通过二维运动学分析和生物力学反馈优化大学运动员的网球发球表现

《Scientific Reports》：Optimizing tennis serve performance in university players through 2D kinematic motion analysis and biomechanical feedback

　　

摘要

网球发球表现取决于多个身体部位的协调执行以及连续发球阶段的时间把握。尽管生物力学反馈已被用于支持技术改进，但其在大学水平球员身上的即时效果仍缺乏充分了解。本研究检验了二维（2D）运动学分析结合结构化视觉和语言反馈是否与选定的发球机制和表现结果的即时可测量变化相关。60 名年龄在 18 至 24 岁之间的男性大学网球球员被分配至实验组和对照组（n = 30 各），采用准实验前测 - 后测设计。实验组接受了一次结合基于视频和语言的生物力学反馈训练，而对照组继续进行常规训练。使用校准的二维运动分析软件（Dartfish；均方根误差 < 1%）录制发球过程，以评估时间、抛球、运动学、球拍和表现变量。使用独立样本 t 检验或曼 - 惠特尼 U 检验比较组间的前后测变化得分，组内分析则使用配对样本 t 检验或威尔克斯符号秩检验进行。还计算了效应量和变化百分比。与对照组相比，实验组在总发球时间（p = 0.030, d = 0.56）、前向挥拍时间（p = 0.012, d = 0.72）、抛球高度（p = 0.021, d = 0.60）、水平抛球偏差（p = 0.003, r = 0.65）、膝盖弯曲（p = 0.015, d = 0.61）、髋关节伸展（p = 0.004, d = 0.86）、躯干伸展（p = 0.006, d = 0.84）、躯干前屈（p = 0.011, d = 0.73）、肩部外展（p = 0.002, d = 1.02）、手腕伸展（p = 0.003, d = 0.98）、估计平面球拍速度（p = 0.001, d = 1.10）和击球高度（p = 0.015, d = 0.59）方面显示出更大的即时变化。对照组在相应变量上未发现具有统计学意义的前后测变化。实验组的发球准确率从 70% 提高到了 80%，但由于试验次数有限且采用二元评分法，这一结果被视为探索性的。单次结合二维运动学分析和结构化视觉 - 语言反馈的训练与大学水平球员选定的平面发球机制和表现结果的即时变化相关。这些发现应被解读为短期表现适应，而非运动学习、长期保持或未测量生物力学机制改善的证据。