加速度传感器测量自行车运动能耗的效度研究

路飞扬 ，戴剑松 ，李松骏

（1.南京体育学院 运动健康科学系，江苏 南京 210014；2.南京中医药大学 基础医学院，江苏 南京 210023）

加速度传感器是比计步器更为复杂的运动传感器，它能够测量身体活动时的加速度。加速度传感器在国际上经过多年的发展，已经成为目前唯一一种应用于大样本人群体力活动研究的客观测量方法。Actigraph加速度传感器是新一代加速度传感器，它可以感应到0.05-2.0个重力加速度，并且以60s采样1次的频率储存22天的活动计数。

自行车是一种较为常见的交通工具，越来越多的人喜欢骑自行车出游。目前，国内外通常将加速度传感器用于研究测量步行与跑步这一类型的体力活动，而关于自行车的研究相对缺乏。同时，考虑到中国人群往往将自行车作为上下班或近距离的代步交通工具使用，而国外往往将自行车运动作为一种休闲活动，因此国外制定的《体力活动概要》（Compendium of Physical Activities）（以下简称《概要》）是否适用于中国人群就有待研究。本研究利用COMSED K4b2TM便携式心肺功能仪和Actigraph GT3X加速度传感器测量自行车运动的能耗，将MET作为评价能耗的单位，标准MET定义为COSMED K4b2TM便携式代谢测试系统测量得到摄氧量（ml/kg/min）除以3.5ml/kg/min，即实际能耗，将预测MET定义为根据Actigraph GT3X的计算模型计算所得的MET平均值。本研究第一个目的是将标准MET值与2011年版《概要》相应活动的参考MET值进行比较，研究2011版《概要》中自行车运动能耗参考值是否适用于中国人群；本研究第二个目的是通过将佩戴在不同部位（腰部和脚踝部）的加速度传感器记录的counts值进行比较，对比腰部与脚踝部的预测MET值，研究传感器佩戴在脚踝是否比佩戴在腰部更能准确地反映自行车运动的能耗；第三个目的是通过对比根据FreedsonVM3计算模型（METs=0.000863（VM3）+0.668876 R2=0.78，SEE= ±1.3 METs）计算的预测MET值和标准MET值，研究Freedson的计算模型是否适用于计算自行车运动的能耗，并且验证本研究推导的计算模型（METs=0.000405（VM3）-0.00806 R2=0.85 SEE=0.69METs）是否更适用测量自行车运动的能耗。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

随机选取南京体育学院运动健康科学系大二学生共20人，男生10名，女生10名，受试学生签署实验执行同意书。研究对象一般情况见表1，男性身高、体重与女性相比有统计学差异（P＜0.01），BMI无统计学差异（P＝0.5066）。

表1 研究对象一般情况

1.2 研究方法

1.2.1 形态测量

采用标准方法测量受试者身高、体重，计算BMI指数（体重/身高2）。BMI指数计算采用如下方法：

BMI=体重（kg）/身高2（m2）

1.2.2 自行车测试

受试者背负COSMED K4b2TM便携式心肺功能仪在400m标准田径场上进行骑自行车测试，速度分别为10mph慢速骑车和13mph中速骑车，分别骑行6min。测试的同时，受试者在腰部和脚踝部同时佩戴Actigraph GT3X三轴加速度传感器。测试采用捷安特全新普通直径26英寸普通自行车，自行车上安装速度计，以保证受试者以相对恒定速度骑行。

1.3 测试设备

1.3.1 便携式代谢测试系统

采用意大利产COSMED K4b2TM便携式代谢测试系统进行测试。

1.3.2 Actigraph GT3X三轴加速度传感器

Actigraph GT3X三轴加速度传感器是美国产小型运动传感器，受试者通过弹性腰带将Actigraph GT3X三轴加速度传感器固定于左髋髂前上棘与腋前线交叉处和脚踝处。

1.4 数据采集

采用COSMED K4b2TM便携式代谢测试系统测量得到摄氧量值，Actigraph GT3X三轴加速度传感器经软件计算得到能耗数据。

1.5 统计方法

采用SAS JMP软件对数据进行统计分析,采用均数和标准差（mean+/-sd）对各变量进行描述。比较标准MET与测量MET是否存在差异，所采用的统计学方法是计算标准MET值与加速度传感器预测MET值的误差，并计算误差的置信区间，若置信区间包含0，则与实际能耗相符；不包含0，且上下限为负，则低估了实际能耗，上下限为正，则高估了实际能耗。

2 研究结果

2.1 2011版《体力活动概要》与本实验最接近的项目MET值汇总

为比较了解中国人群经实验测量的标准MET及测量MET与《概要》中所制订的参考MET是否一致，本研究搜寻和比对了《概要》中与本实验所进行的自行车活动接近的项目，并将这些项目的MET值、国际代码以及一般性描述汇总如下（见表2）。

表2 2011年版《体力活动概要》与本实验测试项目接近项目汇总

2.2 本实验标准MET与参考MET比较

本实验所测得的标准MET与参考MET比较见表3，将标准MET与参考MET比较后发现，慢速骑车其标准MET显著低于参考MET，快速骑车高于参考MET。

2.3 Actigraph GT3X counts分析

表3 本实验标准MET与参考MET比较

统计结果表明，无论是慢速骑车还是快速骑车运动，佩戴在脚踝处的加速度传感器记录的各个方向的counts平均值明显大于佩戴在腰部的counts平均值（P＜0.05）（见图1）。由于自行车运动主要是下肢运动，佩戴在腰部的加速度传感器在匀速运动的情况下感受到的加速度明显不如脚踝处的多，因此佩戴在腰部的加速度传感器记录的counts明显小于脚踝部的counts，也就是说，佩戴在腰部的传感器肯定会低估自行车运动的能耗。

图1 Actigraph GT3X counts

2.4 COSMED K4b2TM和Actigraph GT3X测量能耗结果分析

2.4.1 COSMED K4b2TM及Actigraph GT3X测量能耗情况

COSMED K4b2TM测量的标准MET值及Actigraph GT3X预测MET值（腰部及脚踝）统计结果见表4和图2，可以看出无论慢速还是中速骑车运动，运用FreedsonVM3模型计算的腰部预测MET平均值显著低于标准MET平均值（P＜0.05），而脚踝预测MET平均值则显著大于标准MET平均值（P＜0.05），本研究推导的模型计算的预测MET平均值与标准MET平均值基本一致。

表4 标准MET值与预测MET值比较

图2 标准MET值与预测MET值比较

2.4.2 标准MET值与本研究预测MET值误差

经统计比较发现，标准MET值与腰部预测MET值的误差置信区间上下限均为负，说明腰部预测MET值低估了实际能耗；而标准MET值与脚踝部预测MET值的误差置信区间上下限均为正，则说明脚踝部预测MET值高估了实际能耗；标准MET值与本研究预测MET值的误差置信区间包含0，说明本研究预测MET值与标准MET值即实际能耗相符，没有显著差异（见表5）。

表5 标准MET值与预测MET值误差比较

3 分析与讨论

3.1 标准MET值与参考MET值比较分析

本研究首先将本实验中测量的慢、中速自行车的标准MET值与《概要》中最接近的运动项目的参考MET值进行比较（表3），发现慢速骑车标准MET显著低于参考MET，快速骑车高于参考MET，可见国外MET参考标准并不完全适合中国人群，因此有必要制定中国人群体力活动MET参考标准。

3.2 佩戴在不同部位（腰部和脚踝部）的加速度传感器结果对比

随着新一代便携式代谢装置的出现，研究多种类型体力活动成为可能，随之而来的是20世纪90年代以后，更多学者研究加速度传感器测量人们日常生活中的活动，这些活动往往是动态和静态复合型的，如家务活动、除草园艺活动等，结果发现根据步行所推导的方程明显低估生活活动的能量消耗，这是因为日常生活活动，如家务活动常常包含上肢活动，而固定在髋部的加速度传感器是无法感应上肢活动的。本研究中，自行车运动作为上肢相对静止而下肢进行周期性蹬踏动作的一项体力活动，腰部所产生的加速度大大少于脚踝产生的加速度，因此佩戴在腰部的加速度传感器所记录的counts值往往会低估了实际所产生的能耗，而脚踝相比于腰部能更准确地记录自行车运动时所产生的加速度，也就是说理论上佩戴在脚踝部的加速度传感器比腰部更能准确地反映自行车运动的能耗。

3.3 不同回归方程对传感器效度的影响

通过上文标准MET值与预测MET值的比较发现，运用传统计算模型（METs=0.000863（VM3）+0.668876 R2=0.78，SEE=±1.3 METs）计算得出的腰部预测MET值明显小于标准MET值，脚踝部的预测MET值又明显大于标准MET值。可见，虽然脚踝部的加速度传感器能较准确地记录下自行车运动所产生的加速度，但传统的计算模型还是不能准确地计算出实际能耗。产生这一结果是加速度传感器先天弊端所决定的，固定于某一部位的加速度传感器无法准确记录上肢下肢和躯干的所有活动情况，因为回归方程是基于某项或者某几项活动的结果计算得到的。因此，特定的方程最好只应用于特定的几项活动的能耗推算，而不能将该方程应用于所有类型的体力活动。也就是说加速度传感器记录与能耗水平之间的关系完全取决于测量的活动类型，单个方程难以精确测量人们日常生活中的所有体力活动。本研究针对佩戴在脚踝部的加速度传感器所记录的counts推导了Actigraph GT3X三轴加速度传感器总体矢量一元线性回归方程：METs=0.000405（VM3）-0.00806（ R2=0.85 SEE=0.69METs），将本研究预测MET值与标准MET值进行比较发现，其误差置信区间包含0，说明本研究预测MET值与标准MET值实际能耗相符，本研究所推导的方程可以根据佩戴在脚踝上的加速度传感器准确计算自行车运动的能耗。本研究推导的方程对日后应用加速度传感器测量自行车运动的能耗将具有重大的意义，特别是对大样本人群进行测量，既保证了效率也保证了效度。

4 结论

国外MET参考标准并不完全适合中国人群，因此有必要制定适合中国人群日常体力活动MET参考标准。测量自行车运动能耗时，应用FreedsonVM3计算模型计算腰部或脚踝部的counts值都不能准确得出自行车运动的能耗，而应用本研究推导的一元线性回归方程针对脚踝部记录的counts可以准确计算出自行车运动的能耗。因此，本研究推导的方程用于测量自行车运动的能耗是非常合适的，同时也为应用加速度传感器测量大样本人群的自行车运动能耗提供了有利的参考。

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