Un método inteligente para estimar el umbral de lactato de atletas recreacionales de manera accesible y no invasiva

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Un método inteligente para estimar el umbral de lactato de atletas recreacionales de manera accesible y no invasiva

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dc.contributor.author Etxegarai, Urtats
dc.contributor.author Portillo, Eva
dc.contributor.author Irazusta, Jon
dc.date.accessioned 2019-02-14T08:44:13Z
dc.date.available 2019-02-14T08:44:13Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.isbn 978-84-09-044460-3
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10662/8745
dc.description Comunicación presentada a las XXXIX Jornadas de Automática, celebradas en Badajoz del 5 al 7 de Septiembre de 2018 y organizada por la Universidad de Extremadura. es_ES
dc.description.abstract El umbral de lactato es considerado una variable fisiológica útil como apoyo a prescripción de entrenamientos y como indicador del rendimiento en deportes de resistencia. Hoy en día no existe un método fiable para evaluarlo sin hacer uso de equipamiento especializado y/o acudir a costosos centros, de manera que su uso está restringido a aquellos atletas que dispongan de estos recursos. Este trabajo propone un método inteligente para estimar el umbral de lactato de manera eficiente, accesible y no invasiva para que una población más amplia pueda tener acceso a ella. Para ello, se propuso un método basado en relativización de factores combinado con redes neuronales recurrentes que en este trabajo ha continuado desarrollándose enfocándolo hacía la mejora de la capacidad de generalización, calibrándolo con una base de datos nueva. Como resultado, se ha alcanzado una capacidad de generalización del 87%. Esto indica que el método aquí presentado es una herramienta válida para estimar el umbral de lactato de manera accesible y no invasiva en corredores recreacionales. es_ES
dc.description.abstract Lactate threshold is considered an essential physiological variable useful for endurance sports as an aid for training prescription and performance evaluation. However, nowadays there is no reliable way to asses it without specialized equipment or without turning to expensive centres, meaning that it is restricted to few people with access to these resources. Thus, this work proposes a cost-efficient, non-invasive and easily accessible intelligent method to estimate the lactate threshold and so making it accessible to a wider population. A new strategy based on feature standardization combined with Recurrent Neural Network was proposed to model the lactate threshold. In this work, this method is further developed to increase its generalization power and calibrated against a new database. The results show that this system successfully estimates the lactate threshold in 87% of the cases, meaning that our model is a valid accessible tool for lactate threshold assessment. es_ES
dc.description.sponsorship Grupo Campus S.L. [proyectos LACTATUS 2016 y LACTATUS]; el Departamento de Desarrollo Económico y Competitividad del Gobierno Vasco [Gaitek 2015]; la Universidad del País Vasco UPV/EHU [proyectos PPG17/56 y PPG/17/40]; y el Departamento de Educación del Gobierno Vasco [beca PRE 2015 1 0129]. es_ES
dc.format.extent 8 p. es_ES
dc.format.mimetype application/pdf en_US
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Universidad de Extremadura es_ES
dc.relation.ispartof Actas de las XXXIX Jornadas de Automática, Badajoz, 5-7 de Septiembre de 2018 es_ES
dc.rights Attribution-NonCommercial 4.0 International *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ *
dc.subject Umbral de lactato es_ES
dc.subject Aprendizaje automático es_ES
dc.subject Generalización es_ES
dc.subject Redes neuronales es_ES
dc.subject Lactate threshold es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Generalization es_ES
dc.subject Neural networks es_ES
dc.title Un método inteligente para estimar el umbral de lactato de atletas recreacionales de manera accesible y no invasiva es_ES
dc.title.alternative An intelligent method to estimate the lactate threshold accessibly and non-invasively in recreational runners es_ES
dc.type conferenceObject es_ES
dc.description.version peerReviewed es_ES
europeana.type TEXT en_US
dc.rights.accessRights openAccess es_ES
dc.subject.unesco 1203.10 Enseñanza Con Ayuda de Ordenador es_ES
dc.subject.unesco 1203.04 Inteligencia Artificial es_ES
dc.subject.unesco 2411.06 Fisiología del Ejercicio es_ES
europeana.dataProvider Universidad de Extremadura. España es_ES
dc.identifier.bibliographicCitation Etxegarai, U., Portillo, E. y Irazusta, J. 2018. Un método inteligente para estimar el umbral de lactato de atletas recreacionales de manera accesible y no invasiva. En: I. Tejado Balsera, E. Pérez Hernández, A.J. Calderón Godoy, I. González Pérez, P. Merchán García, J. Lozano Rogado, S. Salamanca Miño y B.M. Vinagre Jara (eds.) Actas de las XXXIX Jornadas de Automática, Badajoz, 5-7 de Septiembre de 2018. Badajoz: Universidad de Extremadura, pp. 880-887. ISBN 978-84-09-044460-3 es_ES
dc.type.version publishedVersion es_ES
dc.contributor.affiliation Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU) es_ES


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