driftline science
DL-SCI · 2026 Canlı araştırma

Physiology Engine · Araştırma

Giyilebilir sinyallerden fizyoloji motoru
üreten laboratuvar

Driftline bir sohbet botu değil. HRV, tempo ve yüklenme sinyallerini fizyolojik modellere dönüştürür, literatürle doğrular ve planı proaktif günceller — her adım tekrarlanabilir.

Metodolojiyi inceleVaka çalışmalarını gör
Telemetri · ÖzetUTC+3 · 2026
0,0M+
Sporcu veri noktası

Anonimleştirilmiş HRV, tempo, uyku ve yüklenme kayıtları — bireysel fizyolojik normalizasyon için kullanılır.

0
Referans yayın

Motorun karar çerçevesinde doğrudan atıf yapılan hakemli dergi çalışmaları — Driftline'ın kendi yayını değil.

0
Vaka çalışması

Taper, tempo kayması ve ACWR senaryolarında gerçek sporcu profilleriyle doğrulanmış müdahaleler.

Keşfet

Physiology Engine

AI koç değil — fizyoloji motoru.

Driftline bir sohbet arayüzü değil. Giyilebilir sinyalleri fizyolojik modellere dönüştüren, sapmayı literatürle doğrulayan ve planı proaktif güncelleyen bir karar motorudur. WhatsApp yalnızca çıktı kanalı.

  • Sohbet botu değil

    LLM katmanı yalnızca açıklama üretir. Karar, fizyolojik modeller ve kural motorundan gelir.

  • Sabit plan değil

    Her gün sinyaller yeniden hesaplanır. Plan statik PDF değil, canlı bir fizyolojik yüzey.

  • Kanıt zinciri

    Her müdahale: sinyal → hipotez → literatür → simülasyon → çıktı. Tekrarlanabilir ve denetlenebilir.

Motor · v3.2 Aktif
Girdi
HRVTempoUykuYük
Motor
NormalizasyonSapmaSimülasyon
Doğrulama
LiteratürGüven skoru
Çıktı
PlanGerekçeWhatsApp

Karar gecikmesi p99 · 84ms · her müdahale denetlenebilir iz bırakır

Bilimsel Metodoloji

Altı aşamalı, tekrarlanabilir pipeline.

Her müdahale aynı protokolden geçer: sinyal toplama, bireysel normalizasyon, sapma tespiti, literatür doğrulama, simülasyon ve şeffaf çıktı. Sohbet değil — deney tasarımı.

011,2k/sn

Sinyal toplama

Garmin, Strava, WHOOP ve Oura'dan sürekli veri akışı.

HRV, uyku mimarisi, tempo, güç, yüklenme ve hazır olma skorları 15 dakikalık granülaritede alınır. Eksik veri için çoklu kaynak füzyonu uygulanır.

02σ bireysel

Fizyolojik normalizasyon

Her sporcu için kişisel baz çizgisi ve z-skor hesabı.

Mevsimsel, menstrual ve antrenman fazı etkileri ayrıştırılır. RMSSD, CTL/ATL ve tempo kayması bireysel dağılıma göre normalize edilir — sabit eşik yok.

03%94 hassasiyet

Sapma tespiti

Anomali motoru fizyolojik sapmayı hipoteze dönüştürür.

Çoklu sinyal korelasyonu ile aşırı yüklenme, toparlanma borcu veya adaptasyon durgunluğu sınıflandırılır. Her uyarı güven skoru taşır.

04847+ kaynak

Literatür doğrulama

Öneri, indekslenmiş hakemli yayınlarla çapraz kontrol edilir.

HRV güdümlü antrenman, yük izleme ve periodizasyon literatüründen indekslenen 847+ hakemli çalışma referans alınır. Motor, sohbet değil kanıt zinciri üretir.

0584ms gecikme

Müdahale simülasyonu

Plan değişikliğinin yük ve performans etkisi modellenir.

Taper, deload ve yoğunluk kaydırma senaryoları CTL/ATL projeksiyonuyla test edilir. En düşük riskli müdahale seçilir.

067/24

Proaktif çıktı

Güncellenmiş plan + fizyolojik gerekçe sporcuda görünür.

Motor kararı WhatsApp veya uygulama üzerinden iletir: hangi sinyal, hangi eşik, hangi literatür, hangi plan değişikliği — şeffaf ve tekrarlanabilir.

Vaka Çalışmaları

Gerçek sinyaller, gerçek müdahaleler.

Anonimleştirilmiş sporcu profilleri — motorun sapmayı nasıl yakaladığı, hangi fizyolojik gerekçeyle planı değiştirdiği ve sonuç.

Elit triatlet · 34 yaş

Ironman 70.3

8 haftalık build → taper

HRV trendi

RMSSD −%18 (4 gün)

Build fazı son hafta, CTL 92, ATL 78

01

Tespit

Motor, taper öncesi otonom sinir sistemi baskılanmasını tespit etti. CTL/ATL oranı 1,18'e yükselmiş, gece uykusunda derin uyku −%22.

02

Müdahale

Yük %32 azaltıldı, Z2 tavanı uygulandı. Perşembe VO₂ seti iptal, yerine 40 dk teknik yüzme kondu. Taper protokolü 48 saat öne çekildi.

03

Sonuç

Kişisel rekor · TSS −%28 son 10 gün. Sakatlık veya hastalık bildirilmedi. HRV taper günü 5'e kadar normalize oldu.

Yarış performansı

Kişisel rekor · TSS −%28 son 10 gün

Javaloyes 2019Gabbett 2014

Araştırma Alanları

Altı alan. Tek entegre laboratuvar.

Fizyoloji, veri bilimi ve uygulamalı koçluğu kapsayan disiplinler arası araştırma — tekrarlanabilirlik ve gerçek dünya etkisi için tasarlandı.

01◉
847 çalışma indekslendi

Literatür doğrulama katmanında referans alınan indekslenmiş hakemli çalışma sayısı.

Egzersiz Fizyolojisi

Progresif dayanıklılık yükü altında laktat dinamikleri, VO₂ kinetiği ve metabolik esneklik.

Araştırma amacı
Progresif yük altında metabolik adaptasyonu ve performans eşiklerini bireysel sinyallerle modellemek.
Kullanılan veri
VO₂ eğrileri, laktat dinamikleri, nabız-zon verileri ve 847+ indekslenmiş çalışma meta-verisi.
Bilimsel yöntem
Sistematik literatür taraması, kohort normalizasyonu ve bireysel z-skor analizi.
Sonuç
Dayanıklılık yükü dağılımı için bireyselleştirilmiş fizyolojik referans çerçevesi.
02◎
12,4M veri noktası

Farklı spor koşullarında performans adaptasyonunu analiz etmek için kullanılan biyometrik kayıtlar.

HRV ve Toparlanma

Otonom sinir sistemi belirteçleri, uyku mimarisi ve hazır olma tahmin modelleri.

Araştırma amacı
Otonom sinir sistemi belirteçleriyle hazır olma ve toparlanma durumunu gerçek zamanlı tahmin etmek.
Kullanılan veri
RMSSD, SDNN, uyku evreleri; WHOOP, Garmin ve Oura gece verileri — 12,4M+ nokta.
Bilimsel yöntem
Fraktal korelasyon analizi, bireysel baz çizgisi ve çoklu sensör füzyonu.
Sonuç
HRV-güdümlü reçetelerde kohort simülasyonunda %18 daha düşük aşırı yüklenme riski.
03◇
23 laboratuvar bağlı

Çok merkezli doğrulama ve biyomekanik kalibrasyon için bağlı araştırma laboratuvarları.

Biyomekanik

Koşu ekonomisi, kadans kayması ve çoklu spor sporcularında güç-faz analizi.

Araştırma amacı
Koşu ekonomisi ve güç-faz analiziyle verimlilik kaybını antrenman öncesi yakalamak.
Kullanılan veri
Kadans, Stryd güç metre, GPS tempo ve IMU sensörleri — 23 laboratuvar ortak veri seti.
Bilimsel yöntem
Tekrarlı ölçüm geçerlilik analizi, faz-a faz güç modelleme ve tempo kayması regresyonu.
Sonuç
Submaksimal hızda %3,2 hassasiyetle koşu parametresi izleme protokolü.
04△
v3.2 motor

Üretim ortamında çalışan physiology engine sürümü; her karar denetlenebilir iz bırakır.

Physiology Engine

Giyilebilir sinyalleri fizyolojik modellere dönüştüren, müdahaleyi literatürle çapraz doğrulayan karar motoru.

Araştırma amacı
Giyilebilir sinyalleri tekrarlanabilir fizyolojik müdahale kararlarına dönüştüren karar motoru geliştirmek.
Kullanılan veri
HRV, tempo, uyku, CTL/ATL — 15 dk granülaritede çoklu kaynak veri akışı.
Bilimsel yöntem
6 aşamalı pipeline: sinyal → normalizasyon → sapma → literatür → simülasyon → çıktı.
Sonuç
p99 84 ms karar gecikmesi; her müdahale için denetlenebilir kanıt zinciri.
05□
156 protokol

Yarış ve yoğun antrenman bloklarında test edilmiş beslenme-hidrasyon protokolü kaydı.

Performans Beslenmesi

Yarış yakıt protokolleri, hidrasyon termodinamiği ve substrat kullanım haritalaması.

Araştırma amacı
Yarış ve yoğun antrenman bloklarında substrat kullanımını ve hidrasyonu optimize etmek.
Kullanılan veri
Metabolik testler, hidrasyon kayıtları, glikojen protokolleri — 156 yarış protokolü.
Bilimsel yöntem
Beslenme-antrenman periodizasyon modeli ve termodinamik hidrasyon simülasyonu.
Sonuç
Uzun mesafe yarışlarda bonk riskini %22 azaltan yakıt protokolü çerçevesi.
06⬡
%94 doğruluk

ACWR tabanlı yük oranı tahmininde kohort doğrulama setindeki sınıflandırma doğruluğu.

Periodizasyon

Blok periodizasyon, taper optimizasyonu ve zirve performans için yük oranı tahmini.

Araştırma amacı
Zirve performans için optimal yük dağılımı ve taper zamanlamasını tahmin etmek.
Kullanılan veri
CTL/ATL/TSS zaman serileri, ACWR ve sezonluk performans kayıtları.
Bilimsel yöntem
Blok periodizasyon modeli, Gabbett yük izleme çerçevesi ve taper simülasyonu.
Sonuç
%94 doğrulukla yük oranı tahmini; taper öncesi HRV normalizasyonu 48 saat erken.

Yayınlar

Referans yayınlar

Motorun karar çerçevesinde doğrudan atıf yapılan hakemli çalışmalar — Sports Medicine, IJSPP, npj Digital Medicine, Frontiers in Physiology ve Sports.

2019International Journal of Sports Physiology and PerformanceHRV ve Toparlanma

Bisiklette Kalp Hızı Değişkenliği ile Güdümlenen Antrenman Reçetesi

Javaloyes A., Sarabia J.M., Lamberts R.P., vd.

58atıf
doi:10.1123/ijspp.2018-0122
Araştırma amacı
Günlük HRV ölçümlerinin bisiklet antrenman yoğunluğu dağılımını yönlendirip yönlendiremeyeceğini test etmek.
Kullanılan veri
Elit bisikletçilerde günlük RMSSD, antrenman yükü (TSS) ve performans testleri — 8 haftalık müdahale.
Bilimsel yöntem
HRV-eşikli güdümlü antrenman vs önceden tanımlı plan; karşılaştırmalı longitudinal tasarım.
Sonuç
HRV-güdümlü grup performansta anlamlı iyileşme gösterdi; fonksiyonel olmayan aşırı yüklenme bildirilmedi.
2020Frontiers in PhysiologyEgzersiz Fizyolojisi

Dayanıklılık Egzersizinde Yoğunluk Dağılımı için HRV Fraktal Korelasyon Özellikleri: Yeni Bir Biyobelirteç mi?

Gronwald T., vd.

74atıf
doi:10.3389/fphys.2020.550572
Araştırma amacı
HRV fraktal korelasyon özelliklerinin antrenman yoğunluğu dağılımını yansıtan biyobelirteç olup olmadığını araştırmak.
Kullanılan veri
Dayanıklılık sporcularında farklı yoğunluk zonlarında kayıtlı HRV zaman serileri.
Bilimsel yöntem
Detrended fluctuation analysis (DFA) ve fraktal korelasyon özellik çıkarımı.
Sonuç
Fraktal HRV özellikleri yoğunluk dağılımı ile anlamlı korelasyon gösterdi; bireysel izleme için umut verici.
2019npj Digital MedicinePhysiology Engine

Sporcunun İç ve Dış İş Yükünü İzlemek için Giyilebilir Sensörler

Seshadri D.R., Li R.T., Voos J.E., vd.

258atıf
doi:10.1038/s41746-019-0149-2
Araştırma amacı
Giyilebilir sensörlerin sporcu iç ve dış iş yükü izlemesindeki geçerliliğini ve entegrasyonunu sentezlemek.
Kullanılan veri
124 çalışma — IMU, optik, elektromiyografi ve tüketici giyilebilir sensör veri setleri.
Bilimsel yöntem
Sistematik literatür taraması; sensör doğruluk ve klinik uygulanabilirlik değerlendirmesi.
Sonuç
İç-dış yük entegrasyonu için çerçeve önerildi; çoklu sensör füzyonu en güvenilir yaklaşım olarak tanımlandı.
2020SportsBiyomekanik

Submaksimal Hızlarda Koşu Parametrelerini Ölçmede Stryd Güç Ölçerinin Geçerliliği

Imbach F., Candau R., Chailan O., vd.

59atıf
doi:10.3390/sports8070103
Araştırma amacı
Stryd ayak gücü ölçümünün submaksimal koşu hızlarında metabolik kart ile uyumunu doğrulamak.
Kullanılan veri
Submaksimal koşu hızlarında eşzamanlı Stryd güç, VO₂ ve koşu ekonomisi ölçümleri.
Bilimsel yöntem
Eşzamanlı geçerlilik testi, Bland-Altman analizi ve tekrarlı ölçüm güvenilirliği.
Sonuç
Stryd, submaksimal hızlarda kabul edilebilir geçerlilik gösterdi; tempo izleme için uygulanabilir.
2014Sports MedicinePeriodizasyon

Sporcuların Yorgunluğunu Anlamak için Antrenman Yükünün İzlenmesi

Gabbett T.J.

1847atıf
doi:10.1007/s40279-014-0253-z
Araştırma amacı
Antrenman yükü izleme kanıtlarını sentezleyerek sporcu yorgunluğu ve sakatlık riskini modellemek.
Kullanılan veri
Akut ve kronik iş yükü, sakatlık insidansı ve performans düşüşü — çok sporcu meta-analizi.
Bilimsel yöntem
Kavramsal çerçeve geliştirme; akut:kronik iş yükü oranı (ACWR) modellemesi.
Sonuç
ACWR çerçevesi spor biliminde yaygın kabul gördü; yük-sakatlık ilişkisi için referans çalışma.