倒走是一种运用日益广泛的健身锻炼和康复训练方法。研究表明，倒走作为一种反序运动，并不是正走简单的逆过程[1].在进行倒走运动时，常常需要募集一些特殊的运动单元参与，使平时难以得到锻炼的肌肉和肌群得到锻炼，达到改善平衡功能和增强肌肉力量的效果[2\ue0113].同时，与正走相比，相同速度的倒走运动显着增加摄氧量、能量消耗和心率，意味着倒走有益于提高心肺功能[4].近年来有研究发现，慢性膝骨关节患者进行倒走锻炼能有助于缓解疼痛和改善膝关节运动功能[5\ue0116].

虽然倒走训练已经被用于健身训练以及一些疾病的康复治疗，但是有关倒走模式生物力学特征的系统研究较为缺乏。现有文献主要关注于比较正走和倒走时间、空间参数和运动学参数之间的差异[7\ue0118],而鲜有关于倒走时膝关节的动力学研究。

Lee等[2]运用三维运动捕捉系统研究倒走在矢状面上的运动学和动力学特征，结果发现与正走相比，倒走时膝关节活动度、支撑相时最大屈肌力矩和最大吸收功率都明显减小；但是，该研究并未报道倒走在冠状面上对于膝关节动力学的影响。值得注意的是，正常的膝关节冠状面动力学环境对维持膝关节健康至关重要。比如，膝关节内翻力矩能够间接反映膝关节力学负荷的大小和在内、外侧间室的分布，而力学负荷过高或分布异常将引发或加重关节软骨的破坏，是膝骨关节炎发生发展的重要因素[9\ue01111].

因此，研究倒走时膝关节动力学的变化对理解倒走时膝关节力学负荷的变化非常重要。

本研究旨在比较健康成人正走和倒走时膝关节的运动学和动力学特征，为将倒走正确运用于健身锻炼和临床康复训练提供理论依据。

1研究对象与方法

1. 1研究对象

招募上海交通大学在校学生作为受试者。实验方法得到上海交通大学医学院附属第九人民医院伦理委员会批准，志愿者参加实验时书面签字同意。

在排除膝内翻、膝外翻、高弓足、扁平足等下肢畸形和其他神经肌肉疾病、手术史、创伤史后，纳入13名男生作为测试对象，受试者年龄（24. 94 ±1. 43）岁，身高（169. 94 ±4. 35）cm,体重（61. 36 ±6. 10）kg.

1. 2研究仪器和方法

1.2. 1实验仪器 本实验在上海交通大学数字医学临床转化教育部工程研究中心人体生物力学实验室进行。采用三维运动捕捉系统Vicon T40（OxfordMetrics Group,英国）采集运动学数据，该系统包括8个红外摄像头，采样频率100 Hz.动力学参数由两块测力台AMTI OR6\ue0117（Advanced MechanicalTechnology Inc.,美国）记录，采样频率1 kHz.摄像头和测力台由Nexus软件同步触发进行数据采集。

1.2. 2实验方法 将被动反光光标贴于受试者两侧髂前上棘、髂后上棘、股骨大转子、股骨内外上髁、内外侧踝以及第1、2、5跖骨头、足跟，由4光标构成的刚性曲板分别由弹性绷带固定于大腿及小腿胫骨前外侧。

当受试者均赤足以正常自然步态走过测试区期间，试验人员并不告诉受试者测力台的位置及作用，也不要求其刻意踩测力台以保障正常运动，以免受试者为踩中测力台而刻意改变步态。受试者自然静止站立在任一测力台上，采集静态数据建立静态模型。之后进行适应性练习，直到受试者能够沿着步道自然地正走和倒走。正式实验时，采集每个受试者有效的正走、倒走步态数据各10次。受试者完全自然行走且整个脚掌都踩在测力台上记录为1次有效的实验数据。

1. 2. 3计算参数 受测者在1个完整步态周期中的时间、空间参数，包括步速、步频、步幅、跨步周期、支撑相所占百分比；膝关节在矢状面和冠状面上运动学和动力学参数；地面反作用力（ground reactionforce,GRF）。

1.2. 4实验数据分析将采集的实验数据输入三维步态分析软件Visual 3D（C\ue011Motion,Inc.,美国）进行处理。将采集到的原始数据经巴特沃斯低通滤波，光标点轨迹数据截止频率为6 Hz,测力台力值数据截止频率为25 Hz.为排除体重对运动特征的影响，动力学参数均除以其个体体重。

GRF采用实际测力值占受试者自身体重（body weight,BW）百分比（%BW）表示。此外，为便于比较分析，将足地接触的整个支撑相归一化为100%.正走时，0%为足跟着地瞬间，100%为整足尖离地瞬间；倒走时，0%为足着地瞬间，100%为足离地瞬间。通过Visual3D计算获得每个步态周期的时间和空间参数、GRF、动力学和运动学参数。每个受试者有效的正走、倒走步态各10次的数据取均值得到相应参数。

将经过以上处理后得到的步态参数输入SPSS 19. 0进行统计学分析，数据用均数±标准差表示，采用配对t检验进行统计学分析，P < 0. 05表示差异具有统计学意义。