Luận án tiến sĩ về tối ưu hóa hiệu suất với trang phục nén và cảm biến sinh học

Luận án tiến sĩ nghiên cứu performance optimisation througn the use of compression garments and biosensors, phát triển phương pháp mới, đánh giá hiệu quả ứng dụng trong lĩnh vực

• 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 hóa hiệu suất qua việc sử dụng trang phục nén và cảm biến sinh học
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Sydney

Mục lục chi tiết

• Author Declaration
• Acknowledgement
• 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
• 2.7. Sleep duration/ sleep quality
• 2.8. Creatine kinase (CK)/ muscle damage
• 2.9. Psychology of compression garments
• 2.9.1. Rating of perceived exertion (PRE)
• 2.9.2. Perception of comfort
• 2.10. Compression Garments and Cardiovascular Function on Exercise
• 2.10.1. Heart rate variability
• 2.11. Effect of Compression Garments on Cardiovascular Function on Recovery
• 2.12. Compression Garments and Brain Activity
• 2.12.1. EEG Electrode Placement System
• 2.13. Conclusion and Future Work
• Appendix A Research Ethics Clearance
• 1. HREC Approval Granted-2014000844
• 2. HREC Approval Granted-ETH16-0696
• 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

Tóm tắt

I. Tối ưu hóa hiệu suất qua việc sử dụng trang phục nén

Việc tối ưu hóa hiệu suất trong thể thao đã trở thành một chủ đề quan trọng trong nghiên cứu khoa học thể thao. Trang phục nén (CGs) đã được chứng minh là có tác dụng tích cực đến hiệu suất thể thao. Nghiên cứu cho thấy CGs có thể giảm mệt mỏi và cải thiện hiệu suất trong các hoạt động thể chất. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng CGs giúp tăng cường sức mạnh cơ bắp, giảm cảm giác mệt mỏi và cải thiện khả năng hồi phục sau khi tập luyện. Một nghiên cứu chỉ ra rằng việc sử dụng CGs trong chạy nước rút có thể làm tăng hiệu suất lên đến 5%. Hơn nữa, CGs cũng có thể giảm thiểu nguy cơ chấn thương thể thao và cải thiện khả năng vận động của cơ bắp. Điều này cho thấy rằng việc sử dụng CGs không chỉ có lợi cho hiệu suất mà còn cho sức khỏe tổng thể của vận động viên.

1.1. Công nghệ trang phục nén

Công nghệ sản xuất trang phục nén đã phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây. Các loại vải được sử dụng trong CGs thường có khả năng co giãn tốt và tạo ra áp lực đồng nhất lên cơ thể. Điều này không chỉ giúp ổn định các cơ quan mà còn cải thiện lưu thông máu. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng áp lực từ CGs có thể giúp giảm thiểu sự tích tụ acid lactic trong cơ bắp, từ đó giảm thiểu mệt mỏi. Hơn nữa, việc sử dụng CGs còn có thể cải thiện hiệu suất thể thao thông qua việc tăng cường độ bền và sức mạnh cơ bắp. Điều này cho thấy rằng CGs không chỉ là một sản phẩm thời trang mà còn là một công cụ hữu ích trong việc tối ưu hóa hiệu suất thể thao.

II. Cảm biến sinh học trong thể thao

Sự phát triển của cảm biến sinh học đã mở ra nhiều cơ hội mới trong việc theo dõi và tối ưu hóa hiệu suất thể thao. Các cảm biến này cho phép thu thập dữ liệu quan trọng về tình trạng sức khỏe và hiệu suất của vận động viên trong thời gian thực. Việc sử dụng cảm biến sinh học như ECG và EEG giúp theo dõi các chỉ số sinh lý như nhịp tim và hoạt động não bộ. Những dữ liệu này không chỉ giúp vận động viên điều chỉnh chế độ tập luyện mà còn cung cấp thông tin quý giá cho các huấn luyện viên trong việc xây dựng kế hoạch tập luyện phù hợp. Nghiên cứu cho thấy rằng việc theo dõi nhịp tim và hoạt động não bộ có thể giúp phát hiện sớm các dấu hiệu mệt mỏi, từ đó điều chỉnh kịp thời để tối ưu hóa hiệu suất.

2.1. Đo lường sinh học và hiệu suất thể thao

Việc đo lường sinh học thông qua các cảm biến đã trở thành một phần không thể thiếu trong thể thao hiện đại. Các cảm biến có khả năng đo lường các chỉ số như nhịp tim, huyết áp và hoạt động điện não. Những chỉ số này cung cấp cái nhìn sâu sắc về tình trạng thể chất của vận động viên và giúp họ điều chỉnh chế độ tập luyện. Hơn nữa, việc sử dụng cảm biến sinh học cũng giúp theo dõi quá trình phục hồi sau tập luyện. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc theo dõi các chỉ số sinh lý có thể giúp cải thiện hiệu suất thể thao và giảm thiểu nguy cơ chấn thương. Điều này cho thấy rằng cảm biến sinh học không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn là yếu tố quyết định trong việc tối ưu hóa hiệu suất thể thao.

III. Kết luận và ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu về tối ưu hóa hiệu suất qua việc sử dụng trang phục nén và cảm biến sinh học đã chỉ ra rằng cả hai yếu tố này đều có vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất thể thao. Việc áp dụng CGs giúp vận động viên cải thiện khả năng hồi phục và giảm thiểu cảm giác mệt mỏi. Đồng thời, cảm biến sinh học cho phép theo dõi tình trạng sức khỏe và hiệu suất một cách chính xác, giúp điều chỉnh chế độ tập luyện kịp thời. Những ứng dụng này không chỉ có giá trị trong thể thao mà còn có thể áp dụng trong các lĩnh vực khác như y tế và phục hồi chức năng. Từ đó, có thể thấy được tiềm năng to lớn của việc kết hợp giữa công nghệ trang phục và cảm biến sinh học trong việc phát triển thể thao và nâng cao sức khỏe cộng đồng.

3.1. Tương lai của công nghệ trong thể thao

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, tương lai của trang phục nén và cảm biến sinh học trong thể thao hứa hẹn sẽ mang lại nhiều điều thú vị. Các nhà nghiên cứu đang không ngừng cải tiến chất liệu và thiết kế của CGs để tối ưu hóa hiệu suất. Đồng thời, sự phát triển của các cảm biến sinh học thông minh sẽ giúp thu thập dữ liệu chính xác hơn và nhanh chóng hơn. Điều này không chỉ giúp các vận động viên nâng cao hiệu suất mà còn mở ra cơ hội cho các nghiên cứu sâu hơn về sức khỏe và thể thao. Tương lai của công nghệ trong thể thao không chỉ dừng lại ở việc cải thiện hiệu suất mà còn là bảo vệ sức khỏe và nâng cao chất lượng cuộc sống cho mọi người.

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 PXVFOHV¶FRQWUDFWLOHHOHPHQWVDQGPHWDEROLFSURFHVVHVUHVXOWV 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.