Inertiamittalaitteen käyttö uintimittarina : menetelmän kehitys ja uinnin päivittäisvalmennukseen soveltuvuuden testaaminen

Uintivalmennuksessa teknologian käyttö ei ole yhtä yleistä kuin monessa muussa kilpaillussa urheilulajissa. Yksi merkittävä syy tähän on käytössä olevan mittausteknologian heikko soveltuvuus veden alla ja pinnan lähellä tehtäviin mittauksiin. Uintiharjoituksessa yksi valmentaja ohjaa usein useampaa uimaria kerrallaan, joten eri yksilöiden suoritusten seuraaminen ja ohjaaminen on haasteellista. Valmennuksellisesti tärkeää on pystyä tunnistamaan uimarin väsyminen harjoituksen aikana. Väsymistä indikoivia muuttujia ovat mm. vetotiheyden ja -pituuden muutokset sekä uintiasennon ja liikeratojen muuttuminen suorituksen aikana. Inertiamittalaitteiden yleistymisen ja langattoman tiedonsiirtoteknologian kehittymisen myötä valmennustyöhön on tarjolla lisää työkaluja perinteisten sekuntikellojen ja videokuvan lisäksi. Tässä tutkimuksessa selvitettiin, kuinka inertiamittalaite (IMU) soveltuu kilpauinnin analysoimiseen. Alkuvuodesta 2017 markkinoille tullutta Movesense-inertiamittalaitetta (Suunto Oy Amer Sports, Helsinki) tutkittiin kilpauinnin valmennuskäytössä kehittämällä sille mittausjärjestely ja data-analyysimenetelmä. Mittaaminen tapahtui sijoittamalla mittalaite uimarin uimalakin alle ja asemoimalla se takaraivokyhmyn päälle uintisuorituksen ajaksi. Yhteensä yksitoista täysi-ikäistä mies- (N = 6) ja naiskilpauimaria (N = 5) uivat yhden 200 metrin sekauintisuorituksen 25 metrin altaassa noin 80 %:n submaksimaalisella teholla. Suoritukset taltioitiin käytössä olleella mittalaitteella sekä katsomosta käsin seuraavalla videokameralla. Langattoman yhteyden hyödyntäminen osoittautui mahdottomaksi tutkimuksessa käytetyllä laitteistolla, joten reaaliaikaista mittaustietoa ei tutkimuksessa voitu tuottaa. Mittalaitteen tallentamat tiedot analysoitiin ja signaalit prosessoitiin muotoon, josta voitiin ohjelmallisesti luokitella uintitekniikkaa ja laskea vetomääriä ja kierrosaikoja. Mittausmenetelmän tarkkuuden validoimisessa käytettiin videokuvasta tehtyä liikeanalyysiä. Tallennetuista mittauksista voitiin tunnistaa neljä uintitekniikkaa 83 %:n keskimääräisellä tarkkuudella (uimarikohtainen hajonta 57–96 %). Signaalien muodoista voitiin laskea 25 metrin kierrosaikoja (0,15 ± 3,2) s keskimääräisellä tarkkuudella ja vetosyklien lukumääräinen tunnistamistarkkuus oli (94 ± 7,8) %, joka vastaa 3,6 vetosyklin puuttumista 200 metrin sekauintisuoritusta kohden. Signaalien muodoissa havaittiin yksilöllistä vaihtelua ja havaittiin kulmanopeussignaalien korreloivan rintauintinopeuden kanssa (naiset: r = 0,96 ja miehet: r = 0,94). Jatkossa luotettavuuden kannalta olisi tärkeää selvittää menetelmän toistettavuutta ja eri tasoisten ryhmien välisiä eroja. Validoinnissa käytettävän aineiston tulisi sisältää myös vedenalaista liikettä ja käännösten tunnistaminen olisi hyvä todentaa kilpailuissa käytettävällä ajanottomenetelmällä. Tutkimuksessa käytetty mittauslaitteisto ja menetelmä antoivat kuitenkin positiivisia viitteitä siitä, että systeemiä on mahdollista kehittää siten, että se sopii uinnin päivittäiseksi valmennustyökaluksi.