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Rilevamento della Fatica nei Corridori: Un Approccio Biomeccanico

Usare i dati del movimento per identificare la fatica e prevenire infortuni nei corridori.

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Correre è un'attività molto popolare per molti, ma può portare a infortuni, specialmente alle ginocchia. Un motivo per questo è la Fatica. Questo articolo parla di come possiamo rilevare la fatica nei corridori osservando i loro Schemi di movimento mentre corrono. Utilizziamo dati provenienti da diversi sensori che misurano come si muove il corpo, concentrandoci sugli angoli di ginocchia, anche e caviglie, oltre alle forze che agiscono sul terreno durante la corsa.

Il Problema della Fatica nei Corridori

Gli infortuni all'articolazione del ginocchio sono comuni tra i corridori, in particolare tra quelli che corrono lunghe distanze e frequentemente. La fatica può cambiare i modelli di movimento di un corridore, aumentando il rischio di infortunio. Pertanto, è fondamentale trovare modi per rilevare la fatica precocemente, consentendo aggiustamenti nell'allenamento o nella tecnica per prevenire infortuni.

Misurare i Modelli di Movimento

Per capire come la fatica influisce sui corridori, abbiamo raccolto dati biomeccanici durante le sessioni di corsa. Questi dati includono Angoli delle Articolazioni e le forze esercitate sul terreno durante ogni passo. Abbiamo utilizzato vari dispositivi per raccogliere queste informazioni, come smartwatch per monitorare le frequenze cardiache e sensori di movimento per catturare i movimenti delle articolazioni.

I corridori coinvolti nel nostro studio sono stati invitati a valutare i loro livelli di fatica su una scala da 1 a 10, fornendoci feedback soggettivi da confrontare con le nostre misurazioni.

La Metodologia

Abbiamo utilizzato un metodo statistico chiamato analisi martingale per rilevare i cambiamenti nei modelli di movimento dei corridori nel tempo. La martingale è uno strumento matematico usato per osservare come i dati di movimento cambiano man mano che la fatica si fa sentire. Questo metodo ci consente di monitorare i dati in tempo reale senza bisogno di risorse computazionali estese.

I dati raccolti dai corridori sono stati analizzati usando questo metodo per rilevare cambiamenti nei loro modelli di movimento. Il metodo funziona stabilendo una linea di base dalle prime corse, dopo di che abbiamo cercato deviazioni da questo punto di riferimento man mano che la corsa progrediva.

Raccolta dei Dati

Per assicurarci che i corridori sperimentassero fatica durante le corse, abbiamo progettato un protocollo di raccolta dati con condizioni specifiche. Ad esempio, ai corridori è stato chiesto di mantenere una certa velocità su una distanza. Questa velocità è stata regolata in base alla loro capacità per garantire che si stancassero nel corso della corsa.

La raccolta dei dati ha incluso numerose misurazioni degli angoli delle articolazioni, che potrebbero illustrare come la biomeccanica di un corridore cambi man mano che si stanca. Il set di dati risultante conteneva migliaia di ripetizioni di cicli di movimento delle articolazioni, consentendoci di analizzare i modelli nei dati.

Analizzando gli Angoli delle Articolazioni

Capire gli angoli all'anca, al ginocchio e alla caviglia è fondamentale poiché queste articolazioni sono le più colpite dalla fatica. abbiamo monitorato come questi angoli si sono evoluti durante la corsa. Man mano che la fatica si fa sentire, ci aspettiamo di vedere schemi distintivi in questi angoli.

Utilizzando il nostro approccio di analisi statistica, abbiamo cercato segni che indicassero quando il movimento di un corridore ha cominciato a deviare dalla linea di base. Questo cambiamento suggerisce che la fatica potrebbe influenzare il loro stile di corsa.

Risultati dell'Analisi degli Angoli delle Articolazioni

Dalla nostra analisi dei dati, abbiamo osservato schemi comuni nei movimenti dei corridori. Per molti, c'era una fase stabile durante la parte iniziale della corsa, seguita da chiari cambiamenti che indicavano modifiche nella loro biomeccanica a causa della fatica.

La nostra ricerca ha rivelato che questi cambiamenti si verificavano spesso intorno al 40% della corsa, corrispondendo ai livelli di fatica auto-riferiti dai corridori. Questo suggerisce che il nostro metodo rileva efficacemente l'insorgenza della fatica.

Confronto dei Dati con la Fatica Percepita

Per convalidare le nostre scoperte, abbiamo confrontato i dati oggettivi raccolti dai sensori con le valutazioni soggettive della fatica fornite dai corridori. La maggior parte dei corridori ha riferito di sentirsi significativamente più stanchi intorno allo stesso momento in cui la nostra analisi ha rilevato cambiamenti nei loro modelli di movimento.

Questa correlazione supporta ulteriormente la nostra ipotesi che monitorare gli angoli delle articolazioni e le forze durante la corsa possa fornire preziose informazioni sullo stato fisico di un corridore.

Impatto dei Fattori Ambientali

Anche l'ambiente in cui i corridori si allenavano è stato preso in considerazione. I dati sono stati raccolti sia in ambienti interni che esterni, e sono state notate variazioni nei risultati. Queste differenze evidenziano come le condizioni ambientali possano influenzare le prestazioni e i livelli di fatica di un corridore.

Comprendere le Forze di Reazione del Terreno

Oltre agli angoli delle articolazioni, abbiamo anche considerato le forze di reazione del terreno, che misurano l'impatto e la pressione esercitata dal piede contro il terreno mentre si corre. Monitorare queste forze ci consente di ottenere ulteriori informazioni su come la fatica influisce sulla biomeccanica di un corridore.

Nel nostro studio, ci siamo concentrati sulle forze di reazione del terreno di picco, in particolare durante la fase di decollo del piede. Queste misurazioni possono aiutare a identificare quando un corridore potrebbe essere a rischio di infortunio per eccessivo sforzo, fornendo ulteriori punti dati per la nostra analisi.

Importanza del Monitoraggio in tempo reale

Un aspetto essenziale del nostro lavoro è la possibilità di monitorare i corridori in tempo reale. Il nostro metodo consente di rilevare immediatamente la fatica, consentendo interventi tempestivi. Questa capacità potrebbe essere particolarmente utile per allenatori e preparatori atletici, che possono regolare i programmi di allenamento basandosi su feedback in tempo reale dai loro atleti.

Sviluppare Profili di Rischio Personalizzati

Analizzando i dati di più corridori, possiamo creare profili personalizzati che identificano rischi specifici associati alla fatica per ogni individuo. Queste informazioni possono essere cruciali per personalizzare i programmi di allenamento e prevenire infortuni.

Capire come la fatica si manifesta in modo diverso in vari individui può portare a strategie di coaching migliori, aiutando i corridori a mantenere le loro prestazioni mentre si riducono i rischi associati alla fatica.

Direzioni Future

Abbiamo intenzione di espandere ulteriormente la nostra ricerca esplorando tecniche di monitoraggio più sofisticate e metodi statistici. I lavori futuri potrebbero includere l'esame di come altri fattori, come dieta e sonno, influenzano la fatica e il recupero nei corridori.

Inoltre, l'integrazione della tecnologia indossabile che fornisce feedback in tempo reale potrebbe migliorare l'applicazione pratica dei nostri risultati. Questo permetterebbe agli atleti di regolare dinamicamente le loro prestazioni basandosi su dati live riguardo ai loro livelli di fatica.

Conclusione

Rilevare la fatica nei corridori è vitale per prevenire infortuni e ottimizzare le prestazioni. Attraverso una raccolta e analisi completi dei dati, possiamo stabilire sistemi di monitoraggio efficaci che forniscono preziose informazioni sullo stato fisico di un corridore. La nostra ricerca dimostra il potenziale di utilizzare dati biomeccanici per capire meglio la fatica e contribuire a pratiche di corsa più sicure.

Man mano che continuiamo a sviluppare i nostri metodi e ad esplorare nuove vie di ricerca, speriamo di dare contributi significativi per migliorare la sicurezza e l'efficacia della corsa come sport. Attraverso una continua collaborazione tra biomeccanica e coaching, possiamo creare ambienti di allenamento migliori per corridori di tutti i livelli.

Fonte originale

Titolo: Fatigue detection via sequential testing of biomechanical data using martingale statistic

Estratto: Injuries to the knee joint are very common for long-distance and frequent runners, an issue which is often attributed to fatigue. We address the problem of fatigue detection from biomechanical data from different sources, consisting of lower extremity joint angles and ground reaction forces from running athletes with the goal of better understanding the impact of fatigue on the biomechanics of runners in general and on an individual level. This is done by sequentially testing for change in a datastream using a simple martingale test statistic. Time-uniform probabilistic martingale bounds are provided which are used as thresholds for the test statistic. Sharp bounds can be developed by a hybrid of a piece-wise linear- and a law of iterated logarithm- bound over all time regimes, where the probability of an early detection is controlled in a uniform way. If the underlying distribution of the data gradually changes over the course of a run, then a timely upcrossing of the martingale over these bounds is expected. The methods are developed for a setting when change sets in gradually in an incoming stream of data. Parameter selection for the bounds are based on simulations and methodological comparison is done with respect to existing advances. The algorithms presented here can be easily adapted to an online change-detection setting. Finally, we provide a detailed data analysis based on extensive measurements of several athletes and benchmark the fatigue detection results with the runners' individual feedback over the course of the data collection. Qualitative conclusions on the biomechanical profiles of the athletes can be made based on the shape of the martingale trajectories even in the absence of an upcrossing of the threshold.

Autori: Rupsa Basu, Katharina Proksch

Ultimo aggiornamento: 2024-08-21 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2306.01566

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.01566

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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