Rev. bras. med. esporte; 27 (5), 2021
Publication year: 2021
ABSTRACT Introduction:
When athletes are performing sports training, many movements are of high intensity, and that training is repetitive, resulting in wear and tear on some injured parts. Objective:
Sports athletes can damage parts of the body in high - intensity exercise. During the processing, it is necessary to identify and analyze the damaged parts in the image. However, the current relevant methods have low accuracy and different problems of efficiency and quality. Methods:
In this paper, a Fish Swarm Algorithm is proposed to identify high-intensity motion damage images. According to the combination of adaptive threshold and mathematical morphology, the contour of the damaged part of the image is extracted. Results:
The above-mentioned method can improve the accuracy of identifying damaged parts of sports injury images, shorten the recognition time, and has certain feasibility in determining sports injury parts. Conclusions:
This method can be widely used in high-intensity sports injuries. Level of evidence II; Therapeuticstudies - investigation of treatment results.
RESUMO Introdução:
Quando os atletas estão realizando treinamento esportivo, muitos movimentos são de alta intensidade, e esse treinamento é repetitivo, resultando em desgaste de algumas partes lesionadas. Objetivo:
Os atletas podem danificar partes do corpo em exercícios de alta intensidade. Durante o processamento, é necessário identificar e analisar as partes danificadas da imagem. No entanto, os métodos atuais relevantes têm baixa precisão e problemas de eficiência e qualidade diferentes. Métodos:
Neste artigo, um algoritmo Fish Swarm é proposto para identificar imagens danificadas por movimento de alta intensidade. Com base na combinação de limiar adaptativo e morfologia matemática, o contorno da parte danificada da imagem é extraído. Resultados:
O método acima mencionado pode melhorar a precisão da identificação das partes danificadas das imagens de lesões esportivas, encurtar o tempo de reconhecimento e tem alguma viabilidade para determinar as partes das lesões esportivas. Conclusões:
este método pode ser amplamente utilizado em lesões esportivas de alta intensidade. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos- investigação dos resultados do tratamento.
RESUMEN Introducción:
Cuando los deportistas realizan entrenamientos deportivos, muchos movimientos son de alta intensidad, y ese entrenamiento es repetitivo, lo que genera desgaste en algunas partes lesionadas. Objetivo:
Los deportistas pueden dañar partes del cuerpo en el ejercicio de alta intensidad. Durante el procesamiento, es necesario identificar y analizar las partes dañadas en la imagen. Sin embargo, los métodos relevantes actuales tienen baja precisión y diferentes problemas de eficiencia y calidad. Métodos:
En este artículo, se propone un algoritmo Fish Swarm para identificar imágenes de daño por movimiento de alta intensidad. Según la combinación de umbral adaptativo y morfología matemática, se extrae el contorno de la parte dañada de la imagen. Resultados:
el método mencionado anteriormente puede mejorar la precisión de la identificación de las partes dañadas de las imágenes de lesiones deportivas, acortar el tiempo de reconocimiento y tiene cierta viabilidad para determinar las partes de las lesiones deportivas. Conclusiones:
este método puede ser ampliamente utilizado en lesiones deportivas de alta intensidad. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos- investigación de los resultados del tratamiento.