CN107405128B - 动物或人类个体的体适能的评估 - Google Patents

动物或人类个体的体适能的评估 Download PDF

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Abstract

本发明确定了优选表示在记录的锻炼期间肌肉纤维活动的相对时段的效率值(E)，表示作为锻炼的或肌肉收缩的一部分的动作期间招募的肌肉纤维数量的强度值(S)，和表示在锻炼期间肌肉纤维被反复激活的频率的时间值(T)，并且最终将效率值(E)、强度值(S)和时间值(T)通过线性组合以获得指示个体的适能水平的指标值(ESTi)。获得的ESTi得分对于评估动物或人类个体的训练水平以及个体对不同类型的运动和其他活动的潜力是有用的。还可以评估过去的训练或饮食的效果，并且可以评估可能的训练或饮食变化的需要。

Description

动物或人类个体的体适能的评估
技术领域
本发明涉及对动物或人类个体的体适能(physical fitness)的评估。
背景技术
为了使运动员达到预期的结果，有必要了解他或她的食物和训练或其他活动是否是最佳的并导致预期的结果。对于例如赛马的所有者和潜在买家，重要的是要有马的适能及其潜力的客观评估方法，这最终影响到其价值。
动物或人类个体的体适能可以以不同的方式评估，用于不同的目的，并且通常基于不同的测量的生理参数，例如动态和静态肌肉活动，心率，呼吸，体液的化学分析等。
期望有一种评估动物或人类个体的体适能的方法，其提供可靠和准确的评估，这些评估可以在训练过程中作为反馈，使个体和个体的教练能够确定训练活动的效果。
发明内容
本发明使得使用者能够跟踪在锻炼期间包括肌肉性能在内的元件(component)。它还允许您以符合您特殊需求的方式指导您的训练方案。
实际上，简单地测量纤维活动数量(强度幅度)及其时间总和(频率)是不够的，而且还应当考虑中枢神经系统(CNS)招募和使用肌肉中的活动纤维的方式。通过结合肌肉纤维收缩的时间方面，可以开始评估CNS招募肌肉中的活动纤维的同步性，并且这样做更准确地确定了幅度和频率两者的重要性。
本发明的方法包括以下步骤：
获得表示个体在身体锻炼期间的肌肉活动的电信号，并识别信号中的信号反复超过阈值的多个第一时段和信号持续低于所述阈值的多个第二时段，
确定所述多个第一时段的持续时间的代表性间隔，
在所述多个第一时段中，识别每一个持续时间短于所述持续时间的代表性间隔并被分离时段分隔的两个以上的个体第一时段，其中所述两个以上的个体第一时段和所述分离时段的组合持续时间在所述持续时间的代表性间隔内，和
对于具有在持续时间的代表性间隔内的持续时间的第一时段以及对于所识别的两个以上的个体第一时段执行以下步骤：
通过线性组合将第一时间段的持续时间和第二时间段的持续时间组合来获得效率值(E)，
获得表示作为锻炼的或肌肉收缩的一部分的动作期间招募的肌肉纤维数量的强度值(S)，和
获得表示作为锻炼的或肌肉收缩的一部分的动作期间肌肉纤维被反复激活的频率的时间值(T)，和
通过数学运算例如线性组合，将效率值(E)、强度值(S)和时间值(T)组合，以获得指示个体的适能水平的指标值(ESTi)。
然后可以将EST指标(ESTi)或ESTi得分(优选电子和在线)发送给训练员或教练，运动员，医护人员或患者，并用于跟踪或指导其身体性能水平，并建议立即或长期改变训练计划。它提供比目前得分更准确的肌肉性能评估。来自AMG(肌声(myoacoustic))信号的ESTi得分仅提供关于肌肉收缩的信息，这是因为它不像肌电描记术那样包括神经肌肉接头。
当例如马或运动员身体活动时，他们在中枢神经系统的帮助下使用骨骼肌。肌肉通过脑干和脊髓以及运动神经元(其不间断地运行至肌肉纤维)，受脑内深处的运动皮质控制。肌肉活动的计划发生在丘脑，而协调和时间安排发生在小脑。
由于肌肉收缩不仅关乎您激活的肌肉纤维有多少以及您多快地激活它们，而且还关乎个体肌肉纤维或运动单元收缩和松弛的同步性，将三个方面全部纳入最终得分将有利于精确评估肌肉功能和训练水平。
在将幅度、频率和时间(同步)方面组合成一个统一或组合的评估或得分时，本发明提供了比先前的评估形式更为精确的评估个体肌肉性能的手段。我们不仅发现通过本发明的方法确定的“ESTi得分”与肌群(例如，股外侧肌(Vastus lateralis))举起的重量之间存在线性关系，我们还识别到使用肌肉进行举重或快速爆发的活动如踢球的能力方面的个体差异。
本发明确定的ESTi得分是一个非常个体化的评估，其可用于或调整为评估执行非常不同功能例如举重、疾跑、耐力等的各种肌群的功能。还可以调整为评估不同形式的身体活动，如骑行，跑步，越野骑马，划船等。
最后，它可以用于评估个体使用其肌肉的方式，用于特定的身体任务或活动，确定使用效率或为实现设定目标而激活的肌群的组合，例如，跑步者是否先使用腓肠肌的内侧头部，稍后在跑步中因为内侧头部开始疲劳而激活该肌肉的外侧头部。
E、S和T参数的精确加权将最有可能因个体而异，而且非常肯定的是因肌群而异以及因不同形式的体育运动而异。
低ESTi得分被认为是最佳的，高分是相对低效和能源消耗的，也表明训练水平很低。
高ESTi得分可能是高E、高S或高T参数以及这三者的任意组合的结果。
使用ESTi得分，个体可以以非常具体的方式改变或指导他们的训练计划，以提高他们的身体性能-确切地知道三个参数中的哪一个需要改进-例如高T值或许将需要更慢的、重复的训练动作来改善肌肉/纤维的同步性。
附图说明
图1示出在马的小跑动作中对臀中肌(m.Gluteus medius)测量的肌声(AMG)信号。
图2示出指示E、S和T值可以如何确定的AMG信号。
图3示出其中活动期包含簇的AMG信号。
具体实施方式
本发明获得表示动物或人个体在锻炼期间的肌肉活动的电信号。肌肉活动可以针对一个或多个肌肉或肌肉纤维。接收这种信号的传感器或换能器可以放置在个体的皮肤上，并且这种换能器的实例是皮肤电极和电声换能器，例如麦克风和压电换能器，其输出电信号以响应从个体的身体内的肌肉发出并由换能器接收的声音信号。传感器和换能器也可放置在肌肉或其他内脏器官上或其内。
表示肌肉活动的感测信号包括侵入性或非侵入性获得的电信号和声音信号。
在图1中示出在马的小跑动作中对臀中肌测量的肌声(AMG)信号。所示的信号序列具有3ms的持续时间并且显示具有高信号强度的时段，即高于阈值，标记为“活动”，以及具有低信号强度的时段，即低于阈值，标记为“不活动”。
图2显示了扩展时间标度上的类似信号。在活动时段，确定表示信号幅度的值，确定表示信号的“频率”的值，例如，以活动时段中的峰值数除以活动时段的持续时间计算的平均频率。示出了各持续时间E1、E2和E3的三个活动时段，并且给出了计算效率值E的实例，其中E等于以E＝(E1+E2+E3)/TT计算的占空比，其中TT是总时间。可以进行其他数学计算，例如活动时间与非活动时间的比率，其中活动时间和非活动时间可以根据锻炼类型、肌肉和个体动物或人类单独加权。
强度值S计算为表示测量信号的“幅度”的值，例如峰值的平均值，或最大值或最小值，RMS值等。
时间值T优选计算为峰的数量，优选基本上等距的峰值，或振荡除以活动时段的持续时间。因此，时间值T是特征频率。
然后通过合适的数学运算将E、S和T值组合成EST指标，ESTi得分，其中E、S和T值中的每一个可以被给予单独的权重。组合数学运算可以是例如，诸如(加权)总和ESTi得分＝a*E+b*S+c*T的线性组合，以及E、S和T值中的一个或多个可以与作为指数的整数或实际数相乘或自乘到幂。权重因子a、b和c取决于例如所执行的身体活动或工作的类型，以及人类或动物个体(动物物种，训练水平和病史等)，不同的肌群，
获得的ESTi得分对于评估动物或人类个体的训练水平以及个体对不同类型的运动和其他活动的潜力是有用的。还可以评估过去的训练或饮食的效果，并且可以评估可能的训练或饮食变化的需要。
图3示出了AMG信号的实例，其中在活动时段-也就是身体肌肉活动/多个活动的时段，一个或多个峰不超过阈值或丢失，由此阈值以上的峰并非基本上等距的，如图1和图2中的，而是以簇分割，在该示例中为两个簇，其由簇分离时段CS隔开。如果簇被视为个体活动时段，则所得到的ESTi得分将受到干扰，变得不那么显著且不太可靠。因此，希望消除它们对ESTi得分的影响，例如通过使含有簇的第一时段与“真实”的第一时段平衡，例如如下。
簇与“真实”或“显著”活动时段，即没有簇分离时段CS的活动时段的区别在于具有相当短的持续时间。此外，簇分离时段CS比预定数量的，例如，一到三个在真实活动时段的峰值之间的时段长，但是短于真实活动时段之间的间隔。这样的簇可以被认为并看作是有助于计算ESTi得分的一个真实活动时段。
而且，两个以上的簇，包括它们的中间簇分离时段CS，如果它们具有包括簇分离时段CS的组合持续时间，其与真实活动时段的平均值相差小于预定义的量，例如一个或两个标准偏差，则可以认为其是一个活动时段。这样的簇也可以被认为并看作是有助于计算ESTi得分的一个真实活动时段。
或者，可以忽略检测到的簇，并将其从ESTi得分的计算中排除。

Claims (10)

1.一种评估动物或人类个体的适能水平的方法，所述方法包括
获得表示个体在身体锻炼期间的肌肉活动的电信号，并识别信号中的信号反复超过阈值的多个第一时段(活动)和信号持续低于所述阈值的多个第二时段(不活动)，
确定所述多个第一时段的持续时间的代表性间隔，
在所述多个第一时段中，识别每一个持续时间短于所述持续时间的代表性间隔并被分离时段(CS)分隔的两个以上的个体第一时段(簇)，其中所述两个以上的个体第一时段和所述分离时段(CS)的组合持续时间在所述持续时间的代表性间隔内，和
对于具有在持续时间的代表性间隔内的持续时间的第一时段以及对于所识别的两个以上的个体第一时段执行以下步骤：
通过线性组合将第一时间段的持续时间和第二时间段的持续时间组合来获得效率值(E)，
获得表示作为锻炼的或肌肉收缩的一部分的动作期间招募的肌肉纤维数量的强度值(S)，和
获得表示作为锻炼的或肌肉收缩的一部分的动作期间肌肉纤维被反复激活的频率的时间值(T)，和
通过线性组合，将效率值(E)、强度值(S)和时间值(T)组合，以获得指示个体的适能水平的指标值(ESTi)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中表示肌肉活动的信号表示在一个或多个肌肉或肌肉纤维中产生的声音信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其中表示肌肉活动的信号表示在一个或多个肌肉或肌肉纤维中产生的电信号。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中非侵入性地获得表示肌肉活动的信号。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中侵入性地获得表示肌肉活动的信号。
6.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中组合第一和第二时间值以获得效率值(E)的数学运算是线性组合。
7.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中E、S和T值中的一个或多个与作为指数的整数或分数相乘或自乘到幂。
8.通过根据权利要求1-7中任一项所述的方法获得的指标值(ESTi)用于评估动物或人类个体的训练水平以及个体对不同类型的运动和其他活动的潜力的用途。
9.通过根据权利要求1-7中任一项所述的方法获得的指标值(ESTi)用于评估过去训练或饮食的效果的用途。
10.通过根据权利要求1-7中任一项所述的方法获得的指标值(ESTi)用于评估训练或饮食变化的需要的用途。
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