肌肉氧合
为了运动，你的肌肉需要能量，最有效的方法需要氧气。
我们用肌氧数据来提高你的表现。
输入与输出
如果你可以直接测量肌肉的工作强度，为什么只测量你身体的功率输出（以重量或瓦特为单位）。与平均功率表或杠铃价格相近
它是如何工作的？
我们的传感器用红外光观察你的身体内部。我们的人工智能和应用程序将这些数据转换为功能，帮助您变得更健康、更快、更强。
我们该怎么做？
我们测量你的肌肉。
来自训练、比赛或恢复的实时数据，帮助您提高成绩。
如何使用肌肉氧进行训练
了解如何利用我们的肌肉氧传感器优化热身、确定可持续配速、调整姿势、解决限制性肌肉问题，或量化所需的恢复时间。
预热
为了让你的身体为训练做好准备，热身是必不可少的。
你可以通过适当的热身来增加流向组织的血液量，增加氧气量。上面的图片显示了你达到最大可用氧气的时刻，并准备好在你的巅峰状态下表演。
速度
在耐力和间歇运动中，起搏至关重要，但如何确定最佳起搏策略？
带Train.Red你终于可以看到你的肌肉对你的配速的反应了。如果这条线是“红色”的，并且你的饱和度下降，你将无法长时间保持这种配速。而一条扁平的黄线表示该肌肉的可持续阈值配速。
智能休息
你在两组之间休息多久？
知道何时开始下一盘比赛是改变游戏规则的因素。如果你想训练耐力，你可以在第1节之后开始下一组训练。如果你想锻炼肌肉，请在第2节之后开始。如果你想要增加力量，请等到第3节休息结束。
确定最佳位置
你的位置会影响肌肉的氧气供应。
自行车上的空气动力学位置会降低空气阻力，但会影响血液流动。你可以用花园软管比较下肢的血液流量，特别是对于肌肉明显弯曲的运动员，你的身体会减少血液流量。
我们可以展示你的身体位置如何影响你在任何运动中的肌肉表现。
对称性
一次组合最多4个传感器来测量肌肉失衡或限制因素。
确定是左腿、右腿、大腿还是小腿。知道你身体的哪个部位阻止你跑得更快、更高或更重。
你怎么知道要训练什么肌肉？
评估限制因素的最快方法是同时使用多个传感器。或者，你可以重复同样的练习来检测哪些肌肉需要额外的锻炼。
量化你的右腿在受伤后是否再次像左腿一样快地去饱和。或者检查你是否在高难度运动中使用正确的技术瞄准了正确的肌肉。
未来功能：状态时间和智能休息指南
你不是唯一一个进步的人……
发布日期待定。
了解你的身体如何从努力中恢复，并调整训练以尽可能有效地训练。我们对局部肌肉氧合动力学进行分类，并指导您的耐力、肥大或力量目标。
红外线的使用
通过量化肌肉组织中的氧合，我们可以为您的表现提供帮助。
黄金标准
通过Artinis Medical Systems提供的NIRS黄金标准验证。
人工智能和算法
我们与奥地利理工学院合作，将数据转化为任何体育爱好者的有用见解。
肌肉氧合
为了收缩，你的肌肉需要能量。这种能量来自分解ATP。
产生ATP的最有效途径需要氧气。
我们测量肌肉氧。
你身体的每一个细胞都需要氧气。为了应对这种持续的氧气需求，需要通过循环提供充足的氧气。
当你吸气时，氧气与红细胞中血红蛋白的血红素成分结合。这种鲜红色物质被转移到你的组织中，以满足他们的需求。
在运动期间，对氧气的需求变得更大。
基础知识
如何在不打开身体的情况下测量身体内部？通过光学血氧计，特别是近红外光谱（NIRS），我们可以评估各种器官的氧合状态和血流动力学，例如，您的肌肉组织。
NIRS基于人体组织的两个特征。
-组织对NIR范围内的光的相对透明度，
-血红蛋白的氧合依赖性光吸收特性。
红外光穿过人体组织时，你不会感觉到或损坏任何东西，这相当于用手电穿过你的指尖。
通过使用不同的波长，可以连续测量和可视化血红蛋白浓度的相对变化。
肌肉状态
对于运动生理学家来说，这些生物数据不是火箭科学，但由于不是每个运动员都有一个科学家团队支持，我们的目标是让每个人都能获得这些见解。
这是一个持续的过程。
我们的生态系统是适应性的，并不断改进。
为了让这些数据对每个人都有用，我们首先采取的步骤之一是将肌肉数据分为5种状态。我们的智能和自适应算法使用相对浓度变化和氧气的绝对百分比来确定您的肌肉是否正在恢复，在轻强度下工作，在适度但可持续的努力下工作，当您主要在无氧状态下工作时，以及当您的肌肉负荷增加时。
硬核NIRS
近红外光谱（NIRS）是如何开始的
NIRS始于Frans Jöbsis在《科学》杂志上发表的一篇论文（1977年），Jöwsis报告称，生物组织对近红外（700-1300nm）区域的光相对透明。
因此，有可能通过器官传输足够的光子用于原位监测。在这个近红外区域，血红蛋白——包括它的两个主要变体氧血红蛋白（O2Hb）和脱氧血红蛋白（HHb）——表现出依赖氧的吸收。血红蛋白被认为是生物组织中吸收近红外区域光的主要发色团。
科学
如果已知吸收，则可以使用比尔-朗伯定律来计算发色团的吸收。兰伯特-比尔定律由下式给出：
ODλ=对数（I0/I）=ελ*c*L
ODλ是称为介质光密度的无量纲因子，I0是入射光，I是透射光，ελ是发色团的消光系数（单位：µM-1•cm-1），c是发色体的浓度（单位：μM），L是光入射点和出射点之间的距离（单位：cm），λ是使用的波长（单位：nm）。
比尔-朗伯定律旨在用于透明、非散射介质。当它应用于散射介质（例如生物组织）时，必须包含无量纲路径长度校正因子。该因子有时被称为差分光路长度因子（DPF），它解释了由于组织中的散射而导致的光路长度的增加。散射介质的修正比尔-朗伯定律由下式给出：
Δc=ΔODλ/（ελ*L*DPF）
其中ODλ表示由于组织中的散射和吸收引起的与氧无关的光学损失。假设ODλ在NIRS测量期间是恒定的，我们可以将光密度的变化转换为浓度的变化。
这个方程对于含有一个发色团的介质是有效的。如果涉及更多的发色团，我们需要测量至少与存在的发色体一样多的波长。这会产生一组线性方程。该集合的解决方案导致了大多数NIRS系统中使用的算法。散射介质可以
用彼此平行的近红外源和检测器测量吸收。这为使用NIRS设备测量较大组织（如肌肉和大脑）中的氧合提供了机会。
NIRS算法
定义NIRS使用的算法需要各种发色团的光谱消光系数。两种主要发色团O2Hb和HHb的光谱。
O2Hb和HHb之和是组织中总血容量（tHb）的量度。肌肉组织含有另外两个发色团：氧和脱氧肌红蛋白（O2Mb和HMb）。为了区分肌肉组织中的血红蛋白和肌红蛋白，光谱需要足够不同。不幸的是，在光谱的近红外区域并非如此。这意味着，NIRS无法区分所测量的氧浓度是由血红蛋白还是肌红蛋白携带的。能够区分Hb和Mb的波长不能穿透组织足够深。
NIRS和脉搏血氧测定法有什么区别？
近红外光谱所依赖的技术与脉搏血氧测定技术非常相似。
主要区别在于被采样的组织。脉搏血氧计计算动脉血液中含氧血红蛋白的百分比。NIRS计算研究组织（毛细血管）中氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白（以及可选的含氧血红蛋白百分比）的变化，其中包括动脉血和静脉血。