COSTRUZIONE DI UN DATABASE DI SEGNALI CARDIORESPIRATORI ACQUISITI CON SENSORI INDOSSABILI TORACICI DURANTE ALLENAMENTI DI PRE-COMPETIZIONE CALCISTICA

Nell’epoca attuale, la tecnologia ha preso sempre più piede nella vita quotidiana. L’essere umano ha imparato ad utilizzare dispositivi e mezzi di vario genere, volti a migliorare la quotidianità ed il benessere. Avendo dimostrato che l’attività fisica porta grandi di vantaggi alla salute, l’uomo si è preoccupato negli anni di come poterla svolgere in sicurezza. In particolare, ci sono stati grandi passi in avanti nella sensoristica indossabile, che permette al singolo individuo di acquisire un gran numero di dati nei periodi di attività sportiva. Nel calcio, ad esempio, la sensoristica trova grande occupazione nell’atleta professionista, al fine di monitorare i livelli di performance e di risposta agli sforzi da parte dell’organismo. Sfortunatamente, tali meccanismi di monitoraggio presentano ancora grosse lacune ed errori dovuti ad algoritmi in stato di evoluzione, senza contare poi che nel dilettantismo trovano ancora poco utilizzo. Per garantire un livello di sicurezza maggiore andrebbero acquisiti in maniera continuativa dati fisiologici attraverso sensori specifici, che in futuro dovranno essere migliorati in modo tale da fornire una diagnostica più precisa ed un utilizzo più accessibile. Per farlo c’è bisogno di acquisire ed implementare dati raccolti su atleti, grazie ai quali si possono sviluppare e migliorare algoritmi di machine learning e di intelligenza artificiale. La seguente tesi ha come obiettivo finale quello di raccogliere e creare un dataset comprendente informazioni sull’attività calcistica agonistica, che potrà poi essere oggetto di elaborazione e studi futuri. Per farlo si è inizialmente introdotto il concetto del calcio e del calciatore, per poi passare al sistema cardiovascolare e alle patologie che lo caratterizzano e coinvolgono da vicino il mondo dello sport. Essendo tale sistema di grande complessità, molte patologie sono ad oggi di difficile diagnostica o non ancora del tutto diagnosticabili. Con i dati forniti si ha l’obiettivo di sviluppare e migliorare sistemi di riconoscimento di tali patologie, che in alcuni casi portano a conseguenze tragiche. Dopo la parte strettamente teorica, si è passati alla fase di acquisizione dei dati tramite sensore indossabile a fascia, utilizzato su atleti dilettanti, che ha prodotto e fornito diverse tipologie di dati grazie all’elaborazione effettuata dal software utilizzato dal sensore stesso. Sono stati poi rappresentati i dati considerati come maggiormente significativi per il gioco del calcio, scartando alcune tipologie di dati che il sensore fornisce ma che non hanno grande valore in questo tipo di applicazione. Infine, sono stati in parte discussi i dati acquisiti, pur non essendo l’obiettivo finale della tesi, cercando di dare una spiegazione alle caratteristiche principali che sono state osservate nella fase di rappresentazione dei dati. I risultati delle varie prove eseguite rivelano una buona correlazione tra i dati provenienti dal singolo atleta, cosa che può far pensare ad una standardizzazione di vari range di sicurezza dei valori. Inoltre, è stata notata una buona risposta del sensore al riconoscimento delle varie fasi di allenamento, cosa che potrebbe trovare grande sviluppo per valutare la risposta del corpo ad un determinato esercizio fisico.