基于传感器技术的运动损伤动作分析研究进展与展望：一项范围综述

本期推荐：研究人员针对运动损伤管理中传统动作分析方法的局限性，系统综述了42项IMU等传感器技术在膝关节扭伤等运动损伤检测、评估及康复中的应用。研究发现IMU传感器结合统计分析方法在团队运动损伤评估中占据主导，同时揭示了传感器融合技术和机器学习应用的潜力，为开发个性化运动健康解决方案提供了重要依据。

　　

在竞技体育和大众健身蓬勃发展的今天，运动损伤已成为影响运动员职业生涯和普通运动爱好者健康的重要问题。传统依赖视觉评估的动作分析方法存在主观性强、难以量化动态运动细节等固有缺陷，而新兴的传感器技术为客观分析运动生物力学特征带来了革命性机遇。由Afrooz Arzehgar等国际研究团队发表在《BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation》的这项范围综述，首次系统梳理了传感器技术在运动损伤动作分析中的应用全景。

研究团队采用Arksey和O'Malley框架结合JBI指南，对PubMed/MEDLINE等三大数据库截至2024年2月的文献进行系统筛选。通过PCC标准（参与者为运动员、概念为传感器技术、背景为运动损伤）最终纳入42项研究。关键技术方法包括：基于OSIICS分类系统的损伤类型标准化提取、多传感器（IMU/EMG/足底压力等）配置分析、动作数据处理方法（信号处理/统计/机器学习）分类评估，以及实验室/临床/运动场等多场景应用特征分析。

研究结果揭示多个重要发现：

1. 传感器类型分布：IMU传感器以62%的使用率成为最主流技术，其中加速度计单独使用占比29%。传感器融合技术（38%研究采用）在康复评估中表现突出，如EMG与IMU组合可全面监测ACL重建后恢复进程。
2. 损伤类型聚焦：膝关节扭伤占研究总量的52%，显著高于踝关节（17%）和脑脊髓损伤（7%）。团队运动（如足球、篮球）是主要研究对象，而适应性运动研究仅占2.4%。
3. 分析方法特征：90%康复评估研究采用统计方法，仅9.5%尝试机器学习。值得注意的是，膝关节研究中传感器融合使用率达75%，如Capin等结合IMU与足底压力数据成功识别ACL二次断裂风险。
4. 应用场景差异：实验室环境占47%，临床占28.6%，而真实运动场景仅21%。家庭康复监测仅1项研究（Mengis等通过IMU追踪ACL术后恢复）。

讨论部分指出三个关键突破点：首先，IMU因其便携性和多模态数据采集优势成为运动医学理想工具，但当前研究对陀螺仪和磁力计的独立应用探索不足（仅各1项研究）。其次，膝关节损伤研究的"热岛效应"可能掩盖了其他常见损伤（如肩袖撕裂）的技术需求。最具前瞻性的是，作者发现机器学习在损伤预测领域的应用空白与传感器硬件发展水平形成鲜明对比。

这项研究的重要意义在于：首次建立了传感器技术与运动损伤管理的应用对应关系图谱，为临床实践提供了循证选择依据。提出的"传感器-损伤类型-分析方法"三维框架，不仅解释了当前IMU在膝关节康复评估中的优势地位，更揭示了足底压力传感器在步态分析、EMG在肌肉协同监测等细分领域的特殊价值。研究指出的适应性运动监测缺口和家庭康复技术瓶颈，为下一代可穿戴设备研发指明了方向。正如作者强调的，整合5G和边缘计算技术的实时分析系统，或将彻底改变传统运动医学的诊疗模式。