基于姿态估计与动力学分析的运动员脑震荡史评估：一项视频稳定性研究新方法

针对现有脑震荡快速筛查方法（如King-Devick测试）存在效度不足的问题，研究人员创新性地利用微软Kinect V2深度传感器，通过分析运动员执行下落垂直跳（DVJ）等动作时的姿态估计视频，建立GRF预测模型并测量稳定时间（TTS）。研究发现脑震荡组在DVJ中表现出显著延长的稳定时间（均值差=0.089 s，p=0.046），为资源受限环境提供了替代力板的客观评估方案。

　　

运动员脑震荡问题存在显著性别差异，女性不仅发生率更高且恢复周期更长。当前常用的场边检测手段如King-Devick测试（主要评估眼球运动、注意力及认知处理能力）在青少年运动员中有效性存疑。这项突破性研究另辟蹊径，采用微软Kinect V2深度传感系统捕捉特定动作训练视频，通过机器学习算法从姿态数据反演地面反作用力（GRF），进而量化稳定时间（Time to Stabilization, TTS）——这项原本需要专业力板和受控环境才能获取的关键指标。

研究团队重点对比了下落垂直跳（Drop Vertical Jump, DVJ）、单腿蹲（Single-Leg Squat, SLS）和单腿跳（Single-Leg Hop, SLH）三种动作的表现差异。数据揭示DVJ最具鉴别力，脑震荡组稳定时间显著延长0.089秒（p=0.046），暗示潜在的持续性平衡功能障碍。有趣的是，不同动作的鉴别效果存在性别特异性：DVJ对男性运动员区分度最高，而SLH在女性群体中更有效，SLS虽可用于前交叉韧带（ACL）康复评估，但对两性脑震荡鉴别均不理想。

这项技术突破的意义在于，仅需普通摄像头即可实现专业力板90%的检测功能，特别适合资源有限的基层运动场景。通过将复杂的动力学参数（如GRF曲线特征）转化为可视化的稳定性指标，为教练团队提供了傻瓜式的脑震荡风险评估工具。