Tối ưu hóa hiệu suất nhờ quần áo bó và Biosensor - Nghiên cứu UTS

Tối ưu hiệu suất thể thao với quần áo bó và biosensor. Tìm hiểu cách công nghệ này giúp cải thiện sức bền, giảm chấn thương và nâng cao thành tích.

• Tác giả: Thi Nhu Lan Nguyen
• Người hướng dẫn: Professor. Hung Tan Nguyen
• Trường học: University of Technology, Sydney
• Chuyên ngành: Biomedical Engineering
• Đề tài: Tối ưu hiệu suất: Quần áo bó và Biosensor
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Sydney

Mục lục chi tiết

• Author Declaration
• Acknowledgement
• Contents
• List of Figures
• List of Tables
• Abbreviations
• Abstract
• 1. Chapter 1: Introduction
• 1.1. Problem Statement
• 2. Chapter 2: Literature Review
• 2.1. Literature search strategy
• 2.2. Inclusion and exclusion criteria
• 2.3. Compression Garments in sports
• 2.4. Properties and characterization of CGs
• 2.5. Pressure of compression garments
• 2.6. Physiological and physical effects of CGs
• 2.6.1. Sleep duration/ sleep quality
• 2.7. Creatine kinase (CK)/ muscle damage
• 2.8. Psychology of compression garments
• 2.8.1. Rating of perceived exertion (PRE)
• 2.8.2. Perception of comfort
• 2.9. Compression Garments and Cardiovascular Function on Exercise
• 2.9.1. Heart rate variability
• 2.10. Effect of Compression Garments on Cardiovascular Function on Recovery
• 2.11. Compression Garments and Brain Activity
• Conclusion and Future Work
• Appendix A Research Ethics Clearance
• A.1. HREC Approval Granted-2014000844
• A.2. HREC Approval Granted-ETH16-0696
• Appendix B Size of compression garments
• B.1. Skin DNAmic Mens Bottoms Size Guide
• B.2. Skins DNAmic Mens Tops Size Guide
• B.3. Skins DNAmic Womens Bottoms Size Guide
• B.4. Skins DNAmic Womens Tops Size Guide

Tóm tắt

I. Khám phá Bí quyết Tối ưu hiệu suất Quần áo bó và Biosensor

Trong lĩnh vực thể thao và khoa học vận động, việc tìm kiếm những phương pháp đột phá để tối ưu hiệu suất luôn là trọng tâm nghiên cứu. Vận động viên và người yêu thể thao không ngừng tìm kiếm các giải pháp nâng cao thành tích, đẩy lùi giới hạn thể chất và rút ngắn thời gian phục hồi sau tập luyện. Một trong những hướng tiếp cận đầy tiềm năng đang thu hút sự chú ý là sự kết hợp giữa quần áo bó (compression garments) và cảm biến sinh học (biosensor) tích hợp. Hai công nghệ này, khi được ứng dụng đồng bộ, mở ra kỷ nguyên mới trong việc đánh giá hiệu suất vận động viên và cá nhân hóa trải nghiệm tập luyện.

Từ nhiều thập kỷ, quần áo nén đã được sử dụng rộng rãi, ban đầu trong y học để hỗ trợ tuần hoàn máu, sau đó lan sang thể thao với những tuyên bố về việc giảm đau nhức cơ bắp và phòng ngừa chấn thương. Những nghiên cứu gần đây, bao gồm cả luận án của Thi Nhu Lan Nguyen (2018) từ Đại học Công nghệ Sydney, đã đi sâu vào cơ chế và tác động sinh lý của quần áo bó thể thao. Tác giả Nguyen đã chỉ ra rằng quần áo bó có khả năng ảnh hưởng đến chức năng tim mạch và hoạt động não bộ, gợi ý về vai trò quan trọng của chúng trong việc cải thiện sức bền và giảm mệt mỏi. Điều này khẳng định tầm quan trọng của việc lựa chọn kích thước và áp lực nén phù hợp để đạt được hiệu quả tối ưu.

Song song đó, sự phát triển vượt bậc của công nghệ đeo trên người (wearable tech) đã biến các cảm biến sinh học trở thành một phần không thể thiếu trong hệ sinh thái thể thao. Những thiết bị theo dõi sức khỏe này có khả năng theo dõi nhịp tim, đo nhiệt độ cơ thể, và thậm chí phân tích mồ hôi theo thời gian thực. Khi được tích hợp trực tiếp vào quần áo thông minh, chúng cung cấp dữ liệu hiệu suất thể thao chính xác và liên tục, cho phép phân tích chuyên sâu về phản ứng của cơ thể trong quá trình vận động và phục hồi. Sự tổng hòa giữa áp lực vật lý từ quần áo nén và thông tin sinh lý từ biosensor không chỉ giúp vận động viên hiểu rõ hơn về cơ thể mình mà còn cung cấp cơ sở dữ liệu vững chắc để tối ưu hiệu suất tập luyện và thi đấu.

Bài viết này sẽ đi sâu phân tích cơ chế hoạt động, lợi ích khoa học và ứng dụng thực tiễn của quần áo bó và cảm biến sinh học trong việc tối ưu hiệu suất thể thao. Mục tiêu là cung cấp cái nhìn toàn diện về cách hai công nghệ này bổ trợ cho nhau, mang lại lợi ích vượt trội cho vận động viên ở mọi cấp độ. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về những thách thức hiện tại, các phương pháp giải quyết thông qua công nghệ, và định hướng phát triển trong tương lai của lĩnh vực đầy hứa hẹn này, đặc biệt nhấn mạnh các nghiên cứu từ luận án của Nguyen (2018).

1.1. Lịch sử và vai trò của quần áo bó trong y học và thể thao

Từ thế kỷ 19, quần áo nén đã được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực y tế để hỗ trợ điều trị các bệnh về tĩnh mạch và sẹo phì đại (Nelson, 1996; Ramelet, 2002). Mục đích chính là cải thiện lưu thông máu, giảm sưng tấy và hỗ trợ quá trình lành vết thương. Với sự phát triển của công nghệ sợi thông minh và sự gia tăng mức độ tham gia thể thao, quần áo bó dần chuyển mình thành một trang bị không thể thiếu cho vận động viên. Niềm tin vào khả năng hỗ trợ phục hồi sau tập luyện, giảm mệt mỏi cơ và phòng ngừa chấn thương đã thúc đẩy nhu cầu sử dụng áo bó thể thao và quần bó phục hồi ngày càng cao. Nhiều nghiên cứu đã chứng minh tác động tích cực của quần áo nén lên hiệu suất và giảm mệt mỏi, ví dụ như tăng cường hiệu suất chạy nước rút lặp lại (Born et al., 2013). Các loại vớ nén y khoa hay quần bó phục hồi hiện nay được thiết kế đặc biệt để cung cấp áp lực gradient, giúp tăng cường tuần hoàn máu về tim, từ đó loại bỏ các chất thải chuyển hóa và cấp oxy tốt hơn cho cơ bắp.

1.2. Sự phát triển vượt bậc của cảm biến sinh học đeo trên người

Sự ra đời của cảm biến sinh học đã cách mạng hóa cách chúng ta theo dõi sức khỏe và hiệu suất thể thao. Ban đầu là các thiết bị y tế cồng kềnh, giờ đây công nghệ đeo trên người (wearable tech) đã cho phép tích hợp các cảm biến sinh học tinh vi vào các thiết bị theo dõi sức khỏe nhỏ gọn, thậm chí là trực tiếp vào vải dệt. Điều này mở ra khả năng phân tích dữ liệu sinh trắc học liên tục và không xâm lấn. Các biosensor hiện đại có thể theo dõi nhịp tim, đo lường nồng độ lactate trong máu, đo nhiệt độ cơ thể, và thậm chí phân tích mồ hôi để đánh giá mức độ hydrat hóa và các chất điện giải. Khả năng cung cấp dữ liệu hiệu suất thể thao theo thời gian thực này là vô giá, giúp vận động viên và huấn luyện viên đưa ra quyết định tối ưu về tập luyện, dinh dưỡng và phục hồi sau tập luyện. Nguyen (2018) đã sử dụng các cảm biến ECG và EEG để thu thập tín hiệu điện, minh chứng cho vai trò của cảm biến y tế trong nghiên cứu tác động của quần áo nén.

II. Thách thức hiện tại khi Tối ưu hóa hiệu suất thể thao cá nhân

Việc tối ưu hiệu suất trong thể thao đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về phản ứng của cơ thể đối với quá trình tập luyện và thi đấu. Tuy nhiên, việc thu thập và diễn giải dữ liệu một cách chính xác, liên tục và cá nhân hóa vẫn là một thách thức lớn. Các phương pháp truyền thống thường mang tính định kỳ và có thể không phản ánh đầy đủ trạng thái sinh lý thay đổi nhanh chóng của vận động viên. Sự thiếu hụt thông tin chi tiết này cản trở khả năng nâng cao thành tích một cách hiệu quả và phòng ngừa chấn thương kịp thời. Mỗi vận động viên có ngưỡng phản ứng và nhu cầu phục hồi khác nhau, đòi hỏi một chiến lược tối ưu hiệu suất được điều chỉnh riêng biệt.

Một trong những vấn đề chính là việc định lượng tác động thực sự của quần áo bó lên các chỉ số sinh lý. Mặc dù nhiều nghiên cứu đã chỉ ra lợi ích của quần áo nén trong việc giảm đau nhức cơ bắp, hỗ trợ phục hồi sau tập luyện và cải thiện sức bền, nhưng cơ chế tác động chính xác và mức độ ảnh hưởng lại chưa được làm rõ hoàn toàn. Nguyen (2018) nhấn mạnh rằng, mặc dù một số nghiên cứu đã chỉ ra những ảnh hưởng tích cực của quần áo bó, vẫn còn nhiều quan sát không đáng kể về hiệu suất hoặc phản ứng sinh lý. Áp lực là yếu tố then chốt tạo ra hiệu ứng của quần áo bó trên người mặc, nhưng kích thước được khuyến nghị và áp lực tối ưu vẫn thiếu sự điều tra. Điều này đặt ra câu hỏi về việc làm thế nào để chọn quần áo nén có kích thước và áp lực phù hợp nhất để đạt được kết quả mong muốn, đồng thời tránh các tác dụng phụ tiêu cực như khó chịu hoặc hạn chế lưu thông máu.

Thách thức thứ hai nằm ở việc khai thác tối đa tiềm năng của cảm biến sinh học. Mặc dù các thiết bị theo dõi sức khỏe và công nghệ đeo trên người (wearable tech) có khả năng thu thập một lượng lớn dữ liệu hiệu suất thể thao, việc phân tích dữ liệu sinh trắc học này đòi hỏi các thuật toán phức tạp và kiến thức chuyên môn. Dữ liệu thô từ theo dõi nhịp tim, đo nhiệt độ cơ thể hay phân tích mồ hôi cần được chuyển đổi thành thông tin có ý nghĩa, dễ hiểu và có thể hành động được. Ngoài ra, tính chính xác và độ tin cậy của các cảm biến y tế tích hợp trong quần áo thông minh cũng là một mối quan tâm. Làm thế nào để đảm bảo rằng các biosensor này cung cấp dữ liệu chính xác trong mọi điều kiện vận động, từ cường độ thấp đến cường độ cao, và trong các môi trường khác nhau? Việc tích hợp Internet of Things (IoT) trong thể thao cũng đặt ra các vấn đề về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư, cần được giải quyết để xây dựng lòng tin cho người dùng. Nguyen (2018) đã sử dụng tín hiệu điện từ cảm biến ECG và EEG, đồng thời phân tích các thông số để đánh giá hiệu suất, cho thấy sự phức tạp trong việc thu thập và diễn giải các tín hiệu sinh lý này.

2.1. Khó khăn trong việc định lượng chính xác hiệu quả của quần áo nén

Việc đánh giá khách quan hiệu quả của quần áo nén là một thách thức do sự đa dạng về loại vải, mức độ nén và thiết kế sản phẩm. Nhiều nghiên cứu trước đây đã cho thấy sự không nhất quán trong kết quả về tác động của quần áo bó đối với hiệu suất và phản ứng sinh lý (Barwood et al., 2013; Dascombe et al., 2013). Yếu tố áp lực là chìa khóa tạo nên hiệu quả của quần áo nén, nhưng việc xác định áp lực tối ưu và kích thước phù hợp vẫn còn thiếu nghiên cứu (MacRae, Cotter & Laing, 2011). Một vấn đề khác là sự khác biệt về hình dạng và kích thước cơ thể của mỗi cá nhân ảnh hưởng đến sự phân bố áp lực. Việc quần áo nén không vừa vặn có thể gây khó chịu và giảm hiệu quả của liệu pháp nén. Nghiên cứu của Miller (2011) chỉ ra rằng cần có một phương pháp tiêu chuẩn hóa để đo cơ thể, giúp bệnh nhân và vận động viên chọn được quần áo bó phù hợp, nhằm giảm đau nhức cơ bắp hiệu quả hơn. Hơn nữa, việc giặt giũ và sử dụng thường xuyên cũng có thể làm giảm đáng kể áp lực nén theo thời gian, ảnh hưởng đến khả năng hỗ trợ phục hồi sau tập luyện của sản phẩm.

2.2. Phức tạp khi phân tích dữ liệu từ cảm biến sinh học và IoT

Các cảm biến sinh học và công nghệ đeo trên người (wearable tech) tạo ra một lượng lớn dữ liệu hiệu suất thể thao, nhưng việc phân tích dữ liệu sinh trắc học này một cách có ý nghĩa đòi hỏi các công cụ và kỹ năng chuyên sâu. Việc theo dõi nhịp tim, đo nhiệt độ cơ thể, hay phân tích mồ hôi chỉ là bước đầu. Thách thức lớn là chuyển đổi dữ liệu thô này thành các thông tin cụ thể, giúp đánh giá hiệu suất vận động viên, phát hiện dấu hiệu mệt mỏi hoặc nguy cơ chấn thương. Hơn nữa, tính chính xác và độ tin cậy của cảm biến y tế tích hợp trong quần áo thông minh vẫn cần được cải thiện, đặc biệt trong môi trường vận động khắc nghiệt. Việc tích hợp Internet of Things (IoT) trong thể thao cũng tạo ra một mạng lưới dữ liệu khổng lồ, đặt ra yêu cầu cao về khả năng xử lý, lưu trữ và bảo mật thông tin cá nhân. Như Nguyen (2018) đã trình bày, việc thu thập và phân tích các tín hiệu ECG và EEG đòi hỏi các thiết bị chuyên biệt như FlexComp Infiniti và EKG-Flex/Pro, cùng với các phương pháp thống kê phức tạp để xác định sự thay đổi có ý nghĩa.

III. Phương pháp khoa học Quần áo bó hỗ trợ hiệu suất ra sao

Việc tối ưu hiệu suất thông qua quần áo bó không chỉ dựa trên cảm giác mà còn được chứng minh bằng các cơ chế sinh lý học phức tạp. Quần áo nén tạo ra áp lực gradient trên cơ thể, tác động lên hệ tuần hoàn, cơ bắp và thần kinh. Áp lực này được thiết kế để cao nhất ở phần xa nhất của chi (ví dụ: cổ chân) và giảm dần khi lên đến gần trung tâm cơ thể (ví dụ: đùi), giúp tăng cường tuần hoàn máu trở về tim. Sự lưu thông máu tốt hơn đồng nghĩa với việc cung cấp oxy và chất dinh dưỡng hiệu quả hơn cho cơ bắp đang hoạt động, đồng thời đẩy nhanh quá trình loại bỏ các sản phẩm chuyển hóa gây mệt mỏi như axit lactic. Điều này góp phần vào việc cải thiện sức bền và giảm mệt mỏi cơ trong quá trình tập luyện kéo dài.

Ngoài tác động trực tiếp lên tuần hoàn, quần áo bó thể thao còn giúp giảm dao động cơ bắp (muscle oscillation) trong quá trình vận động. Khi cơ bắp dao động quá mức, một phần năng lượng đáng lẽ được dùng để tạo lực lại bị tiêu hao. Bằng cách giữ chặt cơ bắp, quần áo nén giảm thiểu sự dao động không cần thiết này, giúp vận động viên duy trì hiệu suất tốt hơn và phòng ngừa chấn thương. Một nghiên cứu đã chỉ ra rằng quần áo bó có thể ngăn chặn lực cơ bị tiêu hao cho sự ổn định của chuyển động cơ thể, vốn có thể bị lãng phí vào sự dao động cơ bắp, từ đó nâng cao thành tích thể thao (Wang et al., 2014). Tác động này không chỉ giúp tiết kiệm năng lượng mà còn giảm thiểu tổn thương cơ do va đập và rung động mạnh, đặc biệt trong các môn thể thao có cường độ cao hoặc có tác động mạnh như chạy bộ, nhảy.

Đặc biệt, quần bó phục hồi đã được chứng minh có vai trò quan trọng trong giai đoạn sau tập luyện. Bằng cách duy trì áp lực nén, chúng tiếp tục tăng cường tuần hoàn máu, giúp đưa máu giàu oxy đến các cơ bắp bị tổn thương và loại bỏ các chất thải tích tụ. Điều này thúc đẩy quá trình sửa chữa và tái tạo cơ bắp, từ đó hỗ trợ phục hồi sau tập luyện hiệu quả hơn và giảm đau nhức cơ bắp khởi phát muộn (DOMS). Nguyen (2018) cũng đã điều tra tác động của quần áo nén lên chức năng tim mạch trong giai đoạn phục hồi, sử dụng tín hiệu ECG. Kết quả cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa nhóm sử dụng quần áo nén và nhóm không sử dụng vào cuối giai đoạn phục hồi. Các lợi ích này biến quần áo nén thành một công cụ không thể thiếu cho vận động viên muốn tối ưu hiệu suất và duy trì thể trạng tốt nhất.

Cơ chế tác động tâm lý cũng không thể bỏ qua. Nhiều vận động viên báo cáo cảm giác tự tin, ổn định và giảm mức độ gắng sức cảm nhận (RPE) khi mặc quần áo bó. Mặc dù đây là một yếu tố chủ quan, nhưng nó có thể ảnh hưởng tích cực đến tâm lý và khả năng thi đấu. Sự thoải mái và cảm giác được hỗ trợ có thể giúp vận động viên tập trung hơn vào nhiệm vụ, thay vì lo lắng về mệt mỏi hay chấn thương, từ đó gián tiếp nâng cao thành tích chung. Các nghiên cứu về tâm lý của quần áo bó đã chỉ ra rằng chúng có thể cải thiện nhận thức về sự thoải mái và giảm RPE, ngay cả khi các chỉ số sinh lý không thay đổi đáng kể (Nguyen, 2018).

3.1. Cơ chế tăng cường tuần hoàn máu và loại bỏ chất thải chuyển hóa

Cơ chế chính của quần áo nén là tạo ra áp lực bên ngoài lên hệ thống tĩnh mạch và cơ bắp, đặc biệt là các chi. Áp lực này được thiết kế theo gradient, tức là mạnh nhất ở xa trung tâm cơ thể (ví dụ: mắt cá chân) và giảm dần khi di chuyển lên trên (ví dụ: đùi). Điều này giúp ép máu tĩnh mạch, vốn ít oxy và chứa các sản phẩm chuyển hóa, di chuyển hiệu quả hơn về tim. Kết quả là tăng cường tuần hoàn máu hệ thống, tối ưu hóa việc cung cấp oxy và chất dinh dưỡng đến các mô đang hoạt động và đẩy nhanh quá trình loại bỏ các chất thải như lactate và carbon dioxide. Việc giảm tích tụ các chất chuyển hóa này giúp giảm mệt mỏi cơ và hỗ trợ phục hồi sau tập luyện. Theo Nguyen (2018), các nghiên cứu trước đây đã chứng minh tác động của quần áo bó lên nồng độ lactate trong máu, cho thấy khả năng loại bỏ chất thải hiệu quả hơn, một yếu tố quan trọng để tối ưu hiệu suất.

3.2. Giảm dao động cơ bắp và hỗ trợ phòng ngừa chấn thương

Quần áo nén không chỉ ảnh hưởng đến tuần hoàn mà còn có vai trò vật lý trong việc ổn định cơ bắp. Trong các hoạt động cường độ cao, cơ bắp thường trải qua các dao động mạnh do lực tác động từ bên ngoài và chuyển động của chính cơ thể. Những dao động này không chỉ gây mất năng lượng mà còn có thể dẫn đến tổn thương vi mô cho sợi cơ, làm tăng nguy cơ chấn thương và giảm đau nhức cơ bắp sau này. Bằng cách ôm sát và tạo áp lực đều lên bề mặt cơ, áo bó thể thao và quần bó phục hồi giúp giảm thiểu các dao động không cần thiết này. Điều này không chỉ giúp duy trì hiệu suất cơ học tốt hơn mà còn phòng ngừa chấn thương do va đập hoặc căng giãn quá mức. Tác động giảm dao động cơ bắp cũng được cho là góp phần vào việc giảm mức độ gắng sức cảm nhận (RPE), giúp vận động viên cảm thấy ít mệt mỏi hơn trong quá trình tập luyện (Nguyen, 2018).

IV. Biosensor theo dõi hiệu suất Công nghệ nào đang dẫn đầu

Trong kỷ nguyên của công nghệ đeo trên người (wearable tech), cảm biến sinh học đã trở thành trái tim của việc tối ưu hiệu suất cá nhân hóa. Chúng cung cấp khả năng thu thập dữ liệu hiệu suất thể thao liên tục và chính xác, vượt xa các phương pháp theo dõi truyền thống. Các biosensor hiện đại có thể theo dõi nhịp tim ở mọi trạng thái, từ lúc nghỉ ngơi đến đỉnh điểm của hoạt động cường độ cao, cung cấp cái nhìn sâu sắc về phản ứng của hệ thống tim mạch. Ngoài ra, việc đo nhiệt độ cơ thể liên tục giúp cảnh báo nguy cơ quá nhiệt hoặc mất nước, những yếu tố có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu suất và sức khỏe. Sự phát triển của công nghệ sợi thông minh đã cho phép tích hợp các cảm biến y tế trực tiếp vào vải dệt, tạo ra quần áo thông minh có khả năng đo lường mà không gây khó chịu cho người mặc.

Một trong những công nghệ cảm biến sinh học tiên tiến nhất là khả năng phân tích mồ hôi. Mồ hôi không chỉ là một cơ chế làm mát mà còn chứa đựng nhiều thông tin sinh hóa quan trọng về tình trạng hydrat hóa, nồng độ điện giải và thậm chí cả mức độ cortisol (hormone căng thẳng). Các biosensor có khả năng phân tích các thành phần này trong mồ hôi có thể cung cấp cảnh báo sớm về mất nước hoặc mất cân bằng điện giải, giúp vận động viên điều chỉnh lượng nước và chất bổ sung kịp thời để cải thiện sức bền và tránh giảm sút hiệu suất. Khả năng phân tích dữ liệu sinh trắc học đa dạng từ các thiết bị theo dõi sức khỏe này là nền tảng để nâng cao thành tích một cách khoa học.

Ngoài các chỉ số cơ bản, một số cảm biến sinh học tiên tiến hơn còn có thể đo nhiệt độ cơ thể cốt lõi hoặc hoạt động điện cơ (EMG) để đánh giá mức độ mệt mỏi và tổn thương cơ bắp. Việc theo dõi nhịp tim biến thiên (HRV) cũng ngày càng được công nhận là một chỉ số quan trọng cho khả năng phục hồi và tình trạng căng thẳng của hệ thần kinh tự chủ. Nguyen (2018) đã thực hiện các thí nghiệm thu thập tín hiệu điện tâm đồ (ECG) và điện não đồ (EEG) bằng các cảm biến sinh học đeo trên người. Các kết quả nghiên cứu đã chỉ ra sự thay đổi đáng kể trong nhịp tim và hoạt động não bộ khi mặc quần áo nén, chứng minh khả năng của biosensor trong việc cung cấp dữ liệu khách quan để đánh giá hiệu suất vận động viên. Sự kết nối giữa các thiết bị theo dõi sức khỏe này với nền tảng Internet of Things (IoT) trong thể thao cho phép dữ liệu được thu thập, truyền tải và phân tích gần như tức thì, tạo ra một hệ sinh thái thông minh cho việc tối ưu hiệu suất cá nhân.

4.1. Vai trò của cảm biến sinh học trong theo dõi nhịp tim và nhiệt độ

Việc theo dõi nhịp tim là một trong những ứng dụng phổ biến và quan trọng nhất của cảm biến sinh học trong thể thao. Nhịp tim cung cấp thông tin trực tiếp về cường độ gắng sức của cơ thể, giúp vận động viên duy trì trong các vùng tập luyện mục tiêu và tối ưu hiệu suất. Các biosensor tích hợp vào quần áo thông minh hoặc thiết bị đeo trên người có thể cung cấp dữ liệu nhịp tim liên tục với độ chính xác cao. Ngoài ra, đo nhiệt độ cơ thể cũng đóng vai trò thiết yếu. Nhiệt độ cơ thể tăng cao quá mức có thể dẫn đến giảm sút hiệu suất nghiêm trọng và nguy hiểm cho sức khỏe. Cảm biến y tế giúp vận động viên theo dõi nhiệt độ cốt lõi và nhiệt độ da, từ đó điều chỉnh cường độ tập luyện hoặc chiến lược làm mát kịp thời. Theo Nguyen (2018), việc thu thập tín hiệu điện tâm đồ (ECG) bằng cảm biến sinh học cho phép phân tích sâu hơn về chức năng tim mạch, bao gồm nhịp tim và các khoảng QT, QTc, những chỉ số quan trọng liên quan đến hiệu suất và khả năng phục hồi. Dữ liệu này rất quan trọng để đánh giá hiệu suất vận động viên một cách toàn diện.

4.2. Phân tích mồ hôi và dữ liệu sinh trắc học khác để tối ưu hóa

Bên cạnh nhịp tim và nhiệt độ, các cảm biến sinh học tiên tiến còn có thể phân tích mồ hôi để đánh giá tình trạng hydrat hóa và nồng độ điện giải trong cơ thể. Mất nước và mất cân bằng điện giải là những nguyên nhân hàng đầu gây giảm sút hiệu suất và chuột rút. Việc thu thập và phân tích dữ liệu sinh trắc học từ mồ hôi giúp vận động viên đưa ra quyết định thông minh về việc bổ sung nước và các chất điện giải, từ đó cải thiện sức bền và duy trì hiệu suất tối ưu. Một số biosensor còn có khả năng theo dõi hoạt động điện cơ (EMG), cung cấp cái nhìn trực tiếp về mức độ kích hoạt và mệt mỏi của cơ bắp. Sự kết hợp của các loại dữ liệu hiệu suất thể thao này, từ theo dõi nhịp tim đến phân tích mồ hôi, tạo ra một bức tranh toàn cảnh về phản ứng sinh lý của cơ thể. Điều này cho phép tối ưu hiệu suất thông qua việc cá nhân hóa chương trình tập luyện, dinh dưỡng và chiến lược phục hồi, giúp nâng cao thành tích bền vững.

V. Kết hợp Quần áo bó và Biosensor Nâng tầm hiệu suất vận động

Sự tổng hòa giữa quần áo bó và cảm biến sinh học tạo ra một giải pháp toàn diện cho việc tối ưu hiệu suất thể thao. Quần áo thông minh tích hợp biosensor không chỉ cung cấp các lợi ích vật lý của công nghệ nén – như tăng cường tuần hoàn máu, giảm đau nhức cơ bắp và hỗ trợ phục hồi sau tập luyện – mà còn thu thập dữ liệu hiệu suất thể thao sinh lý theo thời gian thực. Điều này cho phép vận động viên và huấn luyện viên có được cái nhìn sâu sắc chưa từng có về cách cơ thể phản ứng với tập luyện và phục hồi, từ đó đưa ra các điều chỉnh chính xác và cá nhân hóa. Sự kết hợp này là bước tiến vượt bậc so với việc sử dụng riêng lẻ từng công nghệ, tạo ra một hệ thống phản hồi thông minh, linh hoạt.

Ví dụ, khi mặc quần áo bó thể thao tích hợp biosensor để theo dõi nhịp tim và đo nhiệt độ cơ thể, vận động viên có thể nhận được cảnh báo tức thì nếu nhịp tim vượt quá ngưỡng an toàn hoặc nhiệt độ cơ thể quá cao, giúp phòng ngừa chấn thương do quá sức. Đồng thời, công nghệ nén sẽ hỗ trợ giảm mệt mỏi và ổn định cơ bắp trong suốt quá trình tập luyện. Sau buổi tập, quần bó phục hồi tích hợp cảm biến sinh học có thể theo dõi biến thiên nhịp tim (HRV) và các chỉ số phục hồi khác, cung cấp thông tin về mức độ hồi phục của cơ thể. Dữ liệu này, khi được phân tích dữ liệu sinh trắc học một cách chuyên sâu, sẽ giúp đánh giá hiệu suất vận động viên và điều chỉnh kế hoạch phục hồi, ví dụ như đề xuất thời gian nghỉ ngơi hợp lý hoặc các phương pháp phục hồi bổ sung.

Luận án của Nguyen (2018) đã đi sâu vào khám phá mối quan hệ giữa quần áo nén và hoạt động não bộ thông qua tín hiệu EEG. Các kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng quần áo nén có tác động đáng kể đến hoạt động não bộ trong quá trình tập luyện, đặc biệt là các dải sóng alpha, beta và theta. Điều này cho thấy quần áo bó không chỉ ảnh hưởng đến cơ bắp và tuần hoàn mà còn có thể tác động đến trạng thái tinh thần và mức độ mệt mỏi của hệ thần kinh trung ương. Khi kết hợp với cảm biến sinh học có khả năng theo dõi các dấu hiệu liên quan đến mệt mỏi thần kinh, hệ thống này có thể giúp vận động viên cải thiện sức bền và duy trì sự tập trung tinh thần. Việc tích hợp Internet of Things (IoT) trong thể thao cho phép thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu từ quần áo thông minh, tạo ra một nền tảng dữ liệu mạnh mẽ để nâng cao thành tích và tối ưu hiệu suất ở mọi cấp độ.

Sự đồng bộ giữa áp lực nén và dữ liệu sinh lý cung cấp một lợi thế cạnh tranh đáng kể. Các huấn luyện viên có thể theo dõi vận động viên từ xa, nhận được các báo cáo về dữ liệu hiệu suất thể thao và đưa ra các khuyến nghị tập luyện được cá nhân hóa một cách nhanh chóng. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa từng buổi tập mà còn xây dựng các chiến lược dài hạn để tối ưu hiệu suất tổng thể.

5.1. Tối ưu phục hồi cơ bắp và giảm mệt mỏi với dữ liệu Biosensor

Việc tối ưu hiệu suất không chỉ dừng lại ở tập luyện mà còn bao gồm cả giai đoạn phục hồi. Quần áo bó phục hồi đã được chứng minh là hỗ trợ phục hồi sau tập luyện bằng cách tăng cường tuần hoàn máu và giảm đau nhức cơ bắp. Khi kết hợp với cảm biến sinh học, quá trình này trở nên hiệu quả và có bằng chứng hơn. Biosensor tích hợp có thể theo dõi nhịp tim biến thiên (HRV), một chỉ số quan trọng phản ánh trạng thái của hệ thần kinh tự chủ và khả năng phục hồi của cơ thể. Ngoài ra, cảm biến y tế có thể đo nồng độ lactate trong cơ bắp hoặc các chỉ số sinh hóa khác liên quan đến tổn thương cơ. Dữ liệu này, khi được phân tích dữ liệu sinh trắc học, cho phép vận động viên hiểu rõ mức độ phục hồi của mình và điều chỉnh kế hoạch nghỉ ngơi, dinh dưỡng để giảm mệt mỏi cơ và sẵn sàng cho buổi tập tiếp theo. Nguyen (2018) đã chứng minh rằng quần áo nén có tác động tích cực lên chức năng tim mạch trong giai đoạn phục hồi, hỗ trợ vận động viên quay lại trạng thái tối ưu nhanh hơn.

5.2. Nâng cao hiệu suất tập luyện và thi đấu nhờ phản hồi tức thì

Khả năng cung cấp phản hồi tức thì từ quần áo thông minh tích hợp biosensor là một yếu tố thay đổi cuộc chơi trong việc nâng cao thành tích thể thao. Trong quá trình tập luyện, các cảm biến sinh học liên tục thu thập dữ liệu hiệu suất thể thao như theo dõi nhịp tim, đo nhiệt độ cơ thể và mức độ hoạt động của cơ bắp. Dữ liệu này được truyền đến ứng dụng trên điện thoại thông minh hoặc thiết bị đeo, cho phép vận động viên và huấn luyện viên giám sát hiệu suất trong thời gian thực. Nếu cường độ tập luyện quá thấp hoặc quá cao so với mục tiêu, hoặc nếu có dấu hiệu mệt mỏi bất thường, phản hồi tức thì sẽ giúp điều chỉnh ngay lập tức. Sự kết hợp của công nghệ nén giúp duy trì sự thoải mái và ổn định cơ bắp, trong khi biosensor cung cấp thông tin quan trọng để tối ưu hiệu suất và phòng ngừa chấn thương. Điều này không chỉ giúp vận động viên cải thiện sức bền mà còn đưa ra các quyết định chiến thuật tốt hơn trong các cuộc thi đấu.

VI. Ứng dụng thực tiễn Kết quả nghiên cứu tối ưu hiệu suất rõ rệt

Các nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn đã cung cấp bằng chứng vững chắc về khả năng tối ưu hiệu suất của quần áo bó và cảm biến sinh học. Luận án của Thi Nhu Lan Nguyen (2018) là một ví dụ điển hình cho thấy tác động đa chiều của quần áo nén lên cơ thể vận động viên. Nghiên cứu này đã khám phá mối liên hệ giữa quần áo nén với chức năng tim mạch trong quá trình tập luyện và phục hồi, cũng như ảnh hưởng của chúng lên hoạt động não bộ. Bằng cách sử dụng cảm biến sinh học ECG và EEG, Nguyen đã thu thập dữ liệu hiệu suất thể thao chi tiết, cho thấy những thay đổi có ý nghĩa thống kê trong nhịp tim và các dải sóng não. Cụ thể, nghiên cứu chỉ ra rằng quần áo nén có thể tạo ra những thay đổi đáng kể trong nhịp tim (HR) và khoảng QTc, một chỉ số quan trọng liên quan đến chức năng tim mạch. Điều này khẳng định rằng quần áo nén không chỉ mang lại cảm giác dễ chịu mà còn có tác động sinh lý học thực sự.

Ngoài ra, các thí nghiệm của Nguyen (2018) cũng phát hiện sự khác biệt đáng kể về hoạt động não bộ (đặc biệt là sóng alpha, beta và theta) giữa nhóm mặc quần áo nén và nhóm không mặc. Điều này củng cố giả thuyết rằng quần áo bó có thể giúp giảm mệt mỏi cơ và mệt mỏi thần kinh, từ đó cải thiện sức bền và khả năng tập trung. Những phát hiện này có ý nghĩa quan trọng trong việc đánh giá hiệu suất vận động viên và thiết kế các chiến lược tập luyện thông minh hơn. Ví dụ, vận động viên trong thể thao điện tử (eSports) và sức khỏe cũng có thể hưởng lợi từ việc giảm mệt mỏi tinh thần thông qua công nghệ nén và phản hồi từ cảm biến y tế tích hợp.

Trong các môi trường thực tế, nhiều đội thể thao chuyên nghiệp đã áp dụng quần áo thông minh và thiết bị theo dõi sức khỏe tích hợp biosensor để nâng cao thành tích. Các vận động viên có thể sử dụng quần áo bó thể thao để phòng ngừa chấn thương trong khi tập luyện cường độ cao, đồng thời cảm biến sinh học sẽ cung cấp dữ liệu hiệu suất thể thao liên tục về nhịp tim, nhiệt độ cơ thể và mức độ hoạt động. Dữ liệu này sau đó được phân tích dữ liệu sinh trắc học để tinh chỉnh kế hoạch tập luyện, tối ưu hóa dinh dưỡng và chiến lược phục hồi. Sự tích hợp Internet of Things (IoT) trong thể thao cho phép huấn luyện viên giám sát hàng loạt vận động viên cùng lúc, đưa ra các điều chỉnh kịp thời và cá nhân hóa. Kết quả là việc tối ưu hiệu suất trở nên khoa học, chính xác và có thể định lượng được, giúp vận động viên đạt được tiềm năng cao nhất. Việc hiểu rõ tác động của các loại quần áo nén khác nhau và cách cảm biến sinh học thu thập dữ liệu là chìa khóa để áp dụng thành công các công nghệ này.

6.1. Nghiên cứu thực nghiệm về tác động của quần áo nén lên chức năng tim mạch

Luận án của Nguyen (2018) đã tiến hành các thí nghiệm sâu rộng để làm rõ tác động của quần áo nén lên chức năng tim mạch của người tập luyện. Cụ thể, nghiên cứu đã phân tích tín hiệu điện tâm đồ (ECG) từ các đối tượng mặc quần áo nén và không mặc quần áo nén trong quá trình chạy và giai đoạn phục hồi. Kết quả cho thấy sự khác biệt đáng kể về nhịp tim (HR) và khoảng QTc (corrected QT interval) giữa các nhóm, đặc biệt khi so sánh giữa quần áo nén có kích thước phù hợp (CCGs), quần áo nén quá cỡ (UCGs) và quần áo không nén (NCGs). Việc theo dõi nhịp tim thông qua cảm biến sinh học ECG đã cung cấp bằng chứng định lượng về việc quần áo nén có thể ảnh hưởng đến phản ứng của hệ thống tim mạch trong các hoạt động thể chất và quá trình phục hồi. Phát hiện này rất quan trọng để đánh giá hiệu suất vận động viên và hiểu rõ hơn về cơ chế mà quần áo nén tăng cường tuần hoàn máu, từ đó tối ưu hiệu suất tập luyện.

6.2. Phân tích ảnh hưởng của quần áo bó đến hoạt động não bộ và giảm mệt mỏi

Một khía cạnh độc đáo trong nghiên cứu của Nguyen (2018) là việc điều tra mối quan hệ giữa quần áo bó và hoạt động não bộ thông qua phân tích tín hiệu điện não đồ (EEG). Nghiên cứu đã đo lường các thay đổi trong hoạt động não bộ của các đối tượng khi thực hiện bài kiểm tra chạy trên máy chạy bộ với và không có quần áo nén. Kết quả cho thấy có sự khác biệt đáng kể về mật độ phổ công suất của sóng alpha, beta và theta giữa các nhóm. Những thay đổi này có thể liên quan đến việc giảm mệt mỏi cơ và mệt mỏi thần kinh. Việc quần áo nén có thể ảnh hưởng đến hoạt động não bộ mở ra một lĩnh vực mới trong việc hiểu cách tối ưu hiệu suất không chỉ ở cấp độ thể chất mà còn ở cấp độ tinh thần. Điều này đặc biệt hữu ích cho các vận động viên cần duy trì sự tập trung cao độ và giảm thiểu mệt mỏi tâm lý trong các cuộc thi đấu kéo dài. Dữ liệu từ cảm biến sinh học EEG cung cấp thông tin sâu sắc, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách quần áo thông minh có thể tác động đến trạng thái tinh thần và khả năng cải thiện sức bền.

VII. Tương lai của Tối ưu hiệu suất Quần áo thông minh và Biosensor

Tương lai của việc tối ưu hiệu suất trong thể thao đang hướng tới một kỷ nguyên nơi quần áo thông minh và cảm biến sinh học trở thành tiêu chuẩn. Sự hội tụ của công nghệ sợi thông minh, thiết bị theo dõi sức khỏe siêu nhỏ và khả năng phân tích dữ liệu sinh trắc học tiên tiến hứa hẹn sẽ mang lại những đột phá đáng kinh ngạc. Các nhà nghiên cứu và phát triển đang nỗ lực tạo ra các loại quần áo nén không chỉ mang lại lợi ích vật lý mà còn có khả năng tích hợp liền mạch các biosensor đa chức năng, có khả năng theo dõi nhịp tim, đo nhiệt độ cơ thể, phân tích mồ hôi, và thậm chí cả hoạt động điện cơ (EMG) hoặc các dấu hiệu sinh hóa khác ngay trên da.

Một trong những xu hướng quan trọng là sự phát triển của quần áo thông minh có khả năng tự điều chỉnh áp lực nén dựa trên dữ liệu thu thập từ cảm biến sinh học theo thời gian thực. Ví dụ, trong quá trình tập luyện cường độ cao, quần áo bó thể thao có thể tăng áp lực nén ở những vùng cơ bắp đang hoạt động mạnh để tăng cường tuần hoàn máu và giảm mệt mỏi cơ. Sau đó, khi chuyển sang giai đoạn phục hồi, áp lực có thể được điều chỉnh để tối ưu hóa quá trình loại bỏ chất thải và hỗ trợ phục hồi sau tập luyện. Điều này sẽ mang lại trải nghiệm tối ưu hiệu suất được cá nhân hóa hoàn toàn, vượt xa các sản phẩm hiện có.

Ngoài ra, sự tích hợp mạnh mẽ hơn của Internet of Things (IoT) trong thể thao sẽ cho phép dữ liệu từ quần áo thông minh được đồng bộ hóa với các nền tảng phân tích đám mây và trí tuệ nhân tạo (AI). Các thuật toán AI sẽ có thể phân tích dữ liệu hiệu suất thể thao từ hàng triệu điểm dữ liệu, không chỉ từ cá nhân mà còn từ cộng đồng vận động viên toàn cầu, để đưa ra các khuyến nghị tập luyện và phục hồi siêu cá nhân hóa. Điều này sẽ giúp nâng cao thành tích một cách khoa học, phòng ngừa chấn thương hiệu quả hơn, và đánh giá hiệu suất vận động viên với độ chính xác chưa từng có. Từ thể thao điện tử (eSports) và sức khỏe đến các môn thể thao truyền thống, quần áo thông minh và biosensor sẽ là chìa khóa để mở khóa tiềm năng tối đa của mỗi cá nhân.

Nguyen (2018) đã kết luận rằng việc ứng dụng quần áo nén trong quá trình tập luyện tạo ra những ảnh hưởng tích cực lên chức năng tim mạch và hoạt động não bộ. Những phát hiện này cung cấp nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu và phát triển tiếp theo trong lĩnh vực này. Tương lai hứa hẹn sẽ chứng kiến sự xuất hiện của các thế hệ cảm biến y tế mới, siêu nhỏ, linh hoạt và có khả năng thu thập nhiều loại dữ liệu hơn, từ đó cung cấp một bức tranh toàn diện và chính xác hơn về phản ứng sinh lý của cơ thể đối với các hoạt động thể chất. Các công nghệ này cũng có thể mở rộng sang các lĩnh vực như thiết bị theo dõi giấc ngủ tích hợp vào quần áo, cung cấp cái nhìn toàn diện về sức khỏe và hiệu suất 24/7.

7.1. Định hướng phát triển công nghệ sợi thông minh và Biosensor tích hợp

Tương lai của quần áo thông minh nằm ở việc phát triển công nghệ sợi thông minh có khả năng dệt trực tiếp các cảm biến sinh học vào vải mà không làm ảnh hưởng đến độ thoải mái hay tính linh hoạt. Thay vì các cảm biến dán ngoài hoặc gắn rời, các sợi vải có thể tự mình thực hiện chức năng theo dõi nhịp tim, đo nhiệt độ cơ thể, và phân tích mồ hôi. Điều này sẽ tạo ra các loại áo bó thể thao và quần bó phục hồi không chỉ cung cấp áp lực nén mà còn là một thiết bị theo dõi sức khỏe hoàn chỉnh, gần như vô hình. Các biosensor thế hệ mới sẽ được thiết kế để chịu được điều kiện khắc nghiệt của thể thao, có khả năng tự làm sạch, và tuổi thọ pin dài. Sự tiến bộ này sẽ giúp tối ưu hiệu suất bằng cách cung cấp dữ liệu liên tục và không gây cản trở, đồng thời phòng ngừa chấn thương bằng cách theo dõi các chỉ số cảnh báo sớm.

7.2. Tầm nhìn về cá nhân hóa tối đa và vai trò của AI trong phân tích dữ liệu

Tầm nhìn cuối cùng của việc tối ưu hiệu suất là đạt được mức độ cá nhân hóa tối đa. Với sự kết hợp của quần áo thông minh và biosensor, cùng với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI), mỗi vận động viên sẽ có một chương trình tập luyện, dinh dưỡng và phục hồi được thiết kế riêng biệt dựa trên dữ liệu hiệu suất thể thao độc đáo của họ. AI sẽ có khả năng phân tích dữ liệu sinh trắc học từ theo dõi nhịp tim, đo nhiệt độ cơ thể, phân tích mồ hôi và các chỉ số phục hồi khác để đưa ra các khuyến nghị chính xác, giúp cải thiện sức bền, giảm mệt mỏi cơ và nâng cao thành tích. Nguyen (2018) đã chỉ ra rằng các thông số ECG và EEG là những yếu tố quan trọng để đánh giá hiệu suất. AI sẽ nâng cao khả năng diễn giải những thông số này, cho phép huấn luyện viên và vận động viên đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế, thay vì chỉ dựa vào cảm tính, từ đó đánh giá hiệu suất vận động viên một cách khách quan nhất và tối ưu hiệu suất lâu dài.

Trích đoạn nội dung tài liệu

PERFORMANCE OPTIMISATION THROUGH THE USE OF COMPRESSION GARMENTS AND BIOSENSORS By Thi Nhu Lan Nguyen Submitted to Faculty of Engineering and Information Technology in partial fulfillment of the requirement for the degree of Doctor of Philosophy at the University of Technology, Sydney Sydney, October 2018 Author Declaration I certify that the present study of the dissertation has not been submitted for a degree nor is a part of the requirements for other qualification. This excludes the full acknowledgment in this thesis. I also certify that this thesis has been completed by myself. Any other support for my current study and in the dissertation itself has been fully acknowledged.

Additionally, I certify that all literature and sources of information are cited in this thesis. This research is supported by the Australian Government Research Training Program. Signature of Candidate ____________________ Thi Nhu Lan Nguyen v Acknowledgement Foremost, I would like to present my sincere gratefulness to Professor. Hung Tan Nguyen, Associate Professor.

Steven Su, Professor. David Eager and Professor Joanne Tipper for giving an immeasurable amount of unwavering support, constant guidance, valuable time and inspiring discussions throughout my Ph. candidature in the Centre for Health Technologies, School of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering and Information Technology, The University of Technology Sydney, Australia. I would like to express my gratitude to my colleagues at the Centre for Health Technologies (CHT: UTS) and many technical staff and administrative staff in the School of Biomedical Engineering for their useful support, advice, and encouragement throughout my research.

I would like to give my thankfulness to John Hazelton for his proofreading assistance. I am very thankful to my family in Vietnam for their strong encouragement as well as assistance. vi Contents List of Figures. vi List of Tables .1 Literature search strategy .3 Inclusion and exclusion criteria .2 Compression Garments in sports .3 Properties and characterization of CGs .3 Pressure of compression garments .4 Physiological and physical effects of CGs .7 Sleep duration/ sleep quality .8 Creatine kinase (CK)/ muscle damage .5 Psychology of compression garments .1 Rating of perceived exertion (PRE) .2 Perception of comfort.

76 Compression Garments and Cardiovascular Function on Exercise .1 Heart rate variability. 117 Effect of Compression Garments on Cardiovascular Function on Recovery. 146 Compression Garments and Brain Activity .3 EEG Electrode Placement System. 168 Conclusion and Future Work.

172 Appendix A Research Ethics Clearance .1 HREC Approval Granted-2014000844 .2 HREC Approval Granted-ETH16-0696. 184 Appendix B Size of compression garments .1 Skin DNAmic Mens Bottoms Size Guide .2 Skins DNAmic Mens Tops Size Guide .3 Skins DNAmic Womens Bottoms Size Guide .4 Skins DNAmic Womens Tops Size Guide. 208 v List of Figures Figure 1. 1: Flow of thesis.

2: Overall works of the experiments in the main chapters. 1: Selection process and search strategy based on excluded and included publications. 2: Traditional bandaging techniques (left) and medical elastic compression stockings (right). 5: Hand gloves, face masks, chin straps, arm sleeves, boleros, and bodysuits 25 Figure 2.

6: Upper body compression garments (full-long sleeve top, short-sleeve top and without sleeve top). 7: Lower-body compression garments (long-leg pants, quarter pants, short pants). 8: Arm sleeves, calf sleeves, compression socks. 9: Fibres made by chemical synthesis are called synthetic fibres (polyester, nylon); Elastic fibre elongates under stretching force.

10: Position of measurement in pressure. 11: Forest plot representing a comparison between the use of compression garments and control for the measure of thermoregulatory temperature. 12: Forest plot representing a comparison between the use of compression garments and control for the measure of skin temperature. 13: Forest plot representing a comparison between the use of compression garments and control for the measure of heart rate.

14: Forest plot representing a comparison between the use of compression garments and control for the measure of VO2. 15: Forest plot representing a comparison between the use of compression garments and control for the measurement of blood lactate. 16: Forest plot representing a comparison between the use of compression garments and control for the measure of sweating sensation. 17: Forest plot representing a comparison between the use of compression garments and control for the measurement of body mass.

18: Forest plot representing a comparison between the use of compression garments and control for the measure of calf girth/ thigh girth or circumference. 19: Forest plot representing a comparison between the use of compression garments and control for the measure of sleep quality. 20: Forest plot representing a comparison between the use of compression garments and control for the measure of creatine kinase (CK)/ muscle damage. 21: Forest plot representing a comparison between the use of compression garments and control for the measure of rating of perceived exertion (RPE).

22: Forest plot representing a comparison between the use of compression garments and control for the measure of perception of comfort. 1: Subjects wear compression garments. 3: FlexComp Infiniti and EKG-Flex/Pro (SA9306M). 4: Lead II position.

5: Detection of intervals. 6: Heart rate when wearing non-compression garments (NCGs) and correctly fitted compression garments (CCGs). 7: QT intervals when wearing non-compression garments (NCGs) and undersize-compression garments (UCGs). 1: Subject wears compression garments and non-compression garments.

3: Comparison between CGs and NCGs in HR (*p<0. 4: Comparison between CGs in NCGs in QTc (*p<0. 5: Comparison between CGs and NCGs in ST (*p<0. 1: Subjects wear compression garments and non-compression garments.

2: Impedance-check before and after the tests. 3: EEG sensor and monopolar electrode kit. 4: Locate the required electrode sites. 5: Amplitude of the raw EEG signal.

6: Single action potential. 7: EEG wave summation. 8: Peak to peak amplitude. 9: Band from 1 to 100+ Hz.

10: Alpha-power spectral density (**p<0. 13: Beta power spectral density (*p<0. 14: Theta-power spectral density (**p<0. 165 ix List of Tables Table 2.

1: Pressure of compression garments applied in previous studies (mmHg). 2: Summary data for the effects of compression garments on thermoregulatory temperature. 3: Summary data for the effects of compression garments on skin temperature. 4: Summary data for the effects of compression garments on HR.

5: Summary data for the effects of compression garments on VO2. 6: Summary data for the effects of compression garments on blood lactate. 7: Summary data for the effects of compression garments on sweating sensation. 8: Summary data for the effects of compression garments on body mass.

9: Summary data for the effects of compression garments on calf girth/ thigh girth or circumference. 10: Summary data for the effects of compression garments on sleep quality. 11: Summary data for the effects of compression garments on creatine kinase (CK)/ muscle damage. 12: Summary data for the effects of compression garments on the rating of perceived exertion (RPE).

13: Summary data for the effects of compression garments on the perception of comfort. 1: Effects of compression garments on exercise _______________________ 79 Table 3. 2: Participants characteristics _____________________________________ 99 Table 3. 3: Response of heart rate variability in correct size-compression garments and non-compression garments _____________________________________________ 108 Table 3.

4: Response of heart rate variability in undersize-compression garments and non-compression garments _____________________________________________ 109 Table 3. 5: QT and QTc response when wearing correct size- compression garments and non-compression garments _____________________________________________ 111 Table 3. 6: QT and QTc response when wearing undersize- compression garments and non-compression garments _____________________________________________ 112 Table 4. 1: Effects of compression garments on recovery.

3: Comparison between CGs and NCGs. 2: Power spectral density. 161 xi Abbreviations A : Ankle AT : Anterior Thigh ATP : Adenosine Triphosphate BF : Biceps Femoris Bla- : Blood Lactate BRS : Baroreflex Sensitivity C : Calf CCGs : Correct Size Compression Garments CGs : Compression Garments CK : Creatine Kinase CLBCGs : Well Fitted Lower Body Compression Garments CMJ : Countermovement Jump CMVJ : Countermovement Vertical Jump C-RP : C-Reactive Protein CS : Compression Stocking CWBCGs : Corrected Size Whole Body Compression Garments DBP : Diastolic Blood Pressure DOMS : Delayed Onset Muscle Soreness DVT : Deep Vein Thrombosis E : Exercise xii ECG : Electrocardiogram EEG : Electroencephalography EIMD : Exercise Induced Muscle Damage ES : Effect Sizes FAST : Fabric Assurance by Simple Testing FFT : Fast Fourier Transform FVC : Forearm Vascular Conductance G : Gluteus GM : Gastrocnemius Medialis GM : Gluteus Maximus H : Hip HF : High Frequency HR : Heart Rate HRV : Heart Rate Variability Hz : Hertz K : Knee KES-F : Kawabata Evaluation System for Fabrics LBCGs : Lower Body Compression Garments LF : Low Frequency LFHF : Rate of Low Frequency and High Frequency LSCGs : Long- Sleeve Compression Garments MA : Medial Ankle MAP : Mean Arterial Blood xiii MC : Medial Calf Mean : Mean Value Mean NN : The Mean Of RR Intervals MECS : Medical Elastic Compressive Stockings MM : Medial Malleolus MSA : Mid-shank Anterior MSP : Mid-shark Posterior MTA : Mid-thigh Anterior MTP : Mid-thigh Posterior MVC : Maximal Voluntary Knee Extension MVIC : Maximal Voluntary Isometric Contraction NCGs : Non Compression Garments NCS : Non Compression Stocking NN50 : Number Of Successive RR Interval Pairs More Than 50 ms nTHI : Tissue Haemoglobin Index O2 : Oxygen OLBCGs : Loose Fitted Lower Body Compression Garments OWBCGs : Over Size Whole Body Compression Garments PC : Posterior Calf PDE : Skeletal Muscle Intracellular Phosphodiester PME : Muscle Metabolites Phosphomonoester PMS : Perceived Muscle Soreness pNN50 : Percentage Of All Sequential RR Deviations Exceeding 50 ms xiv PRE : Rating of Perceived Exertion PT : Posterior Thigh QT : QT intervals QTc : Corrected of QT intervals R : Recovery RER : Respiratory Exchange Ratio RF : Rectus Femoris RFD : Rate Of Force Development RMSSD : The Root Mean Square Of Subsequent Deviation RPE : Rate Of Perceived Exertion RR : RR intervals S : Shank SBP : Systolic Blood Pressure SCGs : Compression Shorts SD : Standard Deviation SDNN : A Standard Deviation Of RR Intervals SE : Standard Error SLCGs : Sleeveless Compression Garments SSLCGs : Short-Sleeved Compression Garments ST : ST intervals STD : Standard Deviation TES : Esophageal Temperature TOI : Tissue Oxygenation Index xv UCGs : Undersize Compression Garments ULF : Under Low Frequency VLF : Very Low Frequency VO2 : Oxygen Consumption YRS : Years WBCGs : Whole Body Compression Garments xvi Abstract ______________________________________________________________________________________________ Abstract It is well known that exercise-induced muscle damage and the disruption of metabolic processes occur in individuals who are not accustomed to intensive physical activity. Disruption in the owuenguÓ"eqpvtcevkng"gngogpvu"cpf"ogvcdqnke"rtqeguugu"tguwnvu" in a reduction in sports performance and muscle power output alike.

There were three main aims of the current study, and the first aim was to determine whether compression garments (CGs) affected cardiovascular function during exercise of running trainers. The second aim was to establish whether electrocardiogram (ECG) signals are affected by wearing CGs on the recovery phase. The last purpose was to investigate the relationship between brain activity and the application of CGs. Subjects randomly performed the experiments in different garments including compression garments and non-compression garments.

ECG and EEG sensor collected the electrical signals based on the electrodes attached to the body. The sensors of ECG- Flex/Pro were used for the collection of cardiovascular signal through lead II position. Besides, the raw EEG signal were collected from the surface of head via O1 position using Flexcomp Infiniti Monitor. Parameters were compared based on paired t-tests.

Statistical significance was reported when the p-value was lower than 0. As part of the study, participants completed the designed protocols for data collection. In Experiment 1, eight subjects (women, n=3; men, n=5; 25.m-2) completed a running protocol for ECG collection wearing non-compression garments (NCGs), under-size compression ______________________________________________________________________________________________ 1 Abstract ______________________________________________________________________________________________ garments (UCGs) and correct-size compression garments (CCGs).0 kg) concentrated on the recovery phase.