= t= t= t= t= t= t= p<0.9 Megjegyzés: az observation azaz az adtaszám azért 78, mert az APAS rendszer simítási egysége a 40 képkocka simítását integráltan, azok megduplázásával végezte. Az egyes képkockákon a digitalizált adatok értékeit az előző és az azt követő adathoz hasonlította, átlagolta majd az így kapott eredményt közéjük illesztette. Így a kapott,görbéket simította anélkül, hogy abban eltérést hozott volna létre az eredeti mozgáshoz képest, viszont a görbe, az adatok jobban kezelhetőek. 6

7 SIMÍTOTT EREDMÉNYEK ÖSSZEHASONLÍTÁSA "PRO sm1 "PROBA1 "PRO sm2 "PROBA2 Mean Mean Variance Variance Observations Observations Pearson Correlation Pearson Correlation t t "PRO sm3 "PROBA3 "PRO sm4 "PROBA4 Mean Mean Variance Variance Observations Observations Pearson Correlation Pearson Correlation t t Összegzés: t= t= t= t= t= p<0.9 ÖSSZEFOGLALÁS TKP Y IRÁNYÚ POZÍCIÓ A digitalizált négy PROBA eredménysort egymással összehasonlítva egymintás t-tesztel öszszesen 6 t eredményt kaptam. A t-tesztek eredményeinek átlaga t = A valüszínűségi együttható értéke tehát p < 0.9. A legmagasabb t = ímíg a legalacsonyabb t érték lett. A valószínüségi érték (p) tehát 0.9 és 0.8 között volt. TKP X IRÁNYÚ SEBESSÉG A tkp x irányú sebessége eredménysorainak összehasonlításából a következő t eredmények születtek: A legnagyobb érték t = volt azaz a valószínüségi együttható p > 0.7, a legjisebb érték t = 0.12 amelyhez p > 0.9 érték tartozott. Az átlag t = , ami p < 0.9. Az az eredmények tehát azt mutatják, hogy épp úgy mint az előző próbánál a időben egymástól eltérő digtalizálásoknál az eltérés statisztikailag nem fedezhető fel. TKP Y IRÁNYÚ GYORSULÁS A tkp függőleges felfele ill. lefele történő gyorsulási adatai összevetése előtt arra számítottam, hogy a t-próbák eredményei itt mutatják majd a legnagyobb eltérést. Ezzel ellentétben éppen az ellenkezője történt, ugyanis a legkisebb eltéréseket hozták az eredmények. A 7

8 legnagyobbeltérés t = , a minimum t = Ennek megfelelően a p eredmények mindkét esetben p > 0.9 lett. Azaz nem volt statisztikailag eltérés a két eredménysor között. A digitalizálási folyamat a fent említett körülmények mellett az egymás utáni adatbevitelek ( digitalizálások ) között statisztikailag észlelhető hiba, eltérés nem született. Szintén nem találtam eltérést a 0.3-s simítási együtthatóval sem, ami azt jelenti, hogy a simítási folyamat során ez az eltérés alkalmazható anélkül, hogy ez befolyásolná az eredményt. FÜGGELÉK Az 1. ábra a 0.5 simítási értékkel simított tkp magasság értékek grafikus ábrazolsását mutja TKP magasság összehasonlítása (utolsó két lépés, elugrás) PROBA1 PROBA3 PROBA2 PROBA4 A 2. ábra a tkp vízszintes sebességének alakulását mutatja szintén a négy elemzés összehsonlításával. Simítási érték itt is volt. 8

9 TKP vízszintes seb. összehasonlítása (utolsó két lépés, elugrás) PROBA1 PROBA3 PROBA2 PROBA4 9