Wearable technologie voor hardloopprestaties kan nauwkeuriger en persoonlijker

De feedback uit smartphone applicaties en sporthorloges kan hardlopers helpen betere prestaties neer te zetten en het risico op een blessure te verminderen. Een verkeerd advies zou daarentegen negatief kunnen uitpakken. De huidige feedback uit deze wearable (draagbare) technolgie kan persoonlijker en nauwkeuriger. Bewegingswetenschapper en datascientist Ben van Oeveren beschrijft in zijn proefschrift verschillende methoden waarmee de feedback uit wearable technologie verbeterd kan worden.

Hardlopen en looptechniek

Maar liefst 13% van de mensen doet aan hardlopen wat een zeer positief effect heeft op gezondheid. Helaas raken ook veel mensen geblesseerd. Wearable technologie kan een belangrijke rol spelen in het tijdig bijsturen van looptechniek en trainingsgedrag om blessures te voorkomen, gemotiveerd te blijven en prestaties te verbeteren. Van Oeveren: “Het is wel noodzakelijk om inzicht in de biomechanische verbanden te krijgen om gerichte feedback te geven. In mijn onderzoek hebben we onder andere een model ontwikkeld waarbij de meest essentiële factoren van de looptechniek in kaart wordt gebracht op een eenvoudige manier. We verwachten dat dit ‘Dual-axis model’ van grote invloed zal zijn voor analyses in vervolgonderzoek en de feedback in hardlopen.”

Verbanden informatie wearables

De meeste hardlopers verzamelen elke training een schat aan informatie met gegevens zoals snelheid, hartslag en stapfrequentie. Van Oeveren: “Maar als je deze gegevens los bekijkt, dan zeggen ze niet zoveel. Als je naar de verbanden tussen de informatie kijkt en rekening houdt met persoonlijke kenmerken, dan kun je hier praktische conclusies uit halen. We kunnen bijvoorbeeld aardig bepalen wat de loopstijl van iemand is en wat diegene moet doen om energiezuinig te lopen. Daarbij kunnen we meetfouten detecteren. Het resultaat is dat de loper nauwkeurige en praktische feedback krijgt en dat doen de huidige wearables nog niet.” 

Objectief beeld per hardloper

Trainingsdata geeft een objectief beeld van een hardloper. Dit is van belang voor onderzoekers, coaches, fysiotherapeuten en de hardlopers zelf. Om de wetenschappelijke kennis in praktijk te brengen heeft Van Oeveren en spin-off bedacht en opgericht: ‘Move-Metrics’. Move-Metics verwerkt en labelt grote hoeveelheden trainingsdata in een cloud-omgeving voor andere onderzoekers. Van Oeveren: “In mijn promotieonderzoek kwam ik tevens tot de conclusie dat de technologie zou moeten aanzetten tot variatie in de training. Dit wordt op dit moment te weinig gedaan. Samen met de atletiekunie zijn we bezig met een webapplicatie die advies geeft over je looptechniek. Met deze webapplicatie proberen we je slim te laten variëren in je looptechniek zodat zowel de algoritmes als de gebruikers leren van variatie in de training.

Meer informatie over het proefschrift

Bron: VU

Deze website gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.