Functional action biological image data screening method to reduce sports injury / Método de triagem de dados biológicos de ação funcional para reduzir lesões esportivas / Método de selección de datos de imágenes biológicas de acción funcional para reducir las lesiones deportivas

ABSTRACT Introduction: The Functional Movement Test (FMS) is an evaluation method for the basic movement patterns of the human body that is designed by Gray Cook. Objective: This paper explores the application value of functional action test (FMS) biological image data in the risk assessment of sports injuries of Chinese rugby players. Methods: Taking the active national football team and provincial football players as the object, the standard FMS test is used to collect the data to determine the best deadline for the total FMS score. Results: The area under the ROC curve (AUC) of the overall athletes, men and women was significantly different from the assumption of AUC=0.5, which were 0.780 (P=0.000), 0.877 (P=0.001), 0.7130 (P=0.013); The best cutoff points corresponding to the total score of FMS are 13.5 points, 15.5 points, and 13.5 points, respectively. The chi-square test showed that the prevalence of the positive group (the total FMS score was less than the corresponding cutoff point) was significantly higher than the negative group (the total FMS score was greater than the corresponding cutoff point) (P<0.01). The OR values of the total athlete, male and female FMS total score positive groups were 25.85 (95%CI: 3.34∼200.23), 25.00 (95%CI: 2.36∼264.80), 14.22 (95%CI: 1.76∼114.92). Conclusions: Among Chinese rugby players, the total score of FMS has a strong correlation with non-contact sports injuries. The score is 13.5 for women and 15.5 for men. Level of evidence II; Therapeutic studies - investigation of treatment results.

RESUMO Introdução: O Teste de Movimento Funcional (FMS) é um método de avaliação dos padrões básicos de movimento do corpo humano, projetado por Gray Cook. Objetivo: Este artigo explora o valor da aplicação de dados de imagem biológica do teste de ação funcional (FMS) na avaliação do risco de lesões esportivas em jogadores de rúgbi chineses. Métodos: visando a seleção nacional de futebol e jogadores de futebol da província, o teste FMS padrão foi usado para coletar os dados e determinar o melhor limite para o escore total do FMS. Resultados: A área sob a curva ROC (AUC) dos atletas em geral, homens e mulheres, foi significativamente diferente da suposição de AUC = 0,5, que foi 0,780 (P = 0,000), 0,877 (P = 0,001), 0,7130 (P = 0,013); Os melhores pontos de corte para o escore total da FMS são 13,5 pontos, 15,5 pontos e 13,5 pontos, respectivamente. O teste do qui-quadrado mostrou que a prevalência do grupo positivo (a pontuação total da FMS foi menor do que o ponto de corte correspondente) foi significativamente maior do que a do grupo negativo (a pontuação total da FMS foi maior do que o ponto de corte correspondente) (P <0,01). Os valores de OR do total de atletas, homens e mulheres, grupos positivos de pontuação total de FMS foram 25,85 (IC 95%: 3,34 ∼ 200,23), 25,00 (IC 95%: 2,36 ∼ 264,80), 14,22 (IC 95%: 1,76 ∼ 114,92). Conclusões: Entre os jogadores de rúgbi chineses, a pontuação total da FMS tem uma forte correlação com lesões esportivas sem contato. A pontuação é de 13,5 para mulheres e 15,5 para homens. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos- investigação dos resultados do tratamento.

RESUMEN Introducción: La prueba de movimiento funcional (FMS) es un método de evaluación de los patrones de movimiento básicos del cuerpo humano diseñado por Gray Cook. Objetivo: Este artículo explora el valor de la aplicación de los datos de imágenes biológicas de la prueba de acción funcional (FMS) en la evaluación del riesgo de lesiones deportivas de los jugadores de rugby chinos. Métodos: Tomando como objeto el equipo nacional de fútbol y los jugadores de fútbol provinciales, se utilizó la prueba estándar de FMS para recopilar los datos y determinar el mejor límite para la puntuación total de FMS. Resultados: El área bajo la curva ROC (AUC) de los atletas en general, hombres y mujeres fue significativamente diferente del supuesto de AUC = 0.5, que fue 0.780 (P = 0.000), 0.877 (P = 0.001), 0.7130 (P = 0,013); Los mejores puntos de corte correspondientes a la puntuación total de FMS son 13,5 puntos, 15,5 puntos y 13,5 puntos, respectivamente. La prueba de chi-cuadrado mostró que la prevalencia del grupo positivo (la puntuación total de FMS fue menor que el punto de corte correspondiente) fue significativamente más alta que la del grupo negativo (la puntuación total de FMS fue mayor que el punto de corte correspondiente) (P <0.01). Los valores de OR del total de atletas, hombres y mujeres, grupos positivos de puntuación total de FMS fueron 25,85 (95% CI: 3,34 ∼ 200,23), 25,00 (95% CI: 2,36 ∼ 264,80), 14,22 (95% CI: 1,76 ∼ 114,92). Conclusiones: Entre los jugadores de rugby chinos, la puntuación total de FMS tiene una fuerte correlación con las lesiones de deportes sin contacto. La puntuación es de 13,5 para las mujeres y 15,5 para los hombres. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos-investigación de los resultados del tratamiento.

Analysis of biolo artificial neural network in prediction of aerobic exercise index based on algorithm / Análise de rede neural artificial na predição do índice de exercício aeróbio baseada em algorítimo / Análisis de red neuronal artificial en la predicción del índice de ejercicio aeróbico

ABSTRACT Objective: To study the relationship between aerobic activity and cardiac autonomic nerve activity by artificial neural network algorithm and biological image fusion; because of the artificial neural network model (ANN) problems, biological image processing technology is introduced based on ANN. Methods: An Ann under biological image intelligence algorithm is proposed, a classifier suitable for electrocardiograph (ECG) screening is designed, and an ECG signal screening system is successfully established. Moreover, the data set of normal recovered ECG signals of the subjects during the experimental period is constructed, and a classifier is used to extract the characteristic data of a normal ECG signal during the experimental period. Results: The changes in resting heart rate and other physical health indicators are analyzed by combining resting physiological indicators, namely heart rate, body weight, body mass index and body fat rate. The results show that the self-designed classifier can efficiently process the ECG images, and long-term regular activities can improve the physical conditions of most people. Most subjects' body weight and body fat rate decrease with the extension of experiment time, and the resting heart rate decreases relatively. Conclusions: Certain indicators can be used to predict a person's dynamic physical health, which indicates that the experimental research of index prediction in this research has a good effect, which not only extends the application of artificial neural network but also lays a foundation for the research and implementation of ECG intelligent testing wearable devices. Level of evidence II; Therapeutic studies - investigation of treatment results.

RESUMO Objetivo: Com o objetivo de estudar a relação entre atividade aeróbia e atividade nervosa autonômica cardíaca por algoritmo de rede neural artificial e fusão biológica de imagens, tendo em vista os problemas existentes no modelo de rede neural artificial (RNA), é introduzida a tecnologia de processamento biológico de imagens com base em ANN. Métodos: um algoritmo de inteligência biológica de imagem Ann é proposto, um classificador adequado para triagem eletrocardiográfica (ECG) é projetado e um sistema de triagem de sinal de ECG é estabelecido com sucesso. Além disso, o conjunto de dados de sinais de ECG normais recuperados dos sujeitos durante o período experimental é construído e um classificador é usado para extrair os dados característicos de um sinal de ECG normal durante o período experimental. Resultados: As alterações na frequência cardíaca em repouso e outros indicadores de saúde física são analisadas pela combinação de indicadores fisiológicos de repouso, a saber, frequência cardíaca, peso corporal, índice de massa corporal e índice de gordura corporal. Os resultados mostram que o classificador autodesenhado pode processar com eficiência as imagens de ECG, e as atividades regulares de longo prazo podem melhorar as condições físicas da maioria das pessoas. O peso corporal e a taxa de gordura corporal da maioria dos indivíduos diminuem com a extensão do tempo do experimento, e a freqüência cardíaca em repouso diminui relativamente. Conclusões: Certos indicadores podem ser usados para prever a saúde física dinâmica de uma pessoa, o que indica que a pesquisa experimental de predição de índice nesta pesquisa tem um bom efeito, que não apenas estende a aplicação da rede neural artificial, mas também estabelece uma base para a pesquisa e implementação de dispositivos vestíveis de teste inteligente de ECG. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos- investigação dos resultados do tratamento.

RESUMEN Objetivo: Para estudiar la relación entre la actividad aeróbica y la actividad del nervio autónomo cardíaco mediante el algoritmo de red neuronal artificial y la fusión de imágenes biológicas, ante los problemas existentes en el modelo de red neuronal artificial (ANN), se introduce la tecnología de procesamiento de imágenes biológicas basada en ANA. Métodos: Se propone un algoritmo de inteligencia de imagen biológica de Ann, se diseña un clasificador adecuado para el cribado electrocardiógrafo (ECG) y se establece con éxito un sistema de cribado de señales de ECG. Además, se construye el conjunto de datos de las señales de ECG recuperadas normales de los sujetos durante el período experimental, y se utiliza un clasificador para extraer los datos característicos de una señal de ECG normal durante el período experimental. Resultados: Los cambios en la frecuencia cardíaca en reposo y otros indicadores de salud física se analizan combinando indicadores fisiológicos en reposo, a saber, frecuencia cardíaca, peso corporal, índice de masa corporal y tasa de grasa corporal. Los resultados muestran que el clasificador de diseño propio puede procesar de manera eficiente las imágenes de ECG, y las actividades regulares a largo plazo pueden mejorar las condiciones físicas de la mayoría de las personas. El peso corporal y la tasa de grasa corporal de la mayoría de los sujetos disminuyen con la extensión del tiempo del experimento, y la frecuencia cardíaca en reposo disminuye relativamente. Conclusiones: Ciertos indicadores pueden usarse para predecir la salud física dinámica de una persona, lo que indica que la investigación experimental de predicción de índices en esta investigación tiene un buen efecto, lo que no solo extiende la aplicación de la red neuronal artificial sino que también sienta las bases para la investigación. e implementación de dispositivos portátiles de prueba inteligente de ECG. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos- investigación de los resultados del tratamiento.