上海蔚雨科技體動儀wGT3X-BT；GT9X助力運動及睡眠研究

ActiGraph公司生產的人體運動監測儀—wGT3X-BT；GT9X設備已經被超過60個國家的幾百所大學和研究機構所采用。主要的實驗室包括U.S. National Institute of Health (NIH), the Institute of Child Health in the UK, Karolinska Institutet in Sweden。設備可在許多方面提供客觀精確的測量，包括肥胖，糖尿病，睡眠，中老年行為，運動等。ActiGraph設備是有效的活動測量產品。通過廣泛的對比研究已經證明了ActiGraph的產品的精度。

典型應用：

人群活動調查：各種年齡段，無論是青少年還是中老年；各種人群，如患有某類疾病的人群，孕婦，軍人。
睡眠研究：測量潛伏期，覺醒次數，睡眠時間，睡眠效率，周期性腿動(PLM)等指標。
活動習慣與疾病的關聯性研究：研究肥胖，帕金森癥，糖尿病等與活動的關聯性。
環境或器械與運動的關聯性研究：例如，小學運動場地的規劃安排，與學生活動強度的關聯性研究。
運動研究：健身；運動員運動強度監測，學生運動強度監測與活動強度預測設計。

案例： 不同組別睡眠障礙大學生運動干預前后主觀睡眠質量評分比較

案例研究：加速度計動態檢測不同運動水平女大學生能量消耗的研究

研究目的:能量消耗作為人體能量代謝平衡的重要組成部分,一般情況下體力活動是能量消耗的主要原因,活動時間越長、強度越大,消耗的能量越多。采用Acti Graph GT3X-BT三軸加速度計結合ActiLife6.0軟件導出數據進行分析,對女大學生人體活動的能量消耗進行有效監測,對于改善膳食結構、維持能量平衡、提高身體素質和健康水平具有重要的意義。研究方法:本研究共招募了45名女性健康成年受試者,其中15名高水平女大學運動員、15名非體育專業學生和15名體育專業學生。高水平運動員年齡20.73±1.22歲,身高1.72±9.05m,體重69.24±12.62kg,BMI:23.07±2.69kg/m~2。非體育專業學生年齡19.4±0.63歲,身高1.57±6.46m,體重53.5±11.34kg,BMI:21.41±3.48kg/m~2。體育專業年齡:21.93±0.45歲,身高1.63±0.03m,體重54.9±3.3kg, BMI:20.58±1.20kg/m~2。受試者佩戴ActiGraph GT3X-BT三軸加速度計方向統一以USB接口蓋朝上為正面,佩戴位置為腰間右側髂前上棘的位置監測24h。設置采樣間隔為10s/epoch,頻率為30Hz,使用FreedsonVM3Combination方程計算每日能量消耗總量（kcal）、平均代謝當量（METs）、中高等強度體力活動時間（M-VPA）、久坐時長（Sedentary Bouts,簡稱SB值）。同時使用清華同方體測儀BAC-1A人體成分分析儀對受試者進行體成分測試。數據處理及統計分析:將測量所得的指標數據在Excel表格中進行歸類統計,使用SPSS25.0軟件對數據進行統計學分析,描述統計使用Mean±SD表示。對不同運動水平各指標均值的差異比較采用獨立樣本T檢驗,不同運動水平體脂率指標的均值差異比較采用單因素方差分析,并選用LSD方法進行事后多重比較。研究結果:（1）高水平女大學運動員、體育專業、非體育專業能量消耗分別為為531.3±186.73（kcal）、391.05±134.61（kcal）、272.11±0.04（kcal）。高水平運動員能量消耗明顯高于體育專業（P＜0.05）。高水平大學女運動員、體育專業、非體育專業平均代謝當量分別為:1.13±0.04（Mets）、1.10±0.03（Mets）、1.07±0.03（Mets）,高水平運動員平均代謝當量高于非體育專業學生（P＜0.05）。高水平女大學運動員、體育專業、非體育專業M-VPA時間分別為:89.16±33.49（min/天）、96.88±42.88（min/天）、73.87±19.54（min/天）,體育專業M-VPA時間明顯高于非體育專業（P＜0.05）。高水平女大學運動員、體育專業、非體育專業SB值分別為:419.99±688.13（min）、355.76±65.90（min）、363.72±91.91（min）,體育專業SB值低于非體育專業（P＞0.05）,非體育專業更多進行的是在課室進行理論學習,且課余時間缺乏體育鍛煉。（2）長期進行體育鍛煉,可以改善身體技能和運動能力,增加肌肉含量,減少脂肪量。高水平運動員、體育專業、和非體育專業體脂率分別為28.2%1±3.51、24.76%±2.61、28.45%±5.32,不同運動水平體成分中體脂率存在顯著性差異（P＜0.05）。Acti Graph wGT3X-BT三軸加速度儀器所得數據可直觀看出女大學生日常活動狀況,并對其進行較為精準方便的動態檢測,有利于形成良好的生活方式和提高健康水平。