https://hdl.handle.net/10481/7366 2026-04-11T20:29:00Z https://hdl.handle.net/10481/111866 PROYECTO DE INVESTIGACIÓN: Biomecánica de la Locomoción Humana con Cargas: Análisis Comparativo de Precisión entre Tecnologías Marker-Based y Markerless. Heredia Jiménez, José María El proyecto “Biomecánica de la Locomoción Humana con Cargas: Análisis Comparativo de Precisión entre Tecnologías Marker-Based y Markerless (BioMarker)”, financiado por la convocatoria de proyectos UGR–Ciudad Autónoma de Ceuta 2024, tuvo como objetivo principal comparar la precisión y aplicabilidad de los sistemas de captura de movimiento tradicionales con marcadores (marker-based) frente a los sistemas sin marcadores (markerless) en el análisis biomecánico de la marcha humana con carga. El estudio se desarrolló en el laboratorio HubemaLab de la Universidad de Granada (Campus de Ceuta), utilizando tecnología avanzada de captura de movimiento y plataformas de fuerza. Se evaluó a 15 participantes adultos en tres condiciones experimentales: marcha sin carga, con mochila regular y con mochila de acampada. Los datos se registraron simultáneamente mediante sistemas marker-based (Qualisys) y markerless (Theia3D), y se analizaron mediante modelado biomecánico y técnicas estadísticas avanzadas como Statistical Parametric Mapping (SPM1D). Los resultados mostraron una alta correlación entre ambos sistemas de captura, con diferencias pequeñas en los parámetros cinemáticos y espaciotemporales. Se identificaron desviaciones sistemáticas principalmente en el plano sagital, donde el sistema markerless tendía a sobreestimar la inclinación torácica y subestimar la flexión de cadera, especialmente en condiciones de carga. A pesar de estas diferencias, el estudio confirmó la viabilidad del uso de tecnologías markerless para analizar locomoción con mochilas, destacando sus ventajas prácticas como menor tiempo de preparación y mayor comodidad para los participantes. El proyecto permitió además validar el modelo de tronco desarrollado en HubemaLab, generar recomendaciones metodológicas para el uso de sistemas markerless y avanzar en la comprensión biomecánica de la locomoción con carga. Los resultados se difundieron mediante la presentación de un póster en el XXX Congreso Mundial de la International Society of Biomechanics (ISB 2025) y mediante la preparación de un artículo científico destinado a la revista Gait & Posture. En conjunto, el proyecto contribuye al desarrollo de metodologías innovadoras de análisis del movimiento humano, posicionando al HubemaLab y al Campus de Ceuta como referentes internacionales en investigación biomecánica. https://hdl.handle.net/10481/106549 Rúbrica de autoevaluación y coevaluación para ejercicio de conjunto Fundamentos de los Deportes II: Gimnasia Rítmica Gavilán-Carrera, Blanca https://hdl.handle.net/10481/98162 Hoja de cálculo para estimar la una repetición máxima por medio de la velocidad de ejecución Miras Moreno, Sergio; Marcos-Frutos, Daniel; García Ramos, Amador Las respuestas fisiológicas y las adaptaciones al entrenamiento de fuerza dependen de la manipulación de varias variables de entrenamiento como el tipo y orden de los ejercicios, el volumen, los períodos de descanso entre series y la intencionalidad de levantamiento. Entre estas, la carga levantada es una de las más relevantes para mejorar la fuerza muscular. Por lo tanto, es esencial para los profesionales de fuerza y acondicionamiento utilizar herramientas efectivas para personalizar las cargas de entrenamiento según las necesidades individuales. Los dos métodos más utilizados para evaluar y seleccionar las cargas son la una repetición máxima (1RM) y máximo número de repeticiones (XRM). Esta hoja de Excel estima la 1RM utilizando la velocidad de ejecución por medio de las relaciones carga-velocidad individualizadas. https://hdl.handle.net/10481/98161 Hoja de cálculo para estimar las repeticiones hasta fallo muscular por medio de la velocidad de ejecución Miras Moreno, Sergio; Marcos-Frutos, Daniel; García Ramos, Amador Las respuestas fisiológicas y las adaptaciones al entrenamiento de fuerza dependen de la manipulación de varias variables de entrenamiento como el tipo y orden de los ejercicios, el volumen, los períodos de descanso entre series y la intencionalidad de levantamiento. Entre estas, la carga levantada es crucial para mejorar la fuerza muscular. Por lo tanto, es esencial para los profesionales de fuerza y acondicionamiento utilizar herramientas efectivas para personalizar las cargas de entrenamiento según las necesidades individuales. Los dos métodos más utilizados para evaluar y establecer las cargas de RT son las pruebas de la una repetición máxima (1RM) y máximo número de repeticiones asociadas a una carga determinada (XRM). Esta hoja de cálculo permite estimar el número máximo de repeticiones por medio de la relación repeticiones-velocidad individualizadas utilizando la velocidad de ejecución. https://hdl.handle.net/10481/98160 Hoja de cálculo para estimar las capacidades máximas neuromusculares usando la relación carga-velocidad Miras Moreno, Sergio; Marcos-Frutos, Daniel; García Ramos, Amador La relación carga-velocidad ha sido recomendada como un método simple y potencialmente más reproducible para evaluar las capacidades neuromusculares máximas. A diferencia de la relación fuerza-velocidad, que típicamente considera el peso del sistema (en Newtons), el método de la relación carga-velocidad solo requiere la carga externa levantada (en kg), reduciendo la extrapolación necesaria para alcanzar el eje de velocidad y potencialmente mejorando la reproducibilidad de v0. La relación carga-velocidad puede modelarse utilizando una regresión lineal simple para obtener resultados análogos a los derivados de la relación fuerza-velocidad: (i) carga máxima teórica (L0; carga a 0 m·s^-1; un sustituto de F0), (ii) velocidad máxima teórica (v0; velocidad a 0 kg), y (iii) área bajo la línea de la relación L-V (Aline = F0 × v0 / 2; un sustituto de Pmax). En esta hoja de cálculo se podrá estimar las capacidades máximas neuromusculares por medio de la relación carga-velocidad obteniendo las variables L0, v0 y Aline.