Comment le scanner corporel peut prédire vos performances cyclistes

La technologie s’infiltre dans le cyclisme à tous les niveaux et nulle part ailleurs cela n’est aussi vrai que dans le suivi des performances. Pas un jour ne passe sans que nous recevions des détails sur un nouvel entraîneur intelligent, un wattmètre ou un GPS flashy dans nos boîtes de réception.

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Les techniciens et les universitaires du cyclisme sur route du monde entier développent des systèmes toujours plus avancés dans l’espoir de pouvoir mieux prédire et surveiller les performances des athlètes.

Une de ces études a été menée par Alice Bullas, doctorante à l’Université de Sheffield Hallam, et ce qui est vraiment excitant, c’est que la technologie qu’elle utilise pourrait bientôt arriver sur votre smartphone ou votre tablette.

Alice étudie comment utiliser la numérisation corporelle pour prédire les performances des athlètes et a invité nos incroyables résidents de la course et de la vidéo, Joe Norledge et Reuben Bakker-Dyos, à jeter un œil au kit révolutionnaire.

Un scanner corporel peut-il prédire la performance d’un athlète ? Joe et Reuben se rendent à l’Université de Sheffield Hallam pour le découvrir

Pourquoi un scanner corporel est-il important ?

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Jusqu’à présent, la quantification des améliorations par la formation a été une science relativement inexacte.

Bien que l’utilisation de wattmètres, la méthode traditionnelle de mesure des changements de circonférence des cuisses d’un cycliste et simplement de chronométrage des efforts, nous donne une idée de ce qui se passe dans le corps d’un athlète, ils ne nous donnent pas une image complète. .

Par rapport aux méthodes mentionnées ci-dessus, le scanner corporel utilise une série de caméras – dans ce cas un kit d’une valeur de 80 000 £ – pour créer un modèle 3D très détaillé des jambes d’un cycliste. Une fois ce modèle créé, le système calcule essentiellement le volume des jambes d’un cycliste et suit tout changement dans le temps avec un niveau de détail extrêmement élevé.

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Sans surprise, par rapport à l’ancienne méthode, cela donne une image beaucoup plus précise des changements susceptibles de se produire dans le corps d’un athlète.

Le système utilise également une analyse complète de la composition corporelle pour obtenir une image plus complète de la constitution d’un athlète, en mesurant des éléments tels que le pourcentage de graisse corporelle, la teneur en eau et tout déséquilibre musculaire des jambes.

Quantifier le changement

Le scan corporel crée un modèle très détaillé des jambes d'un cycliste et suit les changements au fil du temps

Alors, comment ces données peuvent-elles être utilisées ?

Dans une étude de cas, un cycliste a été suivi au cours de huit mois d’entraînement et, lorsqu’il a été évalué à l’aide de méthodes traditionnelles, ses jambes n’ont montré qu’une croissance de 0,5 % contre 2,5 % montrée par le scanner corporel.

Alors que la plupart seraient heureux de constater qu’ils sont un peu plus forts qu’ils ne le pensaient au départ, il s’agit d’un aperçu extrêmement précieux qui signifie que les cyclistes pourraient façonner leur entraînement plus efficacement.

Dans ce scénario, le cycliste a peut-être pu déterminer qu’il avait atteint ses objectifs plus tôt que prévu, ce qui signifie qu’il aurait pu réduire son programme d’entraînement, réduisant ainsi le risque de surcuisson au cours de la saison.

Bien que ce type de données soit sans aucun doute utile aux athlètes et aux entraîneurs, la technologie devrait également être utilisée dans la recherche de talents, où les entraîneurs pourraient rapidement déterminer à quel domaine cycliste un candidat est le mieux adapté.

Les résultats

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Lors de notre test, le scanner corporel a été utilisé pour prédire les performances de Joe et Reuben sur un vélo d’appartement équipé d’un wattmètre.

La sagesse commune dicte que leurs constructions respectives – Joe est d’une maigreur alarmante et Reuben une puissante centrale produisant des watts – se refléteraient dans leur puissance et les prédictions des scanners corporels seraient corrélées avec les résultats du monde réel, avec Reuben produisant 1 889 watts et Joe 1 527 watt.

Bien que les données de performance ne nous disent rien que nous ne sachions déjà, la capacité du scanner corporel à prédire les performances est sans aucun doute impressionnante.

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Fait intéressant, l’équilibre musculaire de Reuben était très uniforme avec seulement un écart de 2% entre ses jambes tandis que Joe n’était pas aussi équilibré, avec une différence de 9% entre les siens, peut-être en raison de la détérioration d’anciennes blessures.

Ces données pourraient être utilisées pour aider à produire des régimes d’entraînement et de récupération efficaces pour Joe ou d’autres athlètes après une blessure.

L’avenir

Nous sommes sûrs que la plupart d’entre vous se demanderont pourquoi cela est important, d’autant plus que vous aurez besoin d’un fantastique laboratoire de 80 000 £ et d’un spécialiste pour commencer avec votre kit de numérisation corporelle.

Eh bien, ne vous inquiétez pas, car la technologie pourrait arriver dans une boutique d’applications près de chez vous ! Dans le cadre du travail d’Alison, elle développe des méthodes qui permettraient à la technologie d’évoluer au point où elle pourrait être adaptée pour fonctionner sur une tablette ou un smartphone.

Nous ne doutons pas que la plupart des gens continueront à se contenter de suivre leur entraînement en se sentant seuls, mais pour certains coureurs amateurs, entraîneurs et cyclistes professionnels dévoués, cela semble être une technologie inestimable qui apportera une partie de la science au art sombre qui est une performance humaine.