Термография в инфракрасном диапазоне на основе глубокого обучения выявляет воспроизводимые общие и индивидуальные терморегуляторные реакции во время бега

Наблюдая, как тело нагревается

Когда мы бежим, наш организм тихо решает несколько задач одновременно: приводит в движение мышцы, доставляет кислород и отводит избыток тепла. В этом исследовании изучают новый способ наблюдения за этим «жонглированием» в реальном времени — с помощью тепловых камер и искусственного интеллекта, отслеживающих, как меняется температура кожи бегунов во время нагрузки. Работа показывает, что простые бесконтактные тепловые снимки ног могут выявлять как общие шаблоны, характерные для большинства бегунов, так и тонкие индивидуальные различия, связанные с производительностью.

Съемка тепла во время бега

Исследователи пригласили одиннадцать здоровых молодых людей, тренированных в выносливости, в контролируемую лабораторию. Каждый участник выполнил три пробежки на беговой дорожке в два разных дня. Общая работа в каждой пробежке была одинаковой, но схемы интенсивности различались: одна — равномерная, другая — переходила от равномерной к интервальной, а третья — наоборот. Во время бега команда фиксировала частоту сердечных сокращений, дыхание, температуру ядра тела (с помощью внутренних и внешних датчиков), субъективную нагрузку, потерю пота и — что особенно важно — тепловые паттерны на икроножных мышцах с помощью высокоразрешающей инфракрасной камеры, установленной позади дорожки.

Разрешая искусственному интеллекту «читать» тепловые карты

Вместо ручного выделения областей на тепловых изображениях команда использовала глубокое обучение — форму искусственного интеллекта — для автоматического распознавания икр и разделения различных типов областей с сосудами. Из каждого кадра система вычисляла несколько метрик температуры кожи: среднюю температуру икры, температуру участков без видимых сосудов, а также температуры над мелкими артериями и поверхностными венами. Она также измеряла «энтропию» — статистику, описывающую, насколько разнообразны температурные узоры по поверхности кожи. Эти показатели затем синхронизировали с данными о сердце, дыхании и температуре ядра, получив подробные временные ряды для разогрева, основных этапов пробежки и восстановления.

Общие тепловые паттерны и персональные подписи

Во всех трех пробежках различные показатели температуры кожи повышались и понижались синхронно с изменениями интенсивности бега, несмотря на различие в абсолютных значениях. Области над мелкими артериальными сосудами демонстрировали особенно сильную связь с частотой сердечных сокращений и потреблением кислорода, особенно во время интервалов высокой интенсивности и восстановления, что указывает на их чувствительность как маркеров того, насколько активно работает организм и насколько быстро он отводит тепло после нагрузки. Энтропия в этих сосудистых областях следовала за температурой ядра во время разогрева, отражая, как тепло распространяется по коже по мере прогрева тела. Вместе с тем наблюдались заметные индивидуальные различия. У некоторых бегунов — особенно у тех, у кого выше субмаксимальная беговая способность — температура кожи вне областей с сосудами менялась в противоположном направлении по сравнению с температурой ядра, создавая большие различия между глубинным теплом и более холодной кожей. Эти разрывы, вероятно, отражают более эффективные регулировки кровотока, которые помогают отводить тепло, сохраняя при этом стабильность температуры ядра.

Надежные измерения в разные дни

Ключевой вопрос состоял в том, достаточно ли стабильны эти тепловые показатели, чтобы быть полезными за пределами одного теста. В исследовании обнаружили, что изменения температуры кожи в зонах без видимых сосудов, особенно во время разогрева, интервалов и восстановления, были высоко воспроизводимы внутри одного человека во всех трех пробежках, даже когда порядок и схема нагрузок менялись. Групповые шаблоны также оказались последовательными. Менее высокая надежность наблюдалась при сравнении некоторых непрерывных сегментов бега, предшествовавших разному типу нагрузки, что подчеркивает: недавняя история упражнений может кратковременно изменить кровоток кожи и её температуру. В целом же автоматизированный анализ давал устойчивые, повторяемые сигналы при хорошо контролируемых условиях в помещении.

Что это значит для спортсменов и мониторинга здоровья

Результаты показывают, что интеллектуальный анализ тепловых изображений способен зафиксировать как общие способы терморегуляции человека при беге, так и персональные особенности, связанные с тем, насколько эффективно кто‑то поддерживает субмаксимальную скорость. Глубокое обучение превращает поток тепловых снимков в сопоставимые численные показатели, которые согласуются с данными о сердце, дыхании и температуре ядра. В будущем такое бесконтактное наблюдение может помочь тренерам и клиницистам отслеживать внутреннюю нагрузку, замечать ранние признаки перегрева или адаптировать тренировки на основе того, насколько эффективно тело бегуна отводит тепло — а не только по показателям пикового фитнеса на бумаге.

Цитирование: Weber, V., López, D.A., Ochmann, D.T. et al. Deep learning-based infrared thermography reveals reproducible uniform and individual thermoregulatory responses during running. Sci Rep 16, 10525 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44102-6

Ключевые слова: инфракрасная термография, физиология упражнений, глубокое обучение, терморегуляция, беговая работоспособность