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dc.contributor.authorSouza, Mariana Carvalho de
dc.date.accessioned2018-05-10T19:38:49Z
dc.date.available2018-05-10T19:38:49Z
dc.date.issued2018-02-22
dc.identifier.citationSOUZA, Mariana Carvalho de. Biomecânica da corrida em diferentes faixas etárias: classificação baseada na técnica árvore de decisão e análise de codificação vetorial modificada. 2018. Tese (Doutorado em Fisioterapia) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2018. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9967.*
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9967
dc.description.abstractRunning is a popular exercise and the elderly population practicing this sport has increased. However, this activity is associated with a risk of lower limb injuries and female runners are twice as likely to develop these injuries. The majority of studies that compared age groups used classical statistics. The decision tree approach is used to classify patterns in data sets and has shown to be better than the support vector machine (SVM) on other sorts of data. Dependent variables have tended to focus on discrete data from isolated joints. Coordination variability (CV) quantifies the variety of segment movement patterns and is linked to a healthy motor system. The aims of this thesis were to evaluate the capacity of the decision tree to discriminate runners of different age groups, to compare the performance of the decision tree to the SVM and to compare CV among male and female runners, separately, during running. Kinematic and electromyography analysis were assessed. The decision tree was used to discriminate the age groups and a modified vector coding technique was used to investigate segment CV. The results show that the decision tree approach was capable of discriminating the different age groups. Also, for the male runners, the younger runners presented a higher CV than the middle-aged and the older. And for the female runners, the younger runners presented a lower CV than the middle-aged runners and a similar coordination variability when compared to the older group. The study findings indicate that decision tree approach had a better performance in discriminating the age groups than the SVM. Also, aging influences dynamic function for male runners and, lastly, female runners appear to maintain their CV during running regardless of age.eng
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)por
dc.language.isoengeng
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rights.uriAcesso abertopor
dc.subjectCorridapor
dc.subjectCodificação vetorialpor
dc.subjectEnvelhecimentopor
dc.subjectBiomecânicapor
dc.subjectÁrvore de decisãopor
dc.titleBiomecânica da corrida em diferentes faixas etárias: classificação baseada na técnica árvore de decisão e análise de codificação vetorial modificadapor
dc.typeTesepor
dc.contributor.advisor1Serrão, Fábio Viadanna
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8137335642635433por
dc.description.resumoA corrida é uma atividade popular e há um aumento na população idosa praticando esse esporte. Entretanto, está associada ao risco de lesões dos membros inferiores e as mulheres são duas vezes mais propensas a desenvolver essas lesões. A maioria dos estudos que comparou faixas etárias empregou estatística clássica. A técnica árvore de decisão é usada para classificar padrões em conjuntos de dados e se mostrou melhor que a Support Vector Machine (SVM) em outros dados. Variáveis dependentes tendem a usar dados discretos de articulações isoladas. A variabilidade da coordenação (VC) quantifica a variedade de padrões de movimento do segmento e está relacionada a um sistema motor saudável. Os objetivos desta tese foram avaliar a capacidade da árvore de decisão em discriminar corredores de diferentes faixas etárias, comparar o desempenho da árvore de decisão com a SVM e comparar a VC entre corredores homens e mulheres de diferentes faixas etárias, separadamente, durante a corrida. Foram avaliadas variáveis cinemáticas e eletromiográficas. A árvore de decisão foi utilizada para discriminar os grupos e uma técnica de codificação vetorial modificada foi utilizada para investigar a VC do segmento. Os resultados mostraram que a árvore de decisão foi capaz de discriminar as diferentes faixas etárias. Além disso, no caso dos homens, os corredores mais jovens apresentaram uma maior VC do que os de meia idade e idosos. E no caso das mulheres, as corredoras mais jovens apresentaram uma menor VC do que as corredoras de meia idade e uma VC similar quando comparadas ao grupo de idosas. Os achados do estudo indicam que a abordagem da árvore de decisão teve um melhor desempenho na discriminação dos grupos do que a SVM. Além disso, mostra que o envelhecimento influencia a função dinâmica para os corredores homens e, por fim, as corredoras mulheres parecem manter sua VC, independentemente da idade.por
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Fisioterapia - PPGFtpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS DA SAUDE::FISIOTERAPIA E TERAPIA OCUPACIONALpor
dc.description.sponsorshipIdFAPESP: 2013/20400-3por
dc.description.sponsorshipIdFAPESP: 2017/05567-0por
dc.ufscar.embargoOnlinepor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/7445814896871143por


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