筋力トレーニングを実行するデジタル ツインの検証

仮説: iPhone および Apple Watch に組み込まれているモバイル監視技術と組み合わせた高度な被験者固有の筋骨格モデリングにより、8 週間の筋力トレーニング介入後の下肢の筋力および筋肉サイズの変化を正確に予測できるという仮説が立てられています。膝関節の安定性に関連する重要な筋腱グループ。

主な目的: 高度な計算モデリング、生体力学的分析、およびモバイル モニタリング技術を使用して、さまざまな筋力トレーニング量による下肢の筋力の変化を予測します。 特に興味深いのは、1RM の予測と、ゴールド スタンダードとして等速性筋力テストと比較したハムストリングスと大腿四頭筋の筋力の比率 (H:Q 比率) の予測です。 安全で効率的なレジスタンス トレーニング プログラムの設計に関しては、1RM の定量化が基本的に重要であることが研究によって明確に示されています。

副次的な目的: HMF 技術を使用した、さまざまな筋力トレーニング量による下肢の筋肉サイズの変化の評価。 特に興味深いのは、ゴールド スタンダードとして MRI からのデータと比較した HMF 技術を使用した筋肉量の予測、および超音波からのデータに対して HMF を使用した筋力トレーニング介入によるハムストリングスおよび大腿四頭筋 CSA の適応の予測です。

一次および二次エンドポイントに影響を与える可能性が高い主要なベースライン要因は、筋力トレーニングの経験と性別です。 サンプルサイズと人口グループは、研究結果の性差の分析を可能にするために指定されています。 これにより、トレーニング関連のアンケートを含む包含/除外基準と研究プロトコルが定義され、トレーニング経験の偏りを最小限に抑えます。

プロジェクトのデザイン スポーツ科学のこのプロジェクトは、健康な参加者を含む応用研究における確認の質的研究として設計されています。 このプロジェクトの理論的根拠は、計算モデリングとモバイル モニタリング テクノロジを使用して、筋力トレーニングによる筋力と筋肉サイズの変化を予測することです。 特に、研究者は、以前に研究環境でテストされ、筋力と筋肉の適応を予測するために健康なボランティアの介入研究に適用されている、被験者固有の解剖学的ベースのモデリングとモバイルモニタリングの新しいアプローチを進めます。筋力トレーニング量に対するサイズ。

研究デザイン: 筋力トレーニング介入の詳細は、この分野の研究の現状に基づいて慎重に設計されており、筋骨格の健康、フィットネス、およびリハビリテーションにおける筋力トレーニングの推奨事項に沿っています。 特に、研究者は、膝関節の安定性に関連する主要な筋腱群（ハムストリングス、大腿四頭筋、および下腿三頭筋）の8週間の筋力トレーニング介入プログラムを研究グループ（n = 36、18Fおよび18M）とともに実施します。各グループの被験者数と性別分布が同じで、さまざまなレベルのトレーニング量 (グループ #1: トレーニングなし、グループ #2: 週 1 回のトレーニング、グループ #3: 週 3 回のトレーニング) にランダムに割り当てられます。 各参加者は、選択したトレーニング固有の設定で、自主的に筋力トレーニングを実行します。 ウォームアップ、エクササイズの種類、実施方法に関する明確なガイドラインがすべての参加者に提供されます。 ストレングス エクササイズは、膝の伸展と屈曲を強化するための標準的なエクササイズです。スクワット、レッグ プレス、バック エクステンション、ヒール レイズ、および単関節エクササイズです。

研究パラメータ: 人体測定パラメータには、身長、体重、分節周囲、体型、体型、筋肉 CSA、および下肢の筋肉量が含まれます。 人体計測パラメータは、HMF フィッティングと 3D ボディ スキャンのデータ、および ISAK 基準による人体計測測定を組み合わせて評価されます。 ハムストリングスと大腿四頭筋の CSA の変化は、筋力トレーニング介入の前後で、HMF と超音波からのデータとの間で比較されます。 筋力およびトレーニング固有のパラメータには、関節の動き、関節の加速度、総関節モーメント、繰り返し回数、1RM、および H:Q 比が含まれます。 強度およびトレーニング固有のパラメータは、オプティカル モーション キャプチャおよび iOS 強度コントロール アプリからのデータを使用した生体力学的分析によって評価され、ゴールド スタンダードとしての等速性強度テストからのデータと比較されます。 さらに、下肢の MRI からのデータは、12 人の参加者 (6F、6M) のサブグループで取得されます。

プロジェクトの人口と研究手順

プロジェクト集団: プロジェクト集団は、毎週定期的に独自の筋力トレーニング プログラムに参加している健康な成人被験者です。 主な目的は、筋力の変化を予測することです (つまり、 主要な結果パラメータ: 1RM および H:Q 比) は、膝関節の安定性に関連する主要な筋肉群のさまざまなトレーニング量に従います。 statistikguru.de を使用して検出力分析を実施し、主要な結果パラメーターである 1RM に必要なサンプル サイズを評価しました。 検出力分析に基づいて、研究者は合計 n=36 の完全なデータ セット (筋力トレーニング介入の研究グループごとに n=12) を目指し、n=12 の参加者のサブグループがさらに下部の MRI のためにスケジュールされています。ベースラインで四肢。

HMF 技術の検証のための筋肉量の MRI ベースの評価は、筋力トレーニングの介入とは別に分析されます。 これにより、HMF 技術の精度は、モデル フィッティングに使用される初期の一般的な筋骨格モデル、および利用可能な被験者固有の皮膚表面および人体測定データに依存します。

すべての参加者は、研究手順に提出される前に、書面によるインフォームドコンセントで自発的な参加を確認する必要があります。