Odhad spotřeby energie a klasifikace fyzické aktivity s nositelnými zařízeními (EEPAC)

Fyzická aktivita (PA) je definována jako jakýkoli tělesný pohyb produkovaný kosterním svalstvem, který vyžaduje výdej energie. Vědecké důkazy o blahodárných účincích jsou nevyvratitelné. Je prokázáno, že pravidelná PA pomáhá předcházet a léčit několik nepřenosných onemocnění, jako jsou srdeční choroby, mrtvice, cukrovka a různé formy rakoviny.

PA je komplexní chování, které je charakterizováno frekvencí, intenzitou, časem a typem (FITT). Abychom pochopili vliv PA na zdraví a naši celkovou pohodu, je nezbytné sledovat všechny čtyři charakteristiky PA. Algoritmus klasifikace PA může posoudit množství času stráveného v různých polohách těla a různých činnostech. Umožňuje odhadnout frekvenci, čas a typ. Aby bylo možné PA úplně charakterizovat, je třeba odhadnout intenzitu. To lze provést odhadem energetického výdeje (EE).

Nositelná zařízení hrají zásadní roli při monitorování PA. Jsou praktickým způsobem, jak sbírat objektivní data PA v každodenním životě, nenápadným způsobem a za relativně nízké náklady. Dále je lze použít jako motivační nástroj ke zvýšení PA. Akcelerometrie se rutinně používá ke kvantifikaci PA a k predikci EE pomocí lineárních a nelineárních modelů. Vztah mezi EE a zrychlením se však u jednotlivých činností liší. Například jízda na kole může generovat stejnou amplitudu zrychlení jako běh, ale EE se může značně lišit. Je jasné, že samotné zrychlení má omezenou přesnost pro odhad EE z různých aktivit.

Zlepšení odhadu EE by bylo možné dosáhnout nejprve klasifikací typu činnosti. Pro každý typ činnosti lze použít různé odhady. Existuje mnoho metod klasifikace PA a odhadu EE. Literatura popisuje použití rovnic založených na regresi v kombinaci s mezními body, lineárními modely, nelineárními modely, rozhodovacími stromy, umělými neuronovými sítěmi atd. Stále není jasné, jaká by byla nejlepší metoda pro odhad EE, nemluvě o tom, které vlastnosti by přispěly k modelu.

Další možností je přidat do modelu odhadu relevantní biosignál. Srdeční frekvence, frekvence dýchání, teplota jsou všechny signály, které mají odezvu související se zvýšením PA. Srdeční frekvence byla dříve používána ke zlepšení odhadu EE v kombinaci s akcelerometrií. Rychlost dýchání a teplota by mohly přispět k odhadu EE stále nejasné.

Proto je cíl současné studie dvojí. Za prvé, prozkoumat příspěvek různých proměnných (fyziologických signálů) k odhadu EE a klasifikaci PA. Za druhé, vyvinout a ověřit model pro odhad EE a klasifikovat PA v simulovaných podmínkách volného života na základě relevantních proměnných.