Analisi biomeccanica a supporto della classificazione nel Para-Standing Tennis = Biomechanical Analysis to Support Classification in Para-Standing Tennis

Il Para-Standing Tennis (PST) è una disciplina sportiva rivolta ad atleti con diversi tipi di disabilità che per competere non necessitano dell’utilizzo della sedia a rotelle. Pur generando un forte interesse con più di 200 atleti da 31 paesi del mondo, il PST non è ancora riconosciuto come sport paralimpico poiché non è caratterizzato da un solido e affidabile sistema di classificazione degli atleti che garantisca l’equità delle competizioni. La classificazione provvisoria che viene applicata per le competizioni attuali prende ispirazione dal para-badminton e prevede quattro classi di gioco (PST1, PST2, PST3 e PST4) definite sulla base della disabilità degli atleti. A questo proposito, l’obiettivo della tesi ha previsto una valutazione biomeccanica degli atleti di PST partendo dalla classificazione provvisoria adottata e sfruttando la combinazione di tecniche di analisi video e di intelligenza artificiale. L’attività di ricerca è partita dai video del Torneo Mondiale di PST svoltosi a Torino nel 2024, che sono stati analizzati con un primo protocollo di analisi post-processing basato sul tracciamento dei talloni mediante l’utilizzo del software DeepLabCut. I dati prodotti sono stati successivamente analizzati con degli script Python al fine di ottenere traiettorie e velocità istantanee dei talloni. Tuttavia, i risultati ottenuti da questa prima analisi non sono stati pienamente soddisfacenti a causa di criticità legate sia alla natura bidimensionale del tracciamento effettuato sia all’affidabilità dalle reti neurali impiegate dal software. Per ovviare a tali limiti, si è intervenuti su quattro aspetti chiave relativi sia al protocollo di acquisizione video che al protocollo di analisi post-processing dei dati. I protocolli rinnovati sono poi stati utilizzati durante il torneo mondiale di PST 2025 (Barcellona, Spagna) e l’European Open di PST 2025 (Torino, Italia). Successivamente, ci si è concentrati sull’affinare il calcolo della velocità dei talloni basandosi sull’algoritmo di Zero Velocity Update proposto in molti studi scientifici relativi all’analisi cammino e incentrato sull’azzeramento di velocità con il contatto tra piede e terreno. Sulla base di questo algoritmo, sono state individuate le orme degli atleti, ovvero i punti in cui il piede viene a contatto con il terreno, durante sprint longitudinali e di conseguenza sono state calcolate le velocità tra un passo e l’altro. Le classi di PST della classificazione provvisoria sono state confrontate sia in termini di velocità massima, sia considerando l’Indice di Posizione di Velocità Massima (IPVM), che è stato definito come la percentuale di spazio percorso rispetto allo spazio totale nel momento in cui l’atleta raggiunge la sua massima velocità. L’analisi dell’IPVM è stata utile per comprendere come l’impairment di un’atleta impatta sulla gestione della velocità stessa. Nel complesso, le evidenze sperimentali supportano la solidità dell’attuale classificazione, mostrando una chiara differenza prestazionale, in termini di velocità massima raggiunta e di gestione della velocità, tra gli atleti delle tre classi analizzate. Nonostante i limiti metodologici del lavoro legati al ridotto numero di atleti analizzati, all’utilizzo di codici altamente atleti-specifici e alla natura bidimensionale del tracciamento dei video, lo studio svolto rappresenta un primo promettente contributo verso la realizzazione di una classificazione ufficiale per il PST.