基于加速度传感器的自行车运动强度评估研究

赵月民 陈培友 刘晓翠

摘 要：研究目的：基于加速度传感器，建立自行车运动强度预测方程，确定4.8 MET和72 MET对应的VM轴加速度计数最佳临界值点。研究方法：101名普通大学生（实验组81人，验证组20人）实验过程中同时佩戴K4b2和GT3X（腰部、大腿、脚踝），在功率自行车上依次进行不同强度（①较低强度：37%～45%VO2max;②中等强度：46%～63% VO2max;③较大强度：64%～91% VO2max）的骑行。选取逐步回归方法建立运动强度预测模型，采用ROC曲线建立VM轴加速度计数最佳临界点。结果：1）脚踝处GT3X三分轴对MET的解释力最高（R2=0.80），且VM轴加速度计数与MET存在较高的相关关系（r=0.89，P

关键词：三轴加速度传感器;自行车运动;运动强度;MET

在众多体力活动测量方法中，加速度传感器法表现出客观、准确、实用、可靠等诸多优势，被广泛应用在体力活动研究和人群日常健康管理中，其方便、灵巧的特点为广泛人群体力活动运动强度的监测提供了可能[1]。走跑、骑自行车是最常进行的体力活动形式，有效对其活动强度监测是研究人员必须考虑的问题[2]。国内外学者通常将加速度传感器用于研究测量走跑这一类型的体力活动形式，且结果显示加速度传感器能够有效监测其运动强度[3]，但对于自行车运动的研究却相对缺乏。在现有的研究中发现加速度传感器不能准确地监测自行车运动强度，并提出这可能与加速度传感器的佩戴位置、运动强度预测模型等有关，但国内少有人对此问题进行更深层次的探讨[4]。因此，本研究将选取Actigraph GT3X加速度传感器，将其佩戴于腰部、大腿、脚踝三处位置，以K4b2气体代谢分析仪运动强度测量值为依据，确定自行车运动加速度传感器最佳适配位置，并建立自行车运动强度方程模型以及不同运动强度的加速度计数最佳临界值点，旨在丰富自行车运动的加速度传感器运动强度预测模型，为自行车运动科学监测提供依据。

1 研究方法

1.1 受试者

实验选取101名普通在校大学生作为受试者，其中男生50人，女生51人。纳入受试对象者均身体健康状况良好，无心肺功能等疾病。按性别随机将受试对象分为实验组（男生40人，女生41人）和验证组（男生10人，女生10人），实验组数据用于建立方程模型，验证组数据用于验证方程模型。受试者基本信息见表1。

1.2 实验仪器和方案

1.2.1 实验仪器

使用北京东华腾体育器械有限公司生产的人体测试系统测量受试者的身高和体重，各精确到0.1 cm和0.1 kg。使用美国制造技术有限公司生产的三轴加速度运动传感器ActiGraph GT3X（简称GT3X）监测自行车运动时的加速度计数（counts值），测试中统一将GT3X佩戴于每位受试者的右侧腰腹部、肚脐水平高度（简称腰部）;右侧大腿中部（髋关节与膝关节连线中点）外侧（简称大腿）;右脚脚踝外侧上缘处（简称脚踝）。实验之前，对GT3X进行校准，采样频率设置为6次/min。实验后通过自带分析软件Actilife 5.10.0提取原始指标垂直轴（Acz）、额状轴（ACy）、矢状轴（ACx）、水平轴（ACh）、合轴（VM）等的counts值。ACh水平轴，计算公式为ACh=（ACx2+ACy2）1/2。VM矢量合轴，计算公式为VM=（ACx2+ACy2+ACz2）1/2。使用意大利柯时迈公司生产的Cosmed K4b2气体代谢分析（简称K4b2）实时监测受试者在自行车运动中的摄氧量（VO2）和运动强度（MET），每日测试前需对K4b2进行预热和校正。使用瑞典生产的Monark 839E功率自行车进行最大摄氧量测试实验和不同强度定阻骑行实验，不同强度定阻骑行分为三个强度骑行阶段，三种强度依次为：①较低强度：37%～45%VO2max;②中等強度：46%～63% VO2max;③较大强度：64%～91% VO2max[5]。在正式使用之前需预热，由实验人员检查是否使用正常。

1.2.2 测试方案

1）最大摄氧量（VO2max）测定

实验室温度保持25℃±1℃，相对湿度为40%～60%，环境安静无噪声影响，通风条件良好。采用功率自行车递增负荷实验：运动负荷从100 W开始（女生50 W），每分钟递增25 W，至力竭（蹬踏速度为60 rpm）。当以下标准满足3个或3个以上时，则可判断达到最大摄氧量。标准为：①心率180次/min。②呼吸商>1.10。③随运动的增加，摄氧量停止线性增加，同时达到平台或开始缓慢下降，最后两个值的差异小于±2 ml/kg/min。④受试者已经尽自己最大能力，但经激励仍无法保持当前负荷[6]。

2）不同强度定阻骑行实验

骑行阻力采用室外骑行时轮胎和地面的滚动摩擦力（Fm）：Fm==μ×Fn/r，（μ（摩擦系数）=0.5 cm，g（重力加速度）=9.8 m/s2，m=体重+车重，普通自行车车重为15 kg，r（轮胎半径）=25 cm）[7]。根据计算的滚动摩擦力（Fm）给自行车设定骑行阻力。首先，受试者缓慢匀加速骑行，骑行到37%～45%VO2max时，提醒受试者保持当前速度，当范围平稳在37%～45%VO2max并维持3 min后，记录此时的骑行速度，此速度为受试者进行较小强度骑行时的适宜运动速度。再让受试者以此速度骑行5 min，同时获取5 min的GT3X实验数据和K4b2的实验数据。之后，让受试者按照上述方案进行中等强度（46%～63% VO2max）和较大强度（64%～91% VO2max）的骑行实验。最后将GT3X的测试数据导入Actilife5.10.0软件、K4b2的数据导入Cosmed K4b2 7.0软件进行数据整理与分析。整理时，GT3X和K4b2中的实验数据取每一分钟均值。

1.3 数据统计

采用相关分析、强迫进入变量回归法对不同佩戴位置GT3X监测运动强度的有效性进行对比分析。采用逐步回归法建立自行车运动强度预测方程。采用相关分析、相对误差以及Bland-Altman点图方法检验预测方程的有效性。采用受试者工作特征曲线（ROC曲线）分析4.8 MET和7.2 MET对应的VM轴加速度计数最佳临界点。显著性水平定义为P<0.05和P<0.01。

2 研究结果

2.1 受试者骑行速度

以美国运动医学学会（ACSM）最大摄氧量百分比（%VO2max）运动强度分级为依据，进行三种运动强度的骑行测试。三种强度骑行下，受试者的蹬踏速度以及骑行速度基本情况见表2。

表2显示，男生较低强度运动下的蹬踏速度为41.85 r/min，骑行速度为14.53 km/h，中等强度运动下的蹬踏速度为60.60 r/min，骑行速度为21.38 km/h，较大强度运动下的蹬踏速度为78.98 r/min，骑行速度为27.98 km/h;女生较低强度运动下的蹬踏速度为3744 rpm，骑行速度为13.00 km/h，中等强度运动下的蹬踏速度为53.39 r/min，骑行速度为18.66 km/h，较大强度运动下的蹬踏速度为69.46 rpm，骑行速度为2454 km/h。

2.2 不同位置加速度传感器监测运动强度的比较分析

对不同位置GT3X各轴加速度计数进行分析发现（见表3），腰部各轴counts均值均小于大腿、脚踝部位，大腿部位ACy、ACx、ACh轴counts均值均大于脚踝部位，ACz、VM轴counts均值均小于脚踝部位。进一步对不同部位GT3X各轴counts值与MET的相关关系进行分析，腰部ACx、ACh轴counts值与MET不存在线性相关关系，大腿ACx轴counts值与MET线性相关关系显著（P<0.05），其他各轴counts值均与MET线性相关关系非常显著（P<0.01）。腰部GT3X各轴counts值相关系数在0.02～0.26之间，大腿各轴counts值相关系数在0.07～0.79之间，脚踝各轴counts值相关系数在0.45～0.89之间，其中脚踝处VM轴counts值与MET的相关系数最高，为0.89。接着分别以三个部位GT3X的ACz、ACy、ACx轴counts值为自变量，MET为因变量进行回归分析。结果表明各个部位GT3X加速度计数对MET都有显著的解释力（P<001），腰部决定系数R2为0.13，解释MET13%的变异量;大腿决定系数R2为0.64，解释MET64%的变异量;脚踝处决定系数R2为0.80，解释MET80%的变异量。

从表3的数据整体来看，脚踝部位GT3X的VM轴counts均值在15个轴中最大，感应加速度变化最为丰富;各轴counts值与MET的相关程度和解释力均相对最高。因此，选取脚踝部位GT3X的实验数据建立运动强度预测模型和加速度计数最佳临界值点。

2.3 运动强度预测模型的建立

以K4b2实测MET为因变量，以GT3X的ACz轴counts值、AC轴counts值、ACy轴counts值、ACh轴counts值、VM轴counts值、年龄、性别、身高、体重、BMI等为自变量，通过逐步回归分析建立方程，方程基本参数见表4。

2.4 运动强度预测模型的有效性

将验证组每个受试对象的VM轴counts值代入新建方程，计算预测MET。并与K4b2实测MET进行对比分析，具体分析结果见表5。

由表5数据可知，预测MET与实测MET在不同强度下均有显著相关关系（P 以每位受试对象预测MET值和实测MET值的均值为横坐标，预测MET值和实测MET值的差值作为纵坐标建立Bland-Altman散点图（见图1、图2、图3）。结果显示，预测MET值和实测MET值残差均值在不同强度下分别为-0.08，-0.10，-0.42，均值接近0线，且三种强度水平的预测MET值和实测MET值的残差基本均匀落在Mean±1.96 SD的区间内。

本研究是以ACSM最大摄氧量百分比（%VO2max）强度分级为依据进行不同强度的骑行测试，因此选取MET建立不同强度VM轴counts值最佳临界点时同样参照ACSM标准。4.8 MET为青年人较低强度和中等强度的临界点，7.2 MET为中等强度和较大强度的临界点。根据强度是否大于等于4.8 MET，將数据分成两类（二分变量），以VM轴counts值作为检验变量，以二分变量作为状态变量，通过ROC曲线建立最佳临界值点。同理，7.2 MET的最佳临界值点建立方法同上，具体分析结果见表6。

表6显示，4.8 MET和7.2 MET ROC曲线下的面积分别为0.926、0.901，敏感性分别为0.803、0.841、特异性分别为0.886、0.854，说明VM轴counts值对于确定运动强度具有较高的诊断价值。4.8 MET对应的最佳临界值点为9764 counts/min，7.2 MET对应的最佳临界值点为21138 counts/min。两种强度的ROC曲线见图4、图5。

3 讨论

3.1 加速度传感器佩戴位置分析

利用加速度传感器监测体力活动强度需考虑其佩戴位置，不同佩戴位置对同一运动反应的灵敏程度不同，采集到的加速度数据也就不同，从而造成系统识别性能的差异。Gemperle等人根据人体工程学原理对加速度传感器的佩戴位置进行研究，提出环形区域（腰髋部）、前臂两侧、后方上臂、手腕、大腿、小腿、脚踝等部位都可以作为人体适宜的加速度传感器佩戴位置[8]。多数研究建议将加速度传感器佩戴于腰部位置，其更接近人体质心，能够监测到整体运动姿态的人体运动参数，避免因局部运动导致的身体活动运动强度监测失真现象[9]，除上肢运动占比较大的运动外，佩戴于腰部位置更能稳定的反映人体运动情况[10-11]。但也有研究表明，在自行车运动中，腰部位置对加速度变化感应能力较差，不能作为最佳佩戴位置[12]。人体在自行车运动中，腰部动作变化幅度较小，感应加速度变化不丰富。本实验将GT3X佩戴于右侧腰部、大腿、脚踝三处位置进行比较研究，通过分析不同佩戴位置GT3X各轴加速度计数，发现脚踝处各轴整体均值较大，能够感应最为丰富的加速度变化，且各轴counts值与MET的相关程度和解释力均相对最高。因此，脚踝处是自行车运动加速度传感器的最佳适配位置，VM轴counts值是预测运动强度较佳的自变量。马国强等人在踏频递增的功率自行车 GXT 中也发现，与膝关节相比踝关节加速度综合计数可能是采用加速计数推算功率自行车骑行强度更加有效的参数[13]，路飞扬等人在其研究中也表明了相似的观点[14]。因此，在进行自行车运动时，建议将GT3X佩戴于脚踝部位进行运动强度监测。

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