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我国U-19足球运动员比赛后前卫、后卫队员机体生化指标变化被引量：1: 2009年; 目的:观察U-19足球运动员比赛后前卫、后卫队员机体生化指标变化。方法:检测足球比赛前后13名前卫队员和16名后卫队员的血液指标水平。主要血液指标为:Alb,FFA、TG、BUN、CK、LDH、COT、WBC、IgG、IgA、IgM。结果:比赛后前卫和后卫队员的血液指标比较,除了前卫队员赛后BUN和CK水平高于后卫队员(P<0.01),其他指标没有统计学上的差异。在前卫中,运动后除TG和IgG没有显著性变化外(P>0.05),Albu-min、FFA、BUN、GOT、LDH、CK、WBC等指标的水平高于运动前水平(P<0.01),IgA、IgM等指标低于运动前水平(P<0.05或P<0.01)。后卫队员中,运动后除了BUN指标没有统计学差异外,其他指标的变化趋势和前卫队员一致。结论:足球比赛后前卫和后卫队员蛋白质和脂代谢加强、肌组织损伤程度增加、免疫系统功能下降。; 董坤张葆欣; 关键词：前卫后卫

有氧运动对肥胖大鼠脂肪组织甘油三酯脂酶表达的影响被引量：2: 2011年; 探讨了运动对高脂饮食诱导的肥胖Wistar大鼠胰岛素敏感性和甘油三酯脂酶mRNA、脂联素mRNA表达的影响。随机将大鼠分为3组:高脂饮食喂养加运动组(简称运动组)、高脂饮食喂养组(简称高脂组)和标准饮食对照组(简称对照组)。以RT-PGR法半定量测定脂肪组织部分甘油三酯脂酶mRNA、脂联素mRNA的表达同时检测血游离脂肪酸(FFA)、甘油三酯(TG),并用稳态模式评估法(HOMA)评价胰岛素抵抗(IR)指数,实验结果显示,有氧运动具有改善高脂饮食诱导的脂质异常、提高胰岛素敏感性以及调节脂肪因子表达的作用。; 董坤曲卉; 关键词：有氧运动脂联素胰岛素抵抗

余甘子对胰岛素抵抗大鼠骨骼肌PKB表达和GLUT4 mRNA表达的影响被引量：13: 2009年; 目的:观察余甘子提取物对胰岛素抵抗大鼠骨骼肌PKB表达和GLUT4 mRNA表达的影响.方法:SD大鼠30只,随机分为正常对照组10只,给予基础饲料;模型组20只,给予高脂饲料.模型组大鼠给予高脂喂养6wk后,随机分为2亚组:胰岛抵抗组,继续高脂饮食;余甘子组:给予高脂饲料同时进行2mL剂量3.5g/kg余甘子提取物灌胃.干预6wk后,分别检测3组大鼠骨骼肌PKB表达和GLUT4 mRNA表达的差异.结果:高脂饮食成功诱导了胰岛素抵抗,余甘子提取物显著改善了胰岛素抵抗,胰岛素抵抗组大鼠骨骼肌PKB表达和GLUT4 mRNA表达显著低于安静对照组和余甘子组,余甘子组与安静对照组相比无显著差异.结论:余甘子提取物明显改善胰岛素抵抗,可能与其提高大鼠骨骼肌PKB表达和GLUT4 mRNA表达有关.; 董坤李昌炜曲卉赵景楠; 关键词：胰岛素抵抗余甘子提取物骨骼肌葡萄糖转运蛋白4

中国U-15男子足球运动员运动损伤调查及防治对策的研究被引量：12: 2006年; 2004年12月—2005年3月,17支全国甲级足球俱乐的U-15男子足球队在广西梧州冬训期间,我们对这17支U-15年龄阶段的男足运动队共326名运动员进行了运动损伤调查。结果表明:运动损伤277人,发生率为84.97%。其中踝关节、膝关节和腰部损伤最为严重,其发生率分别为31.22%、20.61%和13.52%。并对其病因、病程、损伤种类、损伤环境及治疗方法等,进行了较为详细的调查分析,并根据损伤调查结果提出了防治运动损伤的建议。; 董坤张葆欣文安王刚

数字化赋能高校体育高质量发展内涵、困境及突破路径: 2024年; 本文通过分析数字化在高校体育中的应用内涵与价值,探讨了当前数字化赋能高校体育面临的主要困境,如设施建设不足、师资队伍数字素养低下、数据管理不畅等问题,并提出了相应的突破路径,包括设施升级、师资培训、数据整合、课程创新及优化数字评价机制等。伴随技术的飞速发展,高校体育的数字化转型不仅是时代要求,也是教育进步的必然选择。; 董坤; 关键词：高校体育

第18届世界杯足球赛角球攻守战术分析被引量：13: 2007年; 随着足球比赛激烈程度的提高,角球攻守战术运用效果,已成为影响比赛胜负结果的重要因素之一。通过对第18届世界杯足球赛角球进攻和防守战术运用情况进行统计、分析,探讨本届世界杯足球赛角球攻守战术运用特点和趋势,为指导训练和比赛提供参考。; 刘浩赵勇董坤; 关键词：世界杯足球角球攻守战术

基于多特征融合的人体运动姿态智能识别算法研究: 2023年; 针对人体运动姿态复杂,而基于单特征的运动姿态识别算法难以对人体姿态进行准确识别且效率较低等问题,文中提出了一种基于多特征融合的相关智能识别算法。该算法利用图像去噪等方法对采集到的原始图像数据进行预处理,以突出图像中的关键信息。同时通过OpenCV提取数据中的Hu不变矩等特征,并利用神经网络算法将提取到的特征加以融合。采用SVM建立分类模型,进而实现对人体运动姿态的智能识别。两项实验结果说明,所提算法能在保证处理效率的前提下实现对人体姿态的精准识别,准确率可达93%以上。; 郑永权张飞云董坤; 关键词：图像预处理特征提取支持向量机多特征融合

基于计算机视觉和DNN的运动姿态检测算法: 2024年; 针对传统人体运动姿态检测算法存在鲁棒性较差及准确率偏低的问题,文中基于改进的深度图卷积网络提出了一种运动姿态检测算法。该算法将图卷积网络的时域和空间域模型相结合,提升了模型的感受野,并从时、空两个维度提取人体特征点的数据,再利用残差网络将时域和空间域卷积相连接,进而改善了模型拟合能力较差的不足。同时,对于模型因卷积核固定而导致无法适应多种类数据的缺陷,使用多头注意力机制来增强其自适应能力。在实验测试中,所提出的模型改进项相较原算法性能有一定提升,且与最优算法相比,该模型的误差指标降低了1.14 mm,准确率则提升了1.3%,证明了所提方法的有效性及优越性。; 李严董坤; 关键词：计算机视觉

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董坤