Approccio ecologico all'analisi biomeccanica sportiva on field: Proof of concept dal markerless alla predizione delle forze di reazione al suolo

Le lesioni al legamento crociato anteriore (LCA) rappresentano gli infortuni al ginocchio più comuni nel panorama sportivo. Negli ultimi due decenni, nonostante gli sforzi di ricercatori e medici e la nascita di terapie e strumentazioni tecniche innovative, il numero delle lezioni al LCA è raddoppiato; nella maggior parte dei casi richiedono un intervento chirurgico per ripristinare la piena funzionalità e stabilità dell'articolazione. L'utilizzo di modelli muscoloscheletrici permette di stimare le forze muscolari interne e i carichi articolari agenti sulle principali articolazioni durante specifici task sportivi, con applicazioni che spaziano dalla riabilitazione alla progettazione di devices assistivi, oltre a facilitare la comprensione della dinamica e cinematica del corpo umano in azioni quotidiane come camminare o in task sportivi complessi come corsa, nuoto, salto o ciclismo. Nella modellazione muscoloscheletrica lo standard di riferimento per il motion capture finalizzato alla ricostruzione del movimento è stato e rimane tuttora il sistema marker-based. Tuttavia, questa metodologia, pur fornendo dati accurati, è raramente utilizzata al di fuori di studi di ricerca su piccola scala in quanto richiede un setup di acquisizione presente esclusivamente in centri biomeccanici specializzati, nei quali l'analisi delle forze di reazione al suolo viene effettuata attraverso l'utilizzo di pedane di forza o di pressione integrate nel pavimento Di conseguenza i sistemi di motion capture markerless basati su acquisizioni video con telecamere commerciali senza l'utilizzo di marker stanno acquisendo rilevanza in quanto consentono di studiare il movimento umano anche in ambienti esterni al laboratorio, on field. Tra I software/algoritmi markerless più utilizzati, Pose2sim e OpenCap sono progettati per stimare la cinematica articolare del soggetto partendo da dati acquisiti con videocamere commerciali. Entrambi gli approcci presentano diverse fasi di lavoro comuni: calibrazione delle fotocamere, raccolta ed elaborazione dei video, stima delle posizioni dei marker, ricostruzione dei punti chiave bidimensionali e la successiva triangolazione di tali punti e generazione di simulazioni del movimento. Nel presente studio di tesi sono stati elaborati i dati markerless acquisiti con telecamere commerciali GoPro Hero7 relativi a 47 atleti di rugby semi-professionisti maschi. Ogni partecipante ha eseguito un task della durata di circa 150 secondi che prevedeva una fase di rincorsa, una presa del pallone in salto, un atterraggio e un cambio di direzione alternato a destra e sinistra. All'interno delle calzature di ogni atleta sono state inserite delle solette di pressione, le quali permettevano di rilevare ed estrarre le forze e le pressioni agenti a livello del piede. Per l'elaborazione dei dati è stato proposto l'utilizzo di Pose2sim al fine di ottenere il calcolo della cinematica tridimensionale di ogni atleta per ogni cambio di direzione acquisito, seguito da un tool ideato da Andrea Di Pietro per stimare le forze di reazione al suolo (GRF), i momenti articolari e il centro di pressione a partire da dati cinematici articolari. L’obiettivo della tesi è quello di confrontare la componente verticale della forza di reazione al suolo ottenuto dall' analisi markerless con il valore della stessa estratto dalle solette di pressione, al fine di esplorare e sviluppare un'innovativa soluzione ecologica applicabile sul campo per l’analisi biomeccanica sportiva. Tale approccio potrebbe in futuro permette di eseguire nuove analisi senza l'utilizzo delle solette di pressione, stimando le GRF direttamente dalla cinematica dell'atleta.