가상현실 훈련을 이용한 근육피로 예측에서 인공지능의 역할

참가자들은 건강한 개인으로 구성된 그룹과 Covid-19 피험자로 구성된 다른 그룹의 두 그룹으로 나뉩니다. 두 그룹 모두 데이터 수집 시작 전에 15분 휴식 후 운동을 수행하기 위한 친숙화 교육을 받았습니다.

쪼그려 앉기 운동은 가상현실(VR) 기계(kynapsis)를 사용하여 두 그룹 모두 지도를 위해 수행되었습니다. 스쿼트는 손을 몸 앞에 두고 무릎을 90도로 구부린 상태에서 2초 동안 하강하고 2초 동안 오르는 리듬에 따라 VR 기계에서 수행되는 움직임을 모방한 상태에서 수행되었습니다.

흉부 확장, 전기 고니오미터를 사용한 운동 범위를 포함하는 추가 변수가 고려되었으며, 모두 증거에 따르면 하이패스를 보유한 Biopac(BIOPAC Systems, Inc., Santa Barbara, CA)을 사용하여 측정 및 기록되었습니다. 주파수 필터 및 바이폴라 전극 시스템.

테스트된 근육은 QF 근육 RF, VM 및 VL의 3개 헤드입니다. 전극의 저항을 줄이기 위해 알코올을 사용하여 해당 부위를 청소하고 면도했습니다. 3개의 일회용 sEMG 표면 전극을 위치시켰는데, 그 중 2개는 그들 사이의 2.5cm 간격으로 근육 배에 위치했고, 하나의 제어 전극은 주동근 쪽에 위치했습니다. 내측광근 sEMG 전극은 운동 중에 QF 근육의 세분 부분에 배치되었습니다. 추출된 데이터는 근육 피로를 분석하고 예측하는 AI 알고리즘을 통해 실행됩니다.

Borg(C-10) 척도는 일단 도달하면 운동을 종료할 주관적인 근육 피로도를 평가하기 위한 결과 측정으로 운동을 수행하는 동안 참가자들에게 설명되고 참가자들 앞에 있었습니다.