骨应力损伤(BSI)意味着骨头不能容忍重复机械载荷,导致结构疲劳和当地的骨痛。推迟BSI诊断会导致更严重的伤害,如需要延长治疗期的应力性骨折。
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一组研究人员从范德比尔特工程,数据科学和临床研究人员开发了一种新颖的方法监测骨应力在休闲和职业运动员,与预期的目标,防止受伤。使用机器学习和生物力学建模技术,研究人员建立了多种感觉的从轻量级算法,结合数据,低调的可穿戴传感器在胫骨鞋子估计部队,或为跑步者的应力性骨折shin bone-a司空见惯。
算法导致骨四倍力数据比可用衣物更准确,和研究发现,传统的耐磨指标基于硬脚落到地面上可能没有更准确的监测胫骨骨负荷比计算步骤与一个计步器,报告玛丽莎·夏皮罗在范德比尔特大学。
骨头自然愈合,但如果从重复骨microdamage加载的速度超过组织愈合,应力性骨折的风险增加,可以把一个跑步者委员会两到三个月。
“小骨负荷变化指数差异骨头microdamage等同起来,”艾米丽说Matijevich,研究生和中心主任康复工程和辅助技术动作分析实验室。“我们已经发现,10%力量中的错误估计导致100%的损失估计错误。主要把高估或低估骨损伤,运行的结果严重后果为运动员试图理解他们受伤的风险。这强调了为什么对我们来说是非常重要的开发更精确的技术监测骨负荷和设计新一代的衣物。”
这个技术的最终目标是更好的理解过度受伤的风险因素,然后促使运动员休息几天或修改训练受伤发生之前。
研究员Peter Volgyesi范德比尔特软件集成系统研究所评论道:
“机器学习算法利用最少的绝对收缩和选择算子回归,用一小群传感器产生高度准确骨负荷估计,平均误差小于百分之三,同时辨别最具价值的传感器输入,“
这种创新是第一批的例子可穿戴技术实践在日常生活中穿,可以准确地监视部队和microdamage肌肉骨骼组织。研究小组已经开始运用类似的技术来监控下腰加载和伤害风险,为职业人需要重复的起重和弯曲。这些衣物可以跟踪具有抑制受损康复或通知return-to-play高额延伸的效果决定,范德比尔特大学报告说。
这篇文章发表在杂志上人体运动科学。
