ARED Kinematics - biomechanical quantification of bone and muscle loading to improve the quality of microgravity countermeasure prescription for resistive exercise

ARED-Kinematics plans on improving the subject specific effectiveness of daily exercises on flight by estimating internal body loads; studying how kinematic data (SMART-DX) and estimation of internal bone and muscle forces developed during exercises in microgravity allow optimizing exercise programs in space and improving the knowledge of how resistance exercise in weightlessness affects the body. The present work hence focused on the following aims: (1) data collection using a motion capture (BTS SMART-DX) system and force plates during pre-flight; (2) biomechanical analysis regarding the Single leg squat, Normal Stance Squat, Wide stance squat, and Deadlift exercises; (3) statistical comparison of data collected. The exercise device used in the study is the Advanced Resistive Exercise Device (ARED) that allows astronauts to perform a wide variety of high-resistance exercises. Each exercise was repeated under three different levels of force at the level of the trapezius muscle thanks to the use of a bar. In particular, the questions that we imposed were:"How does the Ground Reaction Force evaluation change exercise by exercise and with respect to different levels of force?" "Are there any differences between the Ground Reaction Force obtained with exercises in pre-, in- and post-flight?". We need to hand up a few steps in order to study the evolution of the Ground Reaction Force. The signal from the data was characterized by noise; for this, we implemented a code on Phyton to figure out a good signal where it was possible to identify four main points. In order to obtain a statistical behaviour of the second peaks in the Ground Reaction Force, we calculated the average of the points that identified the curve and obtained the standard deviation between the three levels of force. With the calculation of the standard deviation, we obtained that the higher deviation is between the exercise with 101 force and the one with 103 force, since there is a higher difference in force for all the four exercises. However, maintaining the same level of force and comparing the different exercises, the higher deviation is between the Single leg squat and the others. This is why the type of exercise is completely different with the others since it uses one leg and not both. Instead, the other deviations are very similar and quite small.

ARED-Kinematics mira a migliorare l'efficacia specifica soggettiva degli esercizi quotidiani in volo stimando i carichi interni del corpo; studiando come i dati cinematici (SMART-DX) e la stima delle forze interne alle ossa e ai muscoli sviluppate durante gli esercizi in microgravità consentano di ottimizzare i programmi di allenamento nello spazio e migliorare la conoscenza su come l'esercizio di resistenza in assenza di gravità influenzi il corpo. Il presente lavoro si è quindi concentrato sugli obiettivi seguenti: (1) raccolta dati mediante un sistema di motion capture (BTS SMART-DX) e piattaforme di forza durante il pre-volo; (2) analisi biomeccanica riguardante gli esercizi di squat su una gamba, squat in posizione normale, squat a gambe divaricate e stacco da terra; (3) confronto statistico dei dati raccolti. Il dispositivo di allenamento utilizzato nello studio è il Advanced Resistive Exercise Device (ARED), che consente agli astronauti di eseguire una vasta gamma di esercizi ad alta resistenza. Ogni esercizio è stato ripetuto con tre diversi livelli di forza a livello del muscolo trapezio grazie all'uso di una barra. In particolare, le domande che ci siamo posti sono: "Come cambia la valutazione della forza di reazione al suolo esercizio per esercizio e in relazione a diversi livelli di forza?" "Ci sono differenze tra la forza di reazione al suolo ottenuta con gli esercizi prima, durante e dopo il volo?". Abbiamo dovuto compiere alcuni passaggi per studiare l'evoluzione della forza di reazione al suolo. Il segnale dei dati era caratterizzato da rumore; per questo motivo, abbiamo implementato un codice in Python per ottenere un buon segnale in cui fosse possibile identificare quattro punti principali. Per ottenere un comportamento statistico dei secondi picchi nella forza di reazione al suolo, abbiamo calcolato la media dei punti che identificavano la curva e ottenuto la deviazione standard tra i tre livelli di forza. Con il calcolo della deviazione standard, abbiamo ottenuto che la deviazione maggiore si verifica tra l'esercizio con forza 101 e quello con forza 103, poiché vi è una maggiore differenza di forza per tutti e quattro gli esercizi. Tuttavia, mantenendo lo stesso livello di forza e confrontando gli esercizi diversi, la deviazione maggiore si verifica tra lo squat su una gamba e gli altri. Questo perché il tipo di esercizio è completamente diverso dagli altri, poiché coinvolge una gamba sola e non entrambe. Invece, le altre deviazioni sono molto simili e piuttosto contenute.