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Personalized Adaptive Endurance Training with Exergames

Hoffmann, Katrin (2020)
Personalized Adaptive Endurance Training with Exergames.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.25534/tuprints-00015407
Dissertation, Erstveröffentlichung, Verlagsversion

Kurzbeschreibung (Abstract)

Exergames, as part of “Serious Games”, have the potential to increase the amount of physical activity by using motivational computer game elements. This is particularly relevant for health sports since a regular and sustainable aerobic endurance training evokes a variety of health promoting effects. However, for Exergames to be deployed as efficient and effective training tools, it is essential to evoke and control individual strain corresponding to predefined training goals. In this context, the prediction of individual responses is essential for a fast and valid control of training. Inspired by a prototypical Exergame, this thesis presents five studies analyzing how aerobic endurance training based on heart rate responses can be integrated into Exergames. This includes on one hand the analysis of individual heart rate responses to the change of load and possible influencing factors modulating these responses. On the other hand, this also included the development of algorithms for individual and adaptive strain control integrating the obtained insights and knowledge from previous research. The first two studies present the development, optimization and evaluation process of a first evocation and control algorithm. Based on literature research and analyzes of heart rate responses to the change of load prior to training, an individual strain control is implemented. In two further studies, individual factors possibly influencing these responses are analyzed regarding their predictive potential. The results indicate that relatively stable parameters (e.g., age, gender, etc.) are not suitable to be used as valid prediction parameters. Thus, identical load can lead to different responses in the same participant. In contrast, variable short-term factors (e.g., mood, physical health, time of day, etc.) have a strong influence on the individual heart rate responses. Individual strain responses can vary even within short training sessions. An online prediction based on heart rate responses during training seems to have the highest potential for a valid prediction. In the last study, individual responses to the change of load are predicted using a mono-exponential equation. For this, only currently measured heart rate responses are analyzed and the final responses are incrementally calculated. The developed approach shows a satisfactory predictive potential. The main contribution of this thesis is the identification of relevant aspects for the integration of an individual optimal strain control within Exergames for aerobic endurance training. These results stimulate further interdisciplinary research on studies from sport science and informatics to develop effective and efficient Exergames used as training tools in health sports.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2020
Autor(en): Hoffmann, Katrin
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Personalized Adaptive Endurance Training with Exergames
Sprache: Englisch
Referenten: Wiemeyer, Prof. Dr Josef ; Hänsel, Prof. Dr. Frank
Publikationsjahr: 2020
Ort: Darmstadt
Kollation: XIV, 101 Seiten
Datum der mündlichen Prüfung: 29 Oktober 2020
DOI: 10.25534/tuprints-00015407
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/15407
Kurzbeschreibung (Abstract):

Exergames, as part of “Serious Games”, have the potential to increase the amount of physical activity by using motivational computer game elements. This is particularly relevant for health sports since a regular and sustainable aerobic endurance training evokes a variety of health promoting effects. However, for Exergames to be deployed as efficient and effective training tools, it is essential to evoke and control individual strain corresponding to predefined training goals. In this context, the prediction of individual responses is essential for a fast and valid control of training. Inspired by a prototypical Exergame, this thesis presents five studies analyzing how aerobic endurance training based on heart rate responses can be integrated into Exergames. This includes on one hand the analysis of individual heart rate responses to the change of load and possible influencing factors modulating these responses. On the other hand, this also included the development of algorithms for individual and adaptive strain control integrating the obtained insights and knowledge from previous research. The first two studies present the development, optimization and evaluation process of a first evocation and control algorithm. Based on literature research and analyzes of heart rate responses to the change of load prior to training, an individual strain control is implemented. In two further studies, individual factors possibly influencing these responses are analyzed regarding their predictive potential. The results indicate that relatively stable parameters (e.g., age, gender, etc.) are not suitable to be used as valid prediction parameters. Thus, identical load can lead to different responses in the same participant. In contrast, variable short-term factors (e.g., mood, physical health, time of day, etc.) have a strong influence on the individual heart rate responses. Individual strain responses can vary even within short training sessions. An online prediction based on heart rate responses during training seems to have the highest potential for a valid prediction. In the last study, individual responses to the change of load are predicted using a mono-exponential equation. For this, only currently measured heart rate responses are analyzed and the final responses are incrementally calculated. The developed approach shows a satisfactory predictive potential. The main contribution of this thesis is the identification of relevant aspects for the integration of an individual optimal strain control within Exergames for aerobic endurance training. These results stimulate further interdisciplinary research on studies from sport science and informatics to develop effective and efficient Exergames used as training tools in health sports.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

Exergames haben als „Serious Games“ das Potential, durch die Nutzung motivierender Computerspielelemente zu einer Erhöhung der allgemeinen körperlichen Aktivität beizutragen. Dies ist besonders im Gesundheitssport relevant, da ein regelmäßiges und kontrolliertes Training der allgemeinen aeroben Ausdauer eine Vielzahl an gesundheitsförderlichen Effekten hervorruft. Damit diese Computerspiele jedoch als effiziente und effektive Trainingsmittel genutzt werden können, muss eine zuverlässige Belastungs- und Beanspruchungskontrolle integriert werden. Insbesondere die Vorhersage individueller Reaktionen ist für eine schnelle und zuverlässige Trainingskontrolle entscheidend. Inspiriert durch ein prototypisches Exergame stellt diese Thesis fünf Studien vor, wie ein herzfrequenzgesteuertes Training in Exergames für aerobes Ausdauertraining integriert werden kann. Dafür werden einerseits individuelle Herzfrequenzreaktionen auf Belastungsänderungen sowie mögliche Einflussfaktoren auf die Ausprägung dieser Reaktionen analysiert. Weiterhin werden aus bisheriger Forschung und den daraus gewonnenen Erkenntnissen Algorithmen für eine individuelle und adaptive Beanspruchungskontrolle und -vorhersage (weiter-)entwickelt. In den ersten beiden Studien wird der Entwicklungs-, Optimierungs- und Evaluationsprozess eines ersten Ansteuerungs- und Kontrollalgorithmus vorgestellt. Basierend auf Literaturrecherchen und der Analyse individueller Herzfrequenzreaktionen auf Belastungsänderungen wird eine adaptive Beanspruchungskontrolle ermöglicht. In zwei weiteren Studien werden individuelle Einflussflussfaktoren dieser Reaktionen auf ihr Vorhersage-Potential analysiert. Dabei wird gezeigt, dass bisher genutzte, langfristig gleichbleibende Parameter wie z. B. Alter, Geschlecht, etc. nicht geeignet sind, individuelle Herzfrequenzreaktionen zuverlässig vorherzusagen. So können identische Belastungen bei gleichen Probanden unterschiedliche Reaktionen hervorrufen. Dabei scheinen kurzfristig variable Parameter, wie z. B. Stimmung, körperliche Gesundheit oder Tageszeit einen starken Einfluss zu haben. Es wird gezeigt, dass sich individuelle Beanspruchungserscheinungen bereits innerhalb kurzer Trainingseinheiten ändern können. Eine Vorhersage anhand akut gemessener Herzfrequenzen während des Trainings scheint dabei das höchste Vorhersagepotential zu haben. In der letzten Studie werden die individuellen Reaktionen auf Belastungsänderungen mit Hilfe einer exponentiellen Formel vorhergesagt. Dafür werden lediglich die akut gemessenen Herzfrequenzreaktionen analysiert und die individuellen Herzfrequenzreaktionen inkrementell berechnet. Die vorgestellte Methode lieferte für die meisten Herzfrequenzanstiege zufriedenstellende Ergebnisse. Insbesondere Herzfrequenzkurven mit flachen Anstieg wurden nicht mit ausreichender Qualität und Geschwindigkeit vorhergesagt. Der entwickelte Ansatz zeigt ein zufriedenstellendes Vorhersagepotential. Der Hauptbeitrag dieser Thesis ist die Identifikation von relevanten Aspekten für die Integration einer individuell optimalen Beanspruchungskontrolle in Exergames für aerobes Ausdauertraining. Die Ergebnisse regen zukünftige, interdisziplinäre Forschung zu Experimenten aus Sportwissenschaft und Informatik an, um effektive und effiziente Exergames als Trainingsmittel für den Gesundheitssport zu entwickeln.

Deutsch
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-154075
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin, Gesundheit
700 Künste und Unterhaltung > 796 Sport
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 03 Fachbereich Humanwissenschaften
03 Fachbereich Humanwissenschaften > Institut für Sportwissenschaft
03 Fachbereich Humanwissenschaften > Institut für Sportwissenschaft > Sportinformatik
Hinterlegungsdatum: 23 Dez 2020 08:20
Letzte Änderung: 07 Jan 2021 19:20
PPN:
Referenten: Wiemeyer, Prof. Dr Josef ; Hänsel, Prof. Dr. Frank
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 29 Oktober 2020
Export:
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