INVESTIGAÇÃO SOBRE PARÂMETROS TÁCTEIS DE MARCHA BASEADOS NO APRENDIZADO PROFUNDO DO ALGORITMO DE ESTIMATIVA DE CONSUMO ENERGÉTICO NO ESPORTE

RESUMO

Introdução

Na medicina, o aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina que visa treinar computadores para a realização de tarefas humanas simulando o cérebro humano. O reconhecimento da marcha e a simulação do movimento de marcha são um dos pontos de maior interesse da investigação no campo da biometria e pode ser beneficiado com esse recurso tecnológico.

Objetivo

Utilizar o aprendizado profundo para formatar e validar, de acordo com as características dinâmicas da marcha.

Métodos

A marcha foi utilizada para o reconhecimento da identidade, e o reconhecimento da marcha baseado na cinemática e parâmetros dinâmicos de marcha foi realizado através do reconhecimento de padrões, incluindo a posição e o valor de intensidade dos pontos de pressão máxima, ponto central de pressão e relação de pressão.

Resultados

A investigação mostra que o consumo de energia da marcha como modelado analisado, e o modelo de consumo de energia da marcha pode ser obtido, o qual é afetado de forma abrangente pelos parâmetros de movimento e pelos parâmetros de características individuais.

Conclusão

A medição de energia em tempo real é obtida quando a maioria das pessoas caminha. A investigação mostra que a frequência da marcha e os parâmetros corporais obtidos a partir dos parâmetros tácteis da biomecânica da marcha podem estimar com maior precisão o metabolismo energético do exercício e obter a fórmula metabólica do exercício. Há uma boa perspectiva de aplicação para avaliar o metabolismo energético através dos parâmetros tácteis da marcha. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos - investigação dos resultados do tratamento.

Aprendizado Profundo; Análise da Marcha; Fenômenos Biomecânicos; Consumo de Energia