一系列连贯的的紧缩贴身层用于监测肌肉运动、负荷平衡和肌肉分裂。活动后的分析使用户能够更好地了解关节紧张、炎症和潜在的容易受伤的部位,从而防止新的伤害或防止伤害再次发生。

利用对用户表现的AI分析,所连接的App将警告用户对损伤的易感性,并建议改变调理方案,以优化训练并使得用户更加身强力壮。

运动损伤

2013年,美国职棒大联盟在其受伤球员及其替补球员身上花费了6.65亿美元;NBA球队损失了3.58亿美元;在平均工资约200万美元的NFL,先发球员缺席了有史以来最多的1600场比赛。
嵌入变形软传感器

RehA监测运动的肌肉以及运动的程度,以避免训练过度或不足。

该App直观地显示收集的数据,从而为用户提供关节负载的运动后总结,并提出优化的个性化恢复策略。

薄弱环节可以通过分析肌肉平衡加以识别及定位,并在今后的训练中加以改善。

负荷平衡是理解、预防和预测伤害的关键。肌肉不平衡涉及一组更强壮的肌肉,用于补偿不发达的反肌,从而引起关节不适当的拉伤。

RehA采用机器学习算法来识别特定运动中的肌肉碎片。

很多运动,如网球,都要求运动员重复执行一个非常特殊的动作。了解哪些肌肉有助于实现该特定运动可以改善运动形式,从而让运动员更有效地进行训练。

RehA紧缩基层特性

  • 监测常见受伤关节周围的主要肌肉群的运动,这些关节包括 肩膀、肘部、手腕、臀部、膝盖和脚踝。
  • 实时跟踪肌肉活动、关节负荷、活动持续时间和强度。
  • 生物特征数据通过蓝牙同步至用户设备;数据通过本地化机器学习模型自动运行,可与医疗专业人员、远程培训师、教练等人分享性能报告和见解。
  • 小型、防水、可机洗的传感器被无缝嵌入织物中,可自由运动并执行动作。