Conoscenza Risorse Che ruolo svolge il modello Cosinor esteso nei dati dei sensori delle calzature? Quantificare i ritmi circadiani per una migliore salute
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Squadra tecnologica · 3515

Aggiornato 1 settimana fa

Che ruolo svolge il modello Cosinor esteso nei dati dei sensori delle calzature? Quantificare i ritmi circadiani per una migliore salute


Il modello Cosinor esteso funziona come una lente matematica che trasforma i dati grezzi di accelerazione raccolti dalle calzature in un profilo strutturato dei ritmi biologici giornalieri di un individuo. Applicando l'adattamento di curve non lineari a set di dati di 24 ore, estrae metriche precise, come i livelli medi di attività e le fasi di picco, per quantificare i modelli macro-biologici del ciclo sonno-veglia.

Il modello va oltre il semplice monitoraggio del movimento per rivelare la stabilità e la tempistica sottostanti del ritmo circadiano di un utente. Collega il movimento fisico all'affaticamento biologico e ai cambiamenti comportamentali, offrendo una visione completa della salute e delle abitudini a lungo termine dell'utilizzatore.

Trasformare i dati grezzi in approfondimenti biologici

La meccanica del modello

Il modello opera eseguendo l'adattamento di curve non lineari sui dati grezzi di accelerazione.

Elabora questi dati per un ciclo completo di 24 ore per stabilire una baseline matematica.

Ciò crea una rappresentazione continua dell'attività giornaliera dell'utente, filtrando efficacemente il rumore transitorio per rivelare il ritmo sottostante.

Metriche chiave estratte

Il modello deriva tre indicatori critici dai dati grezzi.

In primo luogo, calcola i livelli medi di attività, stabilendo l'intensità di base del movimento durante il giorno.

In secondo luogo, misura l'ampiezza dell'attività, che indica la forza del ritmo quantificando la differenza tra l'attività di picco e il riposo.

In terzo luogo, identifica le fasi di picco, individuando l'ora specifica del giorno in cui l'attività è più alta.

Interpretare il ritmo macro-biologico

Comprendere i cicli sonno-veglia

L'obiettivo principale di questo modello è catturare le caratteristiche del ciclo sonno-veglia da una prospettiva macro.

Ciò consente ai ricercatori di guardare oltre i singoli passi o i movimenti isolati.

Invece, possono osservare il flusso biologico più ampio di veglia e riposo come un modello coeso.

Rilevare affaticamento e cambiamenti comportamentali

Analizzando la stabilità e l'intensità di questi ritmi, il modello fornisce una correlazione con l'affaticamento dell'utente.

Evidenzia gli spostamenti temporali, rivelando se le ore attive di un utente si stanno spostando prima o dopo a causa di cambiamenti comportamentali.

Questa capacità è essenziale per comprendere come il comportamento si evolve durante l'uso a lungo termine delle calzature.

Limitazioni e considerazioni

Il requisito di dati continui

La forza del modello risiede nell'analisi dei modelli su un periodo di 24 ore.

Set di dati incompleti o uso intermittente del sensore possono interrompere il processo di adattamento di curve non lineari.

Risultati affidabili richiedono una raccolta dati coerente per mappare accuratamente il ritmo macro-biologico.

Analisi macro vs. micro

Questo approccio è progettato per la valutazione macro-biologica.

Eccelle nell'identificare tendenze circadiane ampie e stabilità.

Tuttavia, potrebbe smussare eventi specifici di alta intensità di breve durata che non si allineano con la curva generale di 24 ore.

Applicare il modello alla tua analisi

Per massimizzare l'utilità del modello Cosinor esteso, allinea i suoi punti di forza con i tuoi obiettivi di ricerca specifici.

  • Se il tuo obiettivo principale è la gestione dell'affaticamento: Monitora l'ampiezza dell'attività; una curva appiattita o un'intensità ridotta spesso segnalano esaurimento o instabilità circadiana interrotta.
  • Se il tuo obiettivo principale è la profilazione comportamentale: Tieni traccia delle fasi di picco per identificare specifici spostamenti temporali nelle ore attive dell'utente nel corso di settimane o mesi.

In definitiva, questo modello fornisce il quadro matematico necessario per tradurre il rumore dei sensori delle calzature in intelligenza biologica attuabile.

Tabella riassuntiva:

Metrica Descrizione Approfondimento biologico
Attività media Intensità di movimento di base Spesa energetica complessiva e livello di attività
Ampiezza dell'attività Differenza di movimento picco-riposo Forza del ritmo e correlazione con l'affaticamento
Fase di picco Ora di massima attività Tempistica circadiana e cambiamenti comportamentali
Macro-stabilità Coerenza del ciclo di 24 ore Valutazione della salute e della routine a lungo termine

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Riferimenti

  1. Stuart J. Fairclough, Richard Tyler. Characteristics of 24-hour movement behaviours and their associations with mental health in children and adolescents. DOI: 10.1186/s44167-023-00021-9

Questo articolo si basa anche su informazioni tecniche da 3515 Base di Conoscenza .

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