Modelado de sistemas de inteligencia ambiental para el entrenamiento de las cualidades físicas

En un ejercicio no extenuante la frecuencia cardíaca (FC) guarda una relación lineal con el consumo máximo de oxígeno (V O2max) y se suele usar como uno de los parámetros de referencia para cuantificar la capacidad del sistema cardiovascular. Normalmente la frecuencia cardíaca puede remplazar el porcentaje de V O2max en las prescripciones básicas de ejercicio para la mejora de la resistencia aeróbica. Para obtener los mejores resultados en la mejora de la resistencia aeróbica, el entrenamiento de los individuos se debe hacer a una frecuencia cardíaca suficientemente alta, para que el trabajo sea de predominio dinámico con la fosforilación oxidativa como fuente energética primaria, pero no tan elevada que pueda suponer un riesgo de infarto de miocardio para el sujeto que se está entrenando. Los programas de entrenamiento de base mínima y de base óptima, con ejercicios de estiramientos para prevenir lesiones, son algunos de los programas más adecuados para el entrenamiento de la resistencia aeróbica porque maximizan los beneficios y minimizan los riesgos para el sistema cardiovascular durante las sesiones de entrenamiento. En esta tesis, se ha definido un modelo funcional para sistemas de inteligencia ambiental capaz de monitorizar, evaluar y entrenar las cualidades físicas que ha sido validado cuando la cualidad física es la resistencia aeróbica. El modelo se ha implementado en una aplicación Android utilizando la camiseta inteligente “GOW running” de la empresa Weartech. El sistema se ha comparado en el Laboratorio de Fisiología del Esfuerzo (LFE) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) durante la realización de pruebas de esfuerzo. Además se ha evaluado un sistema de guiado con voz para los entrenamientos de base mínima y de base óptima. También el desarrollo del software ha sido validado. Con el uso de cuestionarios sobre las experiencias de los usuarios utilizando la aplicación se ha evaluado el atractivo de la misma. Por otro lado se ha definido una nueva metodología y nuevos tipos de cuestionarios diseñados para evaluar la utilidad que los usuarios asignan al uso de un sistema de guiado por voz. Los resultados obtenidos confirman la validez del modelo. Se ha obtenido una alta concordancia entre las medidas de FC hecha por la aplicación Android y el LFE. También ha resultado que los métodos de estimación del VO2max de los dos sistemas pueden ser intercambiables. Todos los usuarios que utilizaron el sistema de guiado por voz para entrenamientos de 10 base mínima y de base óptimas de la resistencia aeróbica consiguieron llevar a cabo las sesiones de entrenamientos con un 95% de éxito considerando unos márgenes de error de un 10% de la frecuencia cardíaca máxima teórica. La aplicación fue atractiva para los usuarios y hubo también una aceptación del sistema de guiado por voz. Se ha obtenido una evaluación psicológica positiva de la satisfacción de los usuarios que interactuaron con el sistema. En conclusión, se ha demostrado que es posible desarrollar sistemas de Inteligencia Ambiental en dispositivos móviles para la mejora de la salud. El modelo definido en la tesis es el primero modelo funcional teórico de referencia para el desarrollo de este tipo de aplicaciones. Posteriores estudios se realizarán con el objetivo de extender dicho modelo para las demás cualidades físicas que suponen modelos fisiológicos más complejos como por ejemplo la flexibilidad. Abstract In a non-strenuous exercise, the heart rate (HR) shows a linear relationship with the maximum volume of oxygen consumption (V O2max) and serves as an indicator of performance of the cardiovascular system. The heart rate replaces the %V O2max in exercise program prescription to improve aerobic endurance. In order to achieve an optimal effect during endurance training, the athlete needs to work out at a heart rate high enough to trigger the aerobic metabolism, while avoiding the high heart rates that bring along significant risks of myocardial infarction. The minimal and optimal base training programs, followed by stretching exercises to prevent injuries, are adequate programs to maximize benefits and minimize health risks for the cardiovascular system during single session training. In this thesis, we have defined an ambient intelligence system functional model that monitors, evaluates and trains physical qualities, and it has been validated for aerobic endurance. It is based on the Android System and the “GOW Running” smart shirt. The system has been evaluated during functional assessment stress testing of aerobic endurance in the Stress Physiology Laboratory (SPL) of the Technical University of Madrid (UPM). Furthermore, a voice system, designed to guide the user through minimal and optimal base training programs, has been evaluated. Also the software development has been evaluated. By means of user experience questionnaires, we have rated the attractiveness of the android application. Moreover, we have defined a methodology and a new kind of questionnaires in order to assess the user experience with the audio exercise guide system. The results obtained confirm the model. We have a high similarity between HR measurements made of our system and the one used by SPL. We have also a high correlation between the VO2max estimations of our system and the SPL system. All users, that tried the voice guidance system for minimal and optimal base training programs, were able to perform the 95% of the training session with an error lower than the 10% of theoretical maximum heart rate. The application appeared attractive to the users, and it has also been proven that the voice guidance system was useful. As result we obtained a positive evaluation of the users' satisfaction while they interacted with the system. In conclusion, it has been demonstrated that is possible to develop mobile Ambient Intelligence applications for the improvement of healthy lifestyle. AmIRTEM model is the first theoretical reference functional model for the design of this kind of applications. Further studies will be realized in order to extend the AmIRTEM model to other physical qualities whose physiological models are more complex than the aerobic endurance.

Discriminant analysis of the specialty of elite cyclist

The different demands of competition coupled with the morphological and physiological characteristics of cyclists have led to the appearance of cycling specialities. The aims of this study were to determine the differences in the anthropometric and physiological features in road cyclists with different specialities, and to develop a multivariate model to classify these specialities and predict which speciality may be appropriate to a given cyclist. Twenty male, elite amateur cyclists were classified by their trainers as either flat terrain riders, hill climbers, or all-terrain riders. Anthropometric and cardiorespiratory studies were then undertaken. The results were analysed by MANOVA and two discriminant tests. Most differences between the speciality groups were of an anthropometric nature. The only cardiorespiratory variable that differed significantly (p < 0.05) was maximum oxygen consumption with respect to body weight (VO2max/kg). The first discriminant test classified 100% of the cyclists within their true speciality; the second, which took into account only anthropometric variables, correctly classified 75%. The first discriminant model allows the likely speciality of still non-elite cyclists to be predicted from a small number of variables, and may therefore help in their specific training.