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力量训练与柔韧性训练对老年女性跨越障碍运动表现的影响
1
作者
邢睿
曲峰
+2 位作者
马英楠
吕子阳
高星
《医用生物力学》
北大核心
2025年第2期329-336,共8页
目的探讨力量训练与柔韧性训练对老年女性跨越障碍运动策略与触障绊倒风险的影响。方法25名老年女性随机分至力量训练组(n=13)与柔韧性训练组(n=12),分别进行12周相应的干预训练,干预前后运用三维运动捕捉系统采集跨越障碍的运动学数据...
目的探讨力量训练与柔韧性训练对老年女性跨越障碍运动策略与触障绊倒风险的影响。方法25名老年女性随机分至力量训练组(n=13)与柔韧性训练组(n=12),分别进行12周相应的干预训练,干预前后运用三维运动捕捉系统采集跨越障碍的运动学数据。结果两种训练均能够显著提升跨越25 cm障碍时的步速(P=0.033)、跨步长(P=0.020)与足尖距离(P=0.014);时间和组别对跨越高度存在显著交互效应(15 cm:P=0.025;25 cm:P=0.019);时间与组别对跨越25 cm障碍时内外方向的稳定裕度存在显著交互效应(P<0.05)。力量训练组干预后的第1单支撑期最小稳定裕度(P=0.046)与足尖跨越至障碍物正上方时刻的稳定裕度(P=0.043)均显著增加。结论力量训练与柔韧性训练方式均可改善老年女性跨越障碍的步态时空特征;相较于柔韧性,肌肉力量是限制跨越高度的主要原因,力量训练能够通过提高老年女性的跨越高度与动态稳定性,降低触障绊倒风险。
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关键词
力量训练
柔韧性训练
跨越障碍
动态稳定性
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职称材料
慢性前庭综合征的机器学习分类方法
被引量：
1
2
作者
海子睿
吕子阳
+1 位作者
马英楠
高星
《医用生物力学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期106-110,共5页
目的 通过最大Lyapunov指数(the largest Lyapunov exponents,LLE)计算慢性前庭综合征(chronic vestibular syndrome,CVS)患者运动的非线性特征,并通过机器学习算法验证分类模型的有效性。方法 使用三维运动捕捉系统捕捉受试者的关节运...
目的 通过最大Lyapunov指数(the largest Lyapunov exponents,LLE)计算慢性前庭综合征(chronic vestibular syndrome,CVS)患者运动的非线性特征,并通过机器学习算法验证分类模型的有效性。方法 使用三维运动捕捉系统捕捉受试者的关节运动轨迹,通过LLE判断混沌态,计算混沌轨迹的特征作为输入,采用ID3决策树、Adaboost、C45决策树、贝叶斯分类、朴素贝叶斯、支持向量机7种分类器进行分类。结果 共有16个关节点的17组轨迹处在混沌态,实验组运动轨迹的平均能量、增强波长、峰度表现出显著性差异(P<0.05),ID3决策树分类器表现出了最优性能,预测精度、召回率、F_(1)分数均为100%。结论 混沌特征可能包含了CVS患者更多的个性差异,能够提高机器学习算法识别的准确性。研究结果可为CVS患者的早期识别和运动康复提供参考。
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关键词
最大LYAPUNOV指数
非线性
混沌
机器学习
慢性前庭综合征
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职称材料
题名
力量训练与柔韧性训练对老年女性跨越障碍运动表现的影响
1
作者
邢睿
曲峰
马英楠
吕子阳
高星
机构
北京
体育大学运动人体
科学
学院
北京市科学技术研究院智慧养老研究所
出处
《医用生物力学》
北大核心
2025年第2期329-336,共8页
基金
北京市科学技术研究院创新工程项目(24CA009-2)。
文摘
目的探讨力量训练与柔韧性训练对老年女性跨越障碍运动策略与触障绊倒风险的影响。方法25名老年女性随机分至力量训练组(n=13)与柔韧性训练组(n=12),分别进行12周相应的干预训练,干预前后运用三维运动捕捉系统采集跨越障碍的运动学数据。结果两种训练均能够显著提升跨越25 cm障碍时的步速(P=0.033)、跨步长(P=0.020)与足尖距离(P=0.014);时间和组别对跨越高度存在显著交互效应(15 cm:P=0.025;25 cm:P=0.019);时间与组别对跨越25 cm障碍时内外方向的稳定裕度存在显著交互效应(P<0.05)。力量训练组干预后的第1单支撑期最小稳定裕度(P=0.046)与足尖跨越至障碍物正上方时刻的稳定裕度(P=0.043)均显著增加。结论力量训练与柔韧性训练方式均可改善老年女性跨越障碍的步态时空特征;相较于柔韧性,肌肉力量是限制跨越高度的主要原因,力量训练能够通过提高老年女性的跨越高度与动态稳定性,降低触障绊倒风险。
关键词
力量训练
柔韧性训练
跨越障碍
动态稳定性
Keywords
strength training
flexibility training
obstacle crossing
dynamical stability
分类号
R318.01 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
慢性前庭综合征的机器学习分类方法
被引量：
1
2
作者
海子睿
吕子阳
马英楠
高星
机构
北京
邮电大学理学院
北京市科学技术研究院智慧养老研究所
出处
《医用生物力学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期106-110,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC2001400)。
文摘
目的 通过最大Lyapunov指数(the largest Lyapunov exponents,LLE)计算慢性前庭综合征(chronic vestibular syndrome,CVS)患者运动的非线性特征,并通过机器学习算法验证分类模型的有效性。方法 使用三维运动捕捉系统捕捉受试者的关节运动轨迹,通过LLE判断混沌态,计算混沌轨迹的特征作为输入,采用ID3决策树、Adaboost、C45决策树、贝叶斯分类、朴素贝叶斯、支持向量机7种分类器进行分类。结果 共有16个关节点的17组轨迹处在混沌态,实验组运动轨迹的平均能量、增强波长、峰度表现出显著性差异(P<0.05),ID3决策树分类器表现出了最优性能,预测精度、召回率、F_(1)分数均为100%。结论 混沌特征可能包含了CVS患者更多的个性差异,能够提高机器学习算法识别的准确性。研究结果可为CVS患者的早期识别和运动康复提供参考。
关键词
最大LYAPUNOV指数
非线性
混沌
机器学习
慢性前庭综合征
Keywords
the largest Lyapunov exponent(LLE)
nonlinearity
chaos
machine learning
chronic vestibular syndrom
分类号
R318.01 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
力量训练与柔韧性训练对老年女性跨越障碍运动表现的影响
邢睿
曲峰
马英楠
吕子阳
高星
《医用生物力学》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
慢性前庭综合征的机器学习分类方法
海子睿
吕子阳
马英楠
高星
《医用生物力学》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
已选择
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