以运动心率为驱动性问题的跨学科项目式教学设计

在跨学科项目式教学中,设置驱动性问题能有效保障教学的高效执行.本文以运动心率为项目主题,设计驱动性问题,选取项目主题,确定项目目标,最后实施项目.随着项目学习活动的展开,促进学生数学眼光、数学思维、数学语言的发展,引导学生综合运用数学、生物、体育等多学科知识方法分析解决真实情境中的问题.

运动心率监测在学校游泳队训练和比赛中的运用分析

学校游泳队的训练和比赛一直以来都面临着多方面的挑战,包括过度训练、受伤风险、情绪压力和不适当的体温调节。为了应对这些挑战,运动科学领域已经积累了大量的研究和实践经验,其中运动心率监测作为一项关键的生理监测工具,逐渐成为解决这些问题的有效方法。本文旨在细致探讨运动心率监测在学校游泳队的多方面应用,以帮助教练和运动员更好地理解其潜在价值。

高强度间歇运动改善定量负荷运动心率效果的全基因组关联分析及预测模型构建

目的:安静心率、运动中心率的增加以及运动后心率恢复是全因死亡率的预测因子,是运动健身中最常用的监控指标。本研究旨在分析高强度间歇运动(high intensity interval training,HIIT)改善定量负荷运动心率个体差异的表型和遗传因素,构建运动心率改善效果预测模型,为个体化运动健身方案的制定提供依据。方法:240名身体活动不足健康成年人完成12周HIIT,提取血液白细胞DNA进行全基因组解析,通过包括520多万个单核苷酸多态性位点(single nucleotide polymorphisms,SNPs)的全基因组关联分析(genome wide association study,GWAS)筛选影响运动心率改善效果的遗传标记,构建运动心率改善效果分子标记预测模型;计算权重后的多基因预测评分(polygenic predictor score,PPS),联合表型和遗传指标通过线性逐步回归构建运动心率改善效果预测模型。结果:(1)12周HIIT后,定量负荷运动心率显著下降(P<0.05),但效果存在个体差异,27%的受试者未有效降低运动心率(ΔHR≥0);(2)表型指标中初始运动心率、性别和年龄是HIIT改善运动心率效果的预测因子,可解释24.5%的效果差异;(3)基于GWAS筛选出12个效果相关SNPs(P<1×10^(-5)),去除冗余,由其中10个SNPs构建的分子标记预测模型可解释训练效果差异的37.7%,单个SNP的解释度在1.2%~8.1%;PPS高于11.45分时,HIIT对运动心率降低完全无效(ΔHR≥0),当PPS低于-7.728分时,HIIT改善运动心率效果最好(ES<-0.8)。(4)联合表型和遗传指标构建的综合预测模型中,PPS、初始运动心率、性别和年龄是HIIT改善运动心率效果的预测因子,可在62.5%的程度上共同解释HIIT改善运动心率效果个体差异。结论:多基因预测评分、初始运动心率、性别和年龄可有效预测HIIT改善定量负荷运动心率效果个体差异。受试者的PPS高于11.45分时无训练效果,低于-7.728分时效果最佳。基于遗传和表型因素构建的运动心率改善效果预测模型将为制定效益最大化的个体化运动健身方案提供参考依据。

女大学生有氧运动适宜心率指标探究

采用文献法和实验法探讨在校女大学生有氧运动时的适宜心率指标．得出女大学生在有氧运动中。

高原地区大学生运动负荷心率初步研究

按照《国家学生体质健康标准》中耐力项目的测试要求,对1 459名西藏在校大学生实施测试,分析被测者测试前后的心率数据,探讨该项目在高原的适宜性。结果表明:学生在高负荷的强度下,达标率仍不能达到国家要求的标准,《国家学生体质健康标准》的耐力项目标准在高原地区偏高。

频率自适应起搏器的运动——心率预测系统的研究

从基于加速度传感器的体动型频率自适应起搏器心率控制方法的研究入手,设计了一种运动--心率预测系统。系统的上位机和下位机之间通过蓝牙模块进行通讯。下位机完成人体加速度信号的采集、处理以及加速度信号向起搏心率信号的映射,同时完成加速度信号和心率信号的实时传输。上位机完成人体加速度信号和心率信号的实时显示和记录,并且通过对6个参数的分级设置实现对下位机的算法控制。应用运动--心率预测系统进行的验证实验结果表明,线性算法得到的映射起搏心率和实际心率的相关性比较好,线性比较显著(R2=0.787,P<0.001)。

利用Lorenz散点图分析高血压患者的运动心率变异信号

目的探讨高血压患者运动心率变异信号的非线性特征,为临床诊断高血压患者的心血管功能状况提供参考。方法以高血压患者作为研究对象,以健康者作为对照组,采集阶梯试验运动过程中两组人群的运动心电信号,提取其中包含的运动心率变异信号进行分析,运用散点图的定性和定量分析方法,将两组人群的散点图形状和散点图的6个参数进行对比。结果高血压患者与健康者的运动心率变异信号散点图在运动前后的表现差异明显,且高血压患者的各散点图参数数值较低。结论提示运动心率变异信号的散点图可用于高血压疾病患者的心血管系统功能损伤评测。

心率指标在青少年运动员训练中的应用

心率作为一个表现运动员身体状况的指标之一,在训练的各个阶段都有着重要的应用价值。现代运动训练中利用科学仪器指导运动训练已成为现实,但在广大的青少年业余运动训练中利用科学仪器指导和帮助运动训练还是一种奢望,所以我们应当更加深入地研究与应用这个简便、实用的生理指标。本文主要对青少年运动员在运动实践中心率指标的应用进行论述,从而使心率指标在应用到训练青少年运动员训练时更加科学、经济、实效。

健身运动适宜心率预计方法初探

如何在运动中掌握好运动适度,使其获得最佳健身效果,是健身活动中人们所关注的问题之一.本文通过对在读大学生适宜运动强度下实际心率的测试,并与当前较为流行的运动心率公式的预算值进行比较,提出了在运动适宜心率预计时应考虑到不同的个体差异性,应允许有一较大的有效心率波动范围的新观点.

简析Polar心率表在健身运动中的应用研究

本研究使用Polar心率表对8名在校大学生个人运动心率区和个人有氧健康指数进行测定,确定每名受试者健身锻炼的运动强度,并结合个人运动兴趣制订运动方案。按照运动方案进行为期10周的健身锻炼,锻炼过程中使用Polar心率表监测运动强度并进行效果评价。结果表明,心率表对个人运动心率区、运动中心率及个人有氧健康指数等测试功能可有效应用于健身运动强度确定、监控与效果评价,在健身运动中具有广泛的应用价值。

运动心率值的控制对老年心衰患者的预防价值(附135例临床分析)

本文旨在探讨运动心率值与老年人心衰患者病情变化的关系及该值的控制对预防心衰的价值.

基于SON1303的简易运动心率仪设计

为适应运动状态下的心率检测,以低功耗微控制器STC11L01E为控制核心,采用性能优秀的绿光光电反射式传感器SON1303采集心率信号,并通过滤波、放大、信号调理再送入微控制器处理,设计平滑抗干扰算法得到的心率数据由数码管实时显示,在心率失常时给出报警信号。经实物检测心率准确率达到98%以上,可有效检测心率。整个系统采用低功耗设计。

大学女生运动前适宜心率研究

运用黄金分割法和抛物线单峰函数优选法对大学女生 1 0 0 m跑前心率与 1 0 0 m成绩进行实验研究 ,在此基础上提出大学女生 1 0 0

两种运动心率监测器比较研究

用国产运动心率监测显示器(Exercise Heart Rate Monitor简称EHRM—I型)和芬兰产Polar心率监测仪同时对2名健康青年作多种不同负荷的动态心率测试,结果证实国产机在监测低到中等强度负荷的运动时的心率,其灵敏度及准确性均能与进口仪器相比.用EHRM—Ⅰ型作8名健康对象的静态心率测试,同时与手测搭脉方法对照,结果显示该仪器在显示静态心率数有很好的准确性.说明EHRM—I型有较好的工作性能.

WONCA研究论文摘要汇编——运动心率监测仪用于乡村初级保健机构的焦虑治疗:导向性研究

背景和目的乡村焦虑症患者对传统的生物反馈仪的可得性较差。运动心率监测仪(HRMs)是健身行业使用的反馈工具,可以向运动员反馈心率和调整呼吸策略。HRMs价格便宜、呈独立体且方便公众使用。此研究为随机对照导向性研究,旨在探讨在练习引导性正念、腹式呼吸和渐进性肌肉放松技术的同时使用HRMs作为生物反馈是否比单独使用这些行为技术更有助于缓解焦虑。方法将53例乡村焦虑症患者随机分入HRM组或对照组,两组均由非行为专家念标准指导语引导练习行为技术,HRM组还可以收到心率反馈。训练1次/周,20 min/次,共4次。结果 HRM组的焦虑状态(状态-特质焦虑问卷)和自我效能(一般自我效能量表)有更显著的改善,且该组中有更多的人表示:"感觉可控制他们的焦虑"。结论此前瞻性研究表明这种便宜且便于使用的新型工具可能是有效的焦虑临床干预方法,行为专家和其他初级保健医生均能很容易地将这种工具用于焦虑症患者的个体或者团体生物反馈治疗。此工具还可用于焦虑症患者的自我管理。但为了确保证据的可靠性未来还需做采用盲法设计的大样本研究。

卡维地洛对缺血性心脏病心衰并慢性心房颤动者运动时心率的影响

目的观察卡维地洛对缺血性心脏病心衰(心功能NYHAⅡ-Ⅲ级)并慢性心房纤颤(Af)者心率的影响。方法96例缺血性心脏病心功能Ⅱ-Ⅲ级合并慢性Af者随机分为卡维地洛组(A组,48例)和对照组(B组,48例)。A组在常规治疗基础上加用卡维地洛,开始剂量3.125mg,2次/日,每2周剂量加倍,6周后达目标剂量12.5mg 2次/日,至研究结束(总疗程12周)。B组维持常规治疗。结果A组患者治疗3个月后,静息及运动时心率均明显下降(P<0.01),运动平板总时间增加(P<0.01),心功能分级改善;B组无改变。结论卡维地洛可改善缺血性心脏病心衰伴慢性Af者的静息及运动心率,改善长期预后。

基于深度学习的运动心率测量系统

针对当前动态心率测量方法中存在心率监测准确度不高的缺点,提出使用深度学习算法提取光电容积脉搏波(photoplethysmograph,PPG)中的心率值。方法采集了15名身体健康的受试者不同运动速度下的PPG信号,并通过有抗干扰能力的心电(electrocardiogram,ECG)设备同步采集他们的ECG信号,将具有较强干扰的PPG信号作为堆栈自编码(stacked autoencoder,SAE)网络的输入信号,并将ECG信号作为网络标签,然后使用深度学习算法对自编码网络进行训练,以将有较强干扰PPG信号拟合为具有准确心率特征的类正弦波信号,从而实现对运动状态下干扰严重的PPG信号进行心率的提取。将SAE网络输出信号与对应ECG信号进行比较,结果显示,运动心率测量的平均误差为1.1658 bpm,表明深度学习算法对于心率测量的有效性,也为运动心率信号测量提供了一种新的途径。

运动带上心率表

心率训练对绝大多数中国人来说，也许还是一个新名词，但在欧美，随着运动心率表的普遍使用，这种有氧锻炼方式早已被人们认识并接受。早在上世纪七八十年代，运动科学研究就表明，心率与运动强度是对应的，运动强度越大，心率越快，而且最好的运动心率是应限制在一定范围内的，被称为目标心率。通过心率表来控制运动强度，能很方便地进行减体重和心肺功能的锻炼。

运动带上心率表

心率训练对绝大多数中国人来说,也许还是一个新名词,但在欧美,随着运动心率表的普遍使用,这种有氧锻炼方式早已被人们认识并接受.

基于CNN-seq2seq的运动心率检测系统

针对当前可穿戴式心率检测设备在运动条件下的心率测量准确度不高的问题,提出了一种卷积神经网络结合序列到序列网络(CNN-seq2seq)的深度学习算法,提取在运动状态下的光电容积脉搏波(photoplethysmograph,PPG)中的心率值的方法.结合卷积神经网络在特征提取方面的特点,并利用长短期记忆网络在时序数据处理上的优势,建立了卷积神经网络结合序列到序列的+注意力机制的网络模型.方法采集了30名身体健康的受试者在静止、行走、慢跑和快跑四个状态下的PPG信号,并通过有抗干扰能力的心电设备同步采集他们的心电(electrocardiogram,ECG)信号,将PPG信号作为神经网络输入信号,将ECG信号简化后保留心率特征,作为网络标签,然后对CNN-seq2seq网络进行训练,网络输出得到具有准确心率特征的类PPG信号,从而实现对运动条件下的心率测量.将CNN-seq2seq网络输出结果与对应的ECG信号计算每分钟心率值,心率估计的平均误差和均方误差为0.25±1.31.实验结果证明:CNN-seq2seq网络模型对于运动心率预测能得到比较理想的结果.这为实现运动心率的便携式测量提供了一种可行方案.