基于加速度传感器的自行车运动强度评估研究

赵月民，陈培友,刘晓翠

摘 要： 研究目的：基于加速度传感器，建立自行车运动强度预测方程，确定4.8 MET和7.2 MET对应的VM轴加速度计数最佳临界值点。研究方法：101名普通大学生(实验组81人，验证组20人)实验过程中同时佩戴K4b²和GT3X(腰部、大腿、脚踝)，在功率自行车上依次进行不同强度(①较低强度：37%～45%VO₂max；②中等强度：46%～63% VO₂max；③较大强度：64%～91% VO₂max)的骑行。选取逐步回归方法建立运动强度预测模型，采用ROC曲线建立VM轴加速度计数最佳临界点。结果：1)脚踝处GT3X三分轴对MET的解释力最高(R²=0.80)，且VM轴加速度计数与MET存在较高的相关关系(r=0.89,P <0.01)。2)方程MET=0.00019007×VM+3.121，R²为0.80，SEE为0.61，SEE/Y(%)为10.33%。3)经验证组数据回代检验，各强度水平下方程预测值与K4b²实测值相关系数在0.80～0.85之间(P <0.01)；相对误差为8.69%～9.61%；95%的残差基本均落在Bland-Altman散点图Mean±1.96 SD的区间内。4)4.8 MET和7.2MET对应的VM轴加速度计数最佳临界值点分别为9764 counts/min和21138 counts/min。结论：脚踝处是自行车运动GT3X的最佳适配位置，新建方程能够有效地预测运动强度MET，预测准确度较高，所建切点能有效地区分运动强度，可为自行车运动科学监测提供参考。

关键词： 三轴加速度传感器；自行车运动；运动强度；MET

在众多体力活动测量方法中，加速度传感器法表现出客观、准确、实用、可靠等诸多优势，被广泛应用在体力活动研究和人群日常健康管理中，其方便、灵巧的特点为广泛人群体力活动运动强度的监测提供了可能^[1]。走跑、骑自行车是最常进行的体力活动形式，有效对其活动强度监测是研究人员必须考虑的问题^[2]。国内外学者通常将加速度传感器用于研究测量走跑这一类型的体力活动形式，且结果显示加速度传感器能够有效监测其运动强度^[3]，但对于自行车运动的研究却相对缺乏。在现有的研究中发现加速度传感器不能准确地监测自行车运动强度，并提出这可能与加速度传感器的佩戴位置、运动强度预测模型等有关，但国内少有人对此问题进行更深层次的探讨^[4]。因此，本研究将选取Actigraph GT3X加速度传感器，将其佩戴于腰部、大腿、脚踝三处位置，以K4b²气体代谢分析仪运动强度测量值为依据，确定自行车运动加速度传感器最佳适配位置，并建立自行车运动强度方程模型以及不同运动强度的加速度计数最佳临界值点，旨在丰富自行车运动的加速度传感器运动强度预测模型，为自行车运动科学监测提供依据。

1研究方法

1.1 受试者

实验选取101名普通在校大学生作为受试者，其中男生50人，女生51人。纳入受试对象者均身体健康状况良好，无心肺功能等疾病。按性别随机将受试对象分为实验组(男生40人，女生41人)和验证组(男生10人，女生10人)，实验组数据用于建立方程模型，验证组数据用于验证方程模型。受试者基本信息见表1。

表 1受试者基本信息一览表

1.2 实验仪器和方案

1.2.1 实验仪器

针对不同规则，编程计算的方式也不同。对多用点式密码规则，可用上述方式先编出除多用点外的其余点，并依次判定出每一种合法情况中或不使用多用点不合法、使用则合法的情况，再在每一种情况的每两个相邻数组元素中进行是否必须加入多用点的判断，判断成功则在一开始设置的字符串尾部追加元素[10]。

相较于其他欧美国家，我国的急救医疗起步较晚，所以有关的一系列研究还不深入。应急救护的知识及操作方法随着实践的深入会有不断的更新和变化，而高校在培训中会存在着应急救护培训教材更新不及时，内容陈旧的问题，这需要相关部门对急救培训所使用的教材进行统一编订，并根据国际上最新标准进行及时更新和修改。同时，部分大学生对急救知识与技能的学习意愿和需求较大，但缺少自主学习的渠道，学生没法直接在网络上获得最新的应急救护学习视频等。

1)最大摄氧量(VO₂max)测定

1.2.2 测试方案

使用北京东华腾体育器械有限公司生产的人体测试系统测量受试者的身高和体重，各精确到0.1 cm和0.1 kg。使用美国制造技术有限公司生产的三轴加速度运动传感器ActiGraph GT3X(简称GT3X)监测自行车运动时的加速度计数(counts值)，测试中统一将GT3X佩戴于每位受试者的右侧腰腹部、肚脐水平高度(简称腰部)；右侧大腿中部(髋关节与膝关节连线中点)外侧(简称大腿)；右脚脚踝外侧上缘处(简称脚踝)。实验之前，对GT3X进行校准，采样频率设置为6次/min。实验后通过自带分析软件Actilife 5.10.0提取原始指标垂直轴(Acz)、额状轴(ACy)、矢状轴(ACx)、水平轴(ACh)、合轴(VM)等的counts值。ACh水平轴，计算公式为ACh=(ACx²+ACy²)^1/2。VM矢量合轴，计算公式为VM=(ACx²+ACy²+ACz²)^1/2。使用意大利柯时迈公司生产的Cosmed K4b²气体代谢分析(简称K4b²)实时监测受试者在自行车运动中的摄氧量(VO₂)和运动强度(MET)，每日测试前需对K4b²进行预热和校正。使用瑞典生产的Monark 839E功率自行车进行最大摄氧量测试实验和不同强度定阻骑行实验，不同强度定阻骑行分为三个强度骑行阶段，三种强度依次为：①较低强度：37%～45%VO₂max；②中等强度：46%～63% VO₂max；③较大强度：64%～91% VO₂max^[5]。在正式使用之前需预热，由实验人员检查是否使用正常。

在经济社会快速发展和终身学习需求日益增多的情况下，现阶段继续教育呈现出一些新趋势和新特点，主要体现在以下几个方面。

2)不同强度定阻骑行实验

将验证组每个受试对象的VM轴counts值代入新建方程，计算预测MET。并与K4b²实测MET进行对比分析，具体分析结果见表5。

1.3 数据统计

采用相关分析、强迫进入变量回归法对不同佩戴位置GT3X监测运动强度的有效性进行对比分析。采用逐步回归法建立自行车运动强度预测方程。采用相关分析、相对误差以及Bland-Altman点图方法检验预测方程的有效性。采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析4.8 MET和7.2 MET对应的VM轴加速度计数最佳临界点。显著性水平定义为P <0.05和P <0.01。

2研究结果

2.1 受试者骑行速度

从表3的数据整体来看，脚踝部位GT3X的VM轴counts均值在15个轴中最大，感应加速度变化最为丰富；各轴counts值与MET的相关程度和解释力均相对最高。因此，选取脚踝部位GT3X的实验数据建立运动强度预测模型和加速度计数最佳临界值点。

表 2不同强度下摄氧量、 MET、 蹬踏速度、骑行速度对应表

表2显示，男生较低强度运动下的蹬踏速度为41.85 r/min，骑行速度为14.53 km/h，中等强度运动下的蹬踏速度为60.60 r/min，骑行速度为21.38 km/h，较大强度运动下的蹬踏速度为78.98 r/min，骑行速度为27.98 km/h；女生较低强度运动下的蹬踏速度为37.44 rpm，骑行速度为13.00 km/h，中等强度运动下的蹬踏速度为53.39 r/min，骑行速度为18.66 km/h，较大强度运动下的蹬踏速度为69.46 rpm，骑行速度为24.54 km/h。

由表5数据可知，预测MET与实测MET在不同强度下均有显著相关关系(P <0.01),相关系数分别为0.80,0.82,0.85。预测MET与实测MET在不同强度下的绝对误差分别为0.42 MET、0.58 MET、0.73 MET，总体绝对误差为0.58MET。相对误差分别为8.69%、9.61%、9.26%，总体相对误差为9.19%。较低强度时预测的相对误差最小，中等强度时预测的相对误差最大，整体误差水平较低。

2.2 不同位置加速度传感器监测运动强度的比较分析

对不同位置GT3X各轴加速度计数进行分析发现(见表3)，腰部各轴counts均值均小于大腿、脚踝部位，大腿部位ACy、ACx、ACh轴counts均值均大于脚踝部位，ACz、VM轴counts均值均小于脚踝部位。进一步对不同部位GT3X各轴counts值与MET的相关关系进行分析，腰部ACx、ACh轴counts值与MET不存在线性相关关系，大腿ACx轴counts值与MET线性相关关系显著(P <0.05)，其他各轴counts值均与MET线性相关关系非常显著(P <0.01)。腰部GT3X各轴counts值相关系数在0.02～0.26之间，大腿各轴counts值相关系数在0.07～0.79之间，脚踝各轴counts值相关系数在0.45～0.89之间，其中脚踝处VM轴counts值与MET的相关系数最高，为0.89。接着分别以三个部位GT3X的ACz、ACy、ACx轴counts值为自变量，MET为因变量进行回归分析。结果表明各个部位GT3X加速度计数对MET都有显著的解释力(P <0.01)，腰部决定系数R²为0.13，解释MET13%的变异量；大腿决定系数R²为0.64，解释MET64%的变异量；脚踝处决定系数R²为0.80，解释MET80%的变异量。

表 3不同位置加速度传感器监测 MET效度的比较分析

注：**表示P <0.01，*表示P <0.05

以美国运动医学学会(ACSM)最大摄氧量百分比(%VO₂max)运动强度分级为依据，进行三种运动强度的骑行测试。三种强度骑行下，受试者的蹬踏速度以及骑行速度基本情况见表2。

实验室温度保持25℃±1℃，相对湿度为40%～60%，环境安静无噪声影响，通风条件良好。采用功率自行车递增负荷实验：运动负荷从100 W开始(女生50 W)，每分钟递增25 W，至力竭(蹬踏速度为60 rpm)。当以下标准满足3个或3个以上时，则可判断达到最大摄氧量。标准为：①心率180次/min。②呼吸商>1.10。③随运动的增加，摄氧量停止线性增加，同时达到平台或开始缓慢下降，最后两个值的差异小于±2 ml/kg/min。④受试者已经尽自己最大能力，但经激励仍无法保持当前负荷^[6]。

2.3 运动强度预测模型的建立

以K4b²实测MET为因变量，以GT3X的ACz轴counts值、AC轴counts值、ACy轴counts值、ACh轴counts值、VM轴counts值、年龄、性别、身高、体重、BMI等为自变量，通过逐步回归分析建立方程，方程基本参数见表4。

F值为4703.42(P =0.000<0.01)，决定系数R²为0.80，因此VM轴counts值自变量共可有效解释MET80%的变异量，方程的剩余标准差(SEE)为0.61，SEE/Y(%)值为10.33%，方程的拟合程度较高。

表 4逐步多元回归方程参数表

注： VM为合轴counts值；**表示P <0.01，*表示P <0.05

2.4 运动强度预测模型的有效性

骑行阻力采用室外骑行时轮胎和地面的滚动摩擦力(Fm)：Fm==μ×Fn/r，(μ(摩擦系数)=0.5 cm，g(重力加速度)=9.8 m/s²，m=体重+车重，普通自行车车重为15 kg，r(轮胎半径)=25 cm)^[7]。根据计算的滚动摩擦力(Fm)给自行车设定骑行阻力。首先，受试者缓慢匀加速骑行，骑行到37%～45%VO₂max时，提醒受试者保持当前速度，当范围平稳在37%～45%VO₂max并维持3 min后，记录此时的骑行速度，此速度为受试者进行较小强度骑行时的适宜运动速度。再让受试者以此速度骑行5 min，同时获取5 min的GT3X实验数据和K4b²的实验数据。之后，让受试者按照上述方案进行中等强度(46%～63% VO₂max)和较大强度(64%～91% VO₂max)的骑行实验。最后将GT3X的测试数据导入Actilife5.10.0软件、K4b²的数据导入Cosmed K4b²7.0软件进行数据整理与分析。整理时，GT3X和K4b²中的实验数据取每一分钟均值。

表 5预测 MET方程有效性的验证分析

注：**表示P <0.01，*表示P <0.05

提出了一种较为高效的遮挡人脸判别方法，应用了基于深度学习[9]的快速目标检测模型-YOLO[10]（You Only Look Once）模型，YOLO是基于一个单独的端到端网络，将目标检测作为一个回归问题来求解，从原始图像的输入到物体位置和类别的输出，运用了回归方法与卷积神经网络（CNN）[11]代替了传统目标检测的滑动窗口与手工设计特征的方法进行特征提取，这类特征提取方法不仅不受外界环境影响，并且快速的YOLO目标检测速率能达到155fps，要快于现有的目标检测方法。

电能替代作为解决新能源利用和治理环境问题的有效措施，被国家大力推广。但电能替代在我国尚处于起步与发展阶段，部分学者研究内容主要针对单一电能替代领域，对区域电能替代技术选择研究较少。文献[2]主要针对地区供暖技术的潜力及效益进行评估与分析，没有多种电能替代技术选择研究。文献[3]针对学校供水系统，提出收益与投资比的方法进行量化分析经济与环境效益。文献[4]量化了电能替代潜力及环境负荷模型，从而在多种情景下分析电能替代潜力及环境分析。

以每位受试对象预测MET值和实测MET值的均值为横坐标，预测MET值和实测MET值的差值作为纵坐标建立Bland-Altman散点图(见图1、图2、图3)。结果显示，预测MET值和实测MET值残差均值在不同强度下分别为-0.08,-0.10,-0.42，均值接近0线，且三种强度水平的预测MET值和实测MET值的残差基本均匀落在Mean±1.96 SD的区间内。

图1 较低强度时MET预测的Bland-Altman图

图2 中等强度时MET预测的Bland-Altman图

图3 较高强度时MET预测的Bland-Altman图

2.5 加速度计数最佳临界值点的建立

本研究是以ACSM最大摄氧量百分比(%VO₂max)强度分级为依据进行不同强度的骑行测试，因此选取MET建立不同强度VM轴counts值最佳临界点时同样参照ACSM标准。4.8 MET为青年人较低强度和中等强度的临界点，7.2 MET为中等强度和较大强度的临界点。根据强度是否大于等于4.8 MET,将数据分成两类(二分变量)，以VM轴counts值作为检验变量，以二分变量作为状态变量，通过ROC曲线建立最佳临界值点。同理，7.2 MET的最佳临界值点建立方法同上，具体分析结果见表6。

由中国国际商会主办，澜沧江-湄公河合作中国秘书处、中国-东盟中心支持，昆明市人民政府、中国国际贸易促进委员会云南省分会、云南城投集团共同承办，2018澜湄合作博览会于11月23日至27日在昆明国际会展中心举办，展览面积约5．5万平方米。

表 6不同运动强度的 ROC曲线下面积和活动计数最佳临界点一览表

表6显示，4.8 MET和7.2 MET ROC曲线下的面积分别为0.926、0.901，敏感性分别为0.803、0.841、特异性分别为0.886、0.854，说明VM轴counts值对于确定运动强度具有较高的诊断价值。4.8 MET对应的最佳临界值点为9764 counts/min，7.2 MET对应的最佳临界值点为21138 counts/min。两种强度的ROC曲线见图4、图5。

由图4可以看出，开发商建设普通房的概率随着推广时间推移降低。当A3发生减少的时候，将会缩短被动房的推广过程。反之A3增大的时候，会使得开发商建设普通房的概率增大，并且会阻碍被动房的推广。因此政府如何通过激励政策与激励措施降低开发商开发被动房的增量成本成为政府制定激励政策的主要考虑要素。

图4 4.8MET对应VM临界点的ROC曲线图

图5 7.2MET对应VM临界点的ROC曲线图

3讨论

3.1 加速度传感器佩戴位置分析

利用加速度传感器监测体力活动强度需考虑其佩戴位置，不同佩戴位置对同一运动反应的灵敏程度不同，采集到的加速度数据也就不同，从而造成系统识别性能的差异。Gemperle等人根据人体工程学原理对加速度传感器的佩戴位置进行研究，提出环形区域(腰髋部)、前臂两侧、后方上臂、手腕、大腿、小腿、脚踝等部位都可以作为人体适宜的加速度传感器佩戴位置^[8]。多数研究建议将加速度传感器佩戴于腰部位置，其更接近人体质心，能够监测到整体运动姿态的人体运动参数，避免因局部运动导致的身体活动运动强度监测失真现象^[9]，除上肢运动占比较大的运动外，佩戴于腰部位置更能稳定的反映人体运动情况^[10-11]。但也有研究表明，在自行车运动中，腰部位置对加速度变化感应能力较差，不能作为最佳佩戴位置^[12]。人体在自行车运动中，腰部动作变化幅度较小，感应加速度变化不丰富。本实验将GT3X佩戴于右侧腰部、大腿、脚踝三处位置进行比较研究，通过分析不同佩戴位置GT3X各轴加速度计数，发现脚踝处各轴整体均值较大，能够感应最为丰富的加速度变化，且各轴counts值与MET的相关程度和解释力均相对最高。因此，脚踝处是自行车运动加速度传感器的最佳适配位置，VM轴counts值是预测运动强度较佳的自变量。马国强等人在踏频递增的功率自行车 GXT 中也发现，与膝关节相比踝关节加速度综合计数可能是采用加速计数推算功率自行车骑行强度更加有效的参数^[13]，路飞扬等人在其研究中也表明了相似的观点^[14]。因此，在进行自行车运动时，建议将GT3X佩戴于脚踝部位进行运动强度监测。

3.2 加速度传感器预测运动强度效度

研究发现，没有一个预测方程能有效地估算所有类型体力活动的运动强度，并且只在针对某种类型的活动时才有较高的效度^[15-16]。现有的方程中，大部分是基于走跑运动形式建立的，不能有效地预测自行车运动的强度。因此，本研究针对自行车运动建立强度预测方程。大部分同类研究中主要讨论MET，MET值受体重等因素的影响较小，更侧重于对活动强度的评估，可更科学地反映体力活动强度^[17]。本研究在建立回归方程时也主要以MET作为因变量,这一思路与其他学者一致。采用逐步回归方法建立运动强度方程MET=0.00019007×VM+3.121，判定系数(R²)为0.80，方程拟合程度较高，剩余标准差(SEE)和标准SEE/Y×100%分别为0.61、10.33%，在实际应用中，为便于评价回归方程的优劣，通常采用统一标准SEE/Y×100%(剩余标准差/因变量的均值×100%)，SEE/Y×100%的值小于15%时，表示回归方程的可靠程度较高^[18]。因此，本研究新建方程在预测运动强度时有着较高的可靠度。利用验证组数据对方程的有效性进一步分析，在不同强度水平下，方程预测MET值与K4b²实测MET值均线性相关关系显著(P <0.01)，相关系数在0.80～0.85之间。预测MET值和实测MET值不同强度下的绝对误差在0.42～0.73 MET之间，相对误差在8.69%～9.61%之间，两种误差均较小，准确度均在90%以上，回归模型的可信程度较高。Bland-Altman散点图结果显示，三种强度水平的预测MET值和实测MET值的残差基本均匀落在Mean±1.96 SD的区间内，且均值接近0线，方程具有较高的预测能力。在已有的关于自行车运动的研究中，研究者也建立了一些运动强度预测模型。刘春辉等人应用骑行速度等变量建立方程，结果显示R²为0.704，方程共解释运动强度的70.4%变异量^[2]。本研究所建方程R²为0.80，可以解释自行车运动强度80%的变异量，方程拟合程度更高一些。

3.3 加速度计数最佳临界值点的分析

ACSM建议成年人每天进行至少30～60分钟的中等强度运动，或者20～60分钟的较大强度运动^[5]。加速度传感器的一个重要功能正是依靠加速度计数临界点监测体力活动时间。Trost等人经研究证实，加速度计数的临界点可用于有效估计不同运动强度的体力活动时间^[19]。也有研究显示，运用加速度计数临界点可准确区分运动的不同强度^[20]。在以往的研究中，大部分学者都是以MET为自变量建立运动强度方程，之后再推导出不同强度所对应的加速度计数临界点。近些年来，部分学者开始使用ROC曲线建立加速度计数临界点。如向剑锋等人对7项日常体力活动运用ROC曲线建立3 MET和6 MET的加速度计数临界点^[21]；朱琳等人利用ROC曲线建立静息和8种常见体力活动3 MET、6 MET、9 MET所对应的加速度计数临界点^[20]。因此，建立自行车运动不同强度加速度计数临界点十分必要。ROC曲线法通过计算临界点的敏感性和特异性，从而筛选出敏感度和特异性均较高的临界点。其通过AUC面积来对变量进行价值诊断，AUC面积在0.5～0.69之间时诊断准确性较低，在0.7～0.89之间时诊断真确性中等，在0.9以上时诊断真确性较高^[22]。本研究以VM轴counts值为自变量分别建立4.8 MET和7.2 MET所对应的最佳临界点。ROC曲线的数据来源为：1)由于小于4.8 MET的数据有299个，因此特在大于等于4.8 MET的数据中选取最接近4.8 MET的299个数据，共组成598个建立4.8 MET所对应的VM轴counts值临界点数据库。2)由于大于等于7.2 MET的数据有233个，因此特在小于7.2 MET的数据中选取最接近7.2 MET的233个数据，共组成466个建立7.2 MET所对应的VM临界点数据库。结果显示，4.8 MET对应的VM轴counts值最佳临界值点为9764 counts/min，7.2 MET对应的VM轴counts值最佳临界值点为21138 counts/min。4.8 MET和7.2 MET ROC曲线下的AUC面积分别为0.926，0.901，说明VM轴counts值对于确定运动强度具有较高诊断价值，能够较为准确的诊断不同强度水平。

4结论

三处佩戴位置中，脚踝部位是自行车运动GT3X的最佳适配位置，可用该处VM轴counts值建立的方程有效预测其运动强度MET，预测准确度较高。当VM轴加速度计数达到9 764 counts/min时可以判断为中等强度运动，而VM轴加速度计数达到21 138 counts/min时则可以判断为较大强度运动。

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Exercise intensity evaluation of cycling based on accelerometer

ZHAO Yue-min,CHEN Pei-you，LIU Xiao-cui

Abstract :Objective : Based on the acceleration sensor, it established the bicycle exercise intensity prediction equation, in order to determine the best threshold points of VM axis acceleration counts for 4.8MET and 7.2MET.Methods : During the experiment,101 ordinary college students (experimental group 81, verification group 20) wear K4b² and GT3X (waist, thigh, ankle) at the same time,then followed by different intensity of riding: 1) Lower intensity: 37%～45% VO₂max; 2) Moderate intensity: 46%～63% VO₂max; 3)Greater intensity: 64%～91% VO₂max) on the power bike. At last, it established the stepwise regression method for the exercise intensity prediction model, and the optimal critical point of VM axis acceleration counting by using ROC curve.Result : 1)The GT3X third-axis at the ankle showed the highest explanatory power (R²=0.80), and the VM axis acceleration was higher correlated with MET (r=0.89, P <0.01).2) The equation MET =0.00019007×VM+3.121, R² is 0.80, SEE is 0.61, and SEE/Y(%)is 10.33%.3) The data from the verified group back-tested can conclude that the correlation coefficient between equation project value and K4b2 measured values at each level is between 0.80 and 0.85(P <0.01) ;the relative error was 8.69%～9.61%; the 95% all fall within the range of Mean±1.96SD for the Bland-Altman scattergram .4) 4.8MET and 7.2MET VM axis acceleration corresponding to the best cut-off points were 9764 counts/min and 21138 counts/min.Conclusion :Ankle is the best place for bike sports GT3X.The new equation can effectively predict the intensity of exercise MET, prediction accuracy is high, and the built-point can effectively distinguish exercise intensity, that can provide reference for the scientific monitoring of cycling.

Key words :triaxial acceleration sensor; bicycle movement; exercise intensity;MET

中图分类号： G804.49

文献标识码： A

文章编号： 1006-2076( 2019) 05-0070-07

收稿日期： 2019-04-13

基金项目： 国家哲学社会科学基金资助课题(13BTY014)。

作者简介： 赵月民(1992- )，男，山东滕州人，硕士研究生，研究方向体力活动测量与评价。

通讯作者： 陈培友(1974- )，男，教授，博士，研究方向体育测量与评价、学生体质健康促进。

作者单位：南京师范大学，江苏 南京 210023

Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China

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