如果你曾经在当地健身中心上过骑自行车课程或者曾经使用过比较高级的自行车，这些产品可以使你在骑行过程中了解多种多样的数据。

你可以看到你骑了多少公里，燃烧了多少卡路里或者产生了多少瓦特，抑或者每分钟平均代谢率是多少。从这些信息中你可以得出在进行了几个小时艰苦的训练后，你的大腿肌肉强度和心脏状况改善进行到了什么样的程度。

但是你不能得到的是腿部各种肌肉是如何交互作用，各自在骑行中产生的作用，它们疲倦的程度，和它们对营养和水合作用有怎样的反应。

这也是Tim和Sara上周在纽约Ithaca健身中心进行骑自行车实验的目标。他们选择在一辆健身自行车以固定速度骑行5分钟。之后进行实验检测站立和骑行肌肉使用分部的不同。

他们将肌音图传感器附着在他们双腿的股外侧肌和股内侧肌，MyoWave软件可以检测在骑行过程中肌肉产生力量的幅度。

MyoWave每秒钟进行60次采样，所以5分钟时间里所采集的需要进行分析的数据是相当巨大的。MyoWave在两秒钟就能分析完毕给出报告.结果显示出可以使用MyoWave进行个体肌肉使用分部和肌肉平衡检测，即使是在剧烈运动中。

由于在骑行过程中大腿周期运动需要使用不同程度的力量，我们更加关注整体肌肉的平均力量值。但是，使用者可以通过放大数据中特定的一部分，来分析一次运动的每个部分，并且得出肌肉A和肌肉B的峰值比。

那么这组数据告诉了我们什么？

Tim的左腿占主导地位。从数据中看来，在这五分钟的实验中，他越来越依赖他的一种肌肉－股内侧肌－来承担主要负载。这很惊奇－我们并没想到会检测出一种肌肉的主导作用。

左股外侧肌在开始时产生的力量和股内侧肌看起来是相等的，但随着时间的推迟两种股侧肌之间的不平衡也越来越明显。

另一方面，Sara使用两种股侧肌来进行实验，并且整个过程中没有明显的肌肉失衡现象。但是肌肉疲劳有显示出来，她的两种股侧肌产生的力量随着时间推迟都有下降。这是肌音图和肌电图的最大区别，肌电图有悖直觉地显示肌肉疲倦反而使肌肉力量增加。

至少我们学习到了MyoWave可以从运动中数据。这使得MyoWave可以被运用于很多运动中。例如，骑车运动爱好者可以了解他们运动水平，并且可以制定运动计划来使达到他们需要的肌肉平衡效果。对于赛车手，可以把这些数据转化为有价值的训练数据。

我们已经重新设计了仪器来减少影响脉冲的作用，我们下一个实验会在跑步机上进行。检测穿不同跑鞋，不同跑步姿势对肌肉力量的影响。

更多信息请登录我们的网站：www.sonostics.com

 

 

 

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