腿型「如何能够成为直线结构」

编辑:英东

最近在整理一些关于我对下肢矫正的理解和认识,也是因为有许多用户对于腿型的需求比较直接,

至此,分享一些我认知体系里面实用且基础的科普以及方法经验。(这是基础篇)

市面上大家常知道的腿形无非就是x型腿,o型腿,xo型腿,在我的理解上,我更愿意用关节的术语进行区分,这样子会使我们更加明白自己的身体结构情况。


「了解你自己,是矫正的前提」


x型腿,对于大部分女性来讲,因为骨盆宽的原因,从而导致腿型形态多为x形腿。

在此,我把x型腿分为:「x型腿」&「伴随髋内旋的x型腿」&「伴随膝超伸的x型腿」

解释一下后面两种:

「伴随髋内旋的x型腿」,无非就是髋膝踝三个关节一起朝内转了一下,这种腿型往往会伴随产生内八字和足外翻,这个腿形在步态里面比较少见,完全腿形呈现一个内八字,也不利于人走路。

「伴随膝超伸的x型腿」,膝关节反屈,站姿时不得不股骨在前,这也是我们常见的xo型腿的一种形态。

(手绘图)

o形腿,对于男性来讲,o型腿可能是高发的体态。

在此,我把0型腿分为:「o型腿」&「伴随髋内旋&超伸的o型腿」&「伴随髋外旋的o型腿」

在此解释一下后面两种:

「伴随髋内旋&超伸的o型腿」,大腿基本能够并拢,不过关节情况与xo形腿其实差不多,我一般把这样的腿形称为假o腿「女性居多」

「伴随髋外旋的o型腿」,一样的髋膝踝三个关节转动了,产生外八字和足内翻,这样的腿形对于男性来讲是比较常见的了。

(手绘图)


「矫正的思路呈现」


很多用户不太明白什么是结构问题,

所谓结构,即是规则的关节排序,好的排序会使我们的力线趋于稳定,会改善我们身体的适应性增粗,比如大腿粗这样的问题,会得到很好的改善「排除脂肪的因素」

因为腿型必然和髋关节有足够的联系,先介绍髋关节。

人体最灵活也是较为复杂的关节之一(另一个是肩关节),它是一个球窝关节,因此能够做很多方向的动作。

我时常用力线结构分析人体下肢,会涉及到包括且不限于q角,股骨与胫骨的角度,甚至受力面等多维度参考

腿形力学结构传导,

「髋关节最大的作用是人体的承上启下,将上半身顺着脊柱的重力一节一节压到骨盆,然后由髋关节分导到双腿上。」

我一般会评估学员髋关节方向,会选择比较简单的操作,

「在平躺的过程中,脚尖转动的方向其实是我们人体的髋关节方向,脚尖朝内叫做内旋,反之为外旋」

至于自我的评估判断部分,可以优先面对镜子,放松站立,观察膝盖的朝向,大部分的人腿形都可以用下述参考,但不排除有特殊的腿形结构存在。

(来源于网络)


「矫正方法」


髋内旋结构(适用于x型腿,xo型腿,假o型腿)

「臀部肌肉群被过于拉长」

松动关节「自我操作省略这一步」

肌肉松解「选用泡沫轴」

松解导致髋内旋的肌肉群,例如长收肌(大腿内侧1/3处),臀中肌前侧。


(来源于网络)

「每边每个位置坚持三分钟左右,直至痛感减少一半」

                                            蓝色的小物件叫做泡沫轴


(大腿内侧松解)
(臀中肌前侧松解)

稳定训练,

静态拉伸 60s/组 共5组

(盘腿坐)

动态训练部分

动态训练选用髋外旋训练,

例如基础版本蚌式开合

「不清楚动态动作的可以直接百度,图片静力性结构比较难受」

(蚌式开合)

动作每边20个,共5组,建议每天早中晚3次。


髋外旋结构(适用于o型腿)

「臀部肌肉群过于紧张,甚至出现卡压关节囊」

松动关节「自我操作省略这一步」

肌肉松解

松解髋外旋肌肉,例如臀部肌肉群,大腿外侧部分等


(臀大肌)

方法如下:

「每边每个位置坚持三分钟左右,直至痛感减少一半」

                                               蓝色的小物件叫做泡沫轴



(臀部肌肉松解)
(大腿外侧松解)

动态训练

选用夹腿动作,主要的目的是为了锻炼内收肌群,

「因为不是gif的缘故,特别要强调脚后跟紧靠,脚尖朝外分开,动作轨迹是膝盖自然屈曲角度120度,然后感受大腿内侧发力,往上的过程」

(有问题的可以给我留言)

emmmm,

动作60s/组,共5组,建议每天早中晚3次。


「总结」

上述的矫正方法,是一套非常实用且基础的矫正方法,适用于每一个人的腿形基本矫正,需要补充的是,每个人的身体结构以及关节排序都是不一样的,所以我们在面对自我的一些更细节的矫正上,需要更加明确自己的思路,并且给予一些时间和耐心。

我现在在做每一个学员的腿型之前,我会建立一个课程归类文档,对于有特殊要求和需求的用户,我会区别开来,大概思路方式如下,有同行的小伙伴可以用作参考一些思路方式。


至于最后的结果,力线的改变,牵张结构的改变,乃至于最后的腿形改变,

我们除了需要不停做松解,解锁肌肉以外,还需要对身体不停的稳定做出努力,至此耐心一点,

看了得做啊,

老铁们!

以上。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 198,082评论 5 464
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 83,231评论 2 375
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 145,047评论 0 327
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,977评论 1 268
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,893评论 5 359
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 47,014评论 1 275
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,976评论 3 388
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,605评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,888评论 1 293
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,906评论 2 314
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,732评论 1 328
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,513评论 3 316
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,980评论 3 301
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,132评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,447评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,027评论 2 343
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,232评论 2 339

推荐阅读更多精彩内容

  • 硬派健身 摘要 自序 与更好的自己,在未来重逢。 2016-10-11 13:34:10 是谁说运动一定要持续40...
    夜上海滩阅读 9,970评论 0 50
  • 哈喽,大家好,元旦期间浪了两天,头脑模糊。 此时此刻,窗内外几静,我端坐在电脑旁,写起文字时头脑异常清晰明了,安静...
    李明威阅读 1,327评论 0 9
  • If you love somebody 如果你有爱, you'd better let it out 务必说出来...
    悬壶医心阅读 311评论 0 0
  • 在你的高压下,我的成绩也有所提高了,每天你都会给我搞点语文题和英语题,然后在我的不情愿中写掉,然后你给我改,给我指...
    李宋永久阅读 528评论 1 3
  • AsyncTask 是一个安卓开发中很常用的类,毕竟有太多地方需要做异步处理,而 AsyncTask 做了很好的封...
    VitaminChen阅读 598评论 0 11