Improved biological image tracking algorithm of athlete's cervical spine health / Algoritmo aprimorado de rastreamento de imagens biológicas da saúde da coluna cervical do atleta / Algoritmo mejorado de seguimiento de imágenes biológicas de la salud de la columna cervical del atleta

ABSTRACT Introduction This paper research an improved biological image tracking algorithm of athlete's cervical spine health under color feedback. Objective A new algorithm is proposed to improve the accuracy of detection and tracking. Methods In this study, the first thing is to apply the color feedback algorithm to improve and optimize the Improved Camshift algorithm. The optimized algorithm was used to track the center of the image, and the video was processed frame by frame. The center position of the tracking frame was obtained. Results The average number of head twists per person is 39 times. Among the three groups, children twisted the least, and older adults twisted the most. Conclusion The algorithm proposed in this study has certain effectiveness and superiority and can be well applied to detecting the number of head twists during exercise. Level of evidence II; Therapeutic studies - investigation of treatment results.

RESUMO Introdução Este artigo investiga um algoritmo aprimorado para rastrear imagens biológicas da saúde da coluna cervical do atleta sob feedback de cores. Objetivo Um novo algoritmo é proposto para melhorar a precisão de detecção e monitoramento. Métodos neste estudo, primeiro aplicamos o algoritmo de feedback de cores para otimizar o algoritmo Camshift aprimorado. O algoritmo otimizado foi usado para rastrear o centro da imagem e o vídeo foi processado quadro a quadro. A posição central do quadro de rastreamento foi obtida. Resultados o número médio de voltas da cabeça por pessoa é 39 vezes. Entre os três grupos, as crianças viraram menos e os adultos mais velhos viraram mais. Conclusão O algoritmo proposto neste estudo tem alguma eficácia e superioridade e pode ser bem aplicado para detectar o número de giros da cabeça durante o exercício. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos: investigação dos resultados do tratamento.

RESUMEN Introducción Este artículo investiga un algoritmo mejorado de seguimiento de imágenes biológicas de la salud de la columna cervical del atleta bajo retroalimentación de color. Objetivo Se propone un nuevo algoritmo para mejorar la precisión de la detección y el seguimiento. Métodos En este estudio, lo primero es aplicar el algoritmo de retroalimentación de color para optimizar el algoritmo Camshift mejorado. El algoritmo optimizado se utilizó para rastrear el centro de la imagen y el video se procesó cuadro por cuadro. Se obtuvo la posición central del marco de seguimiento. Resultados El número medio de giros de cabeza por persona es 39 veces. Entre los tres grupos, los niños eran los que menos giraban y los adultos mayores eran los que más. Conclusión El algoritmo propuesto en este estudio tiene cierta efectividad y superioridad y se puede aplicar bien para detectar el número de giros de cabeza durante el ejercicio. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos: investigación de los resultados del tratamiento.

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.

Empirical analysis on the reduction of sports injury by functional movement screening method under biological image data / Análise empírica sobre a redução de lesões esportivas pelo método de triagem de movimento funcional sob dados de imagens biológicas / Análisis empírico sobre la reducción de las lesiones deportivas mediante el método de detección del movimiento funcional con datos de imágenes biológicas

ABSTRACT Introduction: Sports recognition technology gradually mature. Among them, wearable sensors have attracted wide attention because of their accurate recognition. Objective: The following squats are used as an example to determine whether CNN and EMG signals determine whether functional motion is standard. Methods: Based on the FMS of EMG, 80 students of the same grade are randomly selected from the Physical Education School of XX University for the experiment and the results are verified. Results: The results show that the GBC can classify the EMG signal of the three functional movements more accurately, and the classification accuracy rate of squat, stride, and straight lunge squat is 91%, 89%, and 90%, respectively. The decision tree has a good ability to judge whether the functional movement is standard or not, and the accuracy of judgment can reach more than 98%. In conclusion, EMG-based FMS can effectively detect early sports injuries and plays a good role in reducing sports injuries. Conclusions: The classification effect of the squat is the most obvious, reaching 91%, and its recognition ability is the strongest. Level of evidence II; Therapeutic studies - investigation of treatment results.

RESUMO Introdução: A tecnologia de reconhecimento esportivo amadurece gradualmente, entre as quais, os sensores atraíram grande atenção devido ao seu reconhecimento preciso. Objetivo: Os seguintes agachamentos são usados como exemplo para ver se os sinais CNN e EMG determinam se o movimento funcional é padrão. Métodos: Com base no EMG FMS, 80 alunos da mesma série da XX Escola Universitária de Educação Física são selecionados aleatoriamente para o experimento e os resultados são verificados. Resultados: Os resultados mostram que o GBC pode classificar o sinal EMG dos três movimentos funcionais com maior precisão, e a taxa de precisão da classificação do agachamento, estocada e agachamento estocada reta é de 91%, 89% e 90%, respectivamente. A árvore de decisão tem uma boa capacidade de julgar se o movimento funcional é padrão ou não, e a precisão de julgamento pode chegar a mais de 98%. Em conclusão, a EMG baseada em EMG pode detectar efetivamente lesões esportivas precoces e desempenha um bom papel na redução de lesões esportivas. Conclusões: O efeito de classificação do agachamento é o mais evidente, chega a 91%, e sua capacidade de reconhecimento é a mais forte. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos- investigação dos resultados do tratamento.

RESUMEN Introducción: La tecnología de reconocimiento deportivo va madurando gradualmente, entre los cuales, los sensores han atraído gran atención por su preciso reconocimiento. Objetivo: Las siguientes sentadillas se utilizan como ejemplo para saber si las señales CNN y EMG determinan si el movimiento funcional es estándar. Métodos: Con base en el FMS de EMG, se seleccionan al azar 80 estudiantes del mismo grado de la Escuela de Educación Física de la Universidad XX para el experimento y se verifican los resultados. Resultados: Los resultados muestran que el GBC puede clasificar la señal EMG de los tres movimientos funcionales con mayor precisión, y la tasa de precisión de clasificación de sentadilla, zancada y sentadilla con estocada recta es 91%, 89% y 90%, respectivamente. El árbol de decisiones tiene una buena capacidad para juzgar si el movimiento funcional es estándar o no, y la precisión del juicio puede alcanzar más del 98%. En conclusión, la EMG basada en EMG puede detectar de forma eficaz las lesiones deportivas tempranas y desempeña un buen papel en la reducción de las lesiones deportivas. Conclusiones: El efecto de clasificación de la sentadilla es el más evidente, alcanza el 91%, y su capacidad de reconocimiento es la más fuerte. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos- investigación de los resultados del tratamiento.