De fysiologische gegevens bevatten hartslag, zuurstofverbruik, lactaatconcentratie en vermoeidheidsgraad. Van deze variabelen zal echter alleen hartslag gebruikt worden om VO2max te voorspellen. Het doel is om een model te ontwikkelen dat praktisch is voor recreatieve lopers en alleen op objectieve variabelen gebaseerd is. Omdat het meten van zuurstofopname en lactaatconcentratie dure apparatuur vereist en vermoeidheidsgraad niet objectief is, zijn die variabelen niet geschikt om te gebruiken in de modellen.
Hartslag Tijdens de test werd hartslag (in slagen/min) gemeten per seconde en nadien uitgemiddeld per 10 seconden. Hoewel bij de meeste lopers hartslag steeg binnen elk interval, hadden de metingen voor sommige lopers toch enkele pieken en dalen. Hierdoor is het moeilijk om voor alle lopers op dezelfde manier kenmerken te berekenen uit de hartslagmetingen. Om dit probleem op te lossen, worden de metingen gefilterd met een mediaanfilter. Die filter vervangt in elk tijdsvenster van 10 seconden de waarde door de mediaan van de waarden in de drie voorgaande tijdsvensters, het tijdsvenster zelf en de drie volgende vensters. Figuur3.2toont een voorbeeld van het effect van de mediaanfilter op de hartslagmetingen.
Zuurstofverbruik (VO2) Gedurende de test werd een zuurstofmetingsapparaat (Cosmed 91 Quark CPET) gebruikt om de ingeademde en uitgeademde zuurstof te meten. Zuurstofverbruik wordt niet als invoer voor de voorspellingen gebruikt, maar deze variabele is wel nodig om VO2max te berekenen. Maximale zuurstofop-name wordt hier gedefiniëerd als het maximum van het bewegend gemiddelde (Eng.
moving average) van elke 30 seconden van de zuurstofopname, gedeeld door het li-chaamsgewicht van de loper. De VO2max wordt berekend voor elke looptest. Elke loper deed één of twee looptesten: een loper kan dus twee verschillende VO2max -waarden hebben. Figuur 3.3toont een voorbeeld van hoe VO2max berekend wordt uit de VO2-metingen. De voorspellingen van de modellen zullen geëvalueerd worden aan de hand van de VO2max-waarden berekend op deze manier.
3.2. Metingen
Figuur 3.2: Voorbeeld van het effect van een mediaanfilter op de hartslagmetingen:
de piek in het begin van de test wordt afgevlakt door de filter.
0 50 100 150 200
Figuur 3.3: Berekening van VO2max uit zuurstofopname relatief tot lichaamsgewicht.
3.2.2 Accelerometermetingen
Tijdens de test werd versnelling (in g = 9.81 m/s2) gemeten met vier draadloze accelerometers (Shimmer3, bereik van ± 16g). De accelerometers werden bevestigd op het linker- en rechterscheenbeen, de onderrug en de bovenrug van de lopers. Fi-guur 3.4 toont de posities van de accelerometers met voorbeelden van de gemeten signalen. Omdat bij sommige lopers de accelerometer van het linker- of rechter-scheenbeen loskwam tijdens de test, wordt slechts één van de twee rechter- scheenbeenacce-lerometers gebruikt. Voor lopers waarbij beide accescheenbeenacce-lerometers niet loskwamen wordt die van het linkerscheenbeen gebruikt.
0 1 2 3
Figuur 3.4: Posities van de accelerometers, met voorbeelden van de gemeten totale versnelling.
Voordat de gemeten signalen gebruikt kunnen worden om er verschillende ken-merken uit te berekenen, gebeuren eerst drie stappen als voorbewerking (Eng. pre-processing). De signalen worden eerst gefilterd zodat ze minder ruis bevatten. Daar-naast is een methode nodig om het begin en einde van elk interval te detecteren om-dat de kenmerken berekend worden per interval van de looptest. Ook is de rotatie van de accelerometers niet exact dezelfde bij elke loper. Om ervoor te zorgen dat de assen voor elke loper in dezelfde richting liggen, wordt er een correctie op toegepast.
De drie stappen worden hieronder besproken.
Filteren De metingen van de accelerometers hebben een bemonsteringsfrequentie (Eng. sampling rate) van 1024 Hz. Om ruis te verwijderen worden de gemeten signalen gefilterd met een laagdoorlaatfilter (Eng. low-pass filter) met een afsnij-frequentie (Eng. cutoff frequency) van 50 Hz. De Python-code maakt gebruik van scipy.signal.firwin en scipy.signal.lfilter om de signalen te filteren.
3.2. Metingen
Figuur 3.5: Intervaldetectie voor de accelerometermetingen. Het begin en einde van elke interval wordt aangeduid met respectievelijk een groene en rode verticale lijn. (Er is geen rustperiode tussen de opwarming en het eerste interval, waardoor de rode lijn daar niet zichtbaar is.)
Intervaldetectie De test bestond uit een opeenvolging van intervallen afgewis-seld met korte rustperiodes. De start- en eindtijden van de intervallen zijn echter niet beschikbaar in de gegevens. Omdat het veel werk vraagt om deze manueel te vinden voor alle looptesten, wordt er een automatische methode voor gebruikt. De methode vindt eerst pieken in de totale versnelling en gebruikt die om de intervallen te detecteren. Omdat tijdens de rustperiodes soms bewegingen gemaakt worden met hoge pieken (omdat de loper bijvoorbeeld van de loopband wandelt) worden eerst de
‘eenzame pieken’ verwijderd: dat zijn pieken waarvoor weinig andere pieken in de buurt ervan voorkomen. Aan de hand van de overblijvende pieken wordt het begin van een interval gedetecteerd als een piek waarvoor in de voorgaande 5 seconden geen andere pieken voorkwamen. Het einde van een interval wordt op dezelfde ma-nier gedetecteerd, maar dan wordt naar volgende pieken gezocht in plaats van de voorgaande. Figuur 3.5 toont een voorbeeld van de gedetecteerde intervallen.
Correctie van de assen De assen van de accelerometers worden gecorrigeerd zo-dat de rotatie van de accelerometers dezelfde is in alle looptesten. Hiervoor wordt een methode van Moe-Nilssen [21] gebruikt, waarbij de assen gedraaid worden vol-gens de anterieur-posterieure (AP), mediolaterale (ML) en verticale (V) richting van de lopers (zie figuur 3.6). Die methode transformeert gemeten versnellingen (ax, ay, az) naar (aAP, aML, aV) waarbij verondersteld wordt dat ax in het sagittale vlak van de loper ligt (het vlak dat loodrecht staat op de mediolaterale richting).
Het nieuwe signaal (aAP, aML, aV) wordt berekend aan de hand van de hoeken θAP
Anterieur-posterieur
Verticaal
Figuur 3.6: Anterieur-posterieure, mediolaterale en verticale richting.
en θML, tussen het horizontale vlak en respectievelijk ax en ay: θAP = arcsin ax
θML= arcsin ay
Uit deze hoeken wordt (aAP, aM L, aV) als volgt berekend:
aAP= ax· sin θAP− az· cos θAP
aML= ay· cos θML− (ax· sin θAP+ az· cos θAP)· sin θML
aV= ay· sin θML+ (ax· sin θAP+ az· cos θAP)· cos θML− 1g
Merk op dat bij de berekening van aV op het einde van de vergelijking 1g wordt afgetrokken. Op deze manier wordt de zwaartekracht uit het signaal verwijderd.
3.3 Deelnemers
In totaal namen 31 recreatieve lopers van 19-26 jaar oud deel aan de test, waarvan 15 mannen en 16 vrouwen. Van deze lopers deden 16 een tweede test: in totaal wer-den dus 47 looptesten uitgevoerd. Daarvan worwer-den echter zes testen niet gebruikt omwille van fouten in de metingen. Bij vier testen was het verloop van de hartslag-metingen sterk schommelend, waarschijnlijk veroorzaakt door een slecht verbonden
3.3. Deelnemers
Mannen Vrouwen Totaal
Deelnemers 12 16 28
Testen 16 25 41
Leeftijd(jaar) 22, 06± 2, 11 21, 56± 0, 70 21, 76± 1, 44 Gewicht(kg) 75, 34± 11, 23 61, 55± 7, 18 66, 93± 11, 22
Lengte (m) 1, 79± 0, 07 1, 68± 0, 06 1, 72± 0, 08 BMI (kg/m2) 23, 46± 2, 85 21, 84± 2, 38 22, 47± 2, 69 VO2max (ml/kg/min) 51, 55± 5, 74 43, 65± 4, 90 46, 73± 6, 51
Tabel 3.1: Karakteristieken van de deelnemers. (gem. ± SD)
hartslagsensor. In twee andere testen hadden de accelerometermetingen een foute bemonsteringsfrequentie. Van de testpersonen van deze zes testen deden wel 3 lo-pers een tweede test, die niet verwijderd wordt. Tabel 3.1 vat de karakteristieken samen voor de 28 deelnemers van de 41 overblijvende looptesten.