ActiGraph加速度计测量走跑运动时基本参数特征及与能耗的相关性研究.docx

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ActiGraph加速度计测量走跑运动时基本参数特征及与能耗的相关性研究

ActiGraph加速度计测量走、跑运动时基本参数特征及与能耗的相关性研究

王道1，刘欣1，江崇民2，徐亮亮1，王欢2，王晶晶1，王静1

【摘要】研究目的：

探讨分析GT3X+测量成年男、女走、跑运动能耗时加速度计基本参数的特征及其与能耗之间的相关性。

研究方法：

采用K4b2便携式气体代谢分析仪和ActiGraPhGT3X+同步监测51名20～30岁成年受试者（男25名，女26名），依次完成3.0km/h、4.5km/h、4.5km/h加10%坡度、6.0km/h和7.5km/h跑台走、跑运动。

结果：

1）无论男、女，随着走、跑速度的增加，VM、VT活动计数均逐渐增大；AP活动计数在3～6km/h之间逐渐增大，至7.5km/h时出现明显下降。

2）与VT、AP不同，4.5km/h加10%坡度行走时，ML活动计数大于6.0km/h快走。

3）无论男、女，在3km/h慢走时，HV活动计数明显大于VT，而其他速度下，VT活动计数均大于HV（P<0.01）。

4）女性AP活动计数明显大于男性，VT、ML（3km/h除外）、VM男、女之间无明显差异。

5）VM与其他参数的相关性由高到低依次为VT、HV、ML和AP，特别是VM与VT高度相关（r=0.983，P<0.01）。

6）EE（k4b2）与VT、VM相关性较高，而与AP、ML相关性很低。

结论：

在跑台走、跑运动时（3km/h除外），3个轴加速度活动计数变化最明显的是VT。

由快走转至跑步运动形式时VT增幅最大，AP出现下降；ML是感应跑台是否有坡度的主要参数之一；一定速度范围内，VT和VM均为推算走、跑运动能耗的最佳自变量，但以VT为自变量的能耗方程预测水平基本可以满足无坡度走跑运动能耗测量的需要。

【期刊名称】体育科学

【年（卷）,期】2014（000）012

【总页数】7

【关键词】加速度计；活动计数；走；跑；能耗

【文献来源】

体力活动可以遏制，甚至改善各种慢性疾病症状的事实已经被研究证实。

无论是研究身体活动与健康及疾病的关系，还是进行体力活动促进或开展个性化的健身指导，首先就是要对身体活动进行测量和评价[19]。

关于身体活动的测量工具主要包括计步器、气体代谢测试仪、心率仪、双标水、能量房、加速度计和问卷等。

每种测量工具都有其优点和劣势。

综合考虑测量的简便性、准确性及费用，使用加速度计不失为一种首选的测量方法。

Rowlands等研究证实，加速度计通过对身体运动的持续时间和强度的测量，可对身体活动进行客观评估[25]。

加速度计的工作原理就是通过压电传感器将身体的变速（加速或减速）活动信息转化为电信号，再对电信号进行加工处理转换为加速度活动计数（counts），最后利用预先设定的能耗算法方程推算身体活动的能量消耗。

已有研究表明加速度活动计数与体力活动能耗具有高度相关性[7,11,14,20,28-29]；因此，对加速度计的研究首先应从活动计数着手。

根据感应方向的不同，可分为单轴、双轴和三轴3种加速度计。

研究证明多轴加速度计测量的精度往往高于单轴。

ActiGraphGT3X+（以下简称GT3X+）是一款三轴加速度计，能够同步监测垂直轴（vertical,以下简称VT）、冠状轴（mediolateral,以下简称ML）、矢状轴（anteroposterior,以下简称AP）3个方向的加速度变化，并换算成水平向量（horizontalvector，以下简称HV）和综合向量（vectormagnitude，以下简称VM）活动计数，通过分析软件对这些采集的原始数据进行过滤、间隔设置等处理，不仅可用于监测日常人体活动量、活动强度和活动方式，还可以评价人体运动的能量消耗。

GT3X+已经被很多国家或地区所应用。

近几年，我国体力活动研究中已经开始使用此类加速度计，其中，包括国家科技支撑计划“中国青少年日常体力活动水平测量与能量消耗关键技术的研究与应用”，内容涉及GT3X+信、效度以及日常体力活动特点等[2,4,30-31]，清华大学研究者也进行了GT3X+测量成年人走、跑运动能耗的研究[5-6]，纵观国内、外研究，内容多集中于信、效度、能耗建模、不同强度活动切点界定、体力活动监测应用等方面，虽然一些研究也提到了加速度计基本参数（活动计数）的变化规律，但鲜见关于男、女之间是否有差异，坡度条件下的变化特点等方面的详细研究。

实际上，男、女之间存在的解剖、生理方面的差异，坡度因素等都可能影响这些参数的变化，进而影响加速度计测量能耗的效度。

本研究将选用经典的跑台走、跑运动方式，在分析基本参数变化特征的基础上，重点从上述几个方面入手，结合基本参数与能耗之间的相关性，探讨GT3X+加速度计基本参数的内在特点。

1研究对象与方法

1.1研究对象

受试者为年龄在20～30岁的成年人群，其中，男性25名，女性26名（表1），女性身高和体重均明显小于男性。

受试者身体健康，无运动测试禁忌症。

正式实验前，由工作人员向受试者详细告知实验内容和注意事项，经其同意后在知情同意书上签字。

1.2研究方法

1.2.1仪器设备

K4b2：

K4b2便携式气体代谢分析仪（Cosmed,Rome,Italy），另配Polar心率表同步记录心率（以下简称HR）。

利用间接测试法原理，通过分析受试者呼吸时每一口气摄入的O2和呼出的CO2含量，计算出单位时间的能耗。

国外研究发现，K4b2测试的准确性和重复性都较高[12,21]，因此，可用于加速度计等运动传感器的有效性研究。

本研究在每次测试前仪器先预热30～40min，然后分别进行校准，包括室内空气校准、标准气体校准、容量校准和延迟校准，待各项校准全部通过后，再进行正式测试。

GT3X+：

是由美国制造技术有限公司生产的基于三轴技术的加速度计（4.6cm×3.3cm×1.5cm,19g）。

每次测试前先进行初始化设置，输入包括年龄、性别、身高、体重、佩戴的位置等基础信息。

本研究采用的频率为30Hz，数据提取的时间间隔（EPOCH）为60s，设备用尼龙腰带佩戴于腰部髂前上棘水平线与右腋中线相交位置（右侧髋部）。

研究发现，相对于右侧髋部而言，在实验条件下，佩戴于腰后部的加速度计更加接近于人体质心，此位置所测得的能耗数据更为准确[8]，但考虑到舒适性，多数研究更倾向于右侧髋部[22]。

其他：

采用国民体质监测专用的身高、体重计，精确度分别为0.1cm和0.1kg。

1.2.2测试方案

1）先测量受试者身高、体重，完成后进行静息代谢测试，要求受试者餐后至少2h，在清醒平静卧位状态保持约10min，测试时室内灯光调暗，室温保持20～25℃。

采用K4b2便携式气体代谢测试仪测量其静息代谢情况。

2）完成静息测试后，受试者先进行约5min跑台的适应性走、跑练习。

3）适应性练习后休息3～5min，待HR恢复到练习前水平，然后依次完成3.0km/h（慢走），4.5km/h（正常速度行走），4.5km/h加10%坡度（正常速度坡度走），6.0km/h（快走），7.5km/h（跑步）测试，每项走、跑活动时间为5min，每项活动之间至少间歇5min。

受试者佩戴K4b2便携式气体代谢测试仪，并将GT3X+三轴加速度传感器佩戴于髋部，同步采集数据。

1.2.3数据处理

将K4b2和GT3X+导出的数据按测试前记录的自然时间进行同步处理，数据提取的时间间隔均统一为60s。

跑台上走、跑数据选取5min测试过程中的后3min（第3～5min）段稳态数据。

然后将K4b2和GT3X+后3min的运动数据均值组合成数据库用于后续统计处理。

1.2.4统计分析

采用SPSS19.0统计软件进行统计处理，采用均数±标准差描述受试对象的基本情况和相关测试指标。

不同性别间的指标比较采用独立样本t检验；VT、AP、ML之间比较采用单因素方差分析，HV与VT之间比较采用独立样本t检验；以Pearson相关分析法分析k4b2能耗和GT3X+数据之间，GT3X+基本参数之间，以及基本参数与身高、体重之间的相关性；P<0.05为差异具有显著性，P<0.01为差异具有非常显著性。

2研究结果

2.1GT3X+三轴、水平及综合活动计数测试结果

无论男、女，随着走、跑速度的增加，GT3X+加速度计三轴VM逐渐增大，4.5km/h加10%坡度行走时VM活动计数介于4.5～6km/h；男、女比较，不同速度走、跑时VM活动计数均无明显差异（表2）。

在水平方向上，随着走、跑速度的增加，女性HV活动计数逐渐增大，而男性至7.5km/h跑步时有所下降，4.5km/h加10%坡度行走时HV活动计数介于4.5～6km/h；男、女比较，总体来说，女性HV活动计数大于男性，但只有4.5km/h正常速度行走和6km/h快走时具有明显差异（P<0.05或0.01）。

通过观察3个方向不同轴的活动计数变化情况可以发现：

无论男、女，随着走、跑速度的增加，GT3X+加速度计VT活动计数逐渐增大，4.5km/h加10%坡度行走时VT活动计数介于4.5～6km/h；男、女比较，男性VT活动计数在数值上虽大于女性，并且随着速度的增加差异逐渐增大，但无统计学意义。

无论男、女，在3～6km/h区间，随着走、跑速度的增加，GT3X+加速度计AP活动计数逐渐增大，7.5km/h跑步时出现明显下降，4.5km/h加10%坡度行走时AP活动计数介于4.5～6km/h之间；男、女比较，不同速度走、跑时女性AP活动计数均明显大于男性（P<0.05或0.01）。

女性GT3X+加速度计ML活动计数随着走、跑速度的增加逐渐增大，但与6km/h快走相比，4.5km/h加10%坡度行走时的ML相对较大；与女性不同的是，与3km/h慢走相比，男性4.5km/h正常速度行走时ML活动计数相对较小；男、女比较，3km/h慢走时男性ML活动计数大于女性（P<0.05），其他速度走、跑时，虽然男、女之间均无统计学上的明显差异，但女性7.5km/h跑步时的ML在数值上远远大于男性。

在相同速度走、跑运动时，综合比较AP、ML、VT的活动计数，可以发现，无论男、女，除了3km/h慢走，其他速度下VT活动计数均为最大（P<0.01）。

通过比较HV与VT加速度变化情况，在3km/h慢走时，HV活动计数明显大于VT，而其他速度下，VT活动计数均大于HV（P<0.01）。

另外，步频测试结果显示，无论男、女，随着走、跑速度的增加，步频（Step）逐渐增大，其中，3km/h慢走至4.5km/h正常速度行走时步频变化最大，其次是6km/h快走至7.5km/h跑步；男、女之间比较，女性步频总体略大于男性，但没有明显差异。

2.2GT3X+加速度计相关性分析结果

由表3可见，AP与身高、体重均存在负相关，但相关性较低，VT、ML和VM与身高、体重均无相关性。

相关分析结果显示（图1），VM与加速度计主要参数的相关性由高到低依次为VT、HV、ML和AP，其中，VM与VT高度相关（r=0.983，P<0.01）。

相关分析结果还显示（图2），EE（k4b2）（k4b2间接法能耗测试值）与VT、VM相关性较高，而与AP、ML相关性很低。

3讨论与分析

GT3X+是三轴加速度传感器，能够监测VT、AP和ML3个方向的加速度，经数学方法转换后可获得各个方向以及HV（HV=（AP2+ML2）1/2）和综合向量活动计数（VM=（VT2+AP2+ML2）1/2），其能耗测试结果最终就是通过建立以VT或VM为自变量的能耗方程推测所得。

因此，掌握加速度计这些基本参数的特征显得尤为重要。

虽然有研究认为，通过跑台运动建立的能耗方程在预测人体运动能耗效度方面存在一定的局限性，但本研究认为，为了了解不同性别、速度、坡度情况下基本参数可能存在的差异，仍需要选择一种可靠、稳定的运动实验方案。

因此，本研究选择以GT3X+作为能耗测试工具，同时，配以k4b2间接测热法作为校标的跑台走、跑运动实验方案，实验内容涉及男、女慢走（3km/h）、中速走（4.5km/h）、快走（6km/h）、跑步（7.5km/h）、有坡度的中速走（4.5km/h,10%）5种速度/坡度的运动，每项内容为5min。

通过探讨分析性别、速度、坡度等因素与加速度计基本参数的关系，有利于进一步认识加速度计推测身体活动能耗的科学依据。

有研究认为，VT活动计数与跑台上走、跑的速度呈线性关系，并且与能耗密切相关，因此，早期的能耗方程都是以VT为自变量建立的。

也有研究认为，并不是所有类型的加速度计在任何速度下都保持线性关系。

King等（2004）研究发现，在中、低速度时，VT活动计数与能耗呈线性关系，但在较高速度时（超过9.66km/h），VT不再上升，与能耗之间的线性关系消失[18]。

Brage等（2003）同样发现，当速度超过9km/h时，VT活动计数出现“平台”或“倒U”现象，其原因可能是在快速跑步状态下，虽然速度进一步加快，但由于生物力学动作技术的原因，髋部垂直方向的加速度变化很小，因此，VT保持稳定[10]。

Fudge等（2007）发现这种现象没有出现在三轴加速度计中[15]。

本研究结果显示，除了3km/h慢走，其他同一速度时，VT活动计数均大于AP和ML，提示跑台上一定速度走、跑运动时，人体骨骼肌主要参与克服重力做功，髋部位置在垂直方向上变化最明显，即垂直方向上的加速度最大，而在前后、左右方向摆动偏差较小，因此，早期能耗方程多以VT为自变量。

这也进一步表明，VT的确是最重要的一轴[16]。

无论男、女，随着走、跑速度的增加（3km/h,4.5km/h,6km/h,7.5km/h），VT活动计数逐渐增大，从6km/h增速至7.5km/h时，VT增幅最大是因为运动形式由行走转换为跑步后，身体处于最高位状态时由单脚离地变为双脚离地，髋部垂直方向上的变化程度明显增大。

本研究最高速度只有7.5km/h，没有设定更高的速度，主要原因也是考虑到加速度计确实存在VT活动计数会出现“平台”或“倒U”这一缺陷[17,26]。

本研究未发现VT与身高、体重存在相关，因此，男、女之间身高、体重的差异不是影响VT大小的重要因素。

Sasaki等（2011）研究发现，在走、跑类运动中，随着速度的增加，AP活动计数逐渐增大，而从6.4km/h增加到9.7km/h时，AP活动计数突然下降[27]。

Zhu等（2013）的研究与Sasaki相似，随着走、跑速度的增加，VT、ML活动计数逐渐增大，AP活动计数在3km/h到6km/h时逐渐增大，至7km/h时突然减小[31]。

本研究发现，从6km/h快走增加到7.5km/h跑步时，AP活动计数也明显下降。

虽然由于不同研究制定的实验方案中跑台速度设置不同，导致出现AP活动计数下降的具体速度区间有所不同，但这些研究中，AP活动计数的变化均具有下降拐点的共性，其原因是在快走与跑步的转换过程中，运动形式的变化造成了AP活动计数的减小[23，24,27]，因为，6km/h步行属于快走运动，虽然步频（125steps/min）低于跑步，但受试者必须以步行的方式主动跟上跑台履带向前移动，步幅增大，因此，在AP方向上髋部位置变化明显，此方向的加速度就增大；而以7.5km/h速度跑步时，虽然步频加快了（161steps/min），但对于受试者来说，这一跑速并不高，能以相对适宜的步伐跟上履带前移，即髋部位置在AP方向上变化相对不明显，该方向上的加速度也就减小。

另外，本研究还发现，在相同跑台速度下，女性AP活动计数明显大于男性，相关分析显示AP与身高和体重均存在负相关，但相关性较低，这提示本研究男、女之间身高或体重差异可能对AP有影响，但影响不是很大。

影响更大的因素可能是下肢长度、下肢力量、心肺功能等，但遗憾的是，本研究缺少与此直接相关的解剖生理学数据。

由于加速度计多佩戴于髋部位置，因此，对于那些髋部位置变化不明显的运动，比如骑车、静力性抗阻练习、以上、下肢为主的运动或日常体力活动等，会影响加速度计的测量结果；另外，一些特殊的运动形式也会影响加速度计活动计数，比如坡度走、上下台阶。

Fehling等（1999）通过不同坡度的跑台和不同高度的台阶实验发现，由于对坡度的变化灵敏度不够，因此，前者更易低估加速度计活动计数[13]。

本研究结果显示，一方面，由4.5km/h正常速度行走至4.5km/h加10%坡度行走时，VT、AP和ML3个轴活动计数均增大，说明GT3X+加速度计能够感应到跑台有无坡度；另一方面，当从4.5km/h加10%坡度行走转至6km/h快走时，VT、AP继续增大，而ML则出现下降，即当坡度消失时，身体位置在ML方向上变化趋小，由此可以初步判断，ML是感应是否有坡度的主要参数之一，由于本研究没有设定同一速度下多个坡度进行比较，因此，还无法确定加速度计对不同坡度变化是否灵敏。

另外，本研究还发现，在3km/h慢走时，男性ML大于女性，可能与行走速度太慢（54steps/min），男性不适应，步态变形导致身体平衡特别是左、右平衡失调，因此，髋部位置在ML方向上侧摆明显；其他速度下，男、女之间的ML虽然无统计学上的明显差异，但女性ML在数值上总体大于男性，特别是进入跑步状态时（7.5km/h），这种差异增大。

有研究推测，在跑步状态下，这种差异与女性身高、下肢长度以及步态有关[1]，但本研究未发现ML与身高、体重存在相关性，研究者认为跑步状态下男、女之间ML的差异一方面与男性适应跑步运动有关，另一方面可能是女性的体能水平较男性弱，面对较大强度甚至更大强度的跑步运动，女性身体位置变化幅度在ML方向上显得更为明显。

HV是由AP和ML转换而来，反映身体在水平方向上的加速度活动计数。

向剑锋（2013）研究发现，快走和中速跑阶段HV明显小于VT，而整理书桌和扫地时则HV明显大于VT[3]。

这也说明了为什么三轴加速度计更有利于测量复杂运动能耗的原因。

本研究发现，3km/h慢走时，HV明显大于VT，而其他速度下，VT明显大于HV，提示以VT为自变量的能耗预测方程不适用于速度太慢的步行。

与女性不同的是，男性7.5km/h跑步时HV活动计数略有下降，主要归结于男性AP下降较多而ML增加较少有关，也就是说以7.5km/h跑步时男性在水平方向上表现得更加平稳。

男、女比较，总体来说，相同速度下，女性HV活动计数大于男性，结合AP和ML的变化，更多地是反映女性在AP上前后活动幅度大于男性。

研究已经证实，VM由于综合考虑了水平方位的加速度，因此，比VT更能准确反映体力活动水平[3,9]。

本研究结果显示，一方面VM的变化与VT一致且两者高度相关，另一方面能耗与VT和VM也均高度相关，提示在跑台走、跑运动中，VT和VM均是推算能耗的最佳自变量。

结合跑台上被动走、跑时特殊的生物力学特征以及VT和HV的特点，本研究认为，对于一般走、跑运动，以VT为自变量的能耗方程预测水平基本可以达到以VM为自变量的能耗预测水平，但有坡度和/或者速度太慢时（如3km/h），ML就显得格外重要，需要结合AP、ML另外推算。

另外，也有研究认为，从信、效度来讲，以VM为自变量的方程可能更适用于非走跑类等动作更为复杂运动的能耗预测。

4结论

1.在跑台走、跑运动时（3km/h除外），3个轴加速度活动计数变化最明显的是VT。

由快走转至跑步运动形式时VT增幅最大，AP出现下降。

2.ML是感应跑台是否有坡度的主要参数之一。

3.一定速度范围内，VT和VM均为推算走、跑运动能耗的最佳自变量，除了有坡度情况下，以VT为自变量的能耗方程预测水平基本可以满足走、跑运动能耗测量的需要。

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