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Motus Advances Workload Models with 疲劳 Units

  • 通过 本汉森
  • 2019年9月27日

如果赛前的热身是汤米·约翰(Tommy John)流行的原因怎么办?不仅是因为赛前工作的数量无法追踪(这太大了),还因为热身引发的发生率怎么办?在棒球比赛中,两次投球之间的平均时间为15秒,但在长腿投掷和牛棚热身期间,投掷之间的平均时间约为3.5秒。肌肉需要时间才能从疲劳中恢复过来,因此,这个时间间隔必定会成为投手的因素’生理工作量。

为了捕捉这种现象,motusDASH Web应用程序用户现在可以访问在每个投掷日的每一秒内计算出的疲劳单位。当Motus ’修改后的9天ACR和慢性工作量衡量标准有助于识别数周和数月范围内的疲劳,疲劳单元的目标是识别一天之内以秒和分钟为单位的疲劳。疲劳单元由每次投掷的峰值扭矩提供动力,在高投掷频率期间会累积,在休息期间会重新生成。

疲劳 Units were first developed in 2014 by Dr. Michael Sonne (pronounced “Sawn”)基于公开可用的pitchFX数据。 Sonne创建的模型研究了暴露于重复性活动中各种手臂肌肉产生力量的能力的下降。他早期的工作受到了“pitch clock” (链接),并说明了如何使投手更快地投掷,缩短投球间隔时间,这使投手更容易出现肌肉疲劳并最终导致受伤风险。

当涉及投手受伤时,疲劳是主要的危险因素。首先通过ASMI进行量化’在对青少年棒球的10年研究中,研究人员发现自我报告“累时扔”结果导致受伤风险增加了36倍[1]。研究人员还量化了季节性疲劳影响,发现在一个日历年中投掷100局以上会导致受伤风险增加3.5倍。 Sameer Mehta博士的研究显示,在数周和数月的时间内,急性/慢性比率大于1.3时投掷会导致受伤风险增加15.2倍[2]。疲劳甚至可以在更短的时间内体现出来。 

Motus and Sonne collaborated together with some of the brightest minds in baseball to bring 疲劳 Units into further action, including Dr. Tim Gabbett, Dr. Chris Camp, 布莱恩·康格(Bryan Conger), and Zach Dechant. The full white-paper behind the science of Motus' modified 疲劳 Units can be found here (链接)和有关疲劳和工作负载管理应用程序的最新报道可在IEEE Spectrum的此处找到(链接)。

"我们的疲劳模型最初是为评估重复性职业任务中力量,周期时间和姿势对肌肉疲劳累积的影响而开发的。如果要求工人以相同的强度执行相同数量的任务,但是您却浪费了他们的休息时间-他们的疲劳程度就会上升。当我第一次听说MLB的概念(包括音调时钟)以减少音调之间的时间时,我就采用了这种疲劳模型", said Sonne.

"There’一些数学模型,我们’ve取得了这些数字,但最终’这实际上只是常识-恢复时间是理解疲劳的关键。与传统的指标(如音调计数或局调)相比,创建疲劳单元的目的是更好地表示投手的生理状况,而我们的初步研究表明,它是高工作量的更好指标。将这项研究与MOTUS技术相结合是将这些发现带给全世界教练和球员的绝对最佳方法,并且可以开发出更好的策略来提高性能同时减少受伤风险”, he added.

下面的图1是疲劳单元(FU’s)为一个戴着motusTHROW时完成了六局工作的起始投手计算。每次抛出都会增加当前的FU水平’s是基于投掷的外翻扭矩。如果投手在两次投掷之间停留3分钟,则FU’s衰减回到零;但是,如果投手在短时间间隔(相隔3-20秒)内连续投掷,则FU’相互建立,疲劳衰减率重新开始。投掷之间的时间间隔越长,FU越多’衰减。 Motus同时提供总的FU’s和FU的峰值’s on the day.

Figure 1 - Typical 疲劳 Unit profile of a professional starting pitcher.

在此示例中,投手具有FU的7个局部峰’s:他的热身常规(longtoss和牛栏)和6个不同的局。请注意,在预热期间,快速投掷和大量投掷如何导致峰值FU几乎是任何局限的两倍’的高峰。此外,缺乏休息和从投掷到牛栏的快速过渡加剧了尿素的形成’快节奏的赛前牛棚会议。自从2015年推出袖套以来,Motus记录了近20,000个游戏数据集,这是一个普遍趋势。投手倾向于遵循这种传统的热身策略,这会导致在竞争性投掷之前产生大量的FU峰值。

但是,FU的峰值’赛前热身中的s是可修改且可避免的。参加亚利桑那州秋季联赛的专业投手和活跃的Motus / WASP客户(要求匿名),自行修改了热身方法并降低了赛前FU高峰’s by almost 35%. “我试图屏住呼吸,在每次热身投掷之间数到五,这确实使我慢下来。我花了我的时间’一点都不累。感觉真的很有效”, he said.

这种投手的方法标志着新时代的投手已经将数据掌握在自己手中。通过Motus进行工作负载管理之外’ WASP to build chronic workload and minimize acute:chronic ratios via personalized projections, his ability to lower 疲劳 Units on game-days created more capacity for competitive in-game throwing in the Arizona Fall League. 

Figure 2 - Anonymously shared data of 疲劳 Units from a modified pre-game warmup routine compared to average pitcher pre-game warmup routine.

To access 疲劳 Units on Motus data, users must be subscribed to the advanced analytics platform, motusDASH (//motusthrow.motusdash.com)。在投掷的每一天,都可以在趋势/日间数据模块下查看疲劳单位。“Fatigue” selector. The interactive 疲劳 Unit module allows users to select batches of time to view throwing volume densities and totals, inspect local FU’随时间变化,查看峰值和累积的FU’,并且允许用户导出.csv’s of FU’每天每秒进行自己的研究。 

The tools available with the launch of 疲劳 Units is yet another step forward in transforming Motus’ wearable technology data into physiologically relevant measures. As Motus continues to research and mine 疲劳 Unit data as it relates to injury and performance, additional features will be developed to give even more actionable insights to users. 

While MLB in-game rules allow in-game wear, those same rules prevent users from downloading data during the game. In the near future and with rule-changes, Motus envisions the ability to have 疲劳 Units available in-game to allow players and staff to better time mound visits and ultimately have better insights into when daily limits are reached. 

Figure 3 - Technical layout of motusDASH to obtain and export 疲劳 Units.

要开始制定工作负载管理程序,请在此处与我协商(日历链接),并在我们的motusDASH结帐时使用代码FATIGUE (https://motusthrow.motusdash.com)即可享受每月或每年10美元的优惠。 

参考文献:
  1. 奥尔森SJ,弗莱西格GS,邓S,洛夫蒂斯J,安德鲁斯JR。青少年棒球投手肩肘受伤的危险因素。我是J运动医学杂志。 2006; 34:905-912 [考研]
  2. Mehta S.大学棒球运动员的工作量与投掷伤害之间的关系。物理运动疗法。 2019; 40:66-70 [科学指导]

本汉森是生物力学副总裁&Motus Global的创新。他的教育学历是生物医学工程和数学(BS。),在获得博士学位期间,他曾在密尔沃基酿酒师的生物力学工程师任职。在Marquette大学获得生物电子学博士学位。

他于2012年加入Motus,成为第一位员工,并帮助领导产品开发团队设计IMU硬件,基于传感器的生物力学算法和用于人员工作量管理的软件投影系统。


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